《论文_人工神经网络与神经网 络控制综述(定稿)》.doc

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1、人工神经网络与神经网络控制综述摘要：本文阐述了人工神经网络和神经网络控制的基本概念、特点以及两者Z间的关系，讨论了人丁•神经网络的两个主要研究方向：神经网络的vc维计算和神经网络的数据挖掘，着重介绍了人丁•神经网络的工作原理和神经网络控制技术的应用。关键词：人工神经网络；神经网络控制；应用；VC维；数据挖掘Abstract:Itexpoundsthebasicconcepts,characteristicsoftheartificialneuralnetworkandneuralnetworkcontrolandtherel

2、ationshipbetweenthem.Itdiscussestwoaspects:theVapnik-Chervonenkisdimensioncalculationandthedatamininginneuralnets.Andthebasicprincipleofartificialneuralnetworksandapplicationsofneuralnetworkcontroltechnologyareemphaticallyintroduced.Keywords:ArtificialNeuralNetwork

3、s;NeuralNetworkControl;Application;Vapnik-ChervonenkisMimension;DataMining1引言本世纪初，科学家们就一直探究大脑构筑函数和思维运行机理。特别是近二十年来。对大脑有关的感觉器官的仿生做了不少工作，人脑含有数亿个神经元，并以特殊的复杂形式组成在一起，它能够在计算某些问题(如难以用数学描述或非确定性问题等)时，比冃前最快的计算机还耍快许多倍。大脑的信号传导速度耍比电子元件的信号传导要慢白万倍，然而，大脑的信息处理速度比电子元件的处理速度快许多倍，因此科学家推

4、测大脑的信息处理方式和思维方式是非常复杂的，是一个复杂并行信息处理系统ol943年McCulloch和Pitts结合了神经生理学和数理逻辑的研究描述了一个神经网络的逻辑演算。他们的神经元模型假定遵循一种所谓“有或无”(all-or-none)规则。如果如此简单的神经元数冃足够多和适当设置突触连接并且同步操作，McCulloch和Pitts证明这样构成的网络原则上可以计算任何可计算的函数，这标志着神经网络学科的诞生。神经网络控制是20世纪80年代末期发展起来的自动控制领域的前沿学科2—。它是智能控制的一个新的分支，为解决复杂的

5、非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新途径。是(人工)神经网络理论与控制理论相结合的产物，是发展中的学科。它汇集了包括数学、生物学、神经生理学、脑科学、遗传学、人工智能、计算机科学、自动控制等学科的理论、技术、方法及研究成果。2人工神经网络与神经网络控制的基本概念和特点人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。基于人工神经网络的控制(ANN—basedControl)简称神经网络控制(Neural

6、Control)oJ]2.1人工神经网络2.1.1生物神经元模型神经元是大脑处理信息的基本单元，人脑大约含1(/2个神经元，分成约1000种类型，每个神经元大约与l(T10"个其他神经元相连接，形成极为错综复杂而乂灵活多变的神经网络。每个神经元虽然都十分简单，但是如此大量的神经元Z间、如此复杂的连接却可以演化岀丰富多彩的行为方式，同时，如此大量的神经元与外部感受器Z间的多种多样的连接方式也蕴含了变化莫测的反应方式。图1生物神经元传递信息的过程为多输入、单输出，神经元各组成部分的功能來看，信息的处理与传递丄要发牛在突触附近，当

7、神经元细胞体通过轴突传到突触前膜的脉冲幅度达到一定强度，即超过其阈值电位后，突触前膜将向突触间隙霽放神经传递的化学物质，突触有两种类型，兴奋性突触和抑制性突触。前者产生正突触后电位，后者产生负突触后电位。⑵2.1.2人工神经元模型人工神经元是对生物神经元的一种模拟与简化，它是神经网络的基本处理单元。图2