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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:郭利德
研究生(外文):Li-Te Kuo
論文名稱:類神經網路應用於自組式模糊控制系統學習機制之研究
論文名稱(外文):Neural Network Based Learning Scheme for Fuzzy Logic Control
指導教授:譚俊豪譚俊豪引用關係
指導教授(外文):J. H. Tarn
學位類別:碩士
校院名稱:國立成功大學
系所名稱:航空太空工程學系
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1993
畢業學年度:81
語文別:中文
論文頁數:52
中文關鍵詞:模糊邏輯法則庫學習機制加強式學習
外文關鍵詞:Fuzzy LogicRule-baseLearing schemeReinforcement learning
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模糊邏輯控制其因其具備能在不定環境中應付近似估計與控制的問題,已
漸次受到大眾的注目。更由於其本身以推論與法則式基礎的控制架構,使
其合於用來表達人類專家的知識與經驗。然而到目前為止,仍然缺乏一系
統化分析與設計的方法,來協助模糊控制器的設計,因此,工程師往往在
設計過程中難以制定一恰當的控制法則庫。縱然是面對專家憑經驗制定好
的法則庫,也常常因其語意化的特性,而造成進一步微調的困難。為了解
決此一問題,本文中探討一種適用於模糊控制器自我學習機制。這個學習
機制可以自行由過去經驗中學習,形成一組合於模糊控制器使用的控制法
則庫。一旦此控制法則庫建立之後,模糊控制器可以單獨運作而不再需要
學習機制的協助。本學習機制不同於一般監督式學習或統計式非監督式學
習,而是採用加強式學習方式。在本學習機制中,使用一個適應性評估單
元來協助完成對系統行為評估的動作。基本上,這個單元建構在一個近似
類神經元的元件上,並使用暫時差異預測學習的方式,來提供一個評估值
以決定控制行為須更改的程度。另一個稱為相關性搜尋單元的部份則負責
根據過去的經驗與其他單元所提供的加強值,來形成一合宜的控制法則庫
。此單元也是同樣採用一近似類神經元的元件來累積經驗,並引用動物式
學習的賞罰觀念來改進控制策略。在這些單元中,我們為了提昇學習效率
,對學習法所做的修改與定義也將在本文中有所探討。

A fuzzy logic controller ( FLC ) has been conspicuous by its
capability that it can cope with the approximating estimate and
control problems under large-grain yuncertainty. Besides, since
the inference and the rule-based control structure, an FLC is
also good in implementing the experiences and knowledge of the
human experts. However, there does not exist a systematic
analysis or synthesis method which can help to design a FLC. It
seems to be difficult for an engineer to decide a control rule-
base in the design process. Even though a rule-base has been
formed by a experimental expert, the fine-tuning of the control
rules appears to be limited by the elucidation of the heuristis
characteristics of the FLC. In order to solve this problem, a
self-learning scheme for FLC is introduced in this
dissertation. This scheme can automatically form a control rule
base for an FLC. After the rule base is formed, the FLC can
work based on the rule base independently without the learning
scheme any more. The learning scheme is based on the
reinforcement learning approach. An adaptive critic unit is
used to assist in solving the credit assignment probelm. It is
constructed basically based on an neuron-like adaptive element
and the temporal difference predict method. Another unit, call
associative search unit, search a proper control strategy
automatically based on the passed experience and the
reinforcements supported by other unit. It is also using an
neuron-like adaptive element to accumulate the experiences. The
animal learning idea is induced in this unit to change the
control rule. In these units, some modifications are done to
get a faster learning rate and to make the learning result
being more efficient. Finally, the simulated or experimental
learning results are presented to show the capability of this
modified learning scheme.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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