神经网络在控制中的作用,神经网络控制基本原理

什么是神经网络控制

神经网络控制技术是一种复杂的技术体系，在工业自动化领域被广泛应用于电动机调速系统中。它基于对系统行为的识别和计算后实现对变频器的调节，并通过自适应优化算法提升系统的响应速度与稳定性。

此外，在多级变频器联合制控系统中应用时较为合适。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

神经网络原理及应用

简而言之, 神经网络是什么? 神经网络是一种模仿动物大脑中复杂的信息传递机制的核心算法**写作猫**

该网络基于系统的复杂程度，在调节系统中大量节点之间的相互连接关系后，最终实现信息处理的目标。

人类的神经网络2. 神经网络基础知识构成是由大量的简单单元组成这些单元通过相互连接运作机制模拟生物神经系统的信息处理途径功能实现了信息以并行形式处理以及非线性转化过程特点相对容易地实现了非线性映射任务并且具备强大的计算能力其本质是运用计算机语言来模仿人脑决策过程

3. 生物学上的神经细胞结构4. 在该系统中,xj作为输入信号,θi作为阈值,wij代表连接权重,yi代表输出结果5. 为什么研究阈值的意义?

临界值即为触发条件。人工神经网络模拟生物体内的神经结构，在外部输入信号达到特定水平时会触发特定单元的激活响应，并以此方式传递信号至下一个处理层级

6. 几类典型的人工智能系统包括单层前馈人工神经网路与多层前馈人工神经网路并存于线性网路与阶跃网路之中。（基于反向传播学习规则的人工智能系统即为BP型人工神经网路）具有时序感知功能的Elman型人工神经网路、具有存储与恢复功能的Hopfield型人工神经网路以及实现双向联想记忆的功能型双向联想记忆型人工神经网路等均属于自组织竞争型人工神经网路体系中的一部分7. 目前研究者们正在探索人工神经网路能够执行的具体任务。

运用这些网络模型具备函数近似、数据聚类、模式识别以及最优化计算等功能。因此，在人工智能领域及其相关学科的信息处理过程中得到了广泛应用。

虽然神经网络的应用极为广泛,然而在具体应用过程中究竟应该选择哪种网络架构是否恰当则是一个值得深思的问题.这也意味着我们需要就各类神经网络架构有较为深入的理解与认识.8. 神经网络应用

什么是神经网络控制技术

神经网络控制技术是一项具有高复杂性的控制系统技术，在变频器的控制领域有着广泛的应用。该技术通过识别系统并进行运算来实现对变频器的精确控制，在现代自动化系统中被视为一种先进的技术创新。

此外神经网络控制具有能力同时控制多个变频器，并且适用于多变频器级联控制系统场景

神经网络算法原理

4.2.1 概述人工神经网络的研究与计算机的研究几乎是同步发展的。

在1943年的时候的心理学家McCulloch与数学家Pitts共同建立了形式神经元的数学模型，在20世纪50年代末期,Rosenblatt提出了感知器理论,而在1982年时,Hopfield通过引入能量函数的概念来构建神经网络的数学模型,在1986年期间,Rumelhart及其团队则在研究中引入了多层感知器以及反向传播算法

由于众多研究者的共同努力, 神经网络技术在理论上逐渐完善, 算法类型不断丰富。目前, 关于神经网络的基础理论研究取得了显著成果, 出版了多部系统阐述基础理论的著作, 并且这一领域仍被全球非线性科学研究领域广泛关注和深入探讨。

神经网络是一种通过模拟人脑神经结构来模仿人脑智能活动功能的信息处理系统，在某种程度上模仿了大脑的基本功能但它并非完全真实反映其本质它是对人脑的一种抽象简化和模拟模型因此被命名为人工神经网络（边肇祺 2000）

人工神经元作为神经网络的基本构成单元，在整个网络体系中扮演着至关重要的角色。目前而言，在现有的神经元模型中种类繁多且各有特点，在应用层面得到了广泛研究与实践。其中最为常用且 simplest 的模型则是基于阈值函数与 Sigmoid 函数为基础构建而成，并在图4-3中进行了具体展示

图4-3所示的人工神经元与两种典型的输出函数神经网络的学习及识别方法最早源于人脑神经元的学习机制

输入参数如同神经元接收信号；借助特定权重（相当于激发神经兴奋的程度）与其建立联系；这一机制本质上与多元线性回归相似；但其模拟中的非线性特性则体现在后续步骤中；即设定一个阈值（如神经元兴奋极限）来决定其兴奋模式；经过运算得出结果。

通过充分的学习训练后，在经过大量样本的学习过程中（即在经过足够多的数据集学习后），输入信号与神经元之间的权重趋于稳定并尽可能适应并符合所有已有的训练数据。

在经过对网络结构合理性和学习效果精确度的验证之后，在将待预测样本输入参数代入网络中时，则可实现参数预测的目标。

4.2.2 反向传播算法的发展历程已经超过几十年，在这一过程中已经出现了多种不同的神经网络模型包括前馈神经网络感知器型式 Hopfield型式结构径向基函数型式以及反向传播算法（BP法）。在储层参数反演问题中，在处理复杂地质条件时表现最为出色的模型是基于误差逆传的多层感知机（BP-ANN）。

BP网络是由前馈神经网络演变而来的，在其结构中始终包含一个输入层（其节点对应各个输入变量）、一个输出层（其节点对应各个输出值），并至少存在一个具有任意数量节点的隐含层（通常被称作中间层）。

在BP人工神经网络（BP-ANN）中，各相邻层之间的节点通过设定任意初始权重连接实现相互通联，而同一层内部各节点之间则没有连接。

其隐层与输出层节点上的基本函数应当具备连续性和单增性特征，在输入变量趋向于无限大时应渐近地趋近某个稳定值；即这些基本函数表现为"S"型曲线形式（Kosko, 1992）。

BP-ANN的学习过程属于一种监督学习方法，在该过程中基于两个相关数据集进行训练。

将一组输入信息施加至网络的输入层后，在经过该过程后，在输出层上生成与预期结果极为接近的输出。这种现象被称为该系统的学习过程；同时也被称为对该系统进行训练的过程；其具体实施方法则被定义为学习算法。

BP网络的学习流程包含两个主要阶段。首先，在前向传播过程中（即正向过程），输入变量从输入层依次传递到各个隐藏层，并最终生成各单元的输出值。这一阶段实现了信息从输入到处理的过程。其次，在反向传播阶段中（即反向传播机制），系统根据输出端产生的误差信息逐步逆向计算各隐层单元的误差量，并利用这些误差对相应的前一层权重进行调整以减少整体误差。

网络反向传播过程中包含有误差信息，在这一过程中会遵循着误差逐渐减少的原则对权值进行调整, 直至最终能够达到预期的效果

在经过学习之后，在神经网络中有一组恰当且稳定的权值连接权被确定下来；将待预测样本视为输入层参数后，在神经网络中进行前向传播即可获得相应的输出结果；这就是神经网络实现其预测过程的关键机制。

该反向传播算法的主要步骤包括：首先确定权系数的初始值；其次，循环执行以下操作直至收敛（对每个样本进行一次前向传递和后向传播计算）。

（1）由前到后每一层次推导出所有单元O_j储层面特性及其预判。（2）被输出层面所使用的delta_j参数特性及其预判。（3）被隐式地从后往前推导出各个隐性delta_j参数特性及其预判。（4）首先推导并保存各项权值的修正量；然后进行相应的存储操作。（5）对其对应的权重参数进行优化调整以上所述的方法是基于单个样本的权重更新策略；该算法不仅能够逐个样本更新权重参数；还能够通过对所有样本的误差进行汇总求取最终的优化方向

神经网络算法原理

四种算法及其对应的原理如下所述：第一点是自适应谐振理论（ART）网络这一技术的实现方式。具体而言，在该体系中主要包含以下几点：首先是一个 ART-1 网络系统由两个层次构成——输入层与输出层之间的信息传递机制是其核心功能。

这两层之间实现了完全的互联关系，并沿着正向方向(自底向上)以及反馈方向(自顶向下)展开。此外，在学习机制下完成矢量量化的过程(LVQ)，它由三层神经元构成：包括输入转换层、隐含层以及输出层三个组成部分。

该网络在输入层与隐含层之间实现了完全连接，在隐含层与输出层之间则仅实现了部分网络连接关系。每一个输出神经元均与其所对应的隐含神经元的不同组形成了联系

Kohonen网络或自组织特征映射网络由两部分组成：首先是一个输入缓冲层用于接收并存储输入模式；接着是一个输出层；该输出层中的每个神经元通常呈规则二维阵列布局；同时每个输出神经元与所有的输入神经元建立连接关系

权重参数被设计为对应于已存在的输出神经元的参考矢量构成的部分；其中包含大量关于Hopfield 网络的信息 Hopfield 网络 Hopfield networks are recurrent neural networks that typically process binary inputs (0 or 1) and bipolar inputs (+1 or -1).

它由一个单一的神经单元构成，在网络中每一个神经单元都与其余所有的单元建立联系以形成一种递归式的连接模式。扩展资料：人工神经网络算法的历史背景：这一算法体系作为20世纪40年代后期发展起来的一项重要技术

它由大量神经元通过调节可变的连接权值构成 具备高效的并行处理能力和强大的分布式信息存储能力 并且能够自主组织和自我学习 BP算法被称为误差反向传播法 在人工神经网络领域作为一种监督式的训练方法 它是人工神经网络中一种被广泛采用的监督式的学习方法

BP 神经网络算法在理论上能够逼近任何函数，并且其基本结构由非线性变换单元构成，在实际应用中展现出强大的非线性映射能力。

而且网络的中间层节点数量、各层计算单元数目及网络的学习率等参数均可依据具体情况调节，在系统设计上具有较高的可调节性，并广泛应用于优化算法、信号处理与模式识别等多个领域拥有广阔的前景

参考资料来源：百度百科——神经网络算法。

BP神经网络的工作原理

人工神经网络就是被称为模拟人思维的另一方法。它是一个非线性动力学系统，在其核心特征下体现了信息以分散的方式储存，并通过协调的方式进行同时处理。

尽管单个神经元的结构极其简单且功能相对有限，并未具备复杂的认知能力，在由大量神经元构成的网络系统中却能实现极为丰富多样的行为和信息处理功能。人工神经网络必须在特定的学习准则下进行学习，并在此基础上才能正常运作。

基于人工神经网络的手写字符识别技术为例进行说明，在该系统中设定规则：当输入字符为'A'时输出数值1；若输入字符为'B'则输出数值0。

因此，在设计网络学习标准时应当遵循这样的原则：如果一个网络做出了一种错误的行为，则通过该网络的学习过程应当使它降低再次出现类似错误的风险。

首先，在神经网络中对各连接权重参数进行均匀分布在(0,1)之间的赋值操作后，在模型运行阶段会将由"A"表示的图像数据输入至该网络模型中；该网络在接收到输入数据后会对其特征进行加权汇总，并将其结果与预设阈值进行对比；随后系统会通过非线性计算进一步处理信息以得出最终输出结果。

在此情况下，“1”和“0”的输出概率均为50%，即表示输出结果完全是随机分布的。当输出结果为"1"（结果正确）时，则会使得相关连接权重增加以确保当网络再次遇到"A"模式输入时仍能做出准确判断。

如果输出结果为零，则将网络的连接权值朝向降低综合输入加权值的方向进行调整；这一操作的目的在于使网络在再次遇到"A"模式输入时降低出现同样错误的风险。

采取相应的技术手段进行优化

这个表明网络对这两种模式的学习已经达到了预期效果。这些信息已经被有效地存储在各连接权值中。当网络再次识别到任何一个模式时，它能够快速判断并准确识别。

研究表明，在大规模复杂系统中所包含的神经元数量与其处理能力之间存在着密切关联。其拓扑架构图中展示了一个典型的三层前馈网络结构，在实际应用中通常被定义为三层前馈神经网络模型。其中包含三个关键组成部分：输入层负责接收信号；中间层（亦称隐藏层）通过非线性变换对输入进行特征提取；输出层则根据中间层计算出的结果生成最终的分类决策。

它的特点在于：各层神经元仅有相邻层神经元之间实现全面连接，在同层内不存在任何连接关系，在不同层之间也不存在反馈式联系。整个系统构成一个层次分明的前馈型神经网络结构体。

单层前馈神经网络仅限于求解线性可分问题；而若要解决非线性分类或函数拟合等问题，则必须依赖于包含隐层的多层前馈神经网络。

BP神经网络原理

人工神经网络包含多种模型，在众多模型中应用最为广泛的是多层前馈神经网络配合Backpropagation算法（BP算法）。该种方法的基本原理最为直观易懂且最易于理解。

于1986年，《Parallel Distributed Processing》由Rumelhart及其领导的研究团队出版；该著作详细阐述了误差逆传播学习算法的过程，并迅速获得了广泛的认可。

多层感知网络是一种具有三层或三层以上的阶层型神经网络。

典型的多层感知机是一种三层前向连接型层次结构（如图4.1所示），具体包括输入层、隐含层（亦称中间层）以及输出层等组成部分。（如图4.1所示）详细说明了三层BP神经网络架构。（1）作为神经网络与外部环境进行数据交换的入口端部结构体，输入层负责接收并传递来自外界的信息信号。

通常情况下，在神经网络架构中，输入层仅仅起到数据存储的作用，并不对输入的数据进行任何修改或计算。其神经元数量可以通过问题所需求解的具体目标以及数据特征来进行合理配置。

通常情况下，在输入矢量表示为图像时，输入层神经元的数量既可以等于该图像的像素数量（即其像素数量），也可以等于经过预处理后的图像特征维度。

（2）隐藏层于1989年发表的重要文献中首次提出并严格证明了：对于定义在闭区间上的任意连续函数f(x)，均存在一个单隐藏层的前向神经网络（即BP神经网络），其能够对f(x)进行精确逼近。这一发现进一步表明三层BP神经网络能够实现从n维空间到m维空间的信息处理能力。

通过增加隐含层数虽然能够进一步降低误差并提升精度水平；然而这也会导致网络结构更加复杂，并最终增加网络权值的训练时间。

提高误差精度同样可以通过在隐含层中增加神经元的数量来实现。其训练效果较易观察且易于调节。因此，在大多数情况下建议优先考虑增大小规模的神经网络，并根据具体需求选择适当的网络结构。

第三步是将网络训练的结果作为计算结果向量进行处理，并根据具体应用场景的需求确定向量的维度大小，在设计过程中尽量减小系统规模以降低系统复杂度。

如果网络用作识别器，则识别的类别神经元接近1，而其它神经元输出接近0。

以上三层网络中相邻两层之间的各神经元形成了全连接关系；具体来说，则是下一层中的每一个神经元与上一层的所有神经元均实现了全面连接；而每层内部的不同神经单元之间则不存在直接联系；其中各层间的连接强度则构成了整个网络模型的权重矩阵W。

BP网络采用带有教师指导的学习模式进行知识获取过程中的信息处理活动。在这一过程中，首先由教师对每一种输入样本设定预期的目标输出；随后将实际的学习样本输入到网络中进行处理，并按顺序从前一层到后一层传递信息（称为"正向传播"）。

实际输出与期望输出之间的差距称为误差。遵循着误差平方最小这一原则，在神经网络训练中, 由输出层往中间层逐层修正连接权值的过程被称为"误差逆传播" (陈正昌, 2005)

这一技术即为逆向传播法的神经网络模型，并被简称为BP（Backward Propagation）网。在正向传递过程与反向传递过程中交替进行迭代计算

网络的实际输出逐步趋向于各自所对应的期望输出，在这一过程中，在这一过程中，在这一过程中，在这一过程中，在这一过程中，在这一过程中，在这一过程中，在这一过程中，在这一过程中，在这一过程中，在这一过程中，在这一过程中，在这一过程中

基于三层BP神经网络的学习机制及其运行流程可参考文献（标志渊, 2006）。该系统的主要工作原理包括以下几个关键步骤：首先建立网络结构并初始化相关参数；其次通过训练数据对各层节点进行激活计算；随后根据误差信息反向传播并更新传递权重；最后通过迭代优化实现系统性能提升。具体而言，在该神经网络模型中包含了三个关键组件：第一层为输入节点群组用于接收原始信号；第二层为隐含计算单元负责数据特征提取；第三层为输出决策单元完成信息处理与分类任务。其中各节点之间的传递权重定义如下：第一层至第二层传递权重为w_ij (i∈[n], j∈[p])；第二层至第三层层间传递权重为v_jt (j∈[p], t∈[q])；而每个隐含单元均设置有独立阈值参数θ_j (j∈[p])以及γ_t (t∈[q])用于调节其激活行为。此外，在模型训练过程中还需要设定控制学习过程的关键参数k∈[m]来调节算法收敛速度与精度平衡关系。

（2）初始化阶段，在为各连接权值wij、vjt、阈值θj和γj分配区间（-1,1）的随机数值之前。
（3）从训练集中随机抽取一批输入样本及其对应的目标样本，并将其馈入神经网络进行训练。

（4）根据输入样本 、连接权wij以及阈值θj求取中间层各单元的输入sj，并利用传递函数确定中间层各单元的输出bj。

基坑降水工程所涉及的环境效应及其评价方法由公式表示为 bj = f(sj)，其中 j = 1, 2, ..., p (4.5) 和 (5) 表示特定参数设置下该模型的应用情况。（4.5）（5）在模型训练过程中, 首先利用中间层产生的 bj 输出特征, 结合连接权 vjt 和引入阈值 γt 来计算输出层各单元对应的响应 Lt; 然后运用传递函数来计算出最终模型预测结果 Ct.

基坑降水工程对环境产生的影响及其评价指标体系C_t = f(L_t)；其中t = 1, 2, \dots, q。（4.7）、（6）基于网络目标向量\mathbf{V}_t和实际输出C_t值，则可计算出输出层各单元的一般化误差水平。

该工程在编号为7的部分研究了基坑降水工程的环境效应及其对应的评估手段。（7）通过连接权vjt、输出层的一般化误差dt以及中间层各单元的输出值bj来计算中间层各单元的一般化误差dj。

基坑降水工程的环境效应及其评价方法（8）中提到：通过输出层各单元采用一种称为一般化的误差指标的方法，并结合中间层各单元对应的激活值bj作为参考依据，在此基础上计算出连接权vjt及阈值γt的具体数值参数。

基坑降水工程的环境效应与评价方法（9）基于中间层各单元的一般化误差指标 ，输入层各单元的输入参数Pk=（a1,a2,...,an）用于修正连接权wij以及阈值θj。

基坑降水工程的环境影响与评估手段（10）从候选样本集中随机抽取下一个样本向量输入至网络模型中,转回至第3步,直至完成m个训练样本的训练过程.

（11）从m个训练样本中随机抽取一批输入与目标数据，并返回上一阶段的操作流程，直至网络全局误差E降至预先设定的最小阈值以下；若训练迭代次数超过预设上限，则导致网络无法收敛。（12）算法停止运行。

可以看出，在上述学习步骤中，
(8)、(9)步对应于网络误差的逆传播流程，
(10)、(11)步则负责执行训练与收敛操作。
通常情况下，
经过训练后的网络系统还需要进行性能评估

该测试方法的核心在于选择具有代表性的测试样本向量，并将这些样本输入网络系统中进行分析评估；通过动态调整算法参数以实现分类精度的最大化；为了确保系统的鲁棒性与准确性，在构建测试样本库时应充分考虑未来可能出现的各种典型应用场景，并参考宋大奇的研究成果（2006）

这些样本可以直接获取样本，在数量有限或难以获取的情况下, 可以通过对学习样本施加适当的噪声或采用特定的插值方法来补充数据

在验证过程中，在验证过程中，在验证过程中，在验证过程中，在验证过程

rbf神经网络原理

rbf神经网络的核心原理是基于rbf作为隐单元基向量构建隐层空间结构的一种方法。这种方法能够实现将输入矢量直接映射至隐空间而不必依赖于权值连接计算。一旦rbf的中心点得以确定，则这种映射关系也随之得以建立。

而隐含层空间至输出空间的映射呈现线性特征，在此情形下表明网络输出等于各隐单元输出按权重求和的结果，并且这些权重即构成网络可调节的参数

隐含层的功能是通过将向量从低维空间中的p映射到高维空间中的h来解决低维空间中线性不可分的数据，在高维空间中则变得线性可分。其核心思想就是核函数的概念。

这样，在输入与输出之间的对应关系是非线性的；然而，在可调参数方面，则呈现为线性关系。因此，在这种情况下, 系统的权值可通过求解相应的线性方程组来确定, 这不仅显著加快了学习速度, 而且能够有效避免陷入局部极小值的问题.

扩展资料：BP神经网络的隐节点以输入模式与权向量内积为激活函数自变量，并选用Sigmoid函数作为激活函数。各相关参数对BP神经网络输出的影响处于同等重要地位；由此可见，在实现非线性映射方面，BP神经网络展现出明显的全局逼近能力。

在RBF神经网络中，隐层神经元基于输入样本与基向量之间的距离（例如欧氏距离）作为该函数的输入变量，并选择径向基函数（如高斯函数）作为该层神经元的激活函数。

当神经元输入与径向基函数中心的距离越远时,其激活程度将随之降低(遵循高斯函数)

RBF网络的输出受相关参数调节影响，在具体实现中，每个权重值 wij 仅对对应输出单元 yi 的表现产生显著影响（如上所述，在第二章中讨论了网络输出机制），由此使得 RBF 神经网络呈现出“局部映射”的特性特征。参考资料来源：百度百科-径向基函数网络

神经网络控制的主要定义

神经网络控制是20世纪80年代后期兴起的重要自动控制领域之一。它是智能控制系统中的新兴分支，并为解决各种复杂的非线性、不确定性和不确定性系统所面临的控制难题提供了新的解决方案。

神经网络控制源自将人工神经网络理论与控制理论相结合。它是一门新兴学科，并融合了数学、生物学以及多个交叉领域的理论和技术。该领域融合了数学、生物学以及多个交叉领域的理论和技术

在自动化技术领域, 称具有自主学习能力的控制系统为学习型系统, 并将其归入智能控制系统范畴. 神经式自适应控制器基于人工神经网络原理, 具备自主学习功能, 构成自适应控制的重要组成部分. 目前人工神经网络技术的发展已有大约10余年历史, 已形成一系列创新性的调控模式.

如神经预测控制、神经逆系统控制等。