人工神经网络控制 摘要: 神经网络控制，即基于神经网络控制或简称神经控制，是指在控制系统中采用神经网络这一工具对难以精确描述的复杂的非线性对象进行建模，或充当控制器，或优化计算，或进行推理，或故障诊断等，亦即同时兼有上述某些功能的适应组合，将这样的系统统称为神经网络的控制系统。本文从人工神经网络，以及控制理论如何与神经网络相结合，详细的论述了神经网络控制的应用以及发展。 关键词: 神经网络控制；控制系统；人工神经网络 人工神经网络的发展过程 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之一。它是智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、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。 在控制领域，将具有学习能力的控制系统称为学习控制系统，属于智能控制系统。神经控制是有学习能力的，属于学习控制，是智能控制的一个分支。神经控制发展至今，虽仅有十余年的历史，已有了多种控制结构。如神经预测控制、神经逆系统控制等。 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1012个神经元，分成约1000种类型，每个神经元大约与102~104个其他神经元相连接，形成极为错综复杂而又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之间、如此复杂的连接却可以演化出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之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来看，信息的处理与传递主要发生在突触附近，当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释放神经传递的化学物质，突触有两
文字扫描识别软件怎么使用-捷速OCR文字识别 智能手机在改变人们生活的同时，也带来了信息安全隐患。在30日的第四届上海信息安全周活动上，安全信息专家演示的APP应用变身“密探”，手机充电宝成敲诈帮凶，这些事例还真是不看不知道，一看吓一跳。但是人们在日常的工作和生活中还是会为了方便使用手机的很多功能，上次老板给一份机密文件给小刘看，这份文件只有一份不好流传，所以小刘当即拿起手机进行拍照，想到手机可能不安全，于是存到电脑中。但是存在电脑中发现这些文字不能使用，也就是说文件中的信息都不能使用，那这份文件就没有什么意义了。 为了找到图片文字提取的方法，小刘尝试了很多种办法，最后选定了ocr文字识别软。因为该软件不仅识别效果好，操作也非常的简单。 第一步：打开软件，直接进入到软件的操作主界面； 第二步：选择左上角的“添加文件”按钮，找到扫描文件所在的位置，点击打开就完成了添加工作； 第三步：软件的右下角有一个“输出路径”的选择，就是识别好之后的word文档保存在什么地方，这个根据自身的要求进行选择，也可以选择存放在原有文件夹内； 第四步：点击上方正中的“开始转换”按钮，短暂的时间过后转换就会结束，就可以得到你想要的word文档。 图片文字提取要怎么样实现？ocr文字识别软件只要上面几步就可以轻轻松松帮你实现。小编在此还是提醒，如果用手机记录一些有用的信息文字，应该尽快的转换成文字保存在电脑中加密，不然文字的安全得不到保证，就像这样的机密文件一旦泄漏后果是不堪设想的。千万不要轻信那些在线转换，那样泄漏的机率更大，还是应该找ocr文字识别软件这样操作简单的，自己就能实现文字提取，而且识别效果非常的好，能够达到98%左右。
神经网络模型预测控制器 摘要：本文将神经网络控制器应用于受限非线性系统的优化模型预测控制中，控制规则用一个神经网络函数逼近器来表示，该网络是通过最小化一个与控制相关的代价函数来训练的。本文提出的方法可以用于构造任意结构的控制器，如减速优化控制器和分散控制器。 关键字：模型预测控制、神经网络、非线性控制 1.介绍 由于非线性控制问题的复杂性，通常用逼近方法来获得近似解。在本文中，提出了一种广泛应用的方法即模型预测控制（MPC），这可用于解决在线优化问题，另一种方法是函数逼近器，如人工神经网络，这可用于离线的优化控制规则。 在模型预测控制中，控制信号取决于在每个采样时刻时的想要在线最小化的代价函数，它已经广泛地应用于受限的多变量系统和非线性过程等工业控制中[3,11,22]。MPC方法一个潜在的弱点是优化问题必须能严格地按要求推算，尤其是在非线性系统中。模型预测控制已经广泛地应用于线性MPC问题中[5]，但为了减小在线计算时的计算量，该部分的计算为离线。一个非常强大的函数逼近器为神经网络，它能很好地用于表示非线性模型或控制器，如文献[4,13,14]。基于模型跟踪控制的方法已经普遍地应用在神经网络控制，这种方法的一个局限性是它不适合于不稳定地逆系统，基此本文研究了基于优化控制技术的方法。 许多基于神经网络的方法已经提出了应用在优化控制问题方面，该优化控制的目标是最小化一个与控制相关的代价函数。一个方法是用一个神经网络来逼近与优化控制问题相关联的动态程式方程的解[6]。一个更直接地方法是模仿MPC方法，用通过最小化预测代价函数来训练神经网络控制器。为了达到精确的MPC技术，用神经网络来逼近模型预测控制策略，且通过离线计算[1,7.9,19]。用一个交替且更直接的方法即直接最小化代价函数训练网络控制器代替通过训练一个神经网络来逼近一个优化模型预测控制策略。这种方法目前已有许多版本，Parisini[20]和Zoppoli[24]等人研究了随机优化控制问题，其中控制器作为神经网络逼近器的输入输出的一个函数。Seong和Widrow[23]研究了一个初始状态为随机分配的优化控制问题，控制器为反馈状态，用一个神经网络来表示。在以上的研究中，应用了一个随机逼近器算法来训练网络。Al-dajani[2]和Nayeri等人[15]提出了一种相似的方法，即用最速下降法来训练神经网络控制器。 在许多应用中，设计一个控制器都涉及到一个特殊的结构。对于复杂的系统如减速控制器或分散控制系统，都需要许多输入与输出。在模型预测控制中，模型是用于预测系统未来的运动轨迹，优化控制信号是系统模型的系统的函数。因此，模型预测控制不能用于定结构控制问题。不同的是，基于神经网络函数逼近器的控制器可以应用于优化定结构控制问题。 在本文中，主要研究的是应用于非线性优化控制问题的结构受限的MPC类型[20,2,24,23,15]。控制规则用神经网络逼近器表示，最小化一个与控制相关的代价函数来离线训练神经网络。通过将神经网络控制的输入适当特殊化来完成优化低阶控制器的设计，分散和其它定结构神经网络控制器是通过对网络结构加入合适的限制构成的。通过一个数据例子来评价神经网络控制器的性能并与优化模型预测控制器进行比较。 2.问题表述 考虑一个离散非线性控制系统： 其中为控制器的输出，为输入，为状态矢量。控制
如何将扫描图片上的文字变成word文档 以前好像弄过,记不太清. 我扫下来的图格式是jpg,然后双击打开,打开后点击"编辑"——“全选”（也可以直接按住鼠标左键选出你要的部分图和字）——复制——打开一个word文档——粘贴（出来的既有图又有字）——删去图就只有字了（如果旁边出现一个智能标记，还可以将鼠标移到标记上点一下，看见出现几个选择，选“仅保留文本”就行）。 还弄过从网页上复制的，不过前提好像要该网页允许复制内容才行，那更简单一点，直接用鼠标选出要复制的东东，再建一个文本文档，先粘贴在文本文档上，再建一个word文档，再从文本文档上复制粘贴到word上就行了，下来的好像直接就是只有字了。 好像当时就是这样的，具体的你可以试一下。 扫描文字，结果以图片格式(.bmp)存入电脑。然后使用ORC识别系统进行转换，最终用WORD进行修改编辑。下面教你如何使用ORC: OCR是英文Optical Character Recognition的缩写，翻译成中文就是通过光学技术对文字进行识别的意思, 是自动识别技术研究和应用领域中的一个重要方面。它是一种能够将文字自动识别录入到电脑中的软件技术，是与扫描仪配套的主要软件，属于非键盘输入范畴，需要图像输入设备主要是扫描仪相配合。现在OCR主要是指文字识别软件，在1996年清华紫光开始搭配中文识别软件之前，市场上的扫描仪和OCR软件一直是分开销售的，专业的OCR软件谠缧┦焙蚵舻帽壬 枰腔挂 蟆K孀派 枰欠直媛实奶嵘 琌CR软件也在不断升级，扫描仪厂商现在已把专业的OCR软件搭配自己生产的扫描仪出售。OCR技术的迅速发展与扫描仪的广泛使用是密不可分的，近两年随着扫描仪逐渐普及和OCR技术的日臻完善，OCR己成为绝大多数扫描仪用户的得力助手 二、OCR的基本原理 简单地说，OCR的基本原理就是通过扫描仪将一份文稿的图像输入给计算机，然后由计算机取出每个文字的图像，并将其转换成汉字的编码。其具体工作过程是，扫描仪将汉字文稿通过电荷耦合器件CCD将文稿的光信号转换为电信号，经过模拟／数字转换器转化为数字信号传输给计算机。计算机接受的是文稿的数字图像，其图像上的汉字可能是印刷汉字，也可能是手写汉字，然后对这些图像中的汉字进行识别。对于印刷体字符，首先采用光学的方式将文档资料转换成原始黑白点阵的图像文件，再通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，以便文字处理软件的进一步加工。其中文字识别是OCR的重要技术。 1．OCR识别的两种方式 与其它信息数据一样，在计算机中所有扫描仪捕捉到的图文信息都是用0、1这两个数字来记录和进行识别的，所有信息都只是以0、1保存的一串串点或样本点。OCR识别程序识别页面上的字符信息，主要通过单元模式匹配法和特征提取法两种方式进行字符识别。 单元模式匹配识别法(Pattern Matching)是将每一个字符与保存有标准字体和字号位图的文件进行不严格的比较。如果应用程序中有一个已保存字符的大数据库，则应用程序会选取合适的字符进行正确的匹配。软件必须使用一些处理技术，找出最相似的匹配，通常是不断试验同一个字符的不同版本来比较。有些软件可以扫描一页文本，并鉴别出定义新字体的每一个字符。有些软件则使用自己的识别技术，尽其所能鉴别页面上的字符，然后将不可识别的字符进行人工选择或直接录入。 特征提取识别法(Feature Extraction)是将每个字符分解为很多个不同的字符特征，包括斜线、水平线和曲线等。然后，又将这些特征与理解(识别)的字符进行匹配。举个简单的例子，应用程序识别到两条水平横线，它就会“认为”该字符可能是“二”。特征提取法的优点是可以识别多种字体，例如中文书法体就是采用特征提取法实现字符识别的。
动态神经网络综述 摘要 动态神经网络(DNN)由于具有很强的学习能力和逼近任意非线性函数的特点而被广泛应用。本文系统介绍了该网络的几种常见模型，并在此基础之上介绍它的基本学习算法、功能、应用领域、实际推广。 关键词：动态神经网络，模型，功能，算法，应用 Abstract Dynamic Neural Network (DNN) has been widely applied by means of the strong ability of learning and the characteristic of approximating any nonlinear function. The paper mainly introduces several models of common dynamic neural network, and dynamic neural network's function, basic algorithm, application and promotion. Keywords: DNN, Models , Function , Algorithm , Application
1、绪论 人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达[1]。 神经网络按是否含有延迟或反馈环节，以及与时间是否相关分为静态神经网络和动态神经网络,其中含有延迟或反馈环节，与时间直接有关的神经网络称为动态神经网络[2]。动态神经网络具有很强的学习能力和逼近任意非线性函数的特点,自20世纪80年代末以来,将动态神经网络作为一种新的方法引入复杂非线性系统建模中引起了工程控制领域许多学者的关注[3]。动态神经网络现在已经广泛地用于模式识别、语音识别、图象处理、信号处理、系统控制、AUV自适应航向和机器人控制、故障检测、变形预报、最优化决策及求解非线性代数问题等方面。 本文第二章主要介绍了动态神经网络的分类，基本模型和算法；第三章主要介绍了动态神经网络的应用；第四章简要介绍了神经网络的改进方法。 2、DNN网络的基本模型和算法 根据结构特点，可以将动态神经网络分为3类:全反馈网络结构,部分反馈网络结构以及无反馈的网络结构。 反馈网络(Recurrent Network),又称自联想记忆网络,如下图所示: 图2-1 反馈网络模型 反馈网络的目的是为了设计一个网络，储存一组平衡点，使得当给网络一组初始值时，网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上。 反馈网络能够表现出非线性动力学系统的动态特性。它所具有的主要特性为以下两点： 第一、网络系统具有若干个稳定状态。当网络从某一初始状态开始运动，网络系统总可以收敛到某一个稳定的平衡状态； 第二、系统稳定的平衡状态可以通过设计网络的权值而被存储到网络中。 反馈网络根据信号的时间域的性质的分类为
神经网络控制 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】
人工神经网络控制 摘要: 神经网络控制，即基于神经网络控制或简称神经控制，是指在控制系统中采用神经网络这一工具对难以精确描述的复杂的非线性对象进行建模，或充当控制器，或优化计算，或进行推理，或故障诊断等，亦即同时兼有上述某些功能的适应组合，将这样的系统统称为神经网络的控制系统。本文从人工神经网络，以及控制理论如何与神经网络相结合，详细的论述了神经网络控制的应用以及发展。 关键词: 神经网络控制；控制系统；人工神经网络 人工神经网络的发展过程 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之一。它是智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、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。 在控制领域，将具有学习能力的控制系统称为学习控制系统，属于智能控制系统。神经控制是有学习能力的，属于学习控制，是智能控制的一个分支。神经控制发展至今，虽仅有十余年的历史，已有了多种控制结构。如神经预测控制、神经逆系统控制等。 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1012个神经元，分成约1000种类型，每个神经元大约与 102~104个其他神经元相连接，形成极为错综复杂而又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之间、如此复杂的连接却可以演化出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之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来看，信息的处理与传递主要发生在突触附近，当神经元细胞体通过轴突传到突触前膜的脉
文字识别软件怎么提取和编辑扫描件中的 文字内容 电子扫描件现在越来越被各工作人士所重用，它起的作用也是越来越大，因为它可以快速的传递，基本上可以说是秒传，不会耽误任何工夫，特别是对一些时间紧任务重的工作，现在的电子扫描件基本上是以两种形式出现的，一种是以图片的格式，如JPG或JPEG等，另一种的话就是现在用得很多的Pdf格式，无论是哪种形式，但都有一个共同的特点，就是不易再被编辑，如果非常有必要对这些文件进行编辑怎么办呢？ 1、电子扫描件不管它是以图片的格式存在还是以pdf的格式存在，如果我们需要对它进行编辑的话都不能直接在这原文件上开展，我们必须得借助第三方的专业工具，可能有些朋友一看到需要用工具就不想整了，为什么，就是怕麻烦，现在小编可以告诉大家， ocr文字识别软件用起来非常的方便，可以说是秒转，就可以实现；
2、其他的不多说了，要实现转换就必须准备软件，因为现在的条件下无法实现直接的转换，不过说不定在未来的
某个时候可以，但那都是后话了； 先下载软件，然后安装它，下载的方法和操作不再说了，自己到网上找就可以了； 3、下载安装完之后，现在打开这个软件，打开这个软件后，从软件上面的几个功能按钮就可以看出它们是什么意思，我们直接就可以对照着操作了，从软件左上角开始，那是一个添加文件的按键，顾明思意，肯定就是这个按钮可以把文件添加进来；
4、接着的删除和清除选项，就是当我们添加了错误的文件或者是把上一个我们已经转换好的文件从软件内删除的意思，就相当于清屏一样，这个不需要多解释。
5、然后就是开始转换了，这也就是软件提取文字最关键的一步了，从这个按钮的名字就可以看得出，这个就是把扫描件中的文字提出来的功能，你只需要点这个就可以了，然后稍等一会就行了；
用系统动力学、神经网络和特征值来分析供应链绩效 -以实例论证 L. RABELO*y, M. HELALy, C. LERTPATTARAPONGz, R. MORAGAx and A. SARMIENTOy 佛罗里达中央大学工程与管理系统部美国奥兰多佛罗里达中央大道4000号 摘要 由于内生变量和外生变量都影响改变供应链的行为，本文提出一种的新的方法来预测生产供应链。在用此方法进行预测识别时，由于方法允许的原因，可能导致负面的行为，为此建立供应链的动态模型，利用系统动力学进行仿真。用该模型对神经网络进行训练，使在早期，企业有能力作出反应并对相关行为进行预测。根据模型稳定性和可控性原则，特征值分析用于调查任何不可预见的行为，并消除或减少这些行为带来的影响。最后以一个电子制造公司案例来演示如何应用此方法给企业带来利益。 关键字：供应链模型系统动力学神经网络特征值分析 引言 供应链管理（SCM）目标是多方面的，包括成本最小化、提高服务质量、加强合作伙伴之间的沟通，并增加供货方面的灵活性和快速响应。而一个优秀的供应链管理则依赖于销售、需求和库存水平的数据，这需要假定供给是可预见的，这个市场过去是由供应商主导的而非消费者。目前在争夺全球市场时企业之间竞争十分激烈，因此做法上推行以顾客为中心的战略、以及拉式理念在制造业的运用和注重质量认证的策略越来越被企业看中，而这些革命性的变化迫使企业提高供应链管理，以达到预期的竞争优势。 与SCM相关的一个问题就是SC行为的变化，由于受内部和外部因素的影响，SC行为是动态的和非线性的相互作用。在客户需求层面一些小的变化都可以引起SC大幅波动（牛鞭效应）和振荡反应。例如在服务行业，当货款利率突然下降会导致对货款需求的突然增加，银行可能无法满足，因此制造业和服务业必须准备应付任何不良后果。在本文中，我们引入三个SC行分析方法：一是抓住SC 的动态；二是分析识别和分类不同情况下的系统参数；三是为SC设置自我修复能力，避免不良行为和后果。 为此我们利用系统动力学（SD）模拟该模型的性能及对SC的影响，用神经
扫描图片变文字的软件--文档识别 作为秘书的小王接到一个任务，把去年的单位管理规章制度材料再提交一份出来。可她却忘了放在哪儿了，在电脑里搜索，但是没找到，心想可能是误删除了吧。于是就从档案袋中找到一份原来的打印稿，心想，拿给领导吧！如果以后让我再提一份，怎么办？再打一份。那可足足30多页啊。 如果你遇到这样子的一种情况，你会怎么办？不部分人要么拿去打印店录入，要么自己手工去录入。接下来，让我们一起去了解除此之外的一种方法，使用OCR文档识别软件--云脉文档识别。云脉文档识别软件是指利用手机照相功能或者电脑摄像头检查纸上打印的字符，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。 使用云脉文档识别，可以随时随地用数码相机、手机自由采集书籍、报刊、标牌、展板、名片及网页等各类文字图像，上传到电脑或者手机上后就可以轻松的转成文本文字问题。 云脉文档识别软件的三大特色： 精确识别纸质文档：拍文档并上传到云端自动识别和校对，文档的各种字符都能被精确识别。 实时备份文档信息：经过识别的文档会存储在云端，无论何时何地都可以查看全部已识别的文档。 识别十几种语言：可以直接识别中文（简体、繁体），英文和其
余15种欧洲语言（法文、德文、意大利文、西班牙文、荷兰文、瑞典文、土耳其文等），可以大大方便用户，让用户无需进行文字转换。 云脉文档识别，支持从手机相册中选取现成的文档图像进行扫描、横向竖向文档扫描。这些细节上的设计和功能支持，显示出了云脉文档识别为国内用户提供了很好的应用功能服务。 文档识别软件日益成为大部分人生活中不可或缺的一款软件，运用文档识别软件，我们不必手工去录入文档，省时省力，有这方便需求的人士可以安装一个云脉文档识别软件试用。
《神经网络原理》 、填空题 1、从系统的观点讲，人工神经元网络是由大量神经元通过极其丰富和完善的连接而构成的自适应、非线性、动力学系统。 2、神经网络的基本特性有拓扑性、学习性和稳定收敛性。 3、神经网络按结构可分为前馈网络和反馈网络，按性能可分为 离散型和连续型，按学习方式可分为有导师和无导师。 4、神经网络研究的发展大致经过了四个阶段。 5、网络稳定性指从t=0时刻初态开始，到t时刻后v(t+ △)=▼(◎，(t>0)，称网络稳定。 6、联想的形式有两种，它们分是自联想和异联想。 7、存储容量指网络稳定点的个数，提高存储容量的途径一是改—进网络的拓扑结构，二是改进学习方法。 8、非稳定吸引子有两种状态，一是有限环状态，二是混沌状态。 9、神经元分兴奋性神经元和抑制性神经元。 10、汉明距离指两个向量中对应元素不同的个数。 二、简答题 1、人工神经元网络的特点？ 答：(1 )、信息分布存储和容错性。 (2 )、大规模并行协同处理。 (3)、自学习、自组织和自适应。
(4)、人工神经元网络是大量的神经元的集体行为，表现为复杂
的非线性动力学特性。 (5)人式神经元网络具有不适合高精度计算、学习算法和网络 设计没有统一标准等局限性。 2、单个神经元的动作特征有哪些？ 答：单个神经元的动作特征有：(1 )、空间相加性；(2 )、时间相加性；(3)、阈值作用；(4 )、不应期；(5 )、可塑性；(6)疲劳。 3、怎样描述动力学系统？ 答：对于离散时间系统，用一组一阶差分方程来描述： X(t+1)=F[X(t)]； 对于连续时间系统，用一阶微分方程来描述： dU(t)/dt=F[U(t)]。 4、F(x)与x的关系如下图，试述它们分别有几个平衡状态，是 否为稳定的平衡状态? 答：在图(1、中，有两个平衡状态a、b，其中，在a点曲线斜率|F' (X)|>1 ,为非稳定平稳状态；在b点曲线斜率|F' (X)|<1 ,为稳定平稳状态。 在图(2、中，有一个平稳状态a，且在该点曲线斜率|F' (X)|>1 ，为非稳定平稳状态。
动态神经网络的模型 李嘉刚 （中国海洋大学信息科学与工程学院电子系，青岛264005） 摘要：动态神经网络(DNN)由于具有很强的学习能力和逼近任意非线性函数的特点而被广泛应用。本文主要介绍动态神经网络的几种常见模型，比较不同模型之间的区别，在此基础上介绍一下动态神经网络的功能及应用。 关键词：动态神经网络，动态神经网络模型 神经网络按是否含有延迟或反馈环节可以分为静态神经网络和动态神经网络，含有延迟或反馈环节的神经网络称为动态神经网络。动态神经网络主要包括Hopfield型神经网络及细胞神经网络模型。Hopfield型神经网络模型是由N个节点全部互相联结而构成的反馈型动态网络系统。由于它可以实现联想记忆，并能进行优化问题的求解，因而受到人们的高度重视，并对神经网络理论的研究产生了重大的影响。细胞神经网络系统与Hopfield神经网络系统结构上有很大的相似之处，不同之处在于Hopfield神经网络系统的神经元为全联结，而细胞神经网络系统不是全联结。反映在模型的数学表述上就在于关联矩阵的特性不一样。特性的不一样就决定了它们的应用范围不一样。细胞神经网络系统主要在图象处理和汉字识别等方面有良好的应用前景，因此也受到了人们的广泛关注[1]。 一、动态神经网络模型 根据网络结构特点,将它们分为3类:全反馈网络结构,部分反馈网络结构以及无反馈的网络结构。 1.1全反馈网络 全反馈网络的突出代表就是Hopfield 网络,是由Hopfield在1982年提出的,如图1所示,是一种单层对称全反馈的结构。Hopfield根据系统动力学和统计力学的原理,将“能量函数”的概念引入到对称Hopfield网络的研究中,给出了网络的稳定性判据。可以证明,采用Hebb规则进行训练的Hopfield网络系统总是朝着能量减小的方向变化,最终进入稳定状态,即收敛于某个平衡点。 由于Hopfield网络的连接是全连接,因此当节点数目比较多时,网络的结构过于复杂,而网络结构中没有隐含层,使得网络的非线性性能较差,尤其是对于复杂的非线性动态过程系统,因此在一定程度上限制了它的应用[2] 。 图1Hopfield网络结构图 1.2部分反馈的神经网络 全反馈的神经网络结构复杂,在实际应用的时候往往需要简化,同时保留动态的性能,比较典型的有Elman网络、Jordan网络、内回归网络、外回归网络等。这样的网络结构常常是看作在多层前向网络的基础上加入各种反馈。 1.2.1Elman神经网络 Elman神经网络是在三层前向网络的基础上将隐含节点输出反馈到输入端而得到的,如图2所示,包含虚线。隐含节点的输出可以看作系统的状态(虚拟状态),因此这种反馈网络又叫做状态反馈网络。Elman网络结构可由非线性离散时间系统的状态空间
一种递归模糊神经网络自适应控制方法 毛六平,王耀南,孙 炜,戴瑜兴 (湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082) 摘 要: 构造了一种递归模糊神经网络(RFNN ),该RFNN 利用递归神经网络实现模糊推理,并通过在网络的第 一层添加了反馈连接,使网络具有了动态信息处理能力.基于所设计的RFNN ,提出了一种自适应控制方案,在该控制方案中,采用了两个RFNN 分别用于对被控对象进行辨识和控制.将所提出的自适应控制方案应用于交流伺服系统,并给出了仿真实验结果,验证了所提方法的有效性. 关键词: 递归模糊神经网络;自适应控制;交流伺服中图分类号: TP183 文献标识码: A 文章编号: 037222112(2006)1222285203 An Adaptive Control Using Recurrent Fuzzy Neural Network M AO Liu 2ping ,W ANG Y ao 2nan ,S UN Wei ,DAI Y u 2xin (College o f Electrical and Information Engineering ,Hunan University ,Changsha ,Hunan 410082,China ) Abstract : A kind of recurrent fuzzy neural network (RFNN )is constructed ,in which ,recurrent neural network is used to re 2alize fuzzy inference temporal relations are embedded in the network by adding feedback connections on the first layer of the network.On the basis of the proposed RFNN ,an adaptive control scheme is proposed ,in which ,two proposed RFNNs are used to i 2dentify and control plant respectively.Simulation experiments are made by applying proposed adaptive control scheme on AC servo control problem to confirm its effectiveness. K ey words : recurrent fuzzy neural network ;adaptive control ;AC servo 1 引言 近年来,人们开始越来越多地将神经网络用于辨识和控 制动态系统[1～3].神经网络在信号的传播方向上,可以分为前馈神经网络和递归神经网络.前馈神经网络能够以任意精度逼近任意的连续函数,但是前馈神经网络是一个静态的映射,它不能反映动态的映射.尽管这个问题可以通过增加延时环节来解决,但是那样会使前馈神经网络增加大量的神经元来代表时域的动态响应.而且,由于前馈神经网络的权值修正与网络的内部信息无关,使得网络对函数的逼近效果过分依赖于训练数据的好坏.而另一方面,递归神经网络[4～7]能够很好地反映动态映射关系,并且能够存储网络的内部信息用于训练网络的权值.递归神经网络有一个内部的反馈环,它能够捕获系统的动态响应而不必在外部添加延时反馈环节.由于递归神经网络能够反映动态映射关系,它在处理参数漂移、强干扰、非线性、不确定性等问题时表现出了优异的性能.然而递归神经网络也有它的缺陷,和前馈神经网络一样,它的知识表达能力也很差,并且缺乏有效的构造方法来选择网络结构和确定神经元的参数. 递归模糊神经网络(RFNN )[8,9]是一种改进的递归神经网络,它利用递归网络来实现模糊推理,从而同时具有递归神经网络和模糊逻辑的优点.它不仅可以很好地反映动态映射关系,还具有定性知识表达的能力,可以用人类专家的语言控制规则来训练网络,并且使网络的内部知识具有明确的物理意 义,从而可以很容易地确定网络的结构和神经元的参数. 本文构造了一种RFNN ,在所设计的网络中,通过在网络的第一层加入反馈连接来存储暂态信息.基于该RFNN ,本文还提出了一种自适应控制方法,在该控制方法中,两个RFNN 被分别用于对被控对象进行辨识和控制.为了验证所提方法的有效性,本文将所提控制方法用于交流伺服系统的控制,并给出了仿真实验结果. 2 RFNN 的结构 所提RFNN 的结构如图1所示,网络包含n 个输入节点,对每个输入定义了m 个语言词集节点,另外有l 条控制规则 节点和p 个输出节点.用u (k )i 、O (k ) i 分别代表第k 层的第i 个节点的输入和输出,则网络内部的信号传递过程和各层之间的输入输出关系可以描述如下: 第一层:这一层的节点将输入变量引入网络.与以往国内外的研究不同,本文将反馈连接加入这一层中.第一层的输入输出关系可以描述为:O (1)i (k )=u (1)i (k )=x (1)i (k )+w (1)i (k )?O (1)i (k -1), i =1,…,n (1) 之所以将反馈连接加入这一层,是因为在以往的模糊神经网络控制器中,控制器往往是根据系统的误差及其对时间的导数来决定控制的行为,在第一层中加入暂态反馈环,则只需要以系统的误差作为网络的输入就可以反映这种关系,这样做不仅可以简化网络的结构,而且具有明显的物理意义,使 收稿日期:2005207201;修回日期:2006206218 基金项目:国家自然科学基金项目(N o.60075008);湖南省自然科学基金(N o.06JJ50121) 第12期2006年12月 电 子 学 报 ACT A E LECTRONICA SINICA V ol.34 N o.12 Dec. 2006
人工神经网络，具有自学习功能 学习类型学习是神经网络研究的一个重要内容，它的适应性是通过学习实 现的。根据环境的变化，对权值进行调整，改善系统的行为。由Hebb提出的Hebb学习规则为神经网络的学习算法奠定了基础。Hebb规则认为学习过程最终发生在神经元之间的突触部位，突触的联系强度随着突触前后神经元的活动而 变化。在此基础上，人们提出了各种学习规则和算法，以适应不同网络模型的 需要。有效的学习算法，使得神 人工神经网络经网络能够通过连接权值的调整，构造客观世界的内在表示，形成具有特色的信息处理方法，信息存储和处理体现在网络的连接中。 根据学习环境不同，神经网络的学习方式可分为监督学习和非监督学习。 在监督学习中，将训练样本的数据加到网络输入端，同时将相应的期望输出与 网络输出相比较，得到误差信号，以此控制权值连接强度的调整，经多次训练 后收敛到一个确定的权值。当样本情况发生变化时，经学习可以修改权值以适 应新的环境。使用监督学习的神经网络模型有反传网络、感知器等。非监督学 习时，事先不给定标准样本，直接将网络置于环境之中，学习阶段与工作阶段 成为一体。此时，学习规律的变化服从连接权值的演变方程。非监督学习最简 单的例子是Hebb学习规则。竞争学习规则是一个更复杂的非监督学习的例子，它是根据已建立的聚类进行权值调整。自组织映射、适应谐振理论网络等都是 与竞争学习有关的典型模型。 编辑本段分析方法 研究神经网络的非线性动力学性质，主要采用动力学系统理论、非线性规 划理论和统计理论，来分析神经网络的演化过程和吸引子的性质，探索神经网 络的协同行为和集体计算功能，了解神经信息处理机制。为了探讨神经网络在 整体性和模糊性方面处理信息的可能，混沌理论的概念和方法将会发挥作用。 混沌是一个相当难以精确定义的数学概念。一般而言，"混沌"是指由确定性方 程描述的动力学系统中表现出的非确定性行为，或称之为确定的随机性。"确定
动力学系统建模课程报告
神经网络综述 1 神经网络介绍 1.1 神经网络概述 人工神经网络简称为神经网络或称作连接模型，它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人工神经网络可以看成以人工神经为节点，用有向加权弧连接起来的有向图，有向弧的权值表示两个人工神经元相互作用的强弱。人工神经网络模拟人类大脑神经元结构及处理问题的方式，成为为人工智能控制上的一大创新。 人工神经网络主要优点是能够自适应样本数据，不会被噪音等影响；能够处理来自多个资源和决策系统的数据；能够提供简单工具进行特征选取，产生有用的数据表示；可作为专家系统的前端；有十分快的优化功能。神经网络可以处理非线性适应性信息，克服了传统人工智能方法对于直觉的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域取得成功应用。 1.2人工神经网络基本要素 人工神经元四个基本要素： (1) 连接权，用于表示各个神经元的连接强度，正值表示加强，负值表示削弱，对应生物神经元的突触。 (2) 求和单元，求取对应节点输入信号的加权和，对输入信号求加权和即求解神经节点的输入信号。数学表达式：j p j kj k x w u ∑==1。 (3) 激活函数，相当于细胞体的功能，对输入的信号进行非线性映射，使输出幅值限制在一定范围内。输出表达式：)(k k net g y =。激活函数有阶跃函数、分段线性函数、sigmoid 函数及双曲正切对称S 型函数。 (4) 阀值，其作用可用数学表达式来表示：k k k u net θ-=。 1.3人工神经网络的工作方式 其工作过程主要分为两个阶段： (1) 学习期，此时每一个计算单元的状态不变，样本数据进行输入，得到实际输出，与期望输出进行对比得出输出误差，根据输出误差修改权值，直至系统参数满足输出误
人工神经网络 人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN），一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入－输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果，这种学习分析的过程被称为“训练”。（引自《环球科学》2007年第一期《神经语言：老鼠胡须下的秘密》） 概念 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。 人工神经网络具有四个基本特征： （1）非线性非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性关系。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。 （2）非局限性一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想记忆是非局限性的典型例子。 （3）非常定性人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但处理的信息可以有各种变化，而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不断变化。经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。 （4）非凸性一个系统的演化方向，在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。例如能量函数，它的极值相应于系统比较稳定的状态。非凸性是指这种函数有多个极值，故系统具有多个较稳定的平衡态，这将导致系统演化的多样性。 人工神经网络中，神经元处理单元可表示不同的对象，例如特征、字母、概念，或者一些有意义的抽象模式。网络中处理单元的类型分为三类：输入单元、输出单元和隐单元。输入单元接受外部世界的信号与数据；输出单元实现系统处理结果的输出；
神经网络控制 公司标准化编码 [QQX96QT-XQQB89Q8-NQQJ6Q8-MQM9N]
人工神经网络控制 摘要: 神经网络控制，即基于神经网络控制或简称神经控制，是指在控制系统中采用神经网络这一工具对难以精确描述的复杂的非线性对象进行建模，或充当控制器，或优化计算，或进行推理，或故障诊断等，亦即同时兼有上述某些功能的适应组合，将这样的系统统称为神经网络的控制系统。本文从人工神经网络，以及控制理论如何与神经网络相结合，详细的论述了神经网络控制的应用以及发展。 关键词: 神经网络控制；控制系统；人工神经网络 人工神经网络的发展过程 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之一。它是智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、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。 在控制领域，将具有学习能力的控制系统称为学习控制系统，属于智能控制系统。神经控制是有学习能力的，属于学习控制，是智能控制的一个分支。神经控制发展至今，虽仅有十余年的历史，已有了多种控制结构。如神经预测控制、神经逆系统控制等。 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1012个神经元，分成约1000种类型，每个神经元大约与 102~104个其他神经元相连接，形成极为错综复杂而又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之间、如此复杂的连接却可以演化出丰富多彩的行为方式，同时，如此大量
算法起源 在思维学中，人类的大脑的思维分为：逻辑思维、直观思维、和灵感思维三种基本方式。 而神经网络就是利用其算法特点来模拟人脑思维的第二种方式，它是一个非线性动力学系统，其特点就是信息分布式存储和并行协同处理，虽然单个神经元的结构及其简单，功能有限，但是如果大量的神经元构成的网络系统所能实现的行为确实及其丰富多彩的。其实简单点讲就是利用该算法来模拟人类大脑来进行推理和验证的。 我们先简要的分析下人类大脑的工作过程，我小心翼翼的在网上找到了一张勉强看起来舒服的大脑图片 嗯，看着有那么点意思了，起码看起来舒服点，那还是在19世纪末，有一位叫做：Waldege 的大牛创建了神经元学活，他说人类复杂的神经系统是由数目繁多的神经元组成，说大脑皮层包括100亿个以上的神经元，每立方毫米源数万个，汗..我想的是典型的大数据。他们 相互联系形成神经网络，通过感官器官和神经来接受来自身体外的各种信息（在神经网络算法中我们称:训练）传递中枢神经，然后经过对信息的分析和综合，再通过运动神经发出控制信息（比如我在博客园敲文字），依次来实现机体与外部环境的联系。 神经元这玩意跟其它细胞一样，包括：细胞核、细胞质和细胞核，但是它还有比较特殊的，比如有许多突起，就跟上面的那个图片一样，分为：细胞体、轴突和树突三分部。细胞体内有细胞核，突起的作用是传递信息。树突的作用是作为引入输入信息的突起，而轴突是作为输出端的突起，但它只有一个。 也就是说一个神经元它有N个输入（树突），然后经过信息加工（细胞核），然后只有一 个输出（轴突）。而神经元之间四通过树突和另一个神经元的轴突相联系，同时进行着信息传递和加工。我去...好复杂....
用扫描仪和OCR软件实现扫描录入文字 将书本文字录入电脑，成为可排版的文字，有多种方法可实现，我这里介绍的是用扫描仪和OCR识别软件来实现。在扫描仪所附送的光盘内，就有OCR识别软件，此外，在office组件里也有OCR识别软件。当然，不同的识别软件操作方法不同，但都大同小异。 下面就以office2003OCR识别软件为例作一些介绍。 1、单击“开始→程序→Microsoft office→Microsoft office工具→Microsoft Office Document Imaging”运行OCR识别软件。第一次使用可能会提示你安装此组件。有些人的电脑可能在“开始→程序”里根本找不到该组件，那就是没有安装此组件，只能自己重新把它安装上。 2、程序运行后，单击“扫描新文档”按键（图一①）开始扫描，弹出“扫描新文档”对话框，第一次扫描要单击“扫描仪”按键（图二③），选择能正常使用的扫描仪。如果原稿超过一页纸，可先选定“换页提示”（图二②），这样在扫描时，每扫描完一页后，会提示放入第二页，节省一点时间。接着单击“扫描”按键（图二①），会弹出扫描控制面版，这一面版与用其它程序进行扫描是一样的，不再多说，但有一点必须要做，就是将输出目的设置为“OCR识别”，或直
接将扫描分辨率自定义为300dpi，这样才能保证转换准确率。 3、扫描完成后，会自动识别，并自动创建一个新文件（*.tif文件）。单击“将文本发送到Word”按键，会将识别后的文字以另一文件存放，但不是*.doc 文件，而是*.him文件。如果要的不是全部，而只是其中的一部分文字，可用选择工具（图一②）选定图片内的文字，复制（快捷键“Ctrl”+“c”）后，到Word文件内粘贴（快捷键“Ctrl”+“v”），将选定的文字复制到Word内进行编辑。 4、如果识别准确率不高时，可单击“工具”→“选项”进行设置，提高准确率，如原稿为全英文时，可在选项卡里单击“OCR”选项卡，将“OCR语言”设置成“英语”，确定后，单击“使用OCR识别文本”键（图一③）重新识别。 原稿的质量是识别准确率的关键，怎样的原稿才能有较高的识别准确率呢？原稿的纸张平整，没有在上面涂画，文字字迹清晰，笔画没有间断，文字底下没有图画或花纹，这样识别准确率会较高。另外纸张灰色（如报纸）和文字有底色对识别准确率影响不大。