6.1 神经网络基本的介绍.ppt

第6章 神经网络辨识及其应用;神经网络辨识的特点; 人工神经网络（简称神经网络，Neural Network）是模拟人脑思维方式的数学模型。 神经网络是在现代生物学研究人脑组织成果的基础上提出的，用来模拟人类大脑神经网络的结构和行为。神经网络反映了人脑功能的基本特征，如并行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等。; 20世纪80年代以来，人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network）研究所取得的突破性进展。神经网络辨识是采用神经网络进行逼近或建模，神经网络辨识为解决复杂的非线性、不确定、未知系统的控制问题开辟了新途径。; 神经网络的发展历程经过4个阶段。 1、启蒙期（1890-1969年） 1890年，W.James发表专著《心理学》，讨论了脑的结构和功能。 1943年，心理学家W.S.McCulloch和数学家W.Pitts提出了描述脑神经细胞动作的数学模型，即M-P模型（第一个神经网络模型）。;;;4 新连接机制时期（1986-现在） 神经网络从理论走向应用领域，出现了神经网络芯片和神经计算机。 神经网络主要应用领域有：模式识别与图象处理（语音、指纹、故障检测和图象压缩等）、控制与优化、系统辨识、预测与管理（市场预测、风险分析）、通信等。;神经网络原理 神经生理学和神经解剖学的研究表明，人脑极其复杂，由一千多亿个神经元交织在一起的网状结构构成，其中大脑皮层约140亿个神经元，小脑皮层约1000亿个神经元。 人脑能完成智能、思维等高级活动，为了能利用数学模型来模拟人脑的活动，导致了神经网络的研究。; 神经系统的基本构造是神经元(神经细胞)，它是处理人体内各部分之间相互信息传递的基本单元。 每个神经元都由一个细胞体，一个连接其他神经元的轴突和一些向外伸出的其它较短分支—树突组成。 轴突功能是将本神经元的输出信号(兴奋)传递给别的神经元，其末端的许多神经末梢使得兴奋可以同时传送给多个神经元。; 树突的功能是接受来自其它神经元的兴奋。 神经元细胞体将接收到的所有信号进行简单地处理后，由轴突输出。 神经元的轴突与另外神经元神经末梢相连的部分称为突触。;; 神经元由三部分构成： （1）细胞体（主体部分）：包括细胞质、细胞膜和细胞核； （2）树突：用于为细胞体传入信息； （3）轴突：为细胞体传出信息，其末端是轴突末梢，含传递信息的化学物质； （4）突触：是神经元之间的接口（104~105个/每个神经元）。 通过树突和轴突，神经元之间实现了信息的传递。;;上图中所示的模型可描述为： ;神经元具有如下功能： (1)?兴奋与抑制：如果传入神经元的冲动经整和后使细胞膜电位升高，超过动作电位的阈值时即为兴奋状态，产生神经冲动，由轴突经神经末梢传出。如果传入神经元的冲动经整和后使细胞膜电位降低，低于动作电位的阈值时即为抑制状态，不产生神经冲动。;(2) 学习与遗忘：由于神经元结构的可塑性，突触的传递作用可增强和减弱，因此神经元具有学习与遗忘的功能。 决定神经网络模型性能三大要素为： (1)?神经元（信息处理单元）的特性； (2)?神经元之间相互连接的形式—拓扑结构； (3)?为适应环境而改善性能的学习规则。;Delta（δ）学习规则（梯度下降法） 误差准则函数： ;;神经网络控制的研究领域 ;(2) 神经网络控制器 神经网络作为实时控制系统的控制器，对不确定、不确知系统及扰动进行有效的控制，使控制系统达到所要求的动态、静态特性。 (3) 神经网络与其他算法相结合 将神经网络与专家系统、模糊逻辑、遗传算法等相结合，可设计新型智能控制系统。 ;(4) 优化计算 在常规的控制系统中，常遇到求解约束优化问题，神经网络为这类问题的解决提供了有效的途径。