智能控制技术概论 课件 第5章学习控制

学习控制介绍智能控制技术产品质量特性波动5MIE分析法智能控制技术基本原理学习控制的定义主要特点内容学习控制介绍产品质量特性波动5MIE分析法智能控制技术

学习控制的定义1学习控制介绍5MIE分析法智能控制技术定义学习控制介绍学习控制策略，融合了传统控制理论与现代机器学习技术，形成了一种创新的控制方法。其核心优势在于不依赖于静态的数学模型，而是通过与环境的动态交互，实现控制策略的持续学习和优化。在处理复杂多变的系统控制任务时，学习控制策略表现出了卓越的适应性和鲁棒性。产品质量特性波动5MIE分析法智能控制技术

学习控制的原理2学习控制介绍图1黑箱模型的构建过程学习控制介绍5MIE分析法智能控制技术学习控制系统的构建过程，特别是黑箱模型的构建，是实现这一策略的关键环节。学习控制系统利用前沿的机器学习算法对预处理后的数据进行深入学习和分析，这一过程实质上是黑箱模型的构建过程。如图1所示，黑箱模型的构建是一个复杂而精细的工程。核心原理在于其卓越地融合了控制理论与机器学习的双重优势。图1黑箱模型的构建过程图1黑箱模型的构建过程学习控制介绍5MIE分析法智能控制技术产品质量特性波动5MIE分析法智能控制技术

学习控制的特点3学习控制介绍5MIE分析法强大的自适应性01学习控制系统具备一种非凡的能力，即能够实时地根据环境变化自动调整控制策略，而无需人工干预。这种自适应能力并非简单的响应，而是建立在系统对环境变化的深度感知和理解之上。智能控制技术学习控制介绍5MIE分析法数据驱动的优化02学习控制的核心在于其数据驱动的优化方式。它不仅仅依赖于数据来进行模型学习和策略优化，更在于其能够深入挖掘数据中的隐含信息。通过不断收集和分析系统输入输出数据以及环境状态信息，系统能够逐渐掌握系统动态特性，并据此构建精确的控制模型。智能控制技术学习控制介绍5MIE分析法出色的非线性处理能力03相比传统控制系统，学习控制系统在处理非线性系统方面具有显著优势。传统控制系统往往难以应对具有强非线性特性的系统，而学习控制则通过利用先进的机器学习算法，如神经网络、支持向量机等，有效地建模和控制非线性系统。智能控制技术学习控制介绍5MIE分析法出实时性与在线学习04学习控制系统不仅具备实时处理数据的能力，更能够在系统运行过程中不断采集新的数据，并根据环境的实时变化进行在线策略调整。这种在线学习能力使得学习控制系统能够适应快速变化的环境和动态需求，确保控制性能的持续优化和提升。智能控制技术学习控制介绍5MIE分析法性能反馈与持续改进05学习控制系统具有一种独特的性能反馈机制，能够明确当前性能与目标性能之间的差距，并通过不断学习和优化来缩小这一差距。这种持续改进的能力使得学习控制系统在长时间运行过程中，能够不断积累经验和知识，提高控制精度和稳定性。智能控制技术学习控制介绍5MIE分析法记忆功能与经验积累06学习控制系统还拥有一种宝贵的记忆功能，这意味着它能够积累经验并用以改进其性能。这种记忆功能不仅仅体现在对历史数据的存储和回放上，更在于其能够通过学习算法从历史数据中提取有用的信息，用于优化当前的控制策略。智能控制技术学习控制介绍学习控制的类型智能控制技术目录一、监督学习二、无监督学习三、增强学习产品质量特性波动5MIE分析法智能控制技术

监督学习1学习控制的类型5MIE分析法学习控制的类型监督学习利用一组已知类别或带有明确标签的样本数据，精心训练模型，使其能够深刻领悟输入与输出之间的微妙映射关系。这一过程，宛如模拟人类的学习之旅，通过反复琢磨训练样本中的输入-输出对，模型逐渐具备了自我优化与自我适应的非凡能力。于是，在复杂多变的环境中，它依然能够保持稳健的预测或分类性能。智能控制技术5MIE分析法数据标注的严谨性监督学习需要一组精心标注的训练数据作为基石。每一个样本蕴含着丰富的输入特征，并镶嵌着对应的输出标签。模型训练的精妙性在监督学习的舞台上，模型通过不断调整自身的参数，竭尽全力最小化预测输出与实际输出之间的微妙差异，能够准确预测或分类新的数据。泛化能力的展现训练有素的模型不仅精通已学过的知识，更具备对新数据进行准确预测或分类的能力。010203学习控制的类型智能控制技术学习控制的类型5MIE分析法智能控制技术监督学习的典型算法五种算法线性回归逻辑回归是一种预测数值型数据的统计学方法是一种名为回归实则解决二分类问题的经典算法支持向量机决策树是一种基于统计学习理论的经典分类算法是一种基于树结构的分类算法随机森林构建多个决策树并巧妙的集成，提高了分类或回归的性能5MIE分析法智能控制技术线性回归是一种预测数值型数据的统计学方法，其目标是找到一个线性方程，最佳地描述一个或多个自变量（X）与因变量（Y）之间的关系。简而言之，它试图通过一条直线（在二维空间中）或一个超平面（在更高维空间中）来拟合数据点，使得预测值与实际值之间的差异最小化。线性回归包括简单线性回归：涉及一个自变量和一个因变量的情况；和多元线性回归：涉及两个或更多自变量的情况。线性回归产品质量特性波动学习控制的类型简单线性回归，这里只有一个自变量x和一个因变量y。简单线性回归计算的初始目标是找到一条直线，其方程可以表示为：y=b+mx5MIE分析法智能控制技术为了找到最佳的m和b，通常采用最小二乘法来最小化残差平方和，为了使（SSR）最小，则需要对m和b分别求偏导，并令其为0。当存在多个自变量时，多元线性回归方法更为试用。其模型方程可表示为：线性回归产品质量特性波动学习控制的类型通过矩阵运算，可以得到参数向量的解析解：5MIE分析法智能控制技术当模型中自变量较多时，R²往往会偏高，即使这些自变量对模型的贡献并不大。调整后的R²考虑了模型中自变量的数量，提供了更为保守的拟合优度估计。线性回归模型的有效性依赖于一系列假设，包括：（1）线性关系：自变量与因变量之间存在线性关系。（2）误差项的独立性：误差项（残差）之间是相互独立的。（3）误差项的等方差性：误差项的方差在所有观测值上是恒定的。（4）误差项的正态分布：误差项服从正态分布。当这些假设不成立时，线性回归模型的性能可能会受到影响，此时可能需要考虑非线性模型、变换变量或使用更复杂的统计技术。。线性回归产品质量特性波动学习控制的类型5MIE分析法智能控制技术逻辑回归的核心思想是利用逻辑函数（也称为Sigmoid函数）将线性回归的输出映射到（0,1）区间内，从而得到概率值。Sigmoid函数是一种S形曲线，其数学表达式为：逻辑回归产品质量特性波动学习控制的类型其中，z是线性回归的输出，即

。当z趋近于正无穷时，

趋近于1；当z趋近于负无穷时，

趋近于0。这样，我们就能够将任意实数映射到（0,1）区间内，从而得到概率值。5MIE分析法智能控制技术（1）混淆矩阵：混淆矩阵是评估分类模型性能的一种常用工具。它通过将实际类别与模型预测的类别进行比较，来展示模型的分类效果。在混淆矩阵中，真正例（TP）表示实际为正类且被模型预测为正类的样本数；假正例（FP）表示实际为负类但被模型预测为正类的样本数；真负例（TN）表示实际为负类且被模型预测为负类的样本数；假负例（FN）表示实际为正类但被模型预测为负类的样本数。（2）准确率、召回率与F1分数：基于混淆矩阵，我们可以计算准确率、召回率和F1分数等评估指标：1）准确率（Accuracy）=(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)2）召回率（Recall）=TP/(TP+FN)3）F1分数（F1Score）=2×(准确率×召回率)/(准确率+召回率)（3）ROC曲线与AUC值：ROC曲线是另一种评估分类模型性能的工具。它通过绘制真正例率（TPR）与假正例率（FPR）之间的关系曲线来展示模型的分类效果。1）真正例率（TPR）=TP/(TP+FN)2）假正例率（FPR）=FP/(FP+TN)逻辑回归产品质量特性波动学习控制的类型5MIE分析法智能控制技术SVM的主要优势在于其解决小样本、非线性及高维模式识别问题中的出色表现，且通过引入核技巧，SVM可以有效地处理非线性分类问题。（1）线性可分SVM设训练样本集为{(xi,yi)}i=1n，其中xi∈Rd，yi∈{−1,1}。我们希望找到一个超平面w⋅x+b=0，将两类样本正确分开。对于任意样本点xi，其到超平面的距离可以表示为支持向量机SVM产品质量特性波动学习控制的类型5MIE分析法智能控制技术（2）对偶问题通过引入拉格朗日乘子αi≥0，拉格朗日函数构造如下：令L对w和b的偏导数为零，得到支持向量机SVM产品质量特性波动学习控制的类型将上述结果代入拉格朗日函数，得到对偶问题：5MIE分析法智能控制技术（3）KKT条件与解的性质在实际问题中，数据往往不是完全线性可分的。为了处理这种情况，软间隔的概念被引入，允许部分样本点不满足约束条件。支持向量机SVM产品质量特性波动学习控制的类型类似地，构造拉格朗日函数并通过求解对偶问题来找到最优解。对偶问题可以简单描述为：5MIE分析法智能控制技术对于给定的输入特征（x），决策树如同一位敏锐的侦探，通过一系列的判断条件将其映射到某个叶节点，而该叶节点对应的类别便是预测的结果。决策树的每个非叶节点代表一个特征上的决策规则，叶节点则代表预测的类别或数值，决策树算法的结构产品质量特性波动学习控制的类型5MIE分析法智能控制技术非线性关系处理：决策树能够处理复杂的非线性问题。易于理解和解释：决策树以树状图的形式展示决策过程，使得模型易于被非专业人士理解。特征选择：在构建过程中，决策树能够自动选择重要的特征。决策树算法的优点鲁棒性：决策树对数据的缺失和异常值不敏感。产品质量特性波动学习控制的类型5MIE分析法特征选择01构建过程的三个关键步骤决策树生成02决策树剪枝03产品质量特性波动学习控制的类型智能控制技术5MIE分析法智能控制技术决策树的构建过程产品质量特性波动学习控制的类型这一过程通常包括特征选择、决策树生成和决策树剪枝三个步骤。第一步，特征选择的目标是找到能够最大化分类或回归效果的特征。常用的特征选择准则包括信息增益、增益率和基尼指数。信息增益是决策树中最常用的特征选择准则。它基于信息论中的熵（Entropy）概念，衡量了特征对数据集分类的不确定性减少的程度。第二步，决策树的生成是一个递归过程。从根节点开始，选择最优特征并据此分割数据集，生成子节点。然后，对每个子节点递归执行相同操作，直至满足停止条件（如所有样本属于同一类别、达到预设深度等）。第三步，需要对生成的决策树进行剪枝，用于防止过拟合。剪枝策略包括预剪枝和后剪枝。预剪枝在决策树生成过程中提前停止树的增长；后剪枝则先生成完整的决策树，然后自底向上剪去不必要的子树。5MIE分析法智能控制技术随机森林产品质量特性波动学习控制的类型随机森林的输出是多个决策树输出的平均值（对于回归问题）或多数投票结果（对于分类问题）。这种集成的方式赋予了随机森林良好的性能和稳定性，使其如同一位稳健的领袖，广泛应用于各种分类和回归问题。无论是图像的分类、语音的识别，还是推荐系统的构建，都逃不过它敏锐的洞察力。产品质量特性波动5MIE分析法智能控制技术

无监督学习2学习控制的类型5MIE分析法智能控制技术学习控制的类型定义无监督学习，作为一种在缺乏任何外部监督信号条件下的学习范式，其核心在于仅凭数据自身的统计规律来驱动学习过程。学习控制的类型5MIE分析法智能控制技术聚类算法K-means层次聚类通过迭代优化簇中心实现快速聚类，但对初始值和簇形状敏感通过构建树状结构揭示数据层次关系，但计算复杂度较高DBSCAN谱聚类基于密度特性可发现任意形状簇群，且能有效识别噪声点运用图论知识处理复杂数据结构，特别适合非线性可分场景学习控制的类型5MIE分析法智能控制技术降维算法主成分分析（PCA）流形学习经典线性降维方法，通过正交变换找到最大方差方向实现数据压缩针对非线性数据结构，如ISOMAP和局部线性嵌入线性判别分析多维缩放基于类别信息进行监督降维致力于保持原始距离关系学习控制的类型5MIE分析法智能控制技术异常检测算法基于统计的Z-Score方法基于距离的KNN算法通过衡量数据偏离程度进行检测，适用于正态分布数据通过近邻距离判定异常，能处理非线性数据基于密度的LOF算法基于机器学习的聚类方法通过局部密度对比识别异常，适合不均匀数据集如K-Means、DB-SCAN，通过簇划分定位异常产品质量特性波动5MIE分析法智能控制技术

增强学习3学习控制的类型学习控制的类型5MIE分析法智能控制技术强化学习是机器学习中通过试错机制进行自我优化的分支，其核心是智能体与环境的持续交互过程。该框架采用马尔可夫决策过程作为数学模型，通过状态转移、动作选择和环境反馈的循环机制，使智能体逐步学习最大化累积奖励的最优策略。学习控制的类型5MIE分析法智能控制技术强化学习算法Q-Learning算法SARSA算法是一种基于价值函数的强化学习方法是一种基于状态-动作价值函数的强化学习方法策略梯度算法深度增强学习算法是强化学习中直接优化策略的重要方法是深度学习与强化学习的融合技术5MIE分析法初始化Q值01Q-Learning算法遵循步骤选择动作02执行动作并观察奖励05产品质量特性波动学习控制的类型智能控制技术更新Q值05学习控制的类型5MIE分析法智能控制技术机器人的目标是从迷宫的起点走到终点（钥匙），同时尽量避免碰到墙壁和炸弹，如图所示。迷宫中的每个格子可以看作是一个状态，机器人在每个格子中可以选择向上、向下、向左或向右移动一步作为动作。这些动作可以定义为：• 动作1：向上移动• 动作2：向下移动• 动作3：向左移动• 动作4：向右移动当机器人采取一个动作后，它会根据是否碰到墙壁、踩到炸弹或者到达终点来获得即时奖励。通常，到达终点会获得一个较大的正奖励，而碰到墙壁则会获得一个负奖励。5MIE分析法初始化Q值01SARSA算法的五个步骤基于探索策略选择动作02执行动作获取环境反馈03产品质量特性波动学习控制的类型智能控制技术根据策略选择下一动作04按SARSA规则更新Q值05学习控制的类型5MIE分析法智能控制技术智能体的目标是从迷宫的起点走到终点，同时尽量避免碰到墙壁和炸弹。迷宫中的每个格子可以看作是一个状态，智能体在每个格子中可以选择向上、向下、向左或向右移动一步作为动作。这些动作可以定义为：动作1：向上移动动作2：向下移动动作3：向左移动动作4：向右移动当机器人采取一个动作后，它会根据是否碰到墙壁、踩到炸弹或者到达终点来获得即时奖励。通常，到达终点会获得一个较大的正奖励，而碰到墙壁则会获得一个负奖励。学习控制的类型5MIE分析法智能控制技术在机器人导航任务中，机器人面临的是一个复杂的、可能是部分可观测的环境，它需要在这样的环境中找到从起点到终点的最优路径。为此，将环境离散化为一系列的格子，每个格子代表一个独特的状态（s）。机器人在每个状态下可以选择向上、向下、向左或向右移动，这些移动构成了机器人的动作集合A={a1,a2,a3,a4}，分别对应上、下、左、右四个方向。应用SARSA算法时，机器人会根据当前的状态St和策略π选择一个动作at，执行该动作后，它会观察环境给出的即时奖励rt+1和新的状态st+1。然后，根据SARSA的更新规则，机器人会计算并更新当前状态-动作对的Q值。通过不断地迭代这个过程，机器人最终能够学会如何选择最优的动作序列，从而安全、高效地到达终点。案例举例1：机器人巡航学习控制的类型5MIE分析法智能控制技术自动驾驶领域同样是一个复杂且动态的环境，车辆需要在不断变化的交通环境中做出实时决策。我们可以将交通环境划分为一系列的状态，每个状态包含了车辆的位置、速度以及周围的交通情况（如其他车辆的位置和速度、交通信号灯的状态等）。车辆的动作集合可能包括加速、减速、左转、右转等。在自动驾驶中，SARSA算法同样适用。车辆会根据当前的状态St和策略π选择一个动作at，并执行该动作。随后，车辆会观察环境给出的即时奖励rt+1（例如，避免碰撞、保持车道、遵守交通规则等行为的奖励）和新的状态st+1。然后，车辆会使用SARSA的更新规则来更新其Q值，通过不断的学习，车辆可以逐渐学会如何根据当前的交通情况选择最优的动作，从而实现安全、高效的自动驾驶。案例举例2：自动驾驶中的决策制定5MIE分析法观察当前状态St01Actor-Critic算法遵循步骤选择动作02执行动作并观察奖励和新状态03产品质量特性波动学习控制的类型智能控制技术更新价值函数04更新策略函数05学习控制的类型5MIE分析法智能控制技术直接优化策略：策略梯度算法直接对策略进行参数化并优化，而不是通过学习价值函数来间接优化策略。这使得策略梯度算法在处理连续动作空间和高维状态空间的问题时更加有效。适用性广：策略梯度算法不仅适用于离散动作空间的问题，还适用于连续动作空间的问题。这使得策略梯度算法在机器人控制、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。易于实现：策略梯度算法的实现相对简单，不需要像价值函数方法那样维护一个复杂的价值函数表或价值网络。策略梯度算法的优势学习控制的类型5MIE分析法智能控制技术在这个环境中，智能体的目标是从起点到达终点，同时避开障碍物（黑色方块）和陷入陷阱（紫色方块）。在此，可以使用策略梯度算法来训练智能体。具体的实验设置如下：状态空间：格子世界的每个格子对应一个状态，状态空间大小为N，即环境中格子的数量。动作空间：智能体可以选择向上、向下、向左或向右移动，动作空间大小为4。奖励设置：到达终点获得奖励+1，陷入陷阱获得奖励-1，其他情况获得奖励0。5MIE分析法初始化01深度增强学习算法遵循步骤选择动作02执行动作并观察奖励和新状态03产品质量特性波动学习控制的类型智能控制技术更新目标网络04学习控制的类型5MIE分析法智能控制技术案例描述：平衡杆游戏是一个经典的控制问题，在控制理论和增强学习研究中经常被用作基准测试。该系统的物理结构包括一个滑轨、一个可以在滑轨上自由移动的小车，以及一个通过轴承固定在小车上的杆。智能体的目标是通过控制小车的左右移动来保持杆的平衡，即让杆尽可能保持在垂直位置。游戏时间越长，说明智能体的控制效果越好，因此给予的回报也越多。智能体的目标是最大化从环境中获得的累积回报。在平衡杆游戏中，回报函数r可以定义为与杆偏离垂直位置的角度θ成反比的函数：价值函数Q(s,a)表示在状态s下采取动作a的期望累积回报。智能体根据价值函数选择动作，并执行该动作以观察环境的新状态和获得的回报。案例举例：平衡杆游戏学习控制的应用智能控制技术产品质量特性波动5MIE分析法智能控制技术

工业过程控制

机器人控制内容学习控制的应用产品质量特性波动5MIE分析法智能控制技术

工业过程控制中的学习控制应用1学习控制的应用5MIE分析法智能控制技术概述学习控制的应用在工业过程控制中，学习控制因其不依赖精确数学模型而适用于复杂过程。其核心是通过机器学习挖掘过程数据中的规律，用以优化控制策略。强化学习中的价值函数是关键指标，定义为状态-动作对的期望回报。学习控制的应用5MIE分析法智能控制技术案例1：化工反应过程控制在化工反应过程控制中，针对反应温度控制这一典型问题，可采用

Q-learning方法实现学习控制。将反应温度作为状态量，加热冷却功率作为控制量，定义以温度偏差平方为负值的回报函数。学习控制的应用5MIE分析法智能控制技术案例2：智能制造中的装配过程控制针对汽车发动机装配参数控制问题，可采用深度Q网络方法进行处理。通过将装配参数作为状态量，设备操作指令作为控制量，定义以装配误差平方为负值的回报函数。DQN算法通过最小化损失函数

L(θ)

来更新网络参数，其中利用目标网络参数

θ'

保持训练稳定性。学习控制的应用5MIE分析法智能控制技术案例3：电力系统中的频率控制在电力系统频率控制中，采用

Actor-Critic方法解决频率稳定问题。将系统频率作为状态量，发电机输出功率作为控制量，通过Actor