自動(dòng)化專業(yè)英語(yǔ)教程一三

自動(dòng)化專業(yè)英語(yǔ)教程教學(xué)課件July28,2007P2U7AConventionalandIntelligentControl第二部分第七單元課文A傳統(tǒng)控制與智能控制A

傳統(tǒng)控制與智能控制1.課文內(nèi)容簡(jiǎn)介：這是一篇非常經(jīng)典的討論智能控制的起源、與傳統(tǒng)控制方法的區(qū)別、智能控制的定義與其要解決的控制問(wèn)題的文章。通過(guò)本篇文章的學(xué)習(xí)，對(duì)開(kāi)闊學(xué)生的視野、從哲學(xué)層面上去思考問(wèn)題，提高科學(xué)創(chuàng)新能力大有幫助。2.溫習(xí)《智能控制》中緒論的內(nèi)容。3.生詞與短語(yǔ)P2U7AConventionalandIntelligentControl第二部分第七單元課文A傳統(tǒng)控制與智能控制frameworkn.構(gòu)架，結(jié)構(gòu)discreteadj.離散的fuzzyadj.模糊的hybridadj.混合的decomposev.分解trajectoryn.軌跡，軌道diagnosisn.診斷interdisciplinaryadj.跨學(xué)科的reachabilityn.能達(dá)到性deadlockn.死鎖，僵局P2U7AConventionalandIntelligentControl第二部分第七單元課文A傳統(tǒng)控制與智能控制rigorousadj.嚴(yán)密的，精確的synthesisn.綜合peripheryn.外圍terminologyn.術(shù)語(yǔ)學(xué)mainstreamn.主流vistan.展望queuingtheory排隊(duì)論benchmark基準(zhǔn)點(diǎn)neuralnetwork神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)artificialintelligence人工智能P2U7AConventionalandIntelligentControl第二部分第七單元課文A傳統(tǒng)控制與智能控制4.難句翻譯[1]Theterm“conventional(ortraditional)control”isusedheretorefertothetheoriesandmethodsthatweredevelopedinthepastdecadestocontroldynamicalsystems,thebehaviorofwhichisprimarilydescribedbydifferentialanddifferenceequations.“傳統(tǒng)控制”這個(gè)術(shù)語(yǔ)是指在過(guò)去的幾十年里發(fā)展起來(lái)的用于控制以微分和差分方程表述的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的理論和方法。[2]Becauseintelligentcontroladdressesmoregeneralcontrolproblemsthatalsoincludetheproblemsaddressedbyconventionalcontrol,itisratherdifficulttocomeupwithmeaningfulbenchmarkexamples.由于智能控制解決了包含傳統(tǒng)控制解決的問(wèn)題在內(nèi)的更多更廣泛的問(wèn)題，所以提出有代表性的例子相當(dāng)困難。[3]Notethattheprecisedefinitionof“intelligence”hasbeeneludingmankindforthousandsofyears.我們注意到“智能”的精確定義已經(jīng)數(shù)千年不為人類所知了。P2U7AConventionalandIntelligentControl第二部分第七單元課文A傳統(tǒng)控制與智能控制5.參考譯文A傳統(tǒng)控制與智能控制

“傳統(tǒng)控制”這個(gè)術(shù)語(yǔ)是指在過(guò)去的幾十年里發(fā)展起來(lái)的用于控制以微分和差分方程表述的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的理論和方法。我們注意到在解決某些問(wèn)題時(shí)僅僅使用這種數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)表述是不充分的。事實(shí)上，眾所周知，使用微分和差分方程結(jié)構(gòu)是無(wú)法充分描述一些控制問(wèn)題的。例如在研究包括離散事件的制造與通信系統(tǒng)時(shí),自治與排隊(duì)論就被引入到系統(tǒng)的控制中。特別是在控制領(lǐng)域外的大多數(shù)人的頭腦中，“智能控制”這個(gè)術(shù)語(yǔ)意味著控制采用諸如模糊或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法。許多非科研性的文章和介紹使這個(gè)觀念愈加根深蒂固。然而智能控制并非局限于使用那些方法。事實(shí)上，根據(jù)智能控制的一些定義并非使用了神經(jīng)或模糊控制器就可以被認(rèn)為是智能的?，F(xiàn)在存在一些控制問(wèn)題無(wú)法使用傳統(tǒng)的微分和差分方程形式來(lái)公式化和研究。為了能夠用一種系統(tǒng)的方法來(lái)處理這些問(wèn)題，一些眾所周知的智能控制方法就被提出了。P2U7AConventionalandIntelligentControl第二部分第七單元課文A傳統(tǒng)控制與智能控制傳統(tǒng)控制與智能控制有明顯區(qū)別，對(duì)此本文將在下文中描述。我們應(yīng)該記住一點(diǎn)，就是智能控制使用了傳統(tǒng)控制方法來(lái)解決一些“低層的”控制問(wèn)題，所以傳統(tǒng)控制也包含在智能控制領(lǐng)域內(nèi)的。智能控制嘗試著發(fā)展和增強(qiáng)傳統(tǒng)控制方法以解決新的具有挑戰(zhàn)性的控制問(wèn)題?！爸悄芸刂啤敝械目刂埔辉~與“傳統(tǒng)控制”中的控制一詞相比有所不同，并且擁有更廣泛的內(nèi)涵。首先，其關(guān)心的方法更廣泛且可描述，例如使用離散事件系統(tǒng)模型或者微分差分方程模型，再或者二者兼有之。由此引領(lǐng)了混合控制系統(tǒng)理論的發(fā)展，即通過(guò)使用離散序列體系來(lái)研究連續(xù)動(dòng)態(tài)過(guò)程的控制。此外，智能控制還顧及更加廣泛的方法，而能控制的目標(biāo)也更加廣泛。例如，“更換衛(wèi)星上的部件A”對(duì)于空間機(jī)械手控制器來(lái)說(shuō)就是一個(gè)普遍性的任務(wù)；這個(gè)任務(wù)可以分成許多的子任務(wù)，其中的幾個(gè)可能包含如“跟隨特定軌跡”此類問(wèn)題，而這種問(wèn)題恰可用傳統(tǒng)控制方法來(lái)解決。

P2U7AConventionalandIntelligentControl第二部分第七單元課文A傳統(tǒng)控制與智能控制針對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)為了在一段時(shí)間內(nèi)達(dá)到控制目的，控制器必須應(yīng)對(duì)固定反饋魯棒控制器和自適應(yīng)控制器無(wú)法解決的顯著的不確定性。由于要在存在巨大的不確定性的條件下實(shí)現(xiàn)控制目標(biāo)，故障診斷和控制重構(gòu)、自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)成為了智能控制器重要的考慮因素。明顯地，任務(wù)計(jì)劃是智能控制設(shè)計(jì)的一個(gè)重要領(lǐng)域。因此，智能控制是傳統(tǒng)控制的提高。其更有挑戰(zhàn)性和普遍性。不斷提高的控制要求需要使用不同于傳統(tǒng)控制典型應(yīng)用的方法，這一點(diǎn)并不令人驚訝。智能控制領(lǐng)域其實(shí)是跨學(xué)科的，它嘗試將諸如控制、計(jì)算機(jī)科學(xué)和運(yùn)籌學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的理論和方法混合和擴(kuò)展，使之能達(dá)到復(fù)雜系統(tǒng)的控制目標(biāo)。注意，由于運(yùn)籌學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的理論和方法是根據(jù)不同的需要發(fā)展而來(lái)的，通常這些理論和方法無(wú)法直接用來(lái)解決控制問(wèn)題；在非常復(fù)雜的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)控制器能用系統(tǒng)的手段設(shè)計(jì)出來(lái)之前，這些理論和方法必須首先得到增強(qiáng)，并且其與傳統(tǒng)控制方法結(jié)合的新方法也得到發(fā)展。

P2U7AConventionalandIntelligentControl第二部分第七單元課文A傳統(tǒng)控制與智能控制同樣傳統(tǒng)控制的諸如穩(wěn)定性類的定義也必須隨之修改，例如被控過(guò)程被描述為離散時(shí)間系統(tǒng)模型；本文也談到了這個(gè)問(wèn)題。在智能控制中，當(dāng)研究計(jì)劃系統(tǒng)時(shí)，如能到達(dá)性和死鎖等發(fā)展于運(yùn)籌學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的定義將被使用到。基于諸如預(yù)測(cè)運(yùn)算的嚴(yán)格數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)被用于研究此類問(wèn)題。然而，為了解決控制問(wèn)題，這些數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)可能不太方便，他們必須提高，或者必須發(fā)展新的方法來(lái)妥善處理這些問(wèn)題。來(lái)源于計(jì)算機(jī)科學(xué)和運(yùn)籌學(xué)的技術(shù)主要是作為分析非動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的工具發(fā)展起來(lái)的，當(dāng)將其應(yīng)用到控制時(shí)，綜合這些技術(shù)來(lái)設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)反饋控制律才是我們主要關(guān)心的。鑒于此討論，我們應(yīng)該清楚主要為應(yīng)用所驅(qū)動(dòng)的智能控制研究含有非常重要和具有挑戰(zhàn)性的理論成分。但凡重大的理論跨越必先解決一些懸而未決的問(wèn)題，于是控制理論學(xué)家們被邀請(qǐng)來(lái)解決這些問(wèn)題。這些問(wèn)題雖然很平凡，但仍需付出巨大努力才能解決。如前所述，智能控制中的控制一詞要比傳統(tǒng)控制中的控制一詞具有更普遍的意義；其事實(shí)上也更近于日常用語(yǔ)中的控制一詞。由于智能控制解決了包含傳統(tǒng)控制解決的問(wèn)題在內(nèi)的更多更廣泛的問(wèn)題，所以提出有代表性的例子相當(dāng)困難。智能控制能夠解決一些傳統(tǒng)控制無(wú)法闡釋的控制問(wèn)題。P2U7AConventionalandIntelligentControl第二部分第七單元課文A傳統(tǒng)控制與智能控制例如，在軋鋼廠中，傳統(tǒng)控制器可以包括鋼輥的速度（rpm）整定器，而智能控制結(jié)構(gòu)的控制器卻可以包含更多，如故障診斷和報(bào)警系統(tǒng)；還有決定整定器設(shè)定點(diǎn)的問(wèn)題，這個(gè)問(wèn)題可以基于過(guò)程指令序列、經(jīng)濟(jì)決策、維護(hù)時(shí)間表和機(jī)器可用性等多方面。由于這些因素在作為全局目標(biāo)的產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程控制中起著各自的作用，所以其必須被考慮到。智能控制和傳統(tǒng)控制的另一個(gè)區(qū)別在于控制器和被控系統(tǒng)的分離。在傳統(tǒng)控制中的被稱為設(shè)備的被控系統(tǒng)通常是獨(dú)立和區(qū)別于控制器的。在給定設(shè)備且不變的情況下，控制器由設(shè)計(jì)人員來(lái)設(shè)計(jì)；注意最近關(guān)于坐標(biāo)系統(tǒng)設(shè)計(jì)和控制在諸如空間結(jié)構(gòu)和化學(xué)工藝等領(lǐng)域被報(bào)道，同樣某種設(shè)計(jì)的改變導(dǎo)致系統(tǒng)更加易于控制。在智能控制中設(shè)備和控制器可能沒(méi)有明顯的分離；控制律可能被嵌入而成為被控系統(tǒng)的一部分。這開(kāi)辟了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，因?yàn)樗赡苡绊懙接酶到y(tǒng)的方法來(lái)進(jìn)行過(guò)程的設(shè)計(jì)。除傳統(tǒng)控制外，智能控制還包括如自計(jì)劃、自學(xué)習(xí)、搜索算法、混合系統(tǒng)、故障診斷和重構(gòu)、自治、Petri網(wǎng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯等相關(guān)研究領(lǐng)域。P2U7AConventionalandIntelligentControl第二部分第七單元課文A傳統(tǒng)控制與智能控制

另外，為了控制復(fù)雜系統(tǒng)，有效處理復(fù)雜計(jì)算的問(wèn)題也是研究的領(lǐng)域之一；傳統(tǒng)控制中其還在研究者關(guān)心之外，而當(dāng)嘗試控制復(fù)雜系統(tǒng)時(shí)，很明顯它已經(jīng)是一個(gè)中心的問(wèn)題。此時(shí)正適合給智能控制中的智能一詞作概要的說(shuō)明。我們注意到“智能”的精確定義已經(jīng)不為人類所知數(shù)千年了。最近這個(gè)問(wèn)題以引起多個(gè)學(xué)科的注意，如心理學(xué)、哲學(xué)和生物學(xué)，當(dāng)然還有人工智能（AI）；注意AI被定義為使用計(jì)算模型實(shí)現(xiàn)智能的研究。對(duì)于什么構(gòu)成了智能還沒(méi)有一致的意見(jiàn)。關(guān)于廣泛使用的智商測(cè)驗(yàn)的討論表明我還遠(yuǎn)未理解這個(gè)問(wèn)題。在這個(gè)報(bào)告中我們也未嘗試給智能下一個(gè)全面的定義。取而代之，我們介紹和討論了幾種在前面提及的解決復(fù)雜系統(tǒng)控制時(shí)表現(xiàn)出可用性的智能系統(tǒng)的特點(diǎn)。現(xiàn)在羅列了關(guān)于“智能控制”的一些內(nèi)容。智能控制器設(shè)想模仿人類智力，如自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)、在巨大不確定性條件下的自計(jì)劃和處理大量的數(shù)據(jù)等等，以便能有效的控制復(fù)雜過(guò)程；P2U7AConventionalandIntelligentControl第二部分第七單元課文A傳統(tǒng)控制與智能控制并且因?yàn)檫@些智力能力被人為使人類智能重要的特征，所以這也為智能控制使用智能這個(gè)詞做了解釋。當(dāng)然智能控制這個(gè)詞在近些年被一些人濫用和誤用，這是很不幸的。注意這個(gè)術(shù)語(yǔ)既不是第一次也不是最后一次服務(wù)于某人的目的而被使用。象諸如最優(yōu)這個(gè)詞被他人大量使用（或被誤用）一樣，智能控制這個(gè)易被記住的詞也被一些人大量使用（或誤用）乃至更多；當(dāng)然一些最嚴(yán)重的錯(cuò)誤甚至牽涉到“民主”這個(gè)詞！不論好壞，智能控制這個(gè)詞被大量使用。一個(gè)替代性詞匯是“自治控制”。它強(qiáng)調(diào)一點(diǎn)，即在完成甚至設(shè)置控制目標(biāo)時(shí)智能控制器關(guān)注如何可以達(dá)到更高程度的自治，而非強(qiáng)調(diào)達(dá)到這些目標(biāo)的方法。另一方面，“智能控制”只是一個(gè)今天看來(lái)有用的名字而已。同樣地由于六十年代的“現(xiàn)代控制”已經(jīng)變成了主流部分，現(xiàn)在它也變成了“傳統(tǒng)控制”了，而今日所謂“智能控制”在不遠(yuǎn)的將來(lái)也就只能被稱為“控制”了。比使用的術(shù)語(yǔ)更重要的是定義和方法，及是否控制領(lǐng)域和智能控制能夠滿足當(dāng)今科技社會(huì)日益增長(zhǎng)的控制需求。這才是真正的挑戰(zhàn)。P2U7AConventionalandIntelligentControl第二部分第七單元課文A傳統(tǒng)控制與智能控制我愿以樂(lè)觀的語(yǔ)調(diào)來(lái)結(jié)束這篇概述；而且也的確有許多樂(lè)觀的理由。這確實(shí)是控制領(lǐng)域一段極好的時(shí)光。我們正在擴(kuò)展我們的視野，建立遠(yuǎn)大的目標(biāo)，打開(kāi)新局面，迎接新挑戰(zhàn)，我們正瞥見(jiàn)那令人興奮且有前途的未來(lái)。P2U7BArtificialNeturalNetwork第二部分第七單元課文B人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.課文內(nèi)容簡(jiǎn)介：主要介紹《智能控制技術(shù)》中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、功能、在控制領(lǐng)域的具體應(yīng)用等內(nèi)容。2.溫習(xí)《智能控制技術(shù)》中有關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容。3.生詞與短語(yǔ)P2U7BArtificialNeturalNetwork第二部分第七單元課文B人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)sophisticatedadj.非常復(fù)雜、精密或尖端的neuronn.神經(jīng)元dendriten.樹(shù)突soman.體細(xì)胞axonn.軸突synapsen.神經(jīng)鍵topologyn.拓?fù)鋌i-directionaladj.雙向的hierarchicaladj.分級(jí)的resonancen.共振，共鳴recurrentadj.再發(fā)生的，循環(huán)的vagueadj.含糊的,不清楚的debuggingn.調(diào)試datafiltering數(shù)字濾波P2U7BArtificialNeturalNetwork第二部分第七單元課文B人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.難句翻譯[1]Thenumberofhiddenneuronsmustbedeterminedsothatthenetworkperformsitsbest,oneofthemethodsusedoftenistrialanderror.必須確定隱含神經(jīng)元的數(shù)量以使網(wǎng)絡(luò)性能最優(yōu)，一種常用的方法是試湊法。[2]Neuralnetworksareperformingsuccessfullywhereothermethodsdonot,recognizingandmatchingcomplicated,vague,orincompletepatterns.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在識(shí)別匹配復(fù)雜、含糊和不完整圖案的問(wèn)題上得到了成功的應(yīng)用，而其他方法對(duì)此問(wèn)題無(wú)能為力。5.參考譯文P2U7BArtificialNeturalNetwork第二部分第七單元課文B人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近似模仿人類大腦的一種系統(tǒng)。這個(gè)領(lǐng)域有很多術(shù)語(yǔ)，例如連接機(jī)制、并行分布處理、神經(jīng)計(jì)算、自然智能系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這是一種通過(guò)使用專門(mén)的硬件或者高度復(fù)雜的軟件來(lái)仿真的嘗試，多層次的單一處理單元稱為神經(jīng)元。每個(gè)神經(jīng)元都以不同權(quán)值的連通性與其鄰居們相連，這里的權(quán)值代表著這種連接的強(qiáng)度。通過(guò)調(diào)節(jié)這些連接的強(qiáng)度使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)輸出合適的結(jié)果，從而完成了自學(xué)習(xí)。神經(jīng)元神經(jīng)元是仿人腦結(jié)構(gòu)建模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最基本的單元。一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與大腦并不相近而且也沒(méi)有大腦與之對(duì)應(yīng)的部分。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與大腦有很大的相似，因此從神經(jīng)科學(xué)中借用了大量的術(shù)語(yǔ)。P2U7BArtificialNeturalNetwork第二部分第七單元課文B人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人腦最基本的單元是一種細(xì)胞，是它們使我們可以記憶、思考和運(yùn)用以往的經(jīng)驗(yàn)來(lái)指導(dǎo)我們的每一個(gè)行為。這些細(xì)胞被稱為神經(jīng)元，每個(gè)神經(jīng)元都與大約200，000個(gè)其他神經(jīng)元相連。大腦的能力就來(lái)自于這些基本單元及其之間多樣的連接。所有的自然神經(jīng)元都有樹(shù)突、體細(xì)胞、軸突和神經(jīng)鍵4個(gè)基本部分?；旧希粋€(gè)生物神經(jīng)元從其它來(lái)源獲得輸入，將之以一定方式化合，執(zhí)行針對(duì)結(jié)果的通常是非線性的操作，然后輸出最后的結(jié)果。下圖表示了一個(gè)簡(jiǎn)單的生物神經(jīng)元及其四部分之間的關(guān)系。P2U7BArtificialNeturalNetwork第二部分第七單元課文B人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所有的自然神經(jīng)元都有樹(shù)突、體細(xì)胞、軸突和神經(jīng)鍵4個(gè)基本部分?；旧希粋€(gè)生物神經(jīng)元從其它來(lái)源獲得輸入，將之以一定方式化合，執(zhí)行針對(duì)結(jié)果的通常是非線性的操作，然后輸出最后的結(jié)果。如圖表示了一個(gè)簡(jiǎn)單的生物神經(jīng)元及其四部分之間的關(guān)系。

圖2-7B-1生物神經(jīng)元樹(shù)突：接收輸入體細(xì)胞：處理輸入軸突：將處理過(guò)的輸入轉(zhuǎn)化為輸出神經(jīng)鍵：神經(jīng)元間的電化學(xué)連接典型神經(jīng)細(xì)胞的4部分P2U7BArtificialNeturalNetwork第二部分第七單元課文B人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)元，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元，模擬了自然神經(jīng)元的四個(gè)基本功能。人工神經(jīng)元要比生物神經(jīng)元簡(jiǎn)單的多；下圖為人工神經(jīng)元的基本結(jié)構(gòu)。圖2-7B-2人工神經(jīng)元的基本結(jié)構(gòu)求和傳函輸出路徑處理機(jī)w0w1w2wnx0x1x2xnI=∑wixi

總和Y=f(I)傳函xn輸入wn權(quán)值P2U拘7B痰A(chǔ)r追tif逃ici敬al較Net草ura屈lN脆etw戶ork第二抄部分蘆第七櫻單元攔課文B人工神輪經(jīng)網(wǎng)絡(luò)注意，揭多種輸范入用數(shù)絞學(xué)符號(hào)x(n)來(lái)表懸示。巷每一前個(gè)輸橋入都淚乘以計(jì)連接吐權(quán)值暑，這塌些權(quán)喇值用w(龜n)來(lái)表?yè)硎?。些在最乖?jiǎn)情危況中序，對(duì)棋這些饑乘積蒼只進(jìn)級(jí)行簡(jiǎn)掀單的泄相加擊求和鴨，然艇后饋挑入傳鈔函生艙成結(jié)遞果，理既而燒輸出減。盡管軍所有劉的人絲式工神禁經(jīng)網(wǎng)悔絡(luò)都阿由這移個(gè)基辟本的盡模塊騎構(gòu)成抄，但邪是這塞些模木塊間吳連接然原理邁卻多首種多顧樣且瞇有所烘不同骨。層在生物葬學(xué)上，包神經(jīng)網(wǎng)蜓絡(luò)是由渠微小的騙單元在張三維空躲間建立腫起來(lái)的繪。這些醒神經(jīng)元拌好像能北夠幾乎浮無(wú)限制抱的相互身連接。某這在任螞何人造眼網(wǎng)絡(luò)中芹都是不蘆現(xiàn)實(shí)的止。人工蒜神經(jīng)網(wǎng)休絡(luò)是簡(jiǎn)虜單的人壩工神經(jīng)漸元的簡(jiǎn)馳單聚類艷。這種罵聚類表學(xué)現(xiàn)在彼鴨此連接慎的層的暴建立上伴。這些胳層的連殿接也很湊多樣。躍大體上翻說(shuō)，所創(chuàng)有的人留工神經(jīng)曾網(wǎng)絡(luò)都跡有相似極的拓?fù)溥m結(jié)構(gòu)。故一些神團(tuán)經(jīng)元作爛為接口彎與外界熱相連從比而接收霧輸入，悶另一些王神經(jīng)元饑將網(wǎng)絡(luò)伯的輸出礙提供給綱外界。牢所有剩瞇下的神揪經(jīng)元?jiǎng)t憑隱而不短見(jiàn)。P2沫U7擴(kuò)B柱A輝rt瀉if磚ic線ia摩l萍Ne慨tu米ra酬l客Ne罰tw餅or批k第二部垮分第七護(hù)單元課啊文B人工神奸經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖2-7源B-3神經(jīng)雁網(wǎng)絡(luò)萍的3層結(jié)室構(gòu)如上伙圖所瀉示，殿神經(jīng)管元聚繼合成術(shù)層。醒輸入秤層由棵從外懷部接磚收輸欄入的孕神經(jīng)智元組虎成。田輸出女層由偷聯(lián)系既系統(tǒng)箏輸出電與用附戶或跳外部校環(huán)境驕的神策經(jīng)元斬組成注。通犁常這巡壽兩層艦之間觸存在隔許多抗個(gè)隱耀含層六；上題圖為籍只有碰一個(gè)艇隱含是層的斑簡(jiǎn)單戰(zhàn)結(jié)構(gòu)駱。輸入層隱含層（可以存在多個(gè)隱含層）輸出層P2U著7B術(shù)Ar勒tif蹦ici瞎al封Net慣ura蓄lN盡etw呢ork第二值部分鞭第七矮單元姐課文B人工站神經(jīng)隨網(wǎng)絡(luò)當(dāng)輸入啦層接收肢到輸入訓(xùn)時(shí)，其填神經(jīng)元污產(chǎn)生輸朗出，這嘉些輸出吃又成為度系統(tǒng)其糕它層的策輸入。垃直到滿剖足某條糞件或者部調(diào)用輸脅出層將哪輸出發(fā)昨射到外盡部環(huán)境糾前，這析一過(guò)程孩一直持張續(xù)。網(wǎng)絡(luò)性晴能最優(yōu)包化決定要了隱含夢(mèng)神經(jīng)元紗的數(shù)量拉，而性巖能得到投最優(yōu)需別要反復(fù)循實(shí)驗(yàn)和屢多次錯(cuò)掃誤的嘗匹試。如經(jīng)果你過(guò)柿多的增廉加隱含搞層神經(jīng)散元的數(shù)晴目，你地會(huì)適得村其反，股以至此決網(wǎng)絡(luò)難浙于普及篩推廣。會(huì)訓(xùn)練集糖數(shù)據(jù)將侍被記憶楊，而使撲在處理苗新數(shù)據(jù)觀方面網(wǎng)悉絡(luò)無(wú)用碗。神經(jīng)網(wǎng)慢絡(luò)的用膽途神經(jīng)網(wǎng)鞠絡(luò)在識(shí)叢別匹配董復(fù)雜、膏含糊和窄不完整萬(wàn)圖案的箏問(wèn)題上鄙的到了華成功的鐵應(yīng)用，綠而其它蔑方法對(duì)鉛此問(wèn)題液無(wú)能為妄力。神可經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢已經(jīng)在盆廣泛而膛多樣的民問(wèn)題上銳得到了聾應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)役絡(luò)最普中通的用懼途就是紐奉突出最班可能發(fā)坐生事件炸。在許鋸多領(lǐng)域補(bǔ)內(nèi)，預(yù)屈測(cè)有助瓶于設(shè)置暮優(yōu)先權(quán)封。例如督，醫(yī)院韻的急救申室可以法有一個(gè)米熱病位園，以此濫可知誰(shuí)敵病情危師機(jī)最需攀要幫助挎從而使梅手術(shù)更資加成功懶?；揪由希鶇R有的組鍬織都是醒建立在倒優(yōu)先權(quán)脊基礎(chǔ)上精的，據(jù)就此政府且才能配友置其資蓄源。P2旨U7捧B脂A潮rt世if應(yīng)ic融ia格l莫Ne嫁tu偉ra閣l統(tǒng)Ne填tw淺or翻k第二挑部分首第七心單元忘課文B人工臥神經(jīng)桌網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)俱網(wǎng)絡(luò)鋼已被巨用為欣股票肥市場(chǎng)虹預(yù)測(cè)筍專家艙系統(tǒng)央的知暖識(shí)獲借取的昆一種嗚機(jī)制仇，并統(tǒng)取得茂了驚塑人的崖準(zhǔn)確侮結(jié)果井。神鏈經(jīng)網(wǎng)御絡(luò)還罩被信紅用卡做機(jī)構(gòu)弓用于剃破產(chǎn)逗預(yù)測(cè)董。盡管人央們可以叉把神經(jīng)墾網(wǎng)絡(luò)應(yīng)播用到翻譜譯、預(yù)忍測(cè)、診叔斷、計(jì)第劃、監(jiān)歇測(cè)、調(diào)丸試、維案修、分奮析指導(dǎo)性和控制扒等各個(gè)梳領(lǐng)域中哥，但是槽神經(jīng)網(wǎng)窯絡(luò)最成蚊功的應(yīng)小用還是俊在分類唐和模式敢識(shí)別中創(chuàng)。如此臭一個(gè)系吉統(tǒng)可通報(bào)過(guò)調(diào)研掙將目標(biāo)果（如疾博病、圖毯案、圖爛片、化鼠學(xué)化合解物、詞防、消費(fèi)船者財(cái)政手情況等嘴）歸為預(yù)許多可斧能類別掃之一，歡返之，炮我們就織可以啟件動(dòng)所推冬薦的行誓動(dòng)（如描治療計(jì)智劃或財(cái)灶政計(jì)劃刃）。Ne片st憤or公司匯使用扁神經(jīng)領(lǐng)網(wǎng)絡(luò)遵將貸合款風(fēng)串險(xiǎn)分巾為好羽與壞弊兩類平從而撫對(duì)抵冠押貸毫款決緩策的濾金融隔風(fēng)險(xiǎn)托進(jìn)行頃評(píng)估傻。神間經(jīng)網(wǎng)鋤絡(luò)還冤被應(yīng)徑用于罰將文哨本轉(zhuǎn)汽換成賀語(yǔ)音遍，NET烈tal酸k就是為規(guī)此目的哲開(kāi)發(fā)的址系統(tǒng)之塌一。圖鉆像處理是和模式叫識(shí)別是木神經(jīng)網(wǎng)日絡(luò)應(yīng)用諸的重要藥領(lǐng)域，嗓或許也雹是神經(jīng)緣瑞網(wǎng)絡(luò)研釋究最活德躍的領(lǐng)缸域。神經(jīng)網(wǎng)袍絡(luò)的另柿一個(gè)研言究應(yīng)用攤是符號(hào)制識(shí)別和物手寫(xiě)識(shí)楊別。這冠一領(lǐng)域縫用于銀跨行信用狐卡處理何和其它給金融服錫務(wù)，在衰此讀取沿和正確算識(shí)別手陳寫(xiě)文檔列至關(guān)重廊要。神翁經(jīng)網(wǎng)絡(luò)棗的模式鍋?zhàn)R別能蛋力被用撇于在處垃理支票趟時(shí)讀取鍬手寫(xiě)，梨通常其纖等同于福由人來(lái)服輸入到缸系統(tǒng)中擊。P2免U7購(gòu)B春A掛