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

46132. Вивчення властивостей альгінату натрію з метою використання його у технології десертної продукції молодіжного кафе "Граціо" 2.03 MB
  Створення такого підприємства харчування як кафе це крок вперед на шляху до гідного дозвілля молоді а отже і добробуту майбутньої нації 1. ОБГРУНТУВАННЯ ПРОЕКТУ КАФЕ 1. Маркетингове обґрунтування проекту кафе що проектується 1. Характеристика маркетингового середовища кафе що проектується Науково розроблена концепція аналізу та обліку вимог покупців вимог конкретного сегменту ринку розробка відповідно до виявлених вимог нового товару система організації його продажу включаючи заходи стимулювання та реклами а також система...
46133. Учебно-методический комплекс «Дискретная математика» 1.5 MB
  Множество элементами которого являются множества обычно называется классом или семейством. Обычно в конкретных рассуждениях элементы всех множеств берутся из некоторого одного достаточно широкого множества U своего для каждого случая которое называется универсальным множеством или универсумом. Множество X называется конечным если оно эквивалентно Jn при некоторомn. Число n называется количеством или числом элементов множества X.
46134. Практичне використання контролінгу в плануванні виробничої програми підприємства 636.46 KB
  Використання контролінгу в планування виробничої програми підприємства Організаційноекономічна характеристика підприємства Визначення пріоритетних напрямів розвитку підприємства
46135. Понятие, предмет и метод налогового права 26.5 KB
  Таким образом предметом налогового права является группа однородных отношений складывающихся между государством налогоплательщиками и иными лицами по поводу установления введения и взимания налогов. Однако применение в налоговом праве преимущественно императивного способа не исключает использования рекомендаций согласований и права выбора в поведении подчиненного субъектаналогоплательщика метод координации. С учетом вышеизложенного представляется возможным дать определение понятию налогового права.
46136. Учет и отчетность в банках. Учебное пособие 271.09 KB
  Содержит основные положения по организации бухгалтерского учета в банках типовые бухгалтерские проводки по операциям осуществляемым банками такие как: кассовые расчетные депозитные кредитные операции. Бухгалтерский учет предоставления денежных средств клиентузаемщику в балансе банкакредитора 8. Бухгалтерский учет операций по возврату погашению денежных средств в балансе банкакредитора 8.
46137. Связь самооценки школьника с его статусным положением в системе межличностных отношений 1.79 MB
  Понятие самооценки. Развитие самооценки в онтогенезе. Роль самооценки в развитии межличностных отношений. Общая характеристика методик определения самооценки личности.
46138. Определение, структура и виды перевода 63 KB
  В процессе перевода происходит не просто замена одного языка другим в нем сталкиваются различные культуры разные личности разные склады мышления разные литературы разные эпохи разные уровни развития разные традиции и установки. Точный перевод уже по определению невозможен потому что разные языки отличаются как по грамматическому строю так и по простому количеству слов не говоря уже о различии культур что тоже может иметь влияние на способ и результат перевода. Предпосылки появления теории перевода Основы научной теории перевода...
46139. Математика народов Средней Азии, Ближнего и Среднего Востока 279.86 KB
  Теория отношений и действительные числа. Арабские купцы часто записывали числа словами. Дроби записывали на индийский манер: знаменатель над числителем а целую часть числа писали над числителем. Александрийские астрономы применяли смешанную десятичную шестидесятиричную систему: целые числа в том числе числители дробей они писали по десятичной системе.
46140. Нравственное воспитание в условиях формирования учебной деятельности 478.97 KB
  Психологопедагогические основы нравственного воспитания младших школьников в учебной деятельности.1 Состояние исследования нравственного воспитания младших школьников.2 Возможности нравственного воспитания в учебной деятельности. Действительно проблема нравственного воспитания детей постоянно находится в центре внимания общества.