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1、智能控制_06神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)模糊控制在處理數(shù)值數(shù)據(jù)、自學(xué)習(xí)能力等方面還遠沒有達到人腦的境界。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從另一個角度出發(fā)，即從人惱的生理學(xué)和心理學(xué)著手，通過人工模擬人腦的工作機理來實現(xiàn)機器的部分智能行為。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，NeuralNetwork）是模擬人腦思維方式的數(shù)學(xué)模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在現(xiàn)代生物學(xué)研究人腦組織成果的基礎(chǔ)上提出的，用來模擬人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和行為。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反映了人腦功能的基本特征，如并行信息處理、學(xué)習(xí)、聯(lián)想、模式分類、記憶等。1982年，物理學(xué)家Hoppield
2、提出了Hoppield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型通過引入能量函數(shù)，實現(xiàn)了問題優(yōu)化求解，1984年他用此模型成功地解決了旅行商路徑優(yōu)化問題(TSP)。在1986年，在Rumelhart和McCelland等出版《ParallelDistributedProcessing》一書，提出了一種著名的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，即BP網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)是迄今為止應(yīng)用最普遍的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。4新連接機制時期（1986-現(xiàn)在）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從理論走向應(yīng)用領(lǐng)域，出現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片和神經(jīng)計算機。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要應(yīng)用領(lǐng)域有：模式識別與圖象處理（語音、指
3、紋、故障檢測和圖象壓縮等）、控制與優(yōu)化、預(yù)測與管理（市場預(yù)測、風(fēng)險分析）、通信等。6.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理神經(jīng)生理學(xué)和神經(jīng)解剖學(xué)的研究表明，人腦極其復(fù)雜，由一千多億個神經(jīng)元交織在一起的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)構(gòu)成，其中大腦皮層約140億個神經(jīng)元，小腦皮層約1000億個神經(jīng)元。人腦能完成智能、思維等高級活動，為了能利用數(shù)學(xué)模型來模擬人腦的活動，導(dǎo)致了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。神經(jīng)系統(tǒng)的基本構(gòu)造是神經(jīng)元(神經(jīng)細胞)，它是處理人體內(nèi)各部分之間相互信息傳遞的基本單元。每個神經(jīng)元都由一個細胞體，一個連接其他神經(jīng)元的軸突和一些向外伸出的其
4、它較短分支—樹突組成。軸突功能是將本神經(jīng)元的輸出信號(興奮)傳遞給別的神經(jīng)元，其末端的許多神經(jīng)末梢使得興奮可以同時傳送給多個神經(jīng)元。樹突的功能是接受來自其它神經(jīng)元的興奮。神經(jīng)元細胞體將接收到的所有信號進行簡單地處理后，由軸突輸出。神經(jīng)元的軸突與另外神經(jīng)元神經(jīng)末梢相連的部分稱為突觸。圖單個神經(jīng)元的解剖圖神經(jīng)元由三部分構(gòu)成：（1）細胞體（主體部分）：包括細胞質(zhì)、細胞膜和細胞核；（2）樹突：用于為細胞體傳入信息；（3）軸突：為細胞體傳出信息，其末端是軸突末梢，含傳遞信息的化學(xué)物質(zhì)；（4）突觸：是神經(jīng)元
5、之間的接口（104~105個/每個神經(jīng)元）。一個神經(jīng)元通過其軸突的神經(jīng)末梢，經(jīng)突觸與另外一個神經(jīng)元的樹突連接，以實現(xiàn)信息的傳遞。由于突觸的信息傳遞特性是可變的，隨著神經(jīng)沖動傳遞方式的變化，傳遞作用強弱不同，形成了神經(jīng)元之間連接的柔性，稱為結(jié)構(gòu)的可塑性。通過樹突和軸突，神經(jīng)元之間實現(xiàn)了信息的傳遞。神經(jīng)元具有如下功能：(1)興奮與抑制：如果傳入神經(jīng)元的沖動經(jīng)整和后使細胞膜電位升高，超過動作電位的閾值時即為興奮狀態(tài)，產(chǎn)生神經(jīng)沖動，由軸突經(jīng)神經(jīng)末梢傳出。如果傳入神經(jīng)元的沖動經(jīng)整和后使細胞膜電位降低，低于
6、動作電位的閾值時即為抑制狀態(tài)，不產(chǎn)生神經(jīng)沖動。(2)學(xué)習(xí)與遺忘：由于神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的可塑性，突觸的傳遞作用可增強和減弱，因此神經(jīng)元具有學(xué)習(xí)與遺忘的功能。6.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的種類相當(dāng)豐富，已有近40余種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有多層前向傳播網(wǎng)絡(luò)（BOP網(wǎng)絡(luò)）、Hopfield網(wǎng)絡(luò)、CMAC小腦模型、ART網(wǎng)絡(luò)、BAM雙向聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)、SOM自組織網(wǎng)絡(luò)、Blotzman機網(wǎng)絡(luò)和Madaline網(wǎng)絡(luò)等。根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接方式，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可分為兩種形式：（1）前向網(wǎng)絡(luò)如圖所示，神經(jīng)元分層
7、排列，組成輸入層、隱含層和輸出層。每一層的神經(jīng)元只接受前一層神經(jīng)元的輸入。輸入模式經(jīng)過各層的順次變換后，由輸出層輸出。在各神經(jīng)元之間不存在反饋。感知器和誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)采用前向網(wǎng)絡(luò)形式。圖前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（2）反饋網(wǎng)絡(luò)該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在輸出層到輸入層存在反饋，即每一個輸入節(jié)點都有可能接受來自外部的輸入和來自輸出神經(jīng)元的反饋。這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種反饋動力學(xué)系統(tǒng)，它需要工作一段時間才能達到穩(wěn)定。Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是反饋網(wǎng)絡(luò)中最簡單且應(yīng)用最廣泛的模型，它具有聯(lián)想記憶的功能，如果將Lyapunov函數(shù)定義為
8、尋優(yōu)函數(shù)，Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可以解決尋優(yōu)問題。圖反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(3)自組織網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖所示。Kohonen網(wǎng)絡(luò)是最典型的自組織網(wǎng)絡(luò)。Kohonen認為，當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在接受外界輸入時，網(wǎng)絡(luò)將會分成不同的區(qū)域，不同區(qū)域具有不同的響應(yīng)特征，即不同的神經(jīng)元以最佳方式響應(yīng)不同性質(zhì)的信號激勵，從而形成一種拓撲意義上的特征圖，該圖實際上是一種非線性映射。這種映射是通過無監(jiān)督的自適應(yīng)過程完成的，所以也稱為自組織特征圖。Kohonen網(wǎng)絡(luò)通過無導(dǎo)師的學(xué)習(xí)方式進行權(quán)值的學(xué)習(xí)，穩(wěn)定后的網(wǎng)絡(luò)輸出就對輸入模式生
