21691

Расширение последовательной схемы нейронного управления

Лекция

Информатика, кибернетика и программирование

Простая процедура обучения для эмулятора выглядит так: {рис. 109} Целью обучения является минимизация ошибки предсказания . 109} Для ускорения сходимости процесса обучения можно использовать другую модель эмулятора: {рис.

Русский

2013-08-03

106 KB

4 чел.

етоды искусственного интеллекта

Лекция № 7

МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

ЛЕКЦИЯ № 8

На прошлой лекции мы привели алгоритм обучения нейросети. Единственная его сложность состоит в вычислении производной  на втором шаге. С этой сложностью мы как раз и столкнулись на практическом занятии.

Альтернативный подход, позволяющий избавиться от аппроксимации, состоит в том, чтобы выполнить имитационное моделирование объекта управления, используя другую нейронную сеть, реализующую отображение вход/выход для объекта управления. В этом случае данная нейронная сеть используется в качестве идентификатора системы, или эмулятора. Таким образом, используя эмулятор, можно вычислить , как если бы этот эмулятор представлял собой действительный объект управления.

Итак, ,

где  — отображение вход/выход для эмулятора.

Простая процедура обучения для эмулятора выглядит так:

{рис. 4.3.5, с. 109}

Целью обучения является минимизация ошибки предсказания .

Рассмотрим эту схему подробно:

{рис. 4.3.6, с. 109}

Для ускорения сходимости процесса обучения можно использовать другую модель эмулятора:

{рис. 4.3.7, с. 110}

Здесь в качестве условной модели используется простая математическая модель или физически точная модель, даже если сама система является достаточно сложной и нелинейной. Если между действительным выходным сигналом и входным сигналом модели имеется несоответствие, то нейронная сеть выполняет самонастройку с целью минимизации ошибки.

Таким образом, эмулятор рассматривается здесь как сумма условной модели и нейросети, но настраиваться и изменяться может только нейросеть.

Этот метод моделирования является подходящим для практических задач управления, так как условная модель может не обеспечивать достаточной точности предсказания действительного выходного сигнала.

Общие схемы

Г-н Омату, основываясь на собственном опыте, очень рекомендует использовать статистическую модель, модель авторегрессии, модель авторегрессии скользящего среднего, линейных векторных уравнений и т.п., так как они позволяют выявить долгосрочные тенденции. В свою очередь нейронная сеть позволяет реализовать нелинейные соотношения. Таким образом, общая конфигурация такая:

{рис. 4.3.8, с. 111}

NN1 — это нейросетевой эмулятор, а NN2 — это нейроконтроллер, реализующий инверсно-динамическое отображение.

NN1 реализован по схеме 4.3.6 или 4.3.7, а NN2 — по схеме 4.3.4.

Другая схема реализации инверсной динамики:

{рис. 4.3.9, с. 112}

Здесь нейронная сеть NN1 используется для обучения инверсному отображению, а математическая модель NN2 копируется с модели NN1 после того, как заканчивается её обучение, обучение NN1.

Нейроконтроллеры на основе многослойных нейросетей широко применяются для решения нестандартных задач обучения и адаптивного управления. Однако их практическое применение серьёзно ограничено из-за необходимого для них длительного срока обучения. Мы рассмотрим задачу эффективного оперативного обучения многослойных нейроконтроллеров с целью сокращения времени обучения.

Расширение последовательной схемы нейронного управления

Практическое применение нейроконтроллеров ограничено из-за необходимого для них длительного срока обучения.

Искусственные нейросети представляют собой математические модели, разработанные для практического использования принципов, на основе которых, как предполагается, действуют биологические системы. Можно ожидать, что использование таких принципов позволит в некоторой степени имитировать возможности биологических систем по обработке информации.

Нейросети могут обучаться решению задач управления в оперативном или автономном режиме в зависимости от того, выполняет нейросеть полезную работу в процессе обучения или нет. Хотя автономное обучение обычно осуществляется достаточно быстро, обобщение результатов автономного обучения на конкретные условия управления представляет значительные сложности. В связи с этим практически для всех реальных задач управления необходимо оперативное обучение. В идеальном случае обучение должно быть только оперативным, а сеть должна быстро обучаться, начиная с некоторого начального набора весов.

Постановка задачи

Рассмотрим дискретный процесс с одним входом и одним выходом:

,

где

— выход;

— вход;

— дискретное целочисленное время;

и  — неотрицательные целые числа, оценки чисел  и ;

— некоторая функция.

Задача состоит в обучении управлению объектом, который описывается вот этим уравнением. Управление должно осуществляться таким образом, чтобы выходной сигнал соответствовал некоторому опорному сигналу ; при этом во времени должна минимизироваться некоторая норма ошибки . Единственные априорные количественные данные об объекте управления — величины  и , представляющие собой соответственно оценки величин  и  — предполагаются известными. Иными словами, предполагается известной приближённая оценка порядка дифференциального уравнения, описывающего объект управления.


Нейронный эмулятор

При заданных оценках величин  и  многослойная нейронная сеть с  входами и одним выходом может использоваться для эмуляции зависимости . Обозначив отображение, выполняемое эмулятором объекта управления как , а его выход — как , получим выражение:

,

где  — -мерный вектор.

Для случая, когда

,

целью обучения эмулятора является минимизация нормы ошибки эмуляции .

PAGE  3

Томский политехнический университет,

Дмитрий Афонин, апрель 2006 г.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

39304. Финансы организаций (предприятий) 118 KB
  Практическая часть должна содержать аналитическую информацию анализ показателей деятельности предприятия в соответствии с темой работы. Рекомендательная часть должна содержать рекомендации по улучшению финансового состояния предприятия в части использования предмета исследования курсовой работы. НАПРАВЛЕНИЯ ОБЪЕКТОВ КУРСОВЫХ РАБОТ Предприятия различных организационноправовых форм. Предприятия отраслей: сельское хозяйство; пищевая и перерабатывающая промышленность; общественное питание; торговля; предприятия других отраслей не...
39305. Организация взаимодействия трехмерного редактора и визуализатора на основе трассировки лучей 3.93 MB
  Данная дипломная работа заключается в организации взаимодействия трехмерного редактора и визуализатора на основе трассировки лучей путем добавления в визуализатор возможности импорта информации о трехмерной сцене из XML-файлов и написания программы-модуля для трехмерного редактора, позволяющей экспортировать такого рода файлы.
39306. Расчет годовой производственной программы 105.3 KB
  Главная передача автомобиля предназначена для постоянного увеличения подводимого от двигателя крутящего момента и передачи его под прямым углом к ведущим колесам. Постоянное увеличение крутящего момента характеризуется передаточным числом главной передачи. На автомобилях КамАЗ в зависимости от назначения передаточное число главной передачи равно 543; 594; 653; 722. На модификациях автомобилей предназначенных для использования в качестве седельных тягачи передаточные числа главной передачи увеличены.
39307. Организация бухгалтерского учета на ООО «Мое солнце» 219 KB
  Учетная политика Объектом прохождения практики послужило предприятие – ООО Мое солнце. ООО МОЕ СОЛНЦЕ создано в соответствии с Гражданским кодексом Российской Федерации Федеральным законом Об обществах с ограниченной ответственностью другими действующими законодательными актами Российской Федерации. ООО МОЕ СОЛНЦЕ является юридическим лицом имеет круглую печать и штампы со своим наименованием свой торговый знак расчетный и иные счета в банках другие реквизиты необходимые для хозяйственной и иной деятельности. ООО МОЕ СОЛНЦЕ...
39308. Анализ маркетинговой деятельности предприятия ООО «Грат-Вест» 496.5 KB
  Игрушки для детей – это миниатюрное отражение взрослого мира. Бессмысленно недовольно коситься на крохотные микроволновые печи и мобильные телефоны – дети играют в нашу с вами взрослую жизнь, таким образом ее осваивая. Наш мир сегодня необыкновенно разнообразен. Стоит ли удивляться, что мир игрушек для детей предлагает воистину огромный выбор. Данная работа представляет аналитический отчет о прохождении производственной практики на предприятии ООО «Грат-Вест», которое занимается продажей детских товаров.
39309. МЕХАНІЗМИ РЕАЛІЗАЦІЇ ПРАВ ДИТИНИ В УКРАЇНІ 365 KB
  Дитину жодним чином не можна прирівнювати до дорослої людини, у тому числі й у правових аспектах. Дитина має бути забезпечена особливими правами, особливим захистом, які мають часовий вимір і спеціальне призначення. Дитина, як і кожна людська істота, від народження має права людини.
39310. Маркетинговая деятельность «Вест-Алко» 244 KB
  Маркетинговая деятельность ВестАлко. Функции выполняемые службой маркетинга ООО ВестАлко. Анализ маркетинговой деятельности ООО ВестАлко. Переход к рыночным отношениям в России явился важной предпосылкой развития маркетинга. Данная работа представляет аналитический отчет о прохождении производственной практики на предприятии ВестАлко которое является виноводочным заводом.
39311. Характеристика предприятия ООО «Политон» 54.5 KB
  Характеристика предприятия ООО Политон. Целью преддипломной практики являются следующие задачи: Закрепить теоретические знания полученные по дисциплине Бухгалтерский учет анализ аудит; Приобрести необходимые навыки самостоятельной работы по анализу и учету отчетности и основных показателей предприятия; Получить практические навыки в качестве бухгалтера и аналитика; Развить творческую инициативу с целью решения задач по дальнейшему улучшению планирования и повышения эффективности учета деятельности предприятия;...
39312. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности ОАО «Междуречье» 96.22 KB
  Экономический анализ – систематизированная совокупность экономических процедур, цель которого является получение заключений, выводов и рекомендаций экономического характера для отдельного субъекта.