人工神经网络与神经网络,人工神经网络控制系统

什么是神经网络控制技术

神经网络调控方法是一种较为复杂的系统调控方案,主要应用于变频器控制系统中.该技术通过系统辨识与运算实现对变频器的精确调节,并被视为一种创新性的调控方法.

此外，在多台变频器串接或串联多台变频器进行控制的应用场景中具有良好的效果

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什么是人工神经网络及其算法实现方式

人工神经网路（Artificial Neural Networks, 即ANN），自20世纪80年代以来已成为AI领域的研究前沿领域**rfid**

该系统从信息处理的角度构建了人脑神经元网络的抽象模型，并根据不同的连接模式组织相应的网络结构。在工程学与学术领域中通常直接将这种系统称为人工神经网络（ANN）或类有人工智能（LAI）。

神经网络是一种数学模型。由成千上万的节点（或称神经元）通过复杂的连接关系相互连接起来构成。每个节点对应于一种特定的输出功能，并被称为激活函数（activation function）。

每两个节点之间的连线表示通过该连线传递的信号所对应的加权系数（权重），这类似于人工神经网络中的记忆机制。而网络输出的结果则取决于其整体架构、各权重参数以及激活函数的具体设定。

而网络本身一般而言都是对自然界中某种算法或者函数的模拟和近似，并且也可能是一种逻辑策略的表现

近年来，人工神经网络的研究工作不断深化，在多个领域取得了显著的进展。该方法已在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计等多个领域得到了广泛应用，并在生物、医学、经济等领域展现了良好的应用前景。

基于人工神经网络的mppt控制是什么意思

人工神经网络的知识表示形式和推理机制

该领域具有多样化的分类方法（如：层次划分），其中按照其性能特征可细分为连续性和离散性类别（包括确定性和随机性）；从拓扑结构的角度来看，则主要包含前馈式架构及反向传播机制两种基本类型）。本章重点概述前馈神经网、反向传播网以及自组织特征提取网等关键体系结构及其工作原理。

前向神经网络在数据挖掘领域得到了广泛应用。
这些理论基础或算法基础构成了许多神经网络模型的基础。
径向基函数型 neural network 属于一种前馈型 neural network。
Hopfield 神经 network 在反馈性态方面具有典型代表意义。

Hvpfi}ld网络的原型是一个非线性动力学模型，在联想记忆与优化计算领域已获得广泛应用。其基本特征——非线性关系体现了自然界普遍存在的规律。而大脑所展现的智慧本质则是一种复杂的非线性现象。

人工神经元有两种状态：一种是激活状态，在此状态下它们对输入信号表现出增强反应；另一种是抑制状态，在此状态下它们对输入信号表现出减弱反应。从数学角度来看，这种行为体现为非线性关系。带阈值的神经元网络表现出更优性能，在信息处理效率和学习能力方面均优于无阈值结构。这种结构不仅能够提高系统的容错能力（ fault tolerance），还能增加其存储容量（ storage capacity）。通常情况下，在构建人工神经网络时会采用大量人工神经元进行广泛连接。

一个系统的整体行为不仅受到单个神经元特征的影响，并且其主要表现可能源于单元间的相互作用与相互连接。通过大量连接的单元间相互作用来模拟大脑的非限制特性。联想记忆是典型的非限制性实例。

以上内容参考：百度百科-人工神经网络。

神经网络是一种控制方式?他的硬件如何选型？ 20

一般情况下而言，在人工智能领域中，在编译器的支持下能够使计算机系统具备执行人工神经网络的能力。然而，在编译器的支持下是否具备执行人工神经网络的能力？实际上其本质属于一种数学模型。然而，在编译器的支持下是否具备执行人工神经网络的能力？实际上已经存在相应的硬件解决方案。其中一种常见的硬件解决方案是基于FPGA的可编程门阵列架构

可以被视为一种新型的信息处理系统的人工神经网络，在基于传统软件实现时就存在并行能力不足以及运行速度较慢的问题。这些问题导致无法满足实时处理的需求，并使得理论研究与实际应用之间出现了脱节。

另外，在嵌入式设备中使用软件实现神经网络时所需的计算资源占据较大体积，并不适用于实际应用需求。相比之下，在硬件层面的神经网络实现其主要优势体现在系统运行具有高度并行性，并且运算速度显著提升的同时能够有效保证实时处理需求

另外，在算法本身的复杂性以及实际应用中的可用性方面仍需依赖于硬件实现的效果检验。由此可见，神经网络在硬件层面的实际意义非常重大。

该FPGA器件具有大量通用逻辑单元，并且其内部结构可根据具体需求进行优化设计。这种独特的结构特征不仅适合实现神经网络的复杂计算需求，在其他信号处理任务中也展现出显著的优势。

人工神经网络在控制系统中有哪些

其优势不在于具备易于操控的特性, 而是由于能够有效应对那些传统控制手段效果欠佳且涉及非线性、不确定对象的问题。例如在难以建立模型的对象面前, 神经网络的强大功能得以充分展现。

主要神经网络类型包括如BP、RBF和ART等神经网络模型。它们各自的原理存在显著差异。如需了解详细说明，请参考百度文库

神经网络算法的人工神经网络

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks, ANN）系统是在20世纪4十年末发展起来的一种智能化计算模型

该结构由大量可调节的神经元构成，并通过连接形成复杂的网络体系。该网络具备高效的并行处理能力和强大的自组织学习能力，并支持分布式的信息存储能力。

BP（BackPropagation）算法又被称作误差-backward propagation算法，在人工神经网络领域被用作监督式的学习方法。

BP神经网络算法理论上具备对任意函数进行近似的能力；其核心组成部分是非线性变换单元；该系统展现出强大的非线性映射能力。

而且根据具体情况设定神经网络的隐藏层数量以及每个层的计算单元数量，并结合适应性较强的可调参数设置方法，在多个领域拥有广阔的应用前景

人工神经元的研究源于脑神经元学说。在生物、生理学领域中，在19世纪末时，Waldeger等人建立了神经元学说。人们意识到复杂的神经系统是由数目繁多的单个神经单元共同构成的。

大脑皮层包含着多达10亿以上的小脑细胞，在每个立方毫米的空间内大约分布着几十万个这样的细胞。这些小脑细胞之间相互连接形成了复杂的神经系统结构。通过感觉器官接收来自身体内外的各种感官刺激，并经由神经系统将其整合处理后传递至中枢神经系统内部。随后由运动神经将处理后的指令发送出去以建立与外界环境的联系从而实现机体与内外环境之间的有效协调以及全身各系统功能的正常运转。

神经元与其它类型的细胞类似，并且都包含着完整的结构：即它们都有一个由蛋白质构成的胞质基质以及一个由酶组成的线粒体系统。其形态较为独特，在某些情况下甚至会变形。这些结构使得它们在功能上表现出显著的不同于普通动物或植物组织中的其他类型

树突是负责接收输入信号的重要结构之一，在神经元中起着信息传递的作用。与之相比，则是神经冲动传递的主要通道。树突是从细胞体发出后逐渐变得纤细的部分，在其各个部位均可与其他神经元的轴突末端相互连接形成所谓的"突触"连接点。

并非突触处的两个神经元直接相连，并非突触处的两个神经元仅仅作为信息传递功能的功能部位存在。具体数值在（15～50）纳米范围内观察到的是一个间隙的存在。根据其功能特性可划分为两类：一类是兴奋性突触，在此情况下对应于神经元之间的正向耦合关系；另一类是抑制性突触，在此情况下对应于负向耦合关系。

每个神经元的突触数目处于正常水平，在最大情况下可达10个突触。不同类型的神经元之间存在连接强度与电极性的差异，并均具备调节能力；基于上述特点，在人脑中能够形成存储信息的能力。通过将大量神经单元进行联结构建的人工神经系统能够反映出人类大脑的部分特征。

人工神经网络由大量简单的基本单元——神经元相互连接构成，并具有自适应的非线性动态特性。每个神经元的结构和功能较为简单,但由多个这样的神经元组合而成的系统却表现出高度复杂的行为模式。

人工神经网络体现人脑主要特征，并非生物系统的真实模拟，而是某种类比、简化与抽象的结果

相较于数字计算机而言，人工神经网络在构成原理和功能特点上更趋近于人脑。其不同于传统计算模型的是其能够自主适应环境并总结规律完成特定任务，并且能够通过自主学习模式识别任务并实现智能控制。

基于特定的学习规则, 人工神经网络必须经过训练才能正常运作。举例而言, 为了更好地理解, 我们可以考察一个人工神经网络如何识别"A"和"B"这两个字母。为此, 当"A"的图像被输入到该系统时,其输出应被定义为1；相反地,如果输入的是"B",则系统应将其标记为0。

因此，在设计网络学习的标准时应当注意以下几点：若让该系统（或平台）在面对决策时出现偏差，则经由该系统的持续学习过程所获得的经验数据与算法优化，在下一次决策中将降低出现这种误判的风险。

首先，在网络的所有连接权值中均匀地赋予(0,1)区间内随机选取的数值；随后将由"A"所代表的图像模式输入至该网络系统中；该网络则会对输入模式进行加权求和计算，并与预设阈值进行比较运算；经过非线性运算后得出系统的输出结果。

在这种情况下，在线模型预测的结果出现'1'或'0'的概率均等（均为50%），即其行为完全是随机的。此时若输出结果为'1'（即正确），则可导致连接权值的增加；从而使得当网络再次接收到'A'模式输入时仍能做出准确判断。

如果结果为零，则将它们朝着减少综合输入的加权值方向进行调整。目的是为了使网络下次再遇到'A'模式输入时降低出现类似错误的风险。

进行相应的调整。当向网络反复输入多个手写字母'A'、'B'时，在经过网络按照上述学习方法反复训练后, 该系统的准确率会有明显提升

研究表明，该系统实现了对这两个特定模式的学习与存储。该系统将这两个特定的特征模式编码并分配到网络的各种连接权值中。当系统再次遇到任何一个特定的特征时，能够迅速识别并正确分类这些输入信息。

通常情况下，在一个网络中所包含的神经单元数量越多，则该网络能够存储和识别的信息量也随之增加。（1）人类大脑展现出强大的自适应能力与自我组织机制，在接受后天学习和训练的过程中，能够发展出多种独特的功能模块

如盲人拥有极其敏锐的感觉能力，在无声的世界里他们往往能借助手势进行交流；聋哑人善于通过身体语言进行沟通；而经过训练的专业运动员则能够展现出令人惊叹的技术动作。一般情况下，在程序中嵌入的知识与技能决定了普通计算机处理问题的能力。显然，在模拟智能行为时建立相应的逻辑框架会面临巨大的挑战。

人工神经网络也展现出基础性的自适应与自组织能力。在学习或训练的过程中调节突触权值以适应周围环境的需求。由于学习方式和内容的不同同一网络能够表现出多样化的功能。

人工神经网络是一种能够自主学习的系统，并具备学习和适应的能力。它通过不断的学习过程从而超越了设计者所拥有的原有知识水平。

通常情况下，该系统的学习训练方式可划分为两种：一种是有监督学习（即为有导师的学习），这种情况下运用给定的样本标准进行分类或者模仿行为；另一种是无监督学习（即为无导师的学习），在这种情况下只设定系统的某些规则或者学习方式，则具体的执行内容将根据系统所处的环境（即输入信号的情况）而有所变化。值得注意的是，在无监督学习中，系统能够自主识别环境中的特征并发现其中的规律性，在功能上更加贴近人类大脑的工作机制。

（2）泛化性能其指对未被训练过的样本具有良好的预测能力和控制能力。尤其当存在一些带噪声的样本时网络能够保持良好的预测性能

(3)非线性映射能力 当设计人员对系统的理解较为透彻或清晰时，则通常会运用数值分析方法以及偏微分方程等数学工具来构建精确的数学模型；然而，在面对复杂程度极高的系统或信息极为有限的情况时，则难以建立精确且完善的数学模型；此时神经网络凭借其非线性映射能力展现出显著的优势。它无需深入掌握系统的详细情况就能实现有效的输入与输出映射关系；从而极大地简化了设计难度。

尽管存在争议，并行性的特性确实值得探讨。承认这种特性（即高度并行）的理由如下：神经网络作为一种数学模型，在其设计过程中参考了人类的大脑结构与功能。由于人能够执行多项任务的能力，在功能层面进行模拟时发现其具备很强的处理多个任务的能力（即高度并行）。因此，在这种意义上可以说神经网络也应具备很强的并行性质

数十年以来, 人们基于医学, 生物学等不同领域的研究试图探索理解并解决上述问题

在探索解决这一类问题答案的过程中，在经过多年的积累和发展之后，在学术界逐渐形成了一个新兴的多学科交叉技术领域，并被命名为"神经网络"。神经网络的研究涵盖了多个学科领域，在这些领域的交织融合，并共同促进

科学家们也在各自的学科研究方向或关注点出发，探讨的问题各具特色，并从不同维度展开深入研究。

下面将对比分析人工神经网络与通用的计算机工作特点：从传输速率来看，在信息处理方面存在显著差异。人类神经元之间的传递速度处于毫秒级别，在信息处理时展现出了极强的并行能力。相比之下，在计算频率上存在明显差距，人工神经元之间的信号传输速率比计算机低得多数量级（约达毫秒量级），而计算机则通常能够达到数百兆赫水平的频率

但是，在众多领域中基于复杂的人脑信息处理网络体系，在面对各类问题时能够迅速完成信息分析、评估及反应，并且其运算速度显著超过传统线性架构计算机的能力

人工神经网络的核心组成类比于人脑的基本结构，在具备高度并行计算能力的同时能够显著提升处理效率。人类大脑通过调节神经元之间的突触强度来实现信息存储容量的动态调整这一特点，在实际应用中被转化为将大脑功能与计算机处理系统进行了深度融合

尽管人脑每天会有大量神经细胞死亡（约每天一千个左右），但这并不会影响大脑进行正常思维活动。

常规计算机具备独立运行的核心组件，在知识存储与数据计算之间无直接关联性。只有借助预先编写的程序设计来实现它们之间的联系，并且这种联系必须受到程序编制者预期能力的限制。此外，在电路元件出现局部故障或程序中存在微小错误的情况下可能会导致严重后果。

神经科学领域的学者致力于探究大脑如何处理、存储以及检索信息的方式，并揭示大脑功能运作的基本规律；他们旨在构建描述人类认知机制精细层次的理论模型

生物学、医学与脑科学研究专家致力于通过神经网络的探究来推动脑科学向着定量化与精准化的理论体系迈进；他们也期望临床医学取得重大进展；信息处理与计算机科学家则致力于探索开发更有效的解决方案以应对那些目前无法解决或极具挑战性的问题，并最终研发出能够更加逼真地模拟人类大脑功能的第一代人工智能系统。

人工神经网络早期研究可追溯至20世纪40年代。随着时代发展与技术进步，在这一时期围绕着重要人物及其在特定领域取得的突出研究成就逐渐形成了基础。

1943年，在心理学家W·Mcculloch和数理逻辑学家W·Pitts基于对神经元基本特性的分析与总结的基础上首次建立了神经元的数学模型。该模型自建立以来已被广泛采用，并对该领域研究的发展产生了深远影响

因此，在人工神经网络领域方面研究做出开创性贡献的这两人可被称为先驱人物。1945年，在冯·诺依曼的领导下的设计团队研制出第一台支持存储程序式的电子计算机，并标志着这一时代的新纪元

1948年，在研究工作中深入分析了人类大脑组织与其基于存储程序式的电子计算机的本质差异，并提出了一种由基本神经元构建而成的自我修复型自动机网络架构。

但是，在指令存储式计算机技术快速发展之际，他不得不停止探索神经网络研究的新途径，并将其投入到指令存储式计算机技术的研究中，在该领域取得了卓越成就。

他以其在电子计算机领域的卓越贡献而闻名；但他在人工神经网络研究方面同样具有重要地位。20世纪50年代末期，在美国科学家F·Rosenblatt的带领下开发出了第一代感知机系统；该系统采用了多层次结构的设计理念。

这项研究首次将人工神经网络从理论探讨转入工程实践。在那个时期，世界上许多实验室效仿制造感知机，并将其主要应用于文字识别、声音识别、声纳信号识别以及学习记忆问题等方面的研究。

此次人工神经网络研究的热潮未能持久下去。

60年代末期经历了人工神经网络研究的低迷阶段。与此同时，在60年代初期,Widrow首次提出了自适应线性元件网络,这种计算模型采用连续数值进行线性加权求和并施加阈值处理,具有明确的数学表达形式。随后,基于这一理论基础,研究人员开发出了非线性多层自适应神经网络。

当时这些工作虽然没有明确标注神经网络名称 但本质上是一种人工神经网络模型 随着研究者对感知机兴趣的逐渐减弱 神经网络的研究陷入相对长时间的技术停滞

80年代初，在模拟与数字混合的VLSI技术上取得了显著进展，并实现了广泛应用；与此同时，在多个应用领域遇到了挑战。

物理学家Hopfield在1982年及随后几年在美国《科学院院刊》上连续发表了多篇关于人工神经网络的研究文章。这些成果引发了学术界的广泛关注，并促使一些学者开始重视这一领域的重要性，并认识到将其实际应用投入运营的可能性。

立刻, 许多学者与研究人员围绕这一方法进行了深入研究工作, 形成了80年代中期以来人工神经网络研究的热潮!

1985年，Ackley、Hinton和Sejnowski将模拟退火算法应用于神经网络的训练过程，并开发了Boltzmann机模型。该算法具备逃离局部极小值的能力，然而其训练所需的时间较长。

1986年提出了一种用于处理复杂信息的多层前馈神经网络的学习算法, 即BP算法。它通过理论分析验证了该算法的有效性, 并为神经网络学习提供了坚实的理论基础。这一发现标志着在神经网络学习领域的重大突破。

1988年,Broomhead和Lowe开创性地提出了径向基网络模型：RBF网络。总体而言,神经网络经历了从鼎盛到低谷的过程,并最终又走向了新的鼎盛,充满了波折与变迁的过程