tailieunhanh - Về một phương pháp nhận dạng bền vững bộ lọc phi tuyến dùng mạng nơ ron.

Về một phương pháp nhận dạng bền vững bộ lọc phi tuyến dùng mạng nơ ron. Điều khiển học là ngành khoa học của thời đại mới, nghiên cứu truyền thông và điều khiển, tiêu biểu là Cơ chế điều chỉnh phản hồi, trong cơ thể sống, máy móc và sự kết hợp của cả máy móc lẫn sinh học, ví dụ như trường hợp hệ thống kinh tế - xã hội. | Tạp chí Tin học và Đĩêu khiền học 2005 137--142 VÊ MỘT PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG BÊN VỮNG BỘ LỌC PHI TUYẾN DÙNG MẠNG NƠRON ĐỒNG SĨ THIÊN CHÂU1 TRAN THỊ HOÀNG OANH2 1 Trường -Đại học bán công Tôn -Đức Thắng 2 Trường Đại học Công nghiệp Tp. Hồ ChíMinh Abstract. In this paper identification of systems is considered with input and output noises. Identification is very complicated and is absorbed by many researchers. There are many different approachs to identify many different systems such as conventional least square method self-organizing map to multilayer perceptron MLP or radial basis function RBF . In this paper we propose a robust adaptive method using RBF neuron network to identify linear and nonlinear systems. Tóm tắt. Bài báo giải quyết vấn đề nhận dạng hệ thống ở trường hợp có nhiễu đầu vào đầu ra. Nhận dạng là một vấn dề phức tạp và đang được nhiều nhà khoa học quan tâm. Có nhiều phương pháp nhận dạng cho nhiều đối tượng khác nhau ví dụ như phương pháp bình phương tối thiểu truyền thống phương pháp tự tổ chức SOM- Self-Organizing Map ứng dụng trong các mạng truyền thẳng hoặc mạng RBF. Trong bài báo này chúng tôi trình bày phương pháp nhận dạng thích nghi bền vững cho hệ tuyến tính và phi tuyến. 1. GIỚI THIỆU Nhận dạng hệ thống động là một lĩnh vực nghiên cứu mô hình toán các hệ thống đặc biệt là hệ phi tuyến từ các dữ liệu thu thập được theo thời gian bằng cách đo đạc hoặc quan sát. Cấu trúc của các mô hình mô tả hệ thống phi tuyến hay tuyến tính đều có chứa các thông số chưa biết. Các thông số này được xác định sao cho sai số giữa ngõ ra mô hình và ngõ ra thật sự của hệ thống được tối thiểu có nghĩa là mô hình có thể bám theo đặc tính động của hệ thống. Mô hình sau khi được nhận dạng có thể dùng để phân tích mô phỏng dự báo quan sát chẩn đoán hệ thống và thiết kế bộ điều khiển cho hệ thống đó 1 . Mạng nơron nhân tạo từ lâu đã được ứng dụng thành công trong việc nhận dạng và điều khiển nhiều loại hệ thống động phi tuyến khác nhau như các hệ thống trong