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第四章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
(ArtificialNeuralNetworks-ANN)本章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和基本理論,它包括引言、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型和學(xué)習(xí)規(guī)則。智能控制簡(jiǎn)明教程第2版4.1引言4.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念4.3前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.4徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.5反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出處理智能控制簡(jiǎn)明教程第2版4.1引言
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究是從20世紀(jì)40年代開(kāi)始的,諸如大腦功能心理學(xué)研究,神經(jīng)元的電生理實(shí)驗(yàn)等
神經(jīng)科學(xué)研究。1943年心理學(xué)家M.McCulloch
數(shù)學(xué)家W.H.Pitts首先提出了第一個(gè)人工神經(jīng)元模型,簡(jiǎn)稱MP模型。智能控制簡(jiǎn)明教程第2版1949年心理學(xué)家D.O.Hebb提出了Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則,用來(lái)改變神經(jīng)元之間連接強(qiáng)度。1958年F.Rodenblatt提出了感知器(Perceptron)模型。經(jīng)過(guò)了20多年的低潮之后,20世紀(jì)80年代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究又重新興起,成為智能控制的一個(gè)新分支,為解決復(fù)雜的非線性、不確定系統(tǒng)的控制開(kāi)辟了一個(gè)新途徑。智能控制簡(jiǎn)明教程第2版1982年,美國(guó)物理學(xué)家Hopfield教授提出了Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,可用微電子器件實(shí)現(xiàn)它,并解決TSP問(wèn)題。1988年,提出了BP網(wǎng)絡(luò)算法——多層網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的誤差逆?zhèn)鞑ァ?987年,IEEE召開(kāi)了第一屆ANN國(guó)際會(huì)議。1990年,我國(guó)也召開(kāi)了首屆ANN學(xué)術(shù)會(huì)議。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——ArtificialNeuralNetworks(ANN)智能控制簡(jiǎn)明教程第2版神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特征:1.并行處理、信息的分布存儲(chǔ)與容錯(cuò)性——結(jié)構(gòu)特征。
ANN是由大量簡(jiǎn)單處理元件相互連接構(gòu)成高度并行的非線性系統(tǒng)。信息存儲(chǔ)采用分布式。信息存儲(chǔ):空間上分布,時(shí)間上并行
良好的容錯(cuò)性。智能控制簡(jiǎn)明教程第2版2.自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)性
自適應(yīng)
自學(xué)習(xí)+自組織,而自學(xué)習(xí)是指外界變化,經(jīng)過(guò)訓(xùn)練和感知,ANN通過(guò)自動(dòng)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù),輸出
期望輸出。ANN在外部輸入條件下調(diào)整連接權(quán)
自組織,逐漸構(gòu)建起ANN。智能控制簡(jiǎn)明教程第2版ANN的功能:①聯(lián)想記憶
ANN通過(guò)預(yù)先存儲(chǔ)信息和自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制,從不完整信息和噪聲干擾中恢復(fù)原始的完整信息。②非線性映射功能
通過(guò)輸入輸出樣本對(duì)的學(xué)習(xí)自動(dòng)提取映射規(guī)則。可以任意精度擬合任意復(fù)雜的非線性函數(shù)。
智能控制簡(jiǎn)明教程第2版神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制方面的應(yīng)用:1.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辨識(shí)
已知模型結(jié)構(gòu),估計(jì)模型參數(shù)2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器
實(shí)時(shí)控制系統(tǒng),達(dá)到動(dòng)、靜態(tài)性能3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)、模糊邏輯、GAs(遺傳算法)相結(jié)合
非參數(shù)模型控制4.優(yōu)化計(jì)算
求解約束優(yōu)化、全局優(yōu)化5.控制系統(tǒng)的故障診斷
可靠性、安全性智能控制簡(jiǎn)明教程第2版神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制解決的問(wèn)題(發(fā)展趨勢(shì)):1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性與收斂性問(wèn)題。2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度研究
如何滿足實(shí)時(shí)性要求。3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性函數(shù)的逼近問(wèn)題研究。4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的選擇。智能控制簡(jiǎn)明教程第2版4.2基本概念1.生物神經(jīng)元結(jié)構(gòu)ANN是受人腦的啟發(fā)而構(gòu)成的一種信息處理系統(tǒng)。人腦有數(shù)量級(jí)神經(jīng)元,但沒(méi)有任何兩個(gè)神經(jīng)元的形狀完全相同。①結(jié)構(gòu)神經(jīng)元:由細(xì)胞體、樹(shù)突和軸突構(gòu)成;細(xì)胞體:由細(xì)胞核、細(xì)胞質(zhì)和細(xì)胞膜組成;智能控制簡(jiǎn)明教程第2版輸入輸出連接智能控制簡(jiǎn)明教程第2版軸突:又稱神經(jīng)纖維,它粗細(xì)均勻、表面光滑。功能:傳送細(xì)胞體發(fā)出的神經(jīng)信息,是該細(xì)胞的輸出通道;突觸:神經(jīng)元之間通過(guò)一個(gè)神經(jīng)元的軸突末梢和其他神經(jīng)元的細(xì)胞體或樹(shù)突通信連接,這種連接相當(dāng)于神經(jīng)元之間的輸入輸出接口
突觸樹(shù)突:從細(xì)胞體向外延伸出的許多突起的神經(jīng)纖維,形狀較短。神經(jīng)元靠樹(shù)突接受來(lái)自其他神經(jīng)元的輸入信號(hào)。智能控制簡(jiǎn)明教程第2版②功能興奮與抑制:a.當(dāng)傳入神經(jīng)元的沖動(dòng),經(jīng)整合使細(xì)胞膜電位升高,超過(guò)動(dòng)作電位的閾值時(shí)
興奮狀態(tài),產(chǎn)生神經(jīng)沖動(dòng)。b.當(dāng)傳入神經(jīng)元的沖動(dòng),經(jīng)整合使細(xì)胞膜電位降低,低于閾值時(shí)
抑制狀態(tài),不產(chǎn)生神經(jīng)沖動(dòng)。智能控制簡(jiǎn)明教程第2版學(xué)習(xí)與遺忘:神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的可塑性,由突觸傳遞作用調(diào)整。細(xì)胞膜電位:神經(jīng)細(xì)胞在受到電的、化學(xué)的、機(jī)械刺激后,產(chǎn)生興奮,此時(shí)細(xì)胞膜內(nèi)外有電位差——20~100mv。智能控制簡(jiǎn)明教程第2版2.人工神經(jīng)元
1943年,由美國(guó)心理學(xué)家McCulloch和數(shù)學(xué)家Pitts共同建立的MP人工神經(jīng)元模型,是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)。智能控制簡(jiǎn)明教程第2版
——神經(jīng)元j的輸出
——神經(jīng)元j的輸入(i=1,2···n;)
——神經(jīng)元的連接權(quán)值(j=1,2···n)
——神經(jīng)元的閾值(不是常值,隨興奮而變化)
——非線性函數(shù)智能控制簡(jiǎn)明教程第2版MP模型輸出智能控制簡(jiǎn)明教程第2版還可以寫為智能控制簡(jiǎn)明教程第2版3.作用函數(shù)(轉(zhuǎn)移函數(shù),激活函數(shù))a.非對(duì)稱型S函數(shù)智能控制簡(jiǎn)明教程第2版b.對(duì)稱型S函數(shù)智能控制簡(jiǎn)明教程第2版c.對(duì)稱型階躍函數(shù)(符號(hào)函數(shù))智能控制簡(jiǎn)明教程第2版d.線性函數(shù)智能控制簡(jiǎn)明教程第2版智能控制簡(jiǎn)明教程第2版4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu):各神經(jīng)元間相互連接的方式a.前饋式網(wǎng)絡(luò)(前向)智能控制簡(jiǎn)明教程第2版前向網(wǎng)絡(luò)智能控制簡(jiǎn)明教程第2版
1.神經(jīng)元分層排列,可多層
2.層間無(wú)連接
3.方向由入到出
感知網(wǎng)絡(luò)(perceptron即為此)應(yīng)用最為廣泛
前向網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)智能控制簡(jiǎn)明教程第2版智能控制簡(jiǎn)明教程第2版注意:構(gòu)成多層網(wǎng)絡(luò)時(shí),各層間的轉(zhuǎn)移函數(shù)應(yīng)是非線性的,否則多層等價(jià)一個(gè)單層網(wǎng)絡(luò)。另外,隱層的加入大大提高NN對(duì)信息的處理能力,經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的多層網(wǎng)絡(luò),具有較好的性能,可實(shí)現(xiàn)X→Y的任意非線性映射的能力。智能控制簡(jiǎn)明教程第2版智能控制簡(jiǎn)明教程第2版5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)功能a.學(xué)習(xí)方法學(xué)習(xí)是NN最重要的特征,學(xué)習(xí)learning,訓(xùn)練training。方法:給NN輸入一些樣本模式,按一定規(guī)則(學(xué)習(xí)算法)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)各層的權(quán)矩陣,待各權(quán)值都收斂到一定值時(shí),學(xué)習(xí)完成。實(shí)質(zhì):NN的權(quán)陣隨外部環(huán)境的激勵(lì)作自適應(yīng)變化。智能控制簡(jiǎn)明教程第2版智能控制簡(jiǎn)明教程第2版①有監(jiān)督學(xué)習(xí)(有導(dǎo)師學(xué)習(xí))②無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)(無(wú)導(dǎo)師學(xué)習(xí))
③再勵(lì)學(xué)習(xí)(強(qiáng)化學(xué)習(xí))智能控制簡(jiǎn)明教程第2版再勵(lì)學(xué)習(xí):模擬人適應(yīng)環(huán)境的學(xué)習(xí)過(guò)程的一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
有導(dǎo)師的監(jiān)督學(xué)習(xí):雖學(xué)習(xí)效率高,但在控制中導(dǎo)師信號(hào)一般不易獲得。
無(wú)導(dǎo)師學(xué)習(xí):效率低。
再勵(lì)學(xué)習(xí):介于有導(dǎo)師與無(wú)導(dǎo)師之間的一種學(xué)習(xí)方式。智能控制簡(jiǎn)明教程第2版學(xué)習(xí)系統(tǒng)依據(jù)re和環(huán)境當(dāng)前狀態(tài),再選擇下一動(dòng)作作用于環(huán)境,使受獎(jiǎng)勵(lì)的可能性增大。學(xué)習(xí)系統(tǒng)環(huán)境學(xué)習(xí)系統(tǒng)環(huán)境智能控制簡(jiǎn)明教程第2版智能控制簡(jiǎn)明教程第2版智能控制簡(jiǎn)明教程第2版
智能控制簡(jiǎn)明教程第2版①Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則(無(wú)導(dǎo)師學(xué)習(xí))
在Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則中,取神經(jīng)元的輸出為學(xué)習(xí)信號(hào):智能控制簡(jiǎn)明教程第2版神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)整權(quán)值的原則:若第i個(gè)與第j個(gè)神經(jīng)元同時(shí)處于興奮狀態(tài),則它們之間的連接權(quán)應(yīng)加強(qiáng)。符合心理學(xué)中條件反射的機(jī)理
兩個(gè)神經(jīng)元同時(shí)興奮(輸出同時(shí)為‘1’態(tài))時(shí)w加強(qiáng),否則應(yīng)削弱。智能控制簡(jiǎn)明教程第2版例:Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則智能控制簡(jiǎn)明教程第2版智能控制簡(jiǎn)明教程第2版智能控制簡(jiǎn)明教程第2版4.3感知器(perceptron)
感知器是模擬人的視覺(jué),接受環(huán)境信息,并由神經(jīng)沖動(dòng)進(jìn)行信息傳遞的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。分為單層與多層感知器,是一種具有學(xué)習(xí)能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。①單層感知器
感知器模型是由美國(guó)學(xué)者F.Rosenblatt于1957年建立的,它是一個(gè)具有單層處理單元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。智能控制簡(jiǎn)明教程第2版智能控制簡(jiǎn)明教程第2版感知器的輸出:智能控制簡(jiǎn)明教程第2版智能控制簡(jiǎn)明教程第2版學(xué)習(xí)規(guī)則:智能控制簡(jiǎn)明教程第2版向量形式:智能控制簡(jiǎn)明教程第2版智能控制簡(jiǎn)明教程第2版智能控制簡(jiǎn)明教程第2版
智能控制簡(jiǎn)明教程第2版智能控制簡(jiǎn)明教程第2版智能控制簡(jiǎn)明教程第2版下面討論單層感知器實(shí)現(xiàn)邏輯運(yùn)算問(wèn)題:a.單層感知器的邏輯“與”運(yùn)算智能控制簡(jiǎn)明教程第2版000-1.50o001-0.50o010-0.50o1110.51*智能控制簡(jiǎn)明教程第2版b.單層感知器的邏輯“或”運(yùn)算000-0.50o1010.51*1100.51*1111.51*智能控制簡(jiǎn)明教程第2版c.“異或”運(yùn)算
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