機器人設計4000字

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智能掌握理論討論報告

一、緒論

隨著計算機、材料、能源等現(xiàn)代科學技術的快速進展和生產(chǎn)系統(tǒng)規(guī)模不斷擴大,形成了簡單的掌握系統(tǒng),導致了掌握對象、掌握器、掌握任務等更加簡單。與此同時,對自動化程度的要求也更加廣泛,面對來自柔性控制系統(tǒng)(fms)、智能機器人系(irs)、數(shù)控系統(tǒng)(cns)、計算機集成制造系統(tǒng)(cims等簡單系統(tǒng)的挑戰(zhàn),經(jīng)典的與現(xiàn)代的掌握理)論和技術已不適應簡單系統(tǒng)的掌握。

智能掌握是在掌握論、信息論、人工智能、仿生學、神經(jīng)生理學及計算機科學進展的基礎上漸漸形成的一類高級信息與掌握技術。智能掌握突破了傳統(tǒng)掌握理論中必需基于數(shù)學模型的框架,它基本上按實際效果進行掌握,不依靠或不完全依靠于掌握對象的數(shù)學模型,又繼承了人類思維的非線性特性。某些智能掌握方法還具有在線辨識、決策或總體自尋優(yōu)的力量和分層信息處理、決策的功能

二、國內(nèi)外討論現(xiàn)狀：

2.1國際

1965年，k.s.fu（傅京孫）首先提出把人工智能的直覺推理規(guī)章方法用于學校掌握系統(tǒng)。1966年mendel進一步在空間飛行器學習系統(tǒng)討論中提出了人工智能掌握概念。1967年，leondes等人首先正式使用“智能掌握”一詞。此后智能掌握開頭漸漸進展。1987年在費城進行的第一次國際智能掌握會議，標志著智能掌握開頭成為一個嶄新的學科。

近年來，智能掌握理論與智能化系統(tǒng)進展非?？焖?。其中代表性的理論有專家系統(tǒng)，模糊規(guī)律掌握、神經(jīng)網(wǎng)絡掌握、基因掌握即遺傳算法、混沌掌握、小波理論、分層遞階掌握、擬人化智能掌握、博弈論等。聞名的掌握理論權威專家austrom在其“智能掌握的方向”一文中指出：模糊規(guī)律掌握，神經(jīng)網(wǎng)絡與專家系統(tǒng)是典型的智能掌握方法。

2.2國內(nèi)

智能技術在國內(nèi)也受到廣泛重視,中國自動化學會等于1993年8月在北京召開了第一屆全球華人智能掌握與智能自動化大會,1995年8月在天津召開了智能自動化專業(yè)委員會成立大會及首屆中國智能自動化學術會議,1997年6月在西安召開了第二屆全球華人智能掌握與智能自動化大會。

近年來,智能掌握技術在國內(nèi)外已有了較大的進展,己進入工程化,有用化的階段.但作為一門新興的理論技術,它還處在一個進展時期.然而,隨著人工智能技術,計算機技術的快速進展,智能掌握必將迎來它的進展新時期。

三、智能掌握系統(tǒng)的分支

1.神經(jīng)網(wǎng)絡

神經(jīng)元的數(shù)學模型是1943年由mccmlach和ltts兩位科學家首先提出的:神經(jīng)網(wǎng)絡理論的進展經(jīng)受了不平凡的歷程，其真正的進展期應當是在韻年月以后_尤其在1986年發(fā)表了感知器網(wǎng)絡的學習算法，“后，神經(jīng)網(wǎng)絡的應用前景更加開闊:同時，它也為神經(jīng)網(wǎng)絡掌握制造了必要的條件:神經(jīng)網(wǎng)絡掌握是模擬人腦的結構和工作機理對系統(tǒng)實現(xiàn)掌握_神經(jīng)網(wǎng)絡的主要特點是具有學習力量、并行計算力量和非線性映射力量:充分利用神經(jīng)網(wǎng)絡的這些力量來解決眾多非線性、強禍合和不確定性系統(tǒng)的掌握同題是神經(jīng)掌握論討論的主要課題。神經(jīng)網(wǎng)絡模型的種類繁多，但在神經(jīng)掌握論中得到廣泛應用的神經(jīng)網(wǎng)絡模型并不富有。目前主要有:多層前向傳波網(wǎng)絡{mlp)，小腦模型{gmac)、回歸神經(jīng)網(wǎng)絡、徑向基網(wǎng)絡(1tbf)等下面就神經(jīng)掌握論的三大問題進行爭論。

2.模糊掌握

模糊規(guī)律拉制淪于1965年由扎德教授首先提出。它的主要思想是吸取氣類思維具有模糊性的特點，通過模糊規(guī)律推理來實現(xiàn)對眾多不確定性系統(tǒng)的有效掌握。假如說.傳統(tǒng)的掌握是

從被控對象的數(shù)學結構上去考慮進行掌握的。那么，模糊掌握是從人類智能活動的角度和基礎上去考慮實施掌握的.其設計的核心是模糊掌握規(guī)章和隸屬度函數(shù)的確定。經(jīng)典的模糊規(guī)律掌握器的隸屬度函數(shù)、掌握規(guī)章都是依據(jù)閱歷預先總結出來的。掌握過程中沒有對規(guī)章進行修正功能，不具備學習和適應力量。但仍舊在很多場合.如爐窯掌握、化工過程掌握、水處理、家電等得到廣泛的應用。同時。多種改進的或夏合的模糊掌握器也不斷涌現(xiàn).如模糊日。調(diào)整器、模糊專家擰制器、模糊自適應掌握器.模糊神經(jīng)網(wǎng)絡掌握器等。此外，模糊系統(tǒng)建模、模糊掌握器的穩(wěn)定性分析、模糊掌握器的魯棒性設計等一些熱點和難點問題也都取得了進展。模糊拄制已經(jīng)進人一個新階段。

3.專家掌握

專家掌握(expertcontrol)是智能掌握的一個重要分支，又稱專家智能掌握。所謂專家掌握，是將專家系統(tǒng)的理論和技術同掌握理論、方法與技術相結合，在未知環(huán)境下，仿效專家的閱歷，實現(xiàn)對系統(tǒng)的掌握。專家掌握試圖在傳統(tǒng)掌握的基礎上“加人”一個富有閱歷的掌握工程師，實現(xiàn)掌握的功能，它由學問庫和推理機構構成主體框架，通過對掌握領域學問(先驗閱歷、動態(tài)信息、目標等)的獵取與組織，按某種策略準時地選用恰當?shù)囊?guī)章進行推理輸出，實現(xiàn)對實際對象的掌握。

四.神經(jīng)網(wǎng)絡的應用

bp神經(jīng)網(wǎng)絡

1986年，rumelhart等提出了誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡，簡稱bp網(wǎng)絡（backpropagation），該網(wǎng)絡是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡。

誤差反向傳播的bp算法簡稱bp算法，其基本思想是梯度下降法。它采納梯度搜尋技術，以期使網(wǎng)絡的實際輸出值與期望輸出值的誤差均方值為最小。

1.bp網(wǎng)絡特點

（1）是一種多層網(wǎng)絡，包括輸入層、隱含層和輸出層；

（2）層與層之間采納全互連方式，同一層神經(jīng)元之間不連接；

（3）權值通過δ學習算法進行調(diào)整；

（4）神經(jīng)元激發(fā)函數(shù)為s函數(shù)；

（5）學習算法由正向傳播和反向傳播組成；

（6）層與層的連接是單向的，信息的傳播是雙向的。

2.bp網(wǎng)絡結構

含一個隱含層的bp網(wǎng)絡結構如圖所示，圖中為輸入層神經(jīng)元，為隱層神經(jīng)元，為輸出層神經(jīng)元。

3.bp網(wǎng)絡的靠近

bp網(wǎng)絡靠近的結構如圖所示，圖中k為網(wǎng)絡的迭代步驟，u(k)和y(k)為靠近器的輸入。bp為網(wǎng)絡靠近器，y(k)為被控對象實際輸出，yn(k)為bp的輸出。將系統(tǒng)輸出y(k)及輸入u(k)的值作為靠近器bp的輸入，將系統(tǒng)輸出與網(wǎng)絡輸出的誤差作為靠近器的調(diào)整信號。

五、智能掌握存在的問題

智能掌握以其優(yōu)越的掌握性能漸漸步入了工程界并得到廣泛的應用。然而在智能掌握的實現(xiàn)方面，還存在許多問題有待解決。詳細表現(xiàn)在：(1)擴寬實際應用范圍,提高實時掌握力量問題。(2)解決學問獵取和優(yōu)化的瓶頸問題，特殊是動態(tài)系統(tǒng)的學問獵取和分類。(3)對智能掌握學習討論的問題。(4)各種智能掌握方法結合以及同傳統(tǒng)掌握方法結合討論問題。(5)數(shù)值和符號之間的計算問題。目前，在數(shù)值和符號之間的計算尚未有一個成型的規(guī)章。(6)智能掌握的魯棒性問題缺乏嚴格的數(shù)學推導。(7)如何討論解耦問題，簡化掌握算法。(8)討論新型智能掌握硬件和軟件問題。目前，智能掌握的討論往往缺少較好的軟件環(huán)境，

硬件方面存在的問題更大。

六、智能掌握的進展前景

智能掌握的討論雖然取得了一些成果，但實質(zhì)性進展甚微，理論方面尤為突出,應用則主要是解決技術問題，對象詳細而單一。子波變換、遺傳算法與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的結合,以及混沌理論等，將成為智能掌握的進展方向。智能掌握進展的核心仍舊是以神經(jīng)網(wǎng)絡的強大自學習功能與具有較強學問表達力量的模糊規(guī)律推理構成的模糊規(guī)律神經(jīng)網(wǎng)絡。

要做到智能自動化，把機器人的智商提高到智人水平，還需要數(shù)十年。微電子學、生命科學、自動化技術突飛猛進，為21世紀實現(xiàn)智能掌握和智能自動化制造了很好的條件。對這門新學科今后的進展方向和道路已經(jīng)取得了一些共識：

(1)討論和仿照人類智能是智能掌握的最高目標；(2)智能掌握必需靠多學科聯(lián)合才能取得新的突破；(3)智能的提高,不能全靠子系統(tǒng)的積累,要做到“整體大于組分之和”,只靠非線性效應是不夠的。

為了達到目標，不僅需要技術的進步，更需要科學思想和理論的突破。許多科學家堅持認為，這需要發(fā)覺新的原理，或者改造已知的物理學基本定理，才能徹底懂得和仿造人類的智能，才能設計出具有高級智能的自動掌握系統(tǒng)?？茖W界要為保障人類和地球的生存和可持續(xù)進展做出必需的貢獻，而掌握論科學家和工程師應當擔當主要的使命。

參考文獻

1.孫