神经网络课程设计 神经网络用于机器手臂的控制 张建文 1 0 3 0 3 1 9 1 0 0 张卜南1 0 3 0 3 1 9 0 7 8 神经网络用于机器手臂的控制 机械手是一种高度非线性、强耦合、时变的系统,对它的控制基本为两种:基于精确数学模型的传统控制和与模型无关的智能控制。由于机械手系统的复杂性,其精确的数学模型难以建立,使应用传统的控制手段对其进行的控制效果欠佳。常用的智能控制手段如模糊控制、人工神经网络等又有各自的局限性。一般说来,模糊逻辑方法虽然长于表达近似与定性的知识,却通常无学习能力;神经网络具有学习能力,但内部知识的表达方式又是不清楚的,这样神经网络在每次学习时只能从任意初始条件开始,不能利用必要的初始经验或知识,收敛速度慢,易陷入局部极限;而由于缺乏学习能力,模糊逻辑方法只能主观或试凑地选择隶属函数和模糊规则,不能根据积累的经验自动地改善系统的性能。上世纪 70年代,J.S.Albus根据神经生理学小脑皮层的结构特点,提出了一种小脑模型关联控制(cerebellar model articulation controller),即 CMCA神经网络,是一种类似于Perceptron的相联记忆方法,与模糊逻辑不但是相互补充的,而且也是相互结合的。首先它用连接主义来表达模糊逻辑控制器,引入了学习机制,也带来了两者结合的诸多优点,如存储容量的减小,泛化能力的增加,以及连接主义结构的容错性等。其次,在 CMAC的分布表达中,一个值由散布于许多计算单元的活性模式表示,每个计算单元又涉及许多不同值的表达,因此每个计算单元都有一个感受野(receptive field),即它表达的所有值的集合,这相当于每个计算单元都对应一个模糊集合,或者说感受野相当于隶属函数,这正是它们能够有机结合的一个基础。 1．CMAC的优越性 神经网络可分为全局逼近神经网络和局部逼近神经网络,如果网络的一个和多个连接权系数或自适应可调参数,在输入空间的每一点对任何一个输出都有影响,则称该神经网络为全局逼近网络。如 BP网络,每一次样本学习都需要重新调整网络的所有权值,收敛速度慢,易陷入局部最小,很难满足控制系统的实时性要求;若对输入空间的某个局部区域,只有少数几个连接权影响网络的输出,则称该网络为局部逼近网络,从而使局部逼近网络具有学习速度快的优点。CMAC、RBF以及某些模糊神经网络是局部逼近网络。CMAC比其他神经网络的优越性体现在: (1) CMAC神经网络把信息存储在局部的结构上,在保证函数逼近的前提下,神经网络课程设计 神经网络用于机器手臂的...
