当前课程知识点:智能控制 > 第五章 神经网络的理论基础 > 5.1 神经网络简介 > 5.1 神经网络简介
下面我们开始讲第五讲
神经网络的理论基础
我们前面学习了专家系统
和模糊控制
那专家系统和模糊控制的核心
还是要基于规则来进行搜索
专家系统的特点
就是基于确定性的规则进行搜索
而模糊控制的特点
是基于不确定的模糊规则进行搜索
那么模糊控制从人的经验出发
解决了智能控制中
人类语言的描述推理问题
尤其是一些不确定性语言的
描述推理问题
从而在机器模拟人脑的感知推理
等智能行为方面迈出了重大的一步
但是模糊控制在处理数值数据
自学习能力方面
还远远没有达到人脑的境界
比如模糊控制器的设计里面
有个隶属度函数的设计
还有模糊规则的方面
这个都是依靠人的经验
专家的经验
来确定出来了
它不能够自动地确定
还仍然没有达到人脑的这种境界
而人工神经网络
就从另外一个角度出发
也就是说模拟人脑的生理学和心理学的角度
通过人工模拟人脑的工作机理
来实现机器的部分智能行为
也就是说专家系统和模糊控制
是在模仿人类的外部的
这样一个行为特征
而人工神经网络是通过模仿人脑的结构
从而实现了人脑的智能行为
那么人工神经网络
简称神经网络
Neural Network
简称NN
是模拟人脑思维方式的一种数学模型
那么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来的
它用来模拟人类大脑神经网络的结构和行为
它反映了人脑功能的基本特征
比如并行信息处理
就像我们可以一边吃饭一边看电视
一边想问题
学习能力
比如我们见过一次的大象
以后再见到它了
我们就很容易了
知道这是大象
而且人类可以将原来不知道的
不熟悉的不了解的东西
通过学习
人可以迅速掌握它
知道它
理解它
还有联想功能
比如我们看到一个苹果
我们就想到了牛顿
想到了万有引力
人类具有这种能力
那么神经网络也会具有这种能力
还有模式分类
每一个人都能够迅速地
分辨我们对面来的是一个男生还是女生
我们任何一个同学
见到了一个水果
比如说这是西瓜
还是香蕉
苹果还是梨子
我们会在很短的时间之内
把它迅速地准确地分类出来
我们就要迅速的这种
模式分类能力
当然还有记忆能力
我们曾经在哪本书上学习过
Neural Network
这个词表示神经网络
我们就能记住它
我们具有一个超强的记忆能力
那么神经网络就会
可以模仿人脑的这些智能特征
那么自上世纪80年代以来
人工神经网络研究
取得了很多突破性的进展
而神经网络控制就是将神经网络
与控制理论相结合而发展起来
的一种智能控制方法
它已经成为智能控制的一个新的分支
为解决复杂的非线性
不确定
未知系统的控制问题
开辟了新的途径
-开篇
--开篇
-1.1课程考试方式
-1.2 数据、信息、知识与智能
-1.3传统控制面临的挑战
-1.4 控制科学发展过程
-1.5 智能控制的多元论
--1.5
-1.6 控制策略的渗透与融合
--1.6
-1.7 智能控制与传统控制的联系与区别
--1.7
-1.8 智能控制的类型之分级递阶智能控制系统
--1.8
-1.9 智能控制的类型之专家控制系统
--1.9
-1.10 智能控制的类型之模糊控制系统
--1.10
-1.11 智能控制的类型之神经网络控制系统,智能控制的类型之基于规则的仿人智能控制系统,集成智能控制系统,组合智能控制
--1.11
-1.12智能控制系统的类型之基于规则的仿人智能控制系统,集成智能控制系统,组合智能控制
--1.12
-1.13本章小结
--1.13
-第一章测试
-2.1基于搜索的问题求解
-- 2.1.7 均一代价搜索
-- 2.1.10 A星算法
-2.2 专家系统简介
- 2.3 专家PID
-第二章测试
-3.1 模糊控制概述
-3.2 模糊集合
-3.3 隶属函数
--3.3隶属函数.
-3.4 模糊关系及其运算
-第三章测试
- 4.1 模糊自适应整定PID控制原理
-4.2 基于FF的模糊PID控制试验验证
-第四章测试
- 5.1 神经网络简介
- 5.2 神经网络的发展简史
-5.3 神经网络的基本概念
- 5.4 神经网络的分类
-5.5 神经网络的学习算法、基本特征和研究领域
-第五章测试
-6.1 感知器
--6.1.2.1 感知器应用实例分析(实现逻辑运算与或非)
- 6.2 BP神经网络
--6.2.2.1 BP神经网络应用实例分析之一:逻辑运算异或实现
--6.2.2.2 BP神经网络应用实例分析之二:非线性函数拟合
-第六章测试
- 7.1 什么是遗传算法
-7.2 遗传算法的特点
-7.3 遗传算法的基本操作之复制
-7.4 遗传算法的基本操作之交叉与变异
-第七章测试
-8.1 遗传编程工作原理
-8.2 遗传编程基本操作之复制
-8.3 遗传编程基本操作之交换和突变
- 8.4 遗传编程的工作步骤及实例分析
-第八章测试
-期末测试