Hướng dẫn sử dụng Matlab

Mạng nơ ron nhân tạo là dùng kỹ thuật tái tạo lại một vài chức năng tương tự bộ não con người. Việc nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron mở ra một hướng mới trong việc giải quyết các bài toán kỹ thuật và kinh tế, ... Trong bài toán kỹ thuật, mạng nơ ron có thể nhận dạng, điều khiển, nhận mẫu, giải quyết các bài toán tối ưu, ... và tỏ ra rất có hiệu quả.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Hướng dẫn sử dụng Matlab 24 Chương 2: Mạng nơ ron và ứng dụng trong điều khiển 2.1 Cấu trúc và luật học của mạng nơ ron 2.1.1 Mô hình một nơ ron nhân tạo Mạng nơ ron nhân tạo là dùng kỹ thuật tái tạo lại một vài chức năng tương tự bộ não con người. Việc nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron mở ra một hướng mới trong việc giải quyết các bài toán kỹ thuật và kinh tế, ... Trong bài toán kỹ thuật, mạng nơ ron có thể nhận dạng, điều khiển, nhận mẫu, giải quyết các bài toán tối ưu, ... và tỏ ra rất có hiệu quả. Mô hình nơ ron p1 Wi1 nhân tạo cơ bản thứ i qi ... ... trong mạng xây dựng yi ai dựa trên cấu trúc của nơ pR học ron sinh do WiR θi -1 McCulloch và Pitts đề Hỡnh 2.1 Mụ hình nơ ron thứ i. xuất và được Rosenblatt cải tiến, gọi là perceptron [36], nó có thể có nhiều đầu vào (R đầu vào) và chỉ có một đầu ra (hình 2.1). Quan hệ giữa đầu ra và các đầu vào của nơ ron thứ i: yi = ai(qi) = ai(fi(p)), (2.1) p - véc tơ biến đầu vào, trong đó: fi - hàm tổng hợp, ai - hàm chuyển đổi, yi - biến đầu ra của nơ ron thứ i, R ∑ w ij .p j − θi - tổng trọng số, qi = fi(p) = j=1 wij - trọng số liên kết giữa đầu vào thứ j với nơ ron thứ i, 25 θ i - ngưỡng của nơ ron thứ i (hằng số), Có nhiều dạng hàm tổng hợp fi(.) được dùng như: . Hàm tổng hợp tuyến tính: (hàm này rất hay được dùng) R ∑ w ij .p j − θi , fi(p) = (2.2) j=1 . Hàm bậc hai (Quadratic function): R ∑ w ij .p 2j − θi , fi(p) = (2.3) j=1 . Ngoài ra còn có các hàm hình bán cầu, hàm đa thức, v. v ... Với mục đích đơn giản, thực tế thường chọn hàm tổng hợp tuyến tính. Hàm chuyển đổi a(.) cũng có rất nhiều dạng được dùng, ví dụ một vài dạng hàm cơ bản như sau: . Hàm chuyển đổi tuyến tính (Liner function): a(q) = q, (2.4) . Hàm dấu (hàm ngưỡng: threshold function):   n u ≥ 0  1    Õ       q a(q) = sgn(q) =  (2.5) − 1    Õ            n u < 0   q . Hàm sigmoid một cực (Unipolar sigmoid function): 1 a(q) = (2.6) 1 + e −λ.q . Hàm sigmoid hai cực (Bipolar sigmoid function): 2 −1 a(q) = (2.7) 1 + e −λ.q v. v ... 26 2.1.2 Mô hình mạng nơ ron nhân tạo Mô hình mạng nơ ron được hình thành từ việc liên kết các nơ ron với nhau theo một nguyên tắc nào đó. Có rấtnhiều oại mạng và việc phân loại mạng cũng có nhiều cách: - Theo số lớp: có mạng nơ ron một lớp, mạng nơ ron nhiều lớp. - Theo cấu trúc liên kết giữa đầu vào và đầu ra: có mạng nơ ron truyền thẳng, mạng nơ ron hồi quy. - Theo tính chất làm việc: có mạng tĩnh (static network) và mạng động (dynamic network). v. v ... Phần tử gây trễ (TDL: Tapped Delay Line) là phần tử có tín hiệu ra của nó bị trễ một khoảng thời gian so với tín hiệu vào, có hai tham số trễ là thời gian trễ (bước) và bậc trễ. Phần tử này ...