TAILIEUCHUNG - Báo cáo nghiên cứu khoa học: " MÔ PHỎNG BỘ ĐIỀU KHIỂN NEURON VỚI LUẬT HỌC HỆ SỐ HỌC THÍCH NGHI VÀ PHƯƠNG PHÁP XUNG LƯỢNG"

Trong những năm gần đây, mạng thần kinh nhân tạo đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực kỹ thuật như xử lí tín hiệu, nhận dạng hình ảnh, giao thông, y học, điều khiển Nhiều sơ đồ điều khiển dùng mạng thần kinh với thuật toán lan truyền ngược được ứng dụng để giải các bài toán điều khiển các hệ phi tuyến phức tạp và bất ổn định. | TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH CN TẬP 11 SÓ 03 - 2008 MÔ PHỎNG BỘ ĐIỀU KHIỂN NEURON VỚI LUẬT HỌC HỆ SÓ HỌC THÍCH NGHI VÀ PHƯƠNG PHÁP XuNg lượng Từ Diệp Công Thành Trường Đại học Bách Khoa ĐHQG-HCM Bài nhận ngày01 tháng 11 năm 2007 hoàn chỉnh sửa chữa ngày 03 tháng 03 năm 2008 TÓM TẢT Trong những năm gần đây mạng thần kinh nhân tạo đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực kỹ thuật như xử lí tín hiệu nhận dạng hình ảnh giao thông y học điều khiên. Nhiều sơ đồ điều khiển dùng mạng thần kinh với thuật toán lan truyền ngược được ứng dụng để giải các bài toán điều khiển các hệ phi tuyến phức tạp và bất ổn định. Thuật toán suy giảm độ dốc là một trong những thuật toán đơn giản và thường dùng nhất để huấn luyện mạng thần kinh. Để đảm bảo thuật toán luôn hội tụ và huấn luyện mạng nhanh có hai phương pháp nhằm nâng cao chất lượng mạng là dùng hệ số học thích nghi và phương pháp xung lượng. Trong bài viết này chúng ta sẽ tiến hành lập trình mô phỏng kiểm chứng và so sánh các phương pháp trên bằng chương trình MATLAB. 1. GIỚI THIỆU Sự phát triển không ngừng của khoa học công nghệ làm xuất hiện các đối tượng điều khiển có độ phức tạp ngày càng tăng. Yêu cầu thực tiễn đặt ra là phải điều khiển các hệ thống động ngày càng phức tạp trong điều kiện các yếu tố bất định ngày càng gia tăng với yêu cầu chất lựợng điều khiển ngày càng cao. Các yêu cầu trên không thể được đáp ứng một cách trọn vẹn đồng thời nếu chỉ dùng các lí thuyết điều khiển thông thường sẵn có. Đây chính là động lực cho sự ra đời của hàng loạt các lí thuyết điều khiển hiện đại. hứa hẹn một hướng giải quyết triệt để các bài toán điều khiển phi tuyến phức tạp. Trong những năm gần đây mạng thần kinh nhân tạo đã được áp dụng thành công vào những lĩnh vực kỹ thuật như giao thông 1 robot 2 thị giác máy tính 3 tay máy 4 . Nhiều sơ đồ điều khiển dùng mạng thần kinh với thuật toán lan truyền ngược được ứng dụng để giải các bài toán điều khiển các hệ phi tuyến phức tạp và bất ổn định 5 6 . Tính thích nghi cho phép mạng thần kinh

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.