神经网络等应用讲解 自动

1、自动化13-2班 姚建宇组 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。 人工神经网络 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。 人工神经网络具有四个基本特征： （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

2、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。 人工神经网络具有四个基本特征： （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。 人工神经网络具有四个基本特征： （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

3、稳定 的平衡态，这将导致系统演化的多样性。 人工神经网络由于其独特的模型结构和 固有的非线性模拟能力，以及高度的自 适应和容错特性等突出特征，在控制系 统中获得了广泛的应用。其在各类控制 器框架结构的基础上，加入了非线性自 适应学习机制，从而使控制器具有更好 的性能。基本的控制结构有监督控制、 直接逆模控制、模型参考控制、内模控 制、预测控制、最优决策控制等。 人工神经网络的具体应用：控制系统 今年来人们对神经网络在交通运输系统中的 应用开始了深入的研究。交通运输问题是高 度非线性的，可获得的数据通常是大量的、 复杂的，用神经网络处理相关问题有它巨大 的优越性。应用范围涉及到汽车驾驶员行为 的

4、模拟、参数估计、路面维护、车辆检测与 分类、交通模式分析、货物运营管理、交通 流量预测、运输策略与经济、交通环保、空 中运输、船舶的自动导航及船只的辨认、地 铁运营及交通控制等领域并已经取得了很好 的效果。 人工神经网络在交通领域的应用 从神经网络模型的形成开始，它就与心理学就 有着密不可分的联系。神经网络抽象于神经元 的信息处理功能，神经网络的训练则反映了感 觉、记忆、学习等认知过程。人们通过不断地 研究， 变化着人工神经网络的结构模型和学 习规则，从不同角度探讨着神经网络的认知功 能，为其在心理学的研究中奠定了坚实的基础。 近年来，人工神经网络模型已经成为探讨社会 认知、记忆、学习等高级心

5、理过程机制的不可 或缺的工具。人工神经网络模型还可以对脑损 伤病人的认知缺陷进行研究，对传统的认知定 位机制提出了挑战。 人工神经网络在心理学领域的应用 模糊逻辑控制简称模糊控制，是以模糊集 合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基 础的一种计算机数字控制技术。1965年， 美国的L.A.Zadeh创立了模糊集合论；1973 年他给出了模糊逻辑控制的定义和相关的 定理。1974年，英国的E.H.Mamdani首次根 据模糊控制语句组成模糊控制器，并将它 应用于锅炉和蒸汽机的控制，获得了实验 室的成功。这一开拓性的工作标志着模糊 控制论的诞生。 模糊控制 温室气候的控制,对于提高耕种的效率和减少 生

6、产成本起到越来越重要的作用。近些年来,越来越 多的实验室研究这个问题,由于温室是一个非线性、 滞后的复杂系统,因此,采用传统的控制方法很难对温 室大棚很好的控制。 为了解决这种困难,采用模糊PID控制控制方法, 它是一种智能控制方法,能使系统实现较高的控制准 确度和较强的自适应性、鲁棒性,同时又很大程度上 提高了系统的灵活性,改善了系统的动态性能和静态 性能,从而获得了良好的控制效果。基于此提出在温 室温度控制系统中引入模糊PID控制算法,实现依据温 室内农作物生长条件来调整控制系统,创造一个适合 农作物生长发育的环境。 温室大棚温度模糊温室大棚温度模糊PIDPID控制控制 输入 冷热水混合

7、加温制冷器 太阳辐射 云层辐射 输出 室内温度 温室系统 系统变量:室内温度 系统输入:冷热水混合阀的 开度 干扰变量:太阳辐射和云层 辐射 面积:40 m2 体积:120 m3 传感器:AD 590 模糊PID控制策略的实现 模糊PID控制器是一种在常规PID调节器的基 础上,应用模糊集合理论,根据控制偏差、偏 差变化率在线自动调整比例系数、积分系数 和微分系数的模糊控制器。运行中,通过不 断检测温度偏差e和温度偏差变化率ec,根据 模糊控制原理来对比例系数、积分系数、微 分系数3个参数进行在线修改,以满足不同e 和ec对控制参数的不同要求,从而使被控对 象有良好的性能。 系统仿真 温室系统

8、是一个非线性、大滞后、大惯性的 系统,在仿真中需要将它近似为一个线性系 统。在模拟过程中,太阳和云层的影响当成 阶跃负载来处理。因为太阳光直接作用于温 室,所以不需要考虑延时,而且同时作用于温 室的各部分,所以也不考虑热容量及热损失。 这是一个带延时的一阶模型。 常规PID控制 在Simulink中搭建PID控制算法的整个系统 的框图如图,图中Transport Delay模块中设 定延时时间为150秒,阶跃值设定为25,仿真 时间5000s。 模糊PID控制 在Simulink中搭建模糊PID控制算法的整个 系统的框图如图。 仿真结果对比分析 如图所示,常规PID控制的性能指标为:调节时间

9、ts=2400s,超调量约为16,稳态误差ess=0;模糊 PID控制的性能指标为:调节时间ts=1900s,超调量 约为12,稳态误差ess=0。仿真结果表明:模糊 PID调节时间明显比常规PID调节时间短、超调量 小,能实现对系统的精确控制。 农业专家系统农业专家系统，是运用人工智能的专家系统技术，并集成 了地理信息系统、信息网络、智能计算、机器学习、知识 发现、优化模拟、虚拟现实等多方面高新技术，汇集农业 领域知识、模型和专家经验等，采用合宜的知识表示技术 和推理策略，运用多媒体技术并能以信息网络为载体，向 农业生产管理提供咨询服务，指导科学种田。对提高农业 科技文化素质，就地培训基层农

10、技人员，促进农业科技推 广体制现代化，推动农业可持续发展，改变传统农业向现 代化农业转变，将发挥重大作用，它是适合我国国情的精 确农业，它不仅适用于广大农村，建造各种种植业、养殖 业专家系统，也是配备3S技术的精确农业的重要决策支持 工具，是设施农业智能化、自动化的重要技术。 农业专家系统农业专家系统 该系统采用土壤学、植物营养学、肥料学、作 物栽培学、信息科学和市场营销学相结合的方 法，综合了我国，尤其是贵州省20多年的土壤、 肥料和植物营养的研究结果，将土壤养分数据 库技术、肥料开发、生产和销售、农化服务等 专家知识和网络技术等系统结合，提供土壤信 息管理、肥料信息管理与农化服务信息管理。 可供肥料企业、农业技术推广部门、化肥生产 资料部门和农业科研教学部门使用。 贵州土壤肥料专家系统介绍贵州土壤肥料专家系统介绍 1贵州省各县市土壤中养分信息子系统贵州省各县市土壤中养分信息子系统 2贵州省各地肥料试验信息子系统贵州省各地肥料试验信息子系统 3贵州省当前各地作物种植信息子系统贵州省当前各地作物种植信息子系统 4农化服务信息子系统农化服务信息子系统 5新型肥料开发生产信息子系统新型肥料开发生产信息子系统 6贵州省肥料市场信息子系统贵州省肥料市场信息子系统 7肥料管理信息子系统肥料管理信息子系统 8相关行业部门、高等院校及研究机构和专相关行业部门、高等院校及