神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制及專家系統(tǒng)第一章

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制及專家系統(tǒng)第一章第一頁，共五十三頁，2022年，8月28日主要教學(xué)參考書教材：王耀南，智能控制系統(tǒng)——模糊邏輯、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，湖南大學(xué)出版社，1996主要參考書:[1]王永驥，涂健，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制，機(jī)械工業(yè)出版社，1998[2]諸靜，模糊控制原理與應(yīng)用，機(jī)械工業(yè)出版社，1995[3]C.H.Chen,Fuzzylogicandneuralnetworkhandbook,NewYork:McGraw-Hill,c1996[4]SimonHaykin,Neuralnetworks:acomprehensivefoundation,Beijing:TsinghuaUniversityPress,2001[5]KevinM.Passino,StephenYurkovich,Fuzzycontrol,Beijing:TsinghuaUniversityPress,2001第二頁，共五十三頁，2022年，8月28日[6]SpyrosG.Tzafestas,Methodsandapplicationsofintelligentcontrol,Dordrecht:KluwerAcademicPub.,1997[7]Zi-XingCai,Intelligentcontrol:principles,techniquesandapplications,Singapore:WorldScientific,1997[8]王偉，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理——入門與應(yīng)用，北京航空航天大學(xué)出版社，1995[9]閻平凡，張長(zhǎng)水，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模擬進(jìn)化計(jì)算，清華大學(xué)出版社，2000[10]楊輝，王金章，模糊控制技術(shù)及其應(yīng)用，江西科學(xué)技術(shù)出版社，1997[11]劉增良，劉有才，模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——理論研究與探索，北京航空航天大學(xué)出版社，1996[12]張乃堯，閻平凡，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊控制，清華大學(xué)出版社，1996[13]史忠科，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論，西北工業(yè)大學(xué)出版社，1997主要教學(xué)參考書第三頁，共五十三頁，2022年，8月28日先修內(nèi)容現(xiàn)代控制理論或線性系統(tǒng)線性代數(shù)或矩陣分析MATLAB語言第四頁，共五十三頁，2022年，8月28日第一部分概述（3）第二部分模糊控制（12）第三部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（10）第四部分集成智能控制系統(tǒng)（7）課程安排第一章緒論第二章模糊控制的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)第三章

模糊控制的基礎(chǔ)理論第四章模糊控制系統(tǒng)與模糊控制器第五章常用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及學(xué)習(xí)算法第六章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器設(shè)計(jì)第七章集成智能控制系統(tǒng)理論第八章其他智能控制總學(xué)時(shí):32學(xué)時(shí)，1-8周，每周4學(xué)時(shí)

第五頁，共五十三頁，2022年，8月28日第六頁，共五十三頁，2022年，8月28日第七頁，共五十三頁，2022年，8月28日第八頁，共五十三頁，2022年，8月28日第九頁，共五十三頁，2022年，8月28日智能家居開關(guān)圖示

第十頁，共五十三頁，2022年，8月28日

世界上最小機(jī)器人身高只有16.5厘米、體重僅有350克，但能在90種不同背景音樂的伴奏下行走、跳舞，還能聽懂10個(gè)語言命令、完成200多種動(dòng)作、說出約180個(gè)短語！第十一頁，共五十三頁，2022年，8月28日

資料圖片：一種能鉆入血管的機(jī)器人想象圖

第十二頁，共五十三頁，2022年，8月28日

北京一家企業(yè)展出的機(jī)器人在演奏架子鼓第十三頁，共五十三頁，2022年，8月28日

懂得“甜言蜜語”的會(huì)話機(jī)器人逗得女客商笑逐顏開第十四頁，共五十三頁，2022年，8月28日

哈工大計(jì)算機(jī)學(xué)院展出的機(jī)器人隨著音樂表演團(tuán)體操

第十五頁，共五十三頁，2022年，8月28日

一名客商在和漢服裝扮的機(jī)器人交流第十六頁，共五十三頁，2022年，8月28日高精度仿真機(jī)器人第十七頁，共五十三頁，2022年，8月28日

空中機(jī)器人比賽第十八頁，共五十三頁，2022年，8月28日

水中機(jī)器人比賽第十九頁，共五十三頁，2022年，8月28日

舞蹈機(jī)器人比賽第二十頁，共五十三頁，2022年，8月28日

中國載人航天工程是我國航天史上迄今為止規(guī)模最大、系統(tǒng)組成最復(fù)雜、技術(shù)難度和安全可靠性要求最高的跨世紀(jì)國家重點(diǎn)工程，包括：航天員、空間應(yīng)用、載人飛船、運(yùn)載火箭、發(fā)射場(chǎng)、測(cè)控通信、著陸場(chǎng)、空間實(shí)驗(yàn)室等八大系統(tǒng)組成。在工程實(shí)施方面主要又包括：衛(wèi)星、神舟載人飛船和嫦娥探月三大系統(tǒng)。載人航天第二十一頁，共五十三頁，2022年，8月28日

衛(wèi)星測(cè)控地面測(cè)控站我國已建成了比較完整的陸?；鶞y(cè)控網(wǎng)，能完成從近地軌道衛(wèi)星到地球同步衛(wèi)星的測(cè)控任務(wù)。我國的測(cè)控技術(shù)的某些方面己處于國際先進(jìn)水平。測(cè)控是工程控制科學(xué)與通信技術(shù)結(jié)合的一體化工程，其特點(diǎn)有：1）多任務(wù)測(cè)控；2)深空跟蹤；3）衛(wèi)星測(cè)控設(shè)備；4）測(cè)控和通信。第二十二頁，共五十三頁，2022年，8月28日第一部分概論第一章緒論（3學(xué)時(shí)）1.1控制理論發(fā)展的幾個(gè)階段1.2智能控制的基本設(shè)計(jì)方法1.1.1.古典控制論（經(jīng)典控制論階段）1.1.2.現(xiàn)代控制理論（20世紀(jì)60年代）1.1.3.智能控制理論（20世紀(jì)70年代）1.2.1模糊控制（Fuzzycontrol)1.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)（Neuralnetworkcontrol)1.2.3專家控制系統(tǒng)（湖南大學(xué)出版社）第二十三頁，共五十三頁，2022年，8月28日1.1控制理論發(fā)展的幾個(gè)階段19世紀(jì)對(duì)具有調(diào)速器的蒸汽發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行線性常微分方程的描述及穩(wěn)定性分析19世紀(jì)勞斯判據(jù)（1872）胡爾維茨（1890）李亞譜諾夫（1892）20世紀(jì)乃式判據(jù)（1932）1.1.1古典控制論（經(jīng)典控制論階段）1.1.2現(xiàn)代控制理論（20世紀(jì)60年代）1.1.3智能控制理論（20世紀(jì)70年代）Fig.1-1第二十四頁，共五十三頁，2022年，8月28日1.1.1.古典控制論（經(jīng)典控制論階段）50年代前后的控制理論被稱為“自動(dòng)調(diào)節(jié)原理”對(duì)象I：

單入、單出（SISO）、線性定常系統(tǒng)頻域理論：傳遞函數(shù)、頻率特性、根軌跡分布波德伊凡思BootLotusBodeplot伊凡思的根軌跡法BodeEvans勞斯（）—赫爾維茨（Hurwitz）代數(shù)判據(jù)奈奎斯特（H.Nyquist）穩(wěn)定性判據(jù)對(duì)象II：非線性系統(tǒng)描述函數(shù)分析龐加萊（Poincare）的相平面分析法1.1控制理論發(fā)展的幾個(gè)階段第二十五頁，共五十三頁，2022年，8月28日1.1.2.現(xiàn)代控制理論（20世紀(jì)60年代）對(duì)象

MIMO非線性——時(shí)變線性——定常時(shí)域理論狀態(tài)方程（1）能控性能觀測(cè)性（2）李亞譜諾夫的穩(wěn)定性理論（直接法）和李亞譜諾夫函數(shù)（亦稱V函數(shù)）（無須求解）（3）統(tǒng)計(jì)函數(shù)理論相關(guān)函數(shù)的系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特定測(cè)量方法（即系統(tǒng)識(shí)別）和卡爾漫濾波理論（4）系統(tǒng)最佳控制系統(tǒng)性能指標(biāo)泛函最小模型精確對(duì)象參數(shù)發(fā)生變化數(shù)學(xué)模型不準(zhǔn)確線性系統(tǒng)理論最優(yōu)控制理論系統(tǒng)辨識(shí)隨機(jī)控制理論缺陷設(shè)計(jì)方法越來越數(shù)學(xué)化依賴?yán)斫饣木_的對(duì)象數(shù)學(xué)模型實(shí)際生產(chǎn)過程中有許多需要靠操作人員的知識(shí)和邏輯思維來解決的問題，現(xiàn)代控制理論顯得無能為力?？刂扑惴ㄝ^為理想化（高維、強(qiáng)耦合、時(shí)變、非線性及分布參數(shù)等系統(tǒng)、缺乏實(shí)用、簡(jiǎn)便及有效的分析和綜合方法）1.1控制理論發(fā)展的幾個(gè)階段自適應(yīng)控制魯棒控制

改變自動(dòng)控制律的參數(shù)或結(jié)構(gòu)考慮對(duì)象參數(shù)的變化（一定范圍內(nèi)）不改變控制器的參數(shù)或結(jié)構(gòu)極大值原理（蘇聯(lián)學(xué)者龐特里亞金）哈密爾頓—雅可比（Hamilton-Jacobi）貝爾曼（Bellman）第二十六頁，共五十三頁，2022年，8月28日1.1.3.智能控制理論（20世紀(jì)70年代）隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)得飛速進(jìn)展系統(tǒng)信息的模糊性、不確定性、偶然性和不完全性采用人工智能的邏輯推理啟發(fā)式知識(shí)，專家系統(tǒng)等模型可以不知道或不確知原因?qū)е拢?）傅京孫教授人—機(jī)控制器、機(jī)器人（2）教授空間飛行器

1967,Leondes和Mendel（3）70年代，傅京孫，Glorioso和Saridi等人或提出建立智能控制理論的構(gòu)思（4）1985年8月，美國紐約PRI。IEEE召開的智能控制專題討論會(huì)，標(biāo)志著智能控制作為一個(gè)新的學(xué)科分支被控制界公認(rèn)。（5）1987年開始，每年一次智能控制國際研討會(huì)首次提出“人工智能控制”得概念低層次控制中——常規(guī)控制器高層次智能決策——擬人化功能與經(jīng)典控制論和現(xiàn)代控制論不同：

研究的主要目標(biāo)不在于被控對(duì)象，而是控制器本身，控制器不再是單一的數(shù)學(xué)解析型，而是數(shù)學(xué)解析和知識(shí)系統(tǒng)相結(jié)合的廣義模型，是多種學(xué)科知識(shí)控制的系統(tǒng)。1.1控制理論發(fā)展的幾個(gè)階段第二十七頁，共五十三頁，2022年，8月28日先驗(yàn)智能——有關(guān)控制對(duì)象及干擾的先驗(yàn)知識(shí)，可以從一開始就考慮在控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中反應(yīng)性智能——在實(shí)時(shí)監(jiān)控、辨識(shí)及診斷基礎(chǔ)上對(duì)系統(tǒng)及環(huán)境變化的正確反應(yīng)能力優(yōu)化智能——包括對(duì)系統(tǒng)性能的先驗(yàn)性優(yōu)化及反應(yīng)性優(yōu)化組織與協(xié)調(diào)智能——表現(xiàn)為對(duì)并行耦合任務(wù)或子系統(tǒng)之間的有效管理與協(xié)調(diào)智能控制系統(tǒng)的特點(diǎn)（1）“智能遞增，精度遞降”的一般組織結(jié)構(gòu)的基本原理（2）開、閉環(huán)控制結(jié)合，定性與定量控制結(jié)合的多模態(tài)控制（3）具備學(xué)習(xí)功能、適應(yīng)功能和組織功能（4）以知識(shí)表示的非數(shù)學(xué)廣義模型和數(shù)學(xué)模型表示的混合控制過程。數(shù)學(xué)運(yùn)算，符號(hào)運(yùn)算的邏輯推理相結(jié)合（5）邊緣交叉學(xué)科“智能”的分類1.1控制理論發(fā)展的幾個(gè)階段Fig.1-21.1.3.智能控制理論（20世紀(jì)70年代）第二十八頁，共五十三頁，2022年，8月28日1.2智能控制的基本設(shè)計(jì)方法

基于模糊推理和計(jì)算的模糊控制器If—then—,Rule—basedControl

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器NeuralNetwork

基于專家系統(tǒng)的專家智能控制ExpertSystem

基于信息論、遺傳算法和以上3種方法的集成型智能控制幾種基本的設(shè)計(jì)方法第二十九頁，共五十三頁，2022年，8月28日1.2智能控制的基本設(shè)計(jì)方法

1.2.1模糊控制（Fuzzycontrol)1965年Fig.1-3(1)定義模糊子集，建立模糊控制規(guī)則(2)由基本論域轉(zhuǎn)變?yōu)槟：险撚?3)模糊關(guān)系矩陣運(yùn)算(4)模糊推理合成，求出控制輸出模糊子集(5)進(jìn)行逆模糊運(yùn)算，判決，得到精確控制量模糊化推理第三十頁，共五十三頁，2022年，8月28日優(yōu)點(diǎn)：缺陷:

無需建立數(shù)學(xué)模型魯棒性、對(duì)非線性、時(shí)變、時(shí)滯系統(tǒng)離線計(jì)算控制查詢表、提高系統(tǒng)實(shí)時(shí)性控制的機(jī)理符合人們對(duì)過程控制作用的直觀描述和思維邏輯經(jīng)驗(yàn)控制可解決不確定系統(tǒng)智能控制基礎(chǔ)

信息簡(jiǎn)單的模糊處理設(shè)計(jì)缺乏系統(tǒng)性控制精度降低，動(dòng)態(tài)品質(zhì)變差導(dǎo)致提高精度規(guī)則搜索范圍擴(kuò)大，決策速度降低，不能實(shí)時(shí)控制導(dǎo)致規(guī)則的選擇、論域的選擇，模糊集的定義，量化因子的選取多采用試湊法復(fù)雜性========精確性不相容原理1.2智能控制的基本設(shè)計(jì)方法

1.2.1模糊控制（Fuzzycontrol)第三十一頁，共五十三頁，2022年，8月28日模糊控制研究分支(1)穩(wěn)定性(2)模糊模型及辨識(shí)(3)模糊最優(yōu)控制(4)模糊自組織控制(5)模糊自適應(yīng)控制(6)傳統(tǒng)PID與Fuzzy相結(jié)合的多模態(tài)模糊控制器Fig.1-4模糊控制在控制領(lǐng)域中的重要地位與作用1.2智能控制的基本設(shè)計(jì)方法

1.2.1模糊控制（Fuzzycontrol)第三十二頁，共五十三頁，2022年，8月28日1.2智能控制的基本設(shè)計(jì)方法

1.2.1模糊控制（Fuzzycontrol)發(fā)展史第三十三頁，共五十三頁，2022年，8月28日1.2智能控制的基本設(shè)計(jì)方法

1.2.1模糊控制（Fuzzycontrol)Fig.1-5模糊系統(tǒng)相關(guān)圖第三十四頁，共五十三頁，2022年，8月28日1.2智能控制的基本設(shè)計(jì)方法

1.2.1模糊控制（Fuzzycontrol)模糊系統(tǒng)研究計(jì)劃模糊理論與基本技術(shù)人類功能實(shí)現(xiàn)與人-機(jī)界面人類智能信息處理過程及自然現(xiàn)象、社會(huì)現(xiàn)象剖析模糊邏輯模糊推理算法模糊計(jì)算機(jī)開發(fā)的基礎(chǔ)技術(shù)（如：編程語言與體系結(jié)構(gòu)、模擬模糊存儲(chǔ)器等）模糊控制技術(shù)識(shí)別技術(shù)感覺信息處理過程的模型化人-機(jī)界面技術(shù)高速、不穩(wěn)定系統(tǒng)的智能控制未知結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的智能控制實(shí)時(shí)圖象理解手寫體文字識(shí)別智能信息處理技術(shù)（如智能評(píng)價(jià)系統(tǒng)檢索技術(shù)）人類行為和社會(huì)現(xiàn)象的解釋自然現(xiàn)象的解釋大系統(tǒng)可靠性評(píng)價(jià)面向經(jīng)營(yíng)與社會(huì)問題的模糊方法論與模糊系統(tǒng)開發(fā)地震預(yù)測(cè)技術(shù)大氣污染寬域預(yù)測(cè)植物生長(zhǎng)模型Fig.1-6模糊工程課題覆蓋圖第三十五頁，共五十三頁，2022年，8月28日1.2智能控制的基本設(shè)計(jì)方法

1.2.1模糊控制（Fuzzycontrol)歷史應(yīng)用我國1979年開始

第三十六頁，共五十三頁，2022年，8月28日1.2智能控制的基本設(shè)計(jì)方法

1.2.1模糊控制（Fuzzycontrol)1984美國推出“模糊推理決策支持系統(tǒng)”1985-1996日本進(jìn)入了模糊控制實(shí)用化時(shí)期

——電視攝象機(jī)自動(dòng)聚焦空調(diào)全自動(dòng)洗衣機(jī)吸塵器

現(xiàn)代應(yīng)用硬件產(chǎn)品：開發(fā)了“模糊控制用的通用系統(tǒng)”“模糊控制用的通用控制器”——以模糊推理來決定控制動(dòng)作的算法作為控制系統(tǒng)核心，并且采用任何一條控制規(guī)則，均具有設(shè)定的相應(yīng)功能的一種調(diào)節(jié)裝置。第三十七頁，共五十三頁，2022年，8月28日1.2智能控制的基本設(shè)計(jì)方法

1.2.1模糊控制（Fuzzycontrol)模糊控制工程大致要經(jīng)歷如下4個(gè)階段:模糊控制盛行階段模糊專家系統(tǒng)階段實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間的自然語言（通訊階段）模糊人工智能系統(tǒng)階段不是無判別地把所有的熟練操作者的知識(shí)收集起來,而是要用它來分析問題,提高宏系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),如外匯兌換交易支持系統(tǒng)\圖象識(shí)別\自然語言解釋系統(tǒng),自治式機(jī)器人等簡(jiǎn)單應(yīng)用。如電器等，比現(xiàn)有的自動(dòng)化機(jī)械具有更好的功能智能機(jī)器人——模糊專家系統(tǒng)在設(shè)備管理、醫(yī)療診斷、經(jīng)營(yíng)支持、安全評(píng)價(jià)等方面普及隨機(jī)應(yīng)變的詢問和解答能力、推理、判斷能力，難度大，可以從某一方面著手，如針對(duì)某一問題的對(duì)話決策型系統(tǒng)人——?jiǎng)?chuàng)造性思維人工智能——邏輯處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——學(xué)習(xí)功能綜合信息處理外語翻譯論文摘錄輔助設(shè)計(jì)經(jīng)營(yíng)支持等結(jié)合第三十八頁，共五十三頁，2022年，8月28日1.2智能控制的基本設(shè)計(jì)方法

1.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)（Neuralnetworkcontrol)起源：生物神經(jīng)元Fig.1-7生物神經(jīng)元示意圖突觸：一個(gè)神經(jīng)元末梢與另一神經(jīng)元樹突或細(xì)胞體的接觸處稱為突觸。它是神經(jīng)元之間傳遞信息的輸入輸出接口。第三十九頁，共五十三頁，2022年，8月28日1.2智能控制的基本設(shè)計(jì)方法

1.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)（Neuralnetworkcontrol)信息處理與傳遞：Fig.1-8突觸結(jié)構(gòu)示意圖傳遞信息過程：Fig.1-9傳遞信息過程第四十頁，共五十三頁，2022年，8月28日1.2智能控制的基本設(shè)計(jì)方法

1.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)（Neuralnetworkcontrol)一個(gè)神經(jīng)元一串脈沖多個(gè)神經(jīng)元多個(gè)脈沖特點(diǎn)：人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息處理的特點(diǎn)：分布存儲(chǔ)與冗余性并行處理

信息處理與存儲(chǔ)合一

可塑性與自組織性

魯棒性Robust

分散到多個(gè)神經(jīng)元記憶容錯(cuò)性。一旦一些被破壞，不至于丟失記憶成億個(gè)神經(jīng)元協(xié)同工作，與目前的“并行處理機(jī)”的機(jī)理不同大腦皮層的大部分突觸連接時(shí)后天由環(huán)境的激勵(lì)逐步形成的，隨環(huán)境刺激性質(zhì)不同而不同。自組織性構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可塑性形成和改變神經(jīng)元之間突觸連接的現(xiàn)象長(zhǎng)期短期一定的誤差和噪聲不會(huì)使網(wǎng)絡(luò)的性能惡化目前計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)和處理分別屬于兩個(gè)獨(dú)立的部件，速度會(huì)受影響。第四十一頁，共五十三頁，2022年，8月28日1.2智能控制的基本設(shè)計(jì)方法

1.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)（Neuralnetworkcontrol)人工神經(jīng)元（抽象模擬人腦神經(jīng)元）1993年由MoCulloch和Pitts定義Fig.1-9人工神經(jīng)元模型加于輸入端上的輸入信號(hào)突觸連接權(quán)的系數(shù)，模擬突觸傳遞強(qiáng)度空間累加閾值神經(jīng)元相應(yīng)函數(shù)第四十二頁，共五十三頁，2022年，8月28日1.2智能控制的基本設(shè)計(jì)方法

1.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)（Neuralnetworkcontrol)第四十三頁，共五十三頁，2022年，8月28日1.2智能控制的基本設(shè)計(jì)方法

1.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)（Neuralnetworkcontrol)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（構(gòu)成）1.前向網(wǎng)絡(luò)（前饋網(wǎng)絡(luò)）FeedforwordNetwork每個(gè)神經(jīng)元只與前一層的神經(jīng)元相連接感知機(jī)

2.從輸出到輸入有反饋的前向網(wǎng)絡(luò)Fukushima網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)本身是前向型的，但輸出到輸入之間有反饋回路3.層內(nèi)互連前向網(wǎng)絡(luò)（混合型網(wǎng)絡(luò)）層狀和網(wǎng)狀相結(jié)合同一層神經(jīng)元之間有連接如自組織競(jìng)爭(zhēng)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第四十四頁，共五十三頁，2022年，8月28日1.2智能控制的基本設(shè)計(jì)方法

1.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)（Neuralnetworkcontrol)4.互連網(wǎng)絡(luò)（相互結(jié)合型網(wǎng)絡(luò)）局部互連全互連全互連是每個(gè)神經(jīng)元都與其它神經(jīng)元互連局部互連指互連只是局部的兩種

全互連局部互連Hopfield網(wǎng)絡(luò)Boltzmann機(jī)分類方法有多種：如可以分類為有教師學(xué)習(xí)無教師學(xué)習(xí)第四十五頁，共五十三頁，2022年，8月28日1.2智能控制的基本設(shè)計(jì)方法

1.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)（Neuralnetworkcontrol)輸出輸入Fig.1-10Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則圖示第四十六頁，共五十三頁，2022年，8月28日1.2智能控制的基本設(shè)計(jì)方法

1.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)（Neuralnetworkcontrol)例：第四十七頁，共五十三頁，2022年，8月28日1.2智能控制的基本設(shè)計(jì)方法

1.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)（Neuralnetworkcontrol)思考第四十八頁，共五十三頁，2022年，8月28日1.2智能控制的基本設(shè)計(jì)方法

1.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)（Neuralnetworkcontrol)Fig.1-11第四十九頁，共五十三頁，2022年，8月28日1.2智能控制的基本設(shè)計(jì)方法

1.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)（Neuralnetworkcontrol)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與現(xiàn)狀50年代末F.Rosenblatt—感知機(jī)（Perceptron）第一個(gè)完整的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則并行處理、分布存儲(chǔ)和學(xué)習(xí)1969年美MTT的M.Minsky和S.Papert編寫《Perceptron》一書單層感知機(jī)線性問題求解多層（隱含層）的非線性問題（悲觀理論？）70年代芬蘭T.Kohonen自組織映射理論美國S.A.Grossberg自適應(yīng)共振理論日本福島邦彥（K.Fukushima）認(rèn)知機(jī)（Neocognitron）模型日本甘利?。⊿hunIchiAmari）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)理論低谷1943年心理學(xué)家和數(shù)學(xué)家W.Pitts提出M-P模型1949年心理學(xué)家提出連接權(quán)的調(diào)整正比于兩相連神經(jīng)元之間激活值的乘積第五十頁，共五十三頁，2022年，8月28日1.2智能控制的基本設(shè)計(jì)方法

1.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)（Neuralnetworkcontrol)1982年~1984年J.J.HopfieldHopfield網(wǎng)絡(luò)模型引入能量函數(shù)給出穩(wěn)定性判據(jù)1984年Hinton引入模擬退火B(yǎng)oltzmann機(jī)

BW網(wǎng)絡(luò)模型1986年D.E.Rumelhart和兩本專著——EBP算法（誤差反向傳播）1987年美R.Hecht-Nielsen——對(duì)向傳播（CounterPropagation）1988年美L.O.Chua——CNN細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型1987