智能控制的学习心得与体会及展望.doc

智能控制的学习心得与体会及展望.doc《神经网络控制的现状与展望》的读后感
从开始上学学****知识以来,所学到的知识用我自己的理解与感觉就是:所学的知识越来越复杂,其模型越來越接近实际,感觉最深的是在数学课与物理课上, 其模型不在只是考虑理想状态下,或者只在线性关系卜*,其中耍考虑到很多的问题,不再只是一个简单的式子就可以表达、求解。
而这学期所学的智能控制感觉是相对于之前学的经典控制理论与现代控制理论,其研究对象是更为实际与现实的问题,但是与之前不同之处在于,现在的智能控制不只是研究对象更加实际、现实,而II是提出了新的方法途径,相比较与经典的控制理论,智能控制的研究对象宥其G己的特点:
不确定性的模型
智能控制的研究对象通常存在严重的不确定性。这甩所说的模型不确定性包含两M意思:一是模型未知或知之甚少;二是模型的结构和参数可能在很大范围内变化。
高度的非线性
对于具宥高度非线性的控制对象,采用智能控制的方法往往可以较好地解决非线性系统的控制问题。
复杂的任务要求
读完论文《神经网络控制的现状与展望》,我深刻了解到对丁智能控制系统, 任务的耍求往往比较复杂。随着科学技术的飞速发展,现代工业控制系统变的越来越复杂。现代工业控制系统的结构和参数具有高维型性、时变性与非线性;系统及其外部环境具宥许多未知和不确定的模糊因素,导致了控制R标的多样性, 加深了各种A标之间的,盾。而传统控制系统的分析与设计是建立在精确数学模型的基础上,并遵循一些理想的假设条件将实际对象简化后得到的数学模型,对于复杂系统往往得不到理想的控制效采。另外传统控制的各部分之间相互依赖, 若其中一部分发生故障,则整个系统可能瘫痪。然而有经验的操作工人和专家却能适时准确地对复杂的系统进行控制,这就给予我们启示:模拟人的善于表达知识、逻辑(即模糊逻辑推理)与大脑神经结构(即神经网络),这就是控制理论发展的第三阶段一智能控制,它主要用来解决复杂不确定性系统的控制问题。
神经网络是指由人量与生物神经系统的神经细胞相类似的人工神经元互连而组成的网络;或由大量象生物神经元的处理单元并联互连而成。这种神经网络具宥某些智能和仿人控制功能。
学****算法是神经网络的主要特征,也是当前研究的主要课题。学****的概念來 Q生物模型,它是机体在复杂多变的环境中进行宥效的0我调节。神经网络具备
类似人类的学****功能。一个神经网络若想改变其输出值,但又不能改变它的转换函数,只能改变其输入,而改变输入的唯一方法只能修改加在输入端的加权系数。
神经网络的学****过程是修改加权系数的过程,最终使其输出达到期望值,学****结束。常用的学****算法宥:llebb学****算法,widrowlloff学****算法,反向传播学****算法一 BP学****算法,Hopfield反馈神经网络学****算法等。
神经网络是利用大量的神经元按一定的拓扑结构和学****调整方法。它能表示出丰富的特性:并行计算、分布存储、可变结构、高度容错、非线性运算、CJ我组织、学****或Q学****等。这些特性是人们长期追求和期望的系统特性。它在智能控制的参数、结构或环境的自适应、自组织、自学****等控制方血具有独特的能力。神经网络可以和模糊逻辑一样适用于任意复杂对象的控制,但它与模糊逻辑不同的是擅长单输入多输出系统和多输入多输出系统的多变量控制。在模糊逻辑表示的SIM0系统和MIM0系统中,其模糊推理、解模糊过程以及学****控制等功能常