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《建設(shè)者》雜志投稿探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的發(fā)展與應(yīng)用

所屬欄目:電子技術(shù)論文 發(fā)布日期:2014-10-22 16:07 熱度:

  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是模仿人類感覺器官和腦細(xì)胞工作原理的控制方法,它是由一些簡單的閾值邏輯單元根據(jù)平行結(jié)構(gòu)的重量可調(diào)節(jié)的連接在一起,可以接受大量的信息,處理結(jié)果和并行輸出信息。系統(tǒng)的硬件仿照神經(jīng)細(xì)胞網(wǎng)絡(luò),而軟件模擬神經(jīng)細(xì)胞的工作,即每個神經(jīng)元接收信號,根據(jù)相應(yīng)的規(guī)律輸出信號。它的優(yōu)點是能快速處理復(fù)雜的控制任務(wù)。

  摘 要 中國在80年代末開始對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究,主要開展了一些基礎(chǔ)性的應(yīng)用工作領(lǐng)域。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可塑性,自適應(yīng)性和自組織性使得其具有很強的自學(xué)習(xí)能力與并行處理能力,保證了其能夠快速處理問題。為了滿足實時分布式存儲的需求,它具有更好的魯棒性和容錯性。因此,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被廣泛應(yīng)用于模式識別,系統(tǒng)識別,圖像處理,自動控制等領(lǐng)域。

  關(guān)鍵詞 《建設(shè)者》,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),控制系統(tǒng),控制科學(xué),模型,機器人

  1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的發(fā)展現(xiàn)狀

  美國的科學(xué)家從大腦中的信息處理的角度來研究一些基本的生理特性方法,利用數(shù)學(xué)模型來研究大腦細(xì)胞的運動與結(jié)構(gòu)和生物神經(jīng)元,提出了第一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(MP模型),開辟了神經(jīng)科學(xué)研究的時代。心理學(xué)家赫布通過大腦在學(xué)習(xí)后形成的條件反射來對神經(jīng)細(xì)胞進(jìn)行研究,提出了Hebb規(guī)則的神經(jīng)元連接強度的變化規(guī)律。人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的研究是從第二十世紀(jì)50年代和60年代初開始進(jìn)行的。計算機科學(xué)家提出了感知器模型,模擬動物和人類的認(rèn)知能力和學(xué)習(xí)能力,提出了三層感知器隱藏層處理單元的新概念。科學(xué)家們還提出了自適應(yīng)線性神經(jīng)元模型,這是一個學(xué)習(xí)研究規(guī)律的有效方法。這些新的科研創(chuàng)舉使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從理論研究進(jìn)入實施階段,從而在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究領(lǐng)域中引發(fā)了第一個高潮。

  人工智能起初是一個基于感知器作為函數(shù)的數(shù)學(xué)研究學(xué)科,深入分析后開發(fā)出了具有局限性的簡單網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),并有科學(xué)家指出:感知器只有單一的求解線性問題,解決簡單的非線性問題,就必須采用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱單元。在當(dāng)時的條件下,用有效的學(xué)習(xí)算法來找到一個多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是非常困難的,從而使許多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究人員都失去了信心,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論進(jìn)入了停滯階段。之后,科學(xué)家們提出了新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究取得了突破性的進(jìn)展。科學(xué)家們提出了能量函數(shù)的概念以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性判據(jù)。他們在非線性動力學(xué)的幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的優(yōu)化問題的解決方案是成功的,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。這使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究的重新點燃了復(fù)興之火。不久之后,就有其他科學(xué)家提出了用BP算法來代替多層前饋反向傳播算法來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從實踐上證明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強的操作能力,其應(yīng)用已經(jīng)滲透到各個領(lǐng)域,并取得了令人鼓舞的進(jìn)展,如在智能控制,模式識別,自適應(yīng)濾波和信號處理,非線性優(yōu)化,傳感和機器人,生物醫(yī)學(xué)工程等領(lǐng)域都取得了令人矚目的偉大成就。這些成果深化了人們對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的了解。

  2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的應(yīng)用背景

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  具有自學(xué)習(xí)能力的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性映射能力,聯(lián)想記憶能力,并行信息處理能力和容錯性能都很優(yōu)異,在科學(xué)和技術(shù)領(lǐng)域都引起了廣泛的關(guān)注。相比于復(fù)雜系統(tǒng)的控制模型,特別是在系統(tǒng)不確定性的情況下,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制體現(xiàn)出了無與倫比的優(yōu)勢。

  上世紀(jì)60年代,科學(xué)家們首先正式介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)。第二十世紀(jì)60年代初,在美國“阿波羅登月計劃中,科學(xué)家們還提出了根據(jù)在脊椎動物神經(jīng)系統(tǒng)的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)中研究出的一種漸進(jìn)模型的工作原理,使月球車在復(fù)雜的環(huán)境中能夠具備一定的自控能力。在美國空軍技術(shù)研究領(lǐng)域,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也被成功地用于解決兩個單獨電子發(fā)射器的相關(guān)問題。對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的研究主要集中在自適應(yīng)控制與智能機器人,以及后來的專家系統(tǒng)和模糊神經(jīng)系統(tǒng),在這些學(xué)術(shù)領(lǐng)域中都取得了大量的成果。

  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理非線性和不確定性系統(tǒng)有著巨大的發(fā)展空間。可以說,在各種實際問題中,凡是可以采用傳統(tǒng)的控制理論來解決的問題,幾乎都可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來解決問題,而傳統(tǒng)的控制技術(shù)無法解決的也可以用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的許多成功案例讓人們看到了智能控制時代的到來。當(dāng)然,由于目前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件的發(fā)展,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的大規(guī)模應(yīng)用時代尚未到來,具有簡單功能的神經(jīng)元芯片的成功研制卻使人對其發(fā)展前景信心倍增。

  參考文獻(xiàn)

  [1] 韋巍,蔣靜坪.基于多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器人軌跡學(xué)習(xí)控制研究[J].浙江大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版),1997(04).

  [2] 張健欣,郭寧.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)自適應(yīng)控制綜述[J].內(nèi)蒙古電大學(xué)刊,2007(12).

文章標(biāo)題:《建設(shè)者》雜志投稿探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的發(fā)展與應(yīng)用

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