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神经网络、模糊控制、专家系统应用讲解自动化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PID控制输入冷热水混合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:40m2体积:120m3传感器:AD590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TransportDelay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，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1．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3．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5．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7．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家信息子系统9．贵州省肥料企业信息子系统贵州土壤肥料专家系统功能包括：本系统主要针对广大农村生产力水平较低，经济条件较差，农民科技文化程度不高，农村缺乏高层次农业科技人员的实际情况，利用电子计算机指导农业生产，通过现代信息技术，来改变传统农业推广方式。