Chương I: Cơ sở lý thuyết mạng nơ ron Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Chương II: Tổng quan về hệ thống nâng từ Chương III: Thiết kế, chế tạo hệ thống nâng từ Chương IV: Ứng dụng mạng nơ ron nhận dạng và điều khiển hệ thống nâng từ CHƢƠNG I CƠ SỞ LÝ THUYẾT MẠNG NƠRON 1. Nơ-ron sinh học 1. Chức năng, tổ chức và hoạt động của bộ não con ngƣời Bộ não người có chức năng hết sức quan trọng trong đời sống của con người. Nó gần như kiểm soát hầu hết mọi hành vi của con người từ các hoạt Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com động cơ bắp đơn giản đến những hoạt động phức tạp như học tập, nhớ, suy luận, tư duy, sáng tạo,.
Bộ não người được hình thành từ sự liên kết của khoảng 10 11 phần tử (tế bào), trong đó có khoảng 1010 phần tử là nơron, số còn lại khoảng 9*1010 phần tử là các tế bào thần kinh đệm và chúng có nhiệm vụ phục vụ cũng như hỗ trợ cho các nơron. Thông thường một bộ não trung bình cân nặng khoảng 1,5 kg và có thể tích là 235 cm3, cho đến nay người ta vẫn chưa thực sự biết rõ cấu tạo chi tiết của bộ não. Tuy vậy về đại thể thì cấu tạo não bộ được phân chia ra thành nhiều vùng khác nhau. Mỗi vùng có thể kiểm soát một hay nhiều hoạt động của con người.
Bộ não có cấu trúc nhiều lớp. Lớp bên ngoài thường thấy như là các nếp nhăn, là lớp có cấu tạo phức tạp nhất. Đây là nơi kiểm soát và phát sinh các hành động phức tạp như nghe, nhìn, tư duy,. Hoạt động của bộ não nói riêng và của hệ thần kinh nói chung đã được con người quan tâm nghiên cứu từ lâu nhưng cho đến nay người ta vẫn chưa hiểu rõ thực sự về hoạt động của bộ não và hệ thần kinh.
Đặc biệt là trong các hoạt động liên quan đến trí óc như suy nghĩ, nhớ, sáng tạo,. Tuy thế cho đến nay, người ta cũng có những hiểu biết căn bản về hoạt động cấp thấp của não. Mỗi nơron liên kết với khoảng 104 nơron khác, cho nên khi hoạt động thì bộ não hoạt động một cách tổng lực và đạt hiệu quả cao. Nói một cách khác là các phần tử của não hoạt động một cách song song và tương tác hết sức tinh vi phức tạp, hiệu quả hoạt động thường rất cao, nhất là trong các vấn đề phức tạp, về tốc độ xử lý của bộ não người rất nhanh mặc dù tốc độ xử lý của mỗi nơron (có thể xem như phần tử xử lý hay phần tử tính) là rất chậm so với xử lý của các cổng logic silicon trong các chíp vi xử lý (10-3 giây so với 10-10 giây).
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Hoạt động của cả hệ thống thần kinh bao gồm não bộ và các giác quan như sau: Trước hết con người bị kích thích bởi giác quan từ bên ngoài hoặc trong cơ thể. Sự kích thích đó được biến thành các xung điện bởi chính các giác quan tiếp nhận kích thích. Những tín hiệu này được chuyển về trung ương thần kinh là não bộ để xử lý. Trong thực tế não bộ liên tục nhận thông tin xử lý, đánh giá và so sánh với thông tin lưu trữ để đưa ra các quyết định thích đáng.
Những mệnh lệnh cần thiết được phát sinh và gửi đến những bộ phận thi hành thích hợp như các cơ tay, chân,. Những bộ phận thi hành biến những xung điện thành dữ liệu xuất của hệ thống. Tóm lại: bộ não người có chức năng hết sức quan trọng đối với đời sống của con người. Cấu tạo của nó rất phức tạp, tinh vi bởi được tạo thành từ mạng nơron có hàng chục tỉ tế bào với mức độ liên kết giữa các nơron là rất cao.
Hơn nữa, nó còn được chia thành các vùng và các lớp khác nhau. Bộ não hoạt động dựa trên cơ chế hoạt động song song của các nghìn tạo nên nó. Mạng nơron sinh học * Cấu tạo Nơron là phần tử cơ bản tạo nên bộ não con người. Sơ đồ cấu tạo của một nơron sinh học được chỉ ra như trong hình 3.
Một nơron điển hình có 3 phần chính: Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Mô hình 2 nơron sinh học - Thân nơron (so ma): Nhân của nơron được đặt ở đây. - Các nhánh (dendrite): Đây chính là các mạng dạng cây của các dây thần kinh để nối các soma với nhau. - Sợi trục (Axon): Đây là một nối kết, hình trụ dài và mang các tín hiệu từ đó ra ngoài.
Phần cuối của axon được chia thành nhiều nhánh nhỏ (cả của dendrite và axon) kết thúc trong một cơ quan nhỏ hình củ hành được gọi là synapte mà tại đây các nơron đưa các tín hiệu của nó vào các nơron khác. Những điểm tiếp nhận với các synapte trên các nơron khác có thể ở các dendrite hay chính soma. * Hoạt động Các tín hiệu đưa ra bởi một synapte và được nhận bởi các dendrite là các kích thích điện tử. Việc truyền tín hiệu như trên liên quan đến một quá trình hóa học phức tạp mà trong đó các chất truyền đặc trưng được giải phóng từ phía gửi của nơi tiếp nối.
Điều này làm tăng hay giảm điện thế bên trong thân của nơron nhận. Nơron nhận tín hiệu sẽ kích hoạt (fire) nếu điện thế vượt khỏi một ngưỡng nào đó và một xung (hoặc điện thế hoạt động) với độ mạnh (cường độ) và thời gian tồn tại cố định được gửi ra ngoài thông qua axon tới phần nhánh của nó rồi tới các chỗ nối synapte với các nơron khác. Sau khi kích hoạt, nơron sẽ chờ trong một khoảng thời gian được gọi là chu kỳ, trước khi nó có thể được kích hoạt lại. Synapses là Hưng phấn (excitatory) nếu chúng cho phép các kích thích truyền qua gây ra tình.trạng kích hoạt (fire) đối với nơron nhận.
Ngược lại, chúng là ức chế (inhibitory) nếu các kích thích truyền qua làm ngăn trở trạng thái kích hoạt (fire) của nơron nhận. Mạng nơ ron nhân tạo 1. Mạng nơ ron nhân tạo Mạng nơ ron nhân tạo là việc dùng kỹ thuật tái tạo lại một vài chức năng tương tự như bộ não con người. Mạng nơ ron nhân tạo đã có một lịch sử lâu Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.
Culloch và Pitts đã đưa ra khả năng liên kết và một số liên kết cơ bản của một nơron thứ i trong mô hình của mạng nơ ron nhân tạo. - Mỗi nơron có một số đầu vào, những kết nối (Synaptic) và một đầu ra (axon) - Một nơron có thể hoạt động (+35 mV) hoặc không hoạt động (-0,75 mV) - Mỗi nơ-ron chỉ có một đầu ra duy nhất được nối với các đầu vào khác nhau của nơ-ron khác. Nơ-ron có kích hoạt được hay không thì chỉ phụ thuộc những đầu vào hiện thời của chính nó. Có nhiều kiểu nơ-ron nhân tạo khác nhau.2 biểu diễn một kiểu nơ-ron đơn giản.
Mô hình nơron đơn giản. Mạng nơ-ron 3 lớp. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Kết nối một vài nơron ta được mạng nơron.3 là một mạng nơron gồm 3 lớp: lớp vào, lớp ẩn và lớp ra. Các tính chất cơ bản của mạng nơ ron nhân tạo - Là hệ phi tuyến: Mạng nơ ron có khả năng ứng dụng nhiều trong các lĩnh vực về nhận dạng và điều khiển các đối tượng phi tuyến.
- Là hệ xử lý song song: Mạng nơ ron có cấu trúc song song do đó có tốc độ tính toán rất cao, phù hợp với lĩnh vực nhận dạng và điều khiển. - Là hệ học và thích nghi: Mạng được luyện từ các số liệu quá khứ, có khả năng tự chỉnh khi dữ liệu đầu vào bị mất, có thể điều khiển on-line. Các thành phần cơ bản của mạng nơ ron nhân tạo Mạng nơ-ron nhân tạo được thể hiện bởi ba yếu tố: phần tử xử lý, cấu trúc và ghép nối của các phần tử xử lý, phương pháp huấn luyện để cập nhập các trọng số wij và bias b. Mạng nơ-ron nhân tạo có thể được kết nối bằng nhiều cách khác nhau vì vậy trong thực tế tồn tại rất nhiều kiểu mạng nơ-ron nhân tạo.
Mỗi nơ-ron gồm có nhiều đầu vào và một đầu ra. Trên mỗi đầu vào có gắn một trọng số để liên hệ giữa nơ-ron thứ i với nơ-ron thứ j. Các trọng số này tương tự như các tế bào cảm giác của nơ-ron sinh học. x1 wi1 wij vi yi Σ a(.) xi bi wim Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com xm Hình 1.
Mô hình nơ-ron thứ i. xj: Tín hiệu đầu vào thứ j. wij: Trọng số để kết nối giữa xj nơ-ron thứ i. Các đầu vào có trọng số Wj và bộ tổng.
Đầu ra của bộ tổng được sử dụng để quyết định một giá trị của đầu ra thông qua hàm chuyển. Có nhiều loại hàm chuyển khác nhau. Một số loại hàm chuyển thường gặp: + Hàm bước nhảy đơn vị: + Hàm dấu: + Hàm dốc: + Hàm tuyến tính: a(t) = net = t + Hàm logsig: +Hàm tansig: a a a Trung tâm Học liệu – ĐHTN a Số hóa bởi http://www.vn a + 1 + 11 0 LUAN VAN CHAT LUONG download 11 a : add luanvanchat@agmail. Đồ thị các loại hàm truyền Tương tự nơron sinh học của con người, nơron sẽ được kích hoạt nếu tổng giá trị vào vượt quá ngưỡng và không được kích hoạt nếu tổng giá trị vào thấp hơn ngưỡng.
Sự làm việc như vậy của nơron gọi là sự kích hoạt nhảy bậc. Các nơron lớp vào trực tiếp nhận tín hiệu ở đầu vào, ở đó mỗi nơron chỉ có một tín hiệu vào. Mỗi nơ-ron ở lớp ẩn được nối với tất cả các nơ-ron lớp vào và lớp ra. Các nơron ở lớp ra có đầu vào được nối với tất cả các nơron ở lớp ẩn, chúng là đầu ra của mạng.
Cần chú ý rằng một mạng nơron cũng có thể có nhiều lớp ẩn. Các mạng nơron trong đó mỗi nơron chỉ được liên hệ với tất cả các nơron ở lớp kế tiếp và tất cả các mối liên kết chỉ được xây dựng từ trái sang phải được gọi là mạng nhiều lớp truyền thẳng (perceptrons). Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Cấu trúc huấn luyện mạng được chỉ ra trên hình 1.