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文檔簡介
1、第第6 6章章 模糊控制從人的經(jīng)驗(yàn)出發(fā),解模糊控制從人的經(jīng)驗(yàn)出發(fā),解決了智能控制中人類語言的描述和決了智能控制中人類語言的描述和推理問題,尤其是一些不確定性語推理問題,尤其是一些不確定性語言的描述和推理問題,從而在機(jī)器言的描述和推理問題,從而在機(jī)器模擬人腦的感知、推理等智能行為模擬人腦的感知、推理等智能行為方面邁出了重大的一步。方面邁出了重大的一步。 模糊控制在處理數(shù)值數(shù)據(jù)、自學(xué)習(xí)模糊控制在處理數(shù)值數(shù)據(jù)、自學(xué)習(xí)能力等方面還遠(yuǎn)沒有達(dá)到人腦的境界。能力等方面還遠(yuǎn)沒有達(dá)到人腦的境界。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從另一個(gè)角度出發(fā),即從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從另一個(gè)角度出發(fā),即從人惱的生理學(xué)和心理學(xué)著手,通過人工人惱的生理學(xué)和心
2、理學(xué)著手,通過人工模擬人腦的工作機(jī)理來實(shí)現(xiàn)機(jī)器的部分模擬人腦的工作機(jī)理來實(shí)現(xiàn)機(jī)器的部分智能行為。智能行為。 6.1 神經(jīng)元具有如下功能:神經(jīng)元具有如下功能: (1)興奮與抑制:如果傳入神經(jīng)元的沖興奮與抑制:如果傳入神經(jīng)元的沖動(dòng)經(jīng)整和后使細(xì)胞膜電位升高,超過動(dòng)經(jīng)整和后使細(xì)胞膜電位升高,超過動(dòng)作電位的閾值時(shí)即為興奮狀態(tài),產(chǎn)動(dòng)作電位的閾值時(shí)即為興奮狀態(tài),產(chǎn)生神經(jīng)沖動(dòng),由軸突經(jīng)神經(jīng)末梢傳出。生神經(jīng)沖動(dòng),由軸突經(jīng)神經(jīng)末梢傳出。如果傳入神經(jīng)元的沖動(dòng)經(jīng)整和后使細(xì)如果傳入神經(jīng)元的沖動(dòng)經(jīng)整和后使細(xì)胞膜電位降低,低于動(dòng)作電位的閾值胞膜電位降低,低于動(dòng)作電位的閾值時(shí)即為抑制狀態(tài),不產(chǎn)生神經(jīng)沖動(dòng)。時(shí)即為抑制狀態(tài),不產(chǎn)
3、生神經(jīng)沖動(dòng)。 (2)學(xué)習(xí)與遺忘:由于神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的可塑學(xué)習(xí)與遺忘:由于神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的可塑性,突觸的傳遞作用可增強(qiáng)和減弱,因性,突觸的傳遞作用可增強(qiáng)和減弱,因此神經(jīng)元具有學(xué)習(xí)與遺忘的功能。此神經(jīng)元具有學(xué)習(xí)與遺忘的功能。 決定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型性能三大要素為:決定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型性能三大要素為: (1)神經(jīng)元(信息處理單元)的特性;神經(jīng)元(信息處理單元)的特性; (2)神經(jīng)元之間相互連接的形式神經(jīng)元之間相互連接的形式拓?fù)浣Y(jié)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu);構(gòu); (3)為適應(yīng)環(huán)境而改善性能的學(xué)習(xí)規(guī)則。為適應(yīng)環(huán)境而改善性能的學(xué)習(xí)規(guī)則。 (3) (3) 自組織網(wǎng)絡(luò)自組織網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖所示。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖所示。KohonenKohonen網(wǎng)
4、絡(luò)是最典型的網(wǎng)絡(luò)是最典型的自組織網(wǎng)絡(luò)。自組織網(wǎng)絡(luò)。KohonenKohonen認(rèn)為,當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在接受外認(rèn)為,當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在接受外界輸入時(shí),網(wǎng)絡(luò)將會分成不同的區(qū)域,不同區(qū)域具界輸入時(shí),網(wǎng)絡(luò)將會分成不同的區(qū)域,不同區(qū)域具有不同的響應(yīng)特征,即不同的神經(jīng)元以最佳方式響有不同的響應(yīng)特征,即不同的神經(jīng)元以最佳方式響應(yīng)不同性質(zhì)的信號激勵(lì),從而形成一種拓?fù)湟饬x上應(yīng)不同性質(zhì)的信號激勵(lì),從而形成一種拓?fù)湟饬x上的特征圖,該圖實(shí)際上是一種非線性映射。這種映的特征圖,該圖實(shí)際上是一種非線性映射。這種映射是通過無監(jiān)督的自適應(yīng)過程完成的,所以也稱為射是通過無監(jiān)督的自適應(yīng)過程完成的,所以也稱為自組織特征圖。自組織特征圖。 Ko
5、honenKohonen網(wǎng)絡(luò)通過無導(dǎo)師的學(xué)習(xí)方式進(jìn)行權(quán)值網(wǎng)絡(luò)通過無導(dǎo)師的學(xué)習(xí)方式進(jìn)行權(quán)值的學(xué)習(xí),穩(wěn)定后的網(wǎng)絡(luò)輸出就對輸入模式生成自的學(xué)習(xí),穩(wěn)定后的網(wǎng)絡(luò)輸出就對輸入模式生成自然的特征映射,從而達(dá)到自動(dòng)聚類的目的。然的特征映射,從而達(dá)到自動(dòng)聚類的目的。輸出節(jié)點(diǎn)輸入0 x1x2x圖圖 自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)jiijijIIkwkw)() 1(其中,其中,為連接從神經(jīng)元為連接從神經(jīng)元到神經(jīng)元到神經(jīng)元的的當(dāng)前權(quán)值,當(dāng)前權(quán)值,和和為神經(jīng)元的激活水平。為神經(jīng)元的激活水平。Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則是一種無教師的學(xué)習(xí)方學(xué)習(xí)規(guī)則是一種無教師的學(xué)習(xí)方法,它只根據(jù)神經(jīng)元連接間的激活水平改法,它只根據(jù)神經(jīng)元連接間的激活水
6、平改變權(quán)值,因此,這種方法又稱為相關(guān)學(xué)習(xí)變權(quán)值,因此,這種方法又稱為相關(guān)學(xué)習(xí)或并聯(lián)學(xué)習(xí)?;虿⒙?lián)學(xué)習(xí)。)(kwijijiIjIPppPpppEydE112)(21pdpy)(ppWXfy WTnwwwW, 1, 0pXTpnpppxxxX,10Pp, 2 , 1iWEWPpipiWEWE1221pppydEppWxippppipppppipppipXfydXyyEWEWE)( )(PpippppiXfydW1)( )(6.5 6.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有以下幾個(gè)特征:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有以下幾個(gè)特征:(1 1)能逼近任意非線性函數(shù);)能逼近任意非線性函數(shù);(2 2)信息的并行分布式處理
7、與存儲;)信息的并行分布式處理與存儲;(3) (3) 可以多輸入、多輸出;可以多輸入、多輸出;(4 4)便于用超大規(guī)模集成電路()便于用超大規(guī)模集成電路(VISIVISI)或光)或光學(xué)集成電路系統(tǒng)實(shí)現(xiàn),或用現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)技學(xué)集成電路系統(tǒng)實(shí)現(xiàn),或用現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn);術(shù)實(shí)現(xiàn);(5 5)能進(jìn)行學(xué)習(xí),以適應(yīng)環(huán)境的變化。)能進(jìn)行學(xué)習(xí),以適應(yīng)環(huán)境的變化。6.6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的研究領(lǐng)域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的研究領(lǐng)域 1 1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辨識基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辨識 將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為被辨識系統(tǒng)的模型,可在已知將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為被辨識系統(tǒng)的模型,可在已知常規(guī)模型結(jié)構(gòu)的情況下,估計(jì)模型的參數(shù)。常規(guī)模型結(jié)構(gòu)的情況下,估計(jì)模型
8、的參數(shù)。 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的線性、非線性特性,可建立線利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的線性、非線性特性,可建立線性、非線性系統(tǒng)的靜態(tài)、動(dòng)態(tài)、逆動(dòng)態(tài)及預(yù)測性、非線性系統(tǒng)的靜態(tài)、動(dòng)態(tài)、逆動(dòng)態(tài)及預(yù)測模型,實(shí)現(xiàn)非線性系統(tǒng)的建模和辨識。模型,實(shí)現(xiàn)非線性系統(tǒng)的建模和辨識。(2) (2) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)的控制器,對不神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)的控制器,對不確定、不確知系統(tǒng)及擾動(dòng)進(jìn)行有效的控制,使控確定、不確知系統(tǒng)及擾動(dòng)進(jìn)行有效的控制,使控制系統(tǒng)達(dá)到所要求的動(dòng)態(tài)、靜態(tài)特性。制系統(tǒng)達(dá)到所要求的動(dòng)態(tài)、靜態(tài)特性。 (3) (3) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他算法相結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他算法相結(jié)合 將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)、模糊邏輯、遺傳算法將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)、模糊邏輯、遺傳算法等相結(jié)合,可設(shè)計(jì)新型智能控制系統(tǒng)。等相結(jié)合,可設(shè)計(jì)新型智能控制系統(tǒng)。(4) (4) 優(yōu)化計(jì)算優(yōu)化計(jì)算 在常規(guī)的控制系統(tǒng)中,常遇到求解約束優(yōu)化問在常規(guī)的控制系統(tǒng)中,常遇到求解約束優(yōu)化問題,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為這類問題的解決提供了有效的途題,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為這類問題的解決提供了有效的
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