TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU MẠNG NƠ RON CHO RÔBỐT THÔNG MINH

Chia sẻ: Do Xuan | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

2
483
lượt xem
187
download

TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU MẠNG NƠ RON CHO RÔBỐT THÔNG MINH

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Ngày này trên thế giới không có công nghệ nào phát triển nhanh và mạnh như kỹ thuật robot. Người ta dự đoán đến giữa thế kỷ 21, Robot sẽ trở thành một trong những động lúc quan trọng nhất của một sự phát triển kỹ thuật. Mạng Noron là chìa khóa công nghệ của thế kỷ 21 trong lĩnh vực trao đổi và xử lý thông tin. Đó là một hệ thống bao gồm một số lượng lớn những kiểu đặc biệt của những bộ xử lý phi tuyến gọi là Noron....

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU MẠNG NƠ RON CHO RÔBỐT THÔNG MINH

  1. TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU MẠNG NƠ RON CHO RÔBỐT THÔNG MINH Tạ -Hồng-Kỳ . Phòng Cơ điện tử , Viện Cơ học , 264 Đội cấn ,Hà nội . Email: tahongky@yahoo.com Tóm tắt: Chương trình nghiên cứu Mạng nơ ron trên thế giới . Tình hình nghiên cứu trong nước .Một số công trình nghiên cứư mạng nơ ron đã công bố ở nước ngoài. Abstract: Neural Network Projects in the World . Rerearchs of Neural network in Vietnam Researchs of Neural Network in the world.. ron , Trung t©m Sloan Sinh häc N¬ ron I.GIOI THIEU Lý thuyÕt . §¹i häc California Santa Cruz cã Nhãm M¸y D¹y häc , , Nhãm Ngµy nay trªn thÕ giíi kh«ng cã Sinh häc tÝnh to¸n . §ai häc Nam c«ng nghÖ nµo ph¸t triÓn nhanh vµ California cã Phßng thÝ nghiÖm TÝnh m¹nh nhu kü thuËt robot . Nguêi ta dù to¸n N¬ ron . §¹i häc Stanford cã ®o¸n ®Õn gi÷a thÕ kû 21 , Robot sÏ trë nhãm LËp tr×nh Gen . ¥ Carlsbad cã thµnh mét trong nh÷ng ®éng lùc quan §éng lùc häc N¬ ron øng dông . ¥ träng nhÊt cña sù ph¸t triÓn kü thuËt. Moffett Field cã Nhãm Kü thuËt N¬ ron M¹ng n¬ ron lµ ch×a kho¸ c«ng nghÖ NASA . cña thÕ kû 21 trong lÜnh vùc trao ®æi vµ xö lý th«ng tin. §ã lµ mét hÖ thèng bao Bang Massachusetts , cã Trung t©m gåm mét sè luîng lín nh÷ng kiÓu ®Æc D¹y häc TÝnh to¸n vµ Sinh häc t¹i ViÖn biÖt cña nh÷ng bé xö lý phi tuyÕn gäi lµ C«ng nghÖ Massachusetts -MIT , Nhãm n¬ ron. tÝnh to¸n ë khoa N·o vµ khoa häc NhËn thøc thuéc MIT , NeuoDyne Ins, II. CHUONG TRINH NGHIEN CUU Cambridge. MANG NO RON TOAN CAU: Bang Washington cã Phßng ThÝ nghiÖm Nghiªn cøu vÒ m¹ng N¬ ron ®· ®u- ¦ng dông , TrÝ tuÖ TÝnh to¸n thuéc §¹i îc quan t©m tõ nh÷ng n¨m 40 cña thÕ häc Washington , Nhãm Nghiªn cøu N¬ kû 20 . Kho¶ng nh÷ng n¨m 90 N¬ ron ron t¹i Phßng thÝ nghiÖm Xö lý Th«ng tin ®uîc ®Æc biÖt chó ý bëi kh¶ n¨ng øng . Nhãm nghiªn cøu N¬ ron thuéc Phßng dông réng lín cña nã . thÝ nghiÖm Pacific Northwest t¹i Chu¬ng tr×nh nghiªn cøu vÒ n¬ ron Washington. tËp chung nghiªn cøu ë Mü ( 50 tæ Bang Texas cã Phßng thÝ nghiÖm Kü chøc trong c¸c viÖn nghiªn cøu vµ tru- thuËt N¬ ron R&D thuéc §¹i häc Texas êng ®¹i häc , riªng California ®· cã 15 ë Austin .Phßng thÝ nghiÖm TÝnh to¸n tæ chøc nghiªn cøu ) . ¥ Anh cã 20 tæ ¦ng dông t¹i ®¹i häc Kü thuËt Texas . chøc , §øc (7) , NhËt (7), Ph¸p (6), Bang Pensylvania cã Trung t©m C¬ së Thôy sü(4) , Thôy ®iÓn (4) , Hµ lan (4) , N¬ ron cña NhËn thøc t¹i Carnegie Australia (3) , Ytalia (3) , Cana®a (3), Melon . Nga(1) , Czech (1) , Balan(1) , Hungary(1), Hµn quèc (1) , Singapor Bang Ohio cã Phßng ThÝ nghiÖm HÖ (1) , Hong kong (1)v.v…¥ Mü , t¹i thèng N¬ ron Nh©n t¹o thuéc §ai häc bang California , Truêng §¹i häc Cincinnati. California San diego cã Chu¬ng tr×nh Bang New Mexico cã Nhãm TÝnh tÝnh to¸n vµ HÖ thèng N¬ ron cña to¸n ThÝch nghi thuéc §¹i häc New Caltech, ViÖn tÝnh to¸n N¬ron, Nhãm Mexico. Nhãm TÝnh to¸n ThÝch nghi Phi nghiªn cøu khoa häc M¸y tÝnh NhËn tuyÕn thuéc Phßng thÝ nghiÖm Quèc gia thøc , Trung t©m nghiªn cøu Ng«n ng÷ Los Alamos . , Phßng thÝ nghiÖm Kü thuËt N¬ Bang New Jersey cã Nhãm Nghiªn cøu N¬ ron Nh©n t¹o ë ViÖn nghiªn cøu NEC , Princeton. Nhãm NhËn thøc , TrÝ
  2. tuÖ vµ TÝnh to¸n dùa trªn DNA , ë ViÖn cña nh÷ng líp gièng nhau lµ kh«ng cho nghiªn cøu NEC , Princeton v.v… phÐp . §uêng vßng cña nh÷ng líp còng Anh: cã Trung t©m M¹ng N¬ ron t¹i tr- kh«ng ®uîc phÐp . VÝ dô , khi liªn kÕt nót uêng Hoµng gia London. Trung t©m tÝn hiÖu vµo víi nót tÝn hiÖu ra ®uêng vßng HÖ thèng N¬ ron t¹i §¹i häc Edinburgh. cña líp Èn bÞ cÊm . Nhãm Nghe , Nh×n vµ Robot §¹i häc Cambridge. Nhãm Nghe , Nh×n vµ HÖ thèng Th«ng minh §¹i häc Southhampton.Nhãm Nghiªn cøu TrÝ y0 y M −1 tuÖ Nh©n t¹o thuéc §¹i häc Lop ra Nottingham. Nhãm nghiªn cøu HÖ thèng Th«ng minh, khoa Khoa Häc M¸y tÝnh thuéc §¹i häc London v.v… NhËt: cã Phßng ThÝ nghiÖm Robot vµ C¬ -§iÖn tö thuéc §¹i häc Nagoya. lop an Phßng thÝ nghiÖm Okabe vµ Hirose 1 thuéc §¹i häc Tokyo . Phßng thÝ nghiÖm Sinh-§iÖn tö thuéc §¹i häc Nagoya.Phßng thÝ nghiÖm Nghiªn cøu Xö lý Th«ng tin Nguêi ë Kyoto v.v… Lop an §øc: cã ViÖn Tin häc N¬ ron ë §¹i 2 häc Ruhr , Bochum. Nhãm nghiªn cøu Mê vµ TÝnh to¸n MÒm t¹i §¹i häc ' Braunschweig. Nhãm Nhiªn cøu Mê vµ x0 N¬ ron t¹i §¹i häc C«ng nghÖ Damstardt. Nhãm Nh×n- M¸y tÝnh vµ Lop vao NhËn d¹ng thuéc §¹i häc Bon . Trung t©m nghiªn cøu TrÝ tuÖ Nh©n t¹o §øc x0 x N −1 DFKI thuéc Kaiserlautern . Nhãm Nghiªn cøu N¬ ron cña GMD FIRST t¹i Hinh.1 –MANG NO RON 3 LOP Berlin.ViÖn Logic, Tæ hîp vµ HÖ thèng Suy diÔn t¹i §¹i häc Karlsruhe. IV.THUAT TOAN PHAN HOI : Ph¸p: cã Nhãm nghiªn cøu Tin-Sinh Buíc 1 : §ua ra träng luîng vµ gi¸ trÞ häc Truêng Cao cÊp ,Pari.Nhãm tÝnh nguìng b»ng nh÷ng gi¸ trÞ du¬ng nhá . to¸n N¬ ron thuéc Phßng Tin häc Pari Nord .Nhãm nghiªn cøu N¬ ron ë Buíc 2: §ua ra tÝn hiÖu ®Çu vµo x1 , x 2 ,..., x N −1 LEIBNIZ, Grenoble. Nhãm nghiªn cøu Laplace , M« h×nh gÇn ®óng trong và giá trị đầu ra mong muốn d1 , d 2 ,...d M −1 . Robot vµ TrÝ tuÖ Nh©n t¹o ë LEIBNIZ, NÕu m¹ng n¬ ron ®uîc sö dông nhu mét bé Grenoble. ph©n lo¹i , sau ®ã ®Æt tÊt c¶ d i tíi kh«ng , trõ Hungary: cã Nhãm Xö lý th«ng tin mét N¬ ron thuéc §¹i häc Eotvos Lorand , Budapest . c¸i lµ biÓu hiÖn lo¹i trong ®ã tÝn hiÖu gi¸ trÞ 1. Buíc 3: III.MANG PERCEPTRON NHIEU LOP– MPL TÝnh to¸n gi¸ trÞ thùc , sö dông hµm sigmoid vµ thùc hiÖn tÝnh to¸n theo s¬ ®å §©y lµ m¹ng N¬ ron thuËn víi nh÷ng tÝn Buoc 4: hiÖu vµo liªn tôc vµ nh÷ng líp bao gåm : líp tÝn hiÖu vµo , líp tÝn hiÖu ra , líp trung CËp nhËt träng luîng ban ®Çu tõ nót tÝn hiÖu ra gian (líp Èn ) . §Æc ®iÒm chÝnh cña m¹ng vµ thùc hiÖn ph¶n håi sö dông c«ng thøc : perceptron lµ liªn kÕt trùc tiÕp nh÷ng nót
  3. VÒ c¬ b¶n , TrÝ tuÖ TÝnh to¸n bao gåm wij (t + 1) = wij (t ) + ηδ j x , x Logic Mê , M¹nh N¬ ron , ThuËt gi¶i Di truyÒn , LËp luËn X¸c xuÊt ,c¸c Phu¬ng ë ®©y : ph¸p Häc , Lý thuyÕt Hçn ®én , c¸c HÖ chuyªn gia . Mét ®iÒu quan träng cÇn w ij lµ träng luîng synap cña liªnkÕt nót i nhÊn m¹nh lµ TrÝ tuÖ Nh©n t¹o kh«ng víi nót j cña líp tieptheo ë thêi gian t . chØ lµ mét t©p hîp c¸c phu¬ng ph¸p ' x i tÝn hiÖu ra cña nót i ( hoÆc tÝn luËn cho lËp luËn dùa trªn th«ng tin kh«ng ch¾c ch¾n mµ lµ sù liªn kÕt c¸c hiÖu vµo i cña m¹ng n¬ ron ) . phu¬ng ph¸p trong ®ã mçi phu¬ng η hÖ sè thu nhËn ( hÖ sè tØ sè ph¸p ®Òu cã lîi thÕ riªng ®Ó tiÕn tíi ®¹t d¹y häc ) môc tiªu chung . Bëi vËy , c¸c thµnh phÇn cña TrÝ tuÖ TÝnh to¸n ph¶i ®uîc δ j sè h¹ng sai sè cho nót x¸c ®Þnh xem nhu c¸c phÇn bæ xung cho nhau nhu : chø kh«ng ph¶i tu¬ng ®u¬ng . TÊt c¶ c¸c kü thuËt ®ã nh»m môc ®Ých ®ua ra δ j =y j (1-y j )(d i -y i ) mét d¹ng “ M¸y Th«ng minh “nµo ®ã mµ nã cã thÓ b¾t chuíc sù suy nghÜ víi cña con nguêi trong viÖc ra quyÕt ®Þnh yj lµ tÝn hiÖu thùc . §éng c¬ chñ yÕu cho viÖc sö dông TrÝ tuÖ TÝnh to¸n lµ khai th¸c kh¶ n¨ng xö d j lµ tÝn hiÖu ®Çu ra mong muèn . lý th«ng tin kh«ng chÝnh x¸c , kh«ng NÕu nót j lµ nót cña líp Èn , khi ®ã : ch¾c ch¾n , chØ ®óng mét phÇn vµ kÕt qu¶ ®¹t ®uîc lµ tÝnh dÔ ¸p dông ,sù n¨ng ®éng vµ c¸c gi¶i ph¸p chi phÝ ∑ δ j = x 'j (1-x 'j ) δ k w jk thÊp cho c¸c vÊn ®Ò phøc t¹p . §©y k còng lµ môc tiªu do gi¸o su Lofti A ë ®©y , k më réng cho tÊt c¶ c¸c nót cña Zadeh , §¹i häc California Berkeley ( nh÷ng líp truíc . Nguìng cña nh÷ng nót nguêi s¸ng t¹o Lý thuyÕt TËp Mê 1965 bªn trong ®uîc thÝch øng tu¬ng tù nhu vËy , dua ra vµo ®Çu nh÷ng n¨m 1990 ®èi gi¶ sö chóng lµ träng luîng liªn kÕt trong víi sù ph¸t triÓn cña c¸c HÖ Th«ng nh÷ng tÝn hiÖu vµo cña nh÷ng gi¸ trÞ kh«ng minh . ®æi . Cho tèc ®é héi tô , mét c¸i cã thÓ Hai d¹ng cña M¹ng N¬ ron thuêng céng thªm sè h¹ng nhu :w ij (t}= w ij + ®uîc sö dông trong Kü thuËt Robot lµ M¹ng Hopfield vµ M¹ng Perceptron ηδ j x i' + α [ w ij (t) - w ij (t-1)] , 0 < α < 1 nhiÒu líp do Hopfied ®a ra 1982, Kohonen 1984, Rumelhart 1986. Buíc 5 : LÆp l¹i tõ buíc 2 . Nh÷ng m¹ng kh¸c bao gåm M¹ng C¹nh tranh & Hîp t¸c do Amari &Arbib V. MOT SO CONG TRINH MANG NO nghiªn cøu n¨m 1977 vµ M¹ng Thuëng RON DA CONG BO O NUOC NGOAI: ph¹t do A.G.Barto&C.W.Anderson §a sè c¸c nhµ nghiªn cøu c¸c HÖ 1983. thèng Th«ng minh chÊp nhËn r»ng : TrÝ HÖ thèng Robot bao gåm 3 hÖ thèng tuÖ TÝnh to¸n (Computational phô lµ : HÖ thèng truyÒn ®éng , HÖ Intelligence) do Héi ®ång M¹ng N¬ ron thèng NhËn d¹ng vµ HÖ thèng §iÒu ThÕ giíi ®ua ra vµo n¨m 1991 vµ TÝnh khiÓn . Nh÷ng vÊn ®Ò chÝnh cña §iÒu to¸n mÒm (Soft computing) do Lofti A khiÓn Robot bao gåm §éng häc , §éng Zadeh , gi¸o su ®¹i häc California lùc häc , LËp kÕ ho¹ch ®uêng ®i (ThiÕt Berkeley ®ua ra n¨m 1990 lµ ®ång lËp quÜ ®¹o ) , §iÒu khiÓn , C¶m biÕn , nghÜa vµ ®uîc sö dông thay thÕ lÉn LËp tr×nh vµ TrÝ tuÖ (Th«ng minh). nhau . TrÝ tuÖ TÝnh to¸n ®uîc chÊp M¹ng N¬ ron cã thÓ gi¶m tæ hîp tÝnh nhËn lµ mét thuËt ng÷ ®Ó biÓu diÔn c¸c to¸n vµ gi¶i nh÷ng bµi to¸n robot ®uîc kü thuËt cho viÖc ra quyÕt ®Þnh dùa trªn ®ua ra “yÕu” . Lêi gi¶i gi¶i tÝch cña ®éng viÖc xö lý th«ng tin kh«ng ch¾c ch¾n . häc nguîc lµm chÝnh x¸c kÕt qu¶ sè ,
  4. trong khi lêi gi¶i M¹ng n¬ ron nãi chung §iÒu khiÓn thÝch nghi hÖ ®éng lùc häc kh«ng lµm chÝnh x¸c.C«ng viÖc ph¸t phi tuyÕn sö dông m¹ng n¬ ron ®uîc triÓn §éng häc nguîc N¬ ron ®uîc gi¸o su A.M.Annaswamy , Phßng thÝ T.Iberall ph¸t triÓn n¨m 1987, A.Guez nghiÖm §iÒu khiÓn thÝch nghi - Khoa n¨m1988. ChÕ t¹o M¸y – ViÖn C«ng nghÖ Trong §éng lùc häc Robot N¬ ron , Massachusetts –MIT nghiªn cøu, 1997. M.Kawato,Furukawa,Suzuki ph¸t triÓn ¦ng dông M¹ng N¬ ron ®iÒu khiÓn n¨m 1987. Y.Uno &M.Isobe 1988. nguîc theo vÕt ®uîc gi¸o su K. S. S.G.Tzafestas1986, M.Kawato Narendra, Trung t©m Khoa häc HÖ ,Y.Maeda,Y.Uno &Suzuki 1990. thèng , §¹i häc Yale,USA nghiªn cøu, M¹ng N¬ ron sö dông nh»m thiÕt lËp 1999. quÜ ®¹o ®uîc K.Tsutsumi 1988, Gi¸o su Vukobratovic , Trung t©m H.liu1988, R.Ecmiller 1987. Robot, ViÖn Mikhailo Pupin , Nam tu Bµi to¸n lËp quÜ ®¹o tr¸nh vËt c¶n sö (cò ) , phã chñ tÞch ViÖn Hµn l©m Khoa dông M¹ng Hopfield ®uîc häc, ®· nghiªn cøu ph©n lo¹i m« h×nh H.matsumoto& K.Tsutsumi ph¸t triÓn . ®éng lùc häc m«i truêng trªn c¬ së N¬ ron ®Ó ®iÒu khiÓn robot ,1998. Truêng hîp Robot Di ®éng , ThiÕt lËp quÜ ®¹o víi M¹ng N¬ ron ®uîc nghiªn Bé ®iÒu khiÓn Mê-N¬ ron ®Ó dÉn hu- cøu bëi V.Seshadri1988.¥ ®©y M¹ng íng Robot Di ®éng vµ hé tèng ®éi robot N¬ ron cè g¾ng cùc tiÓu ho¸ ®é dµi ®u- ®uîc gi¸o su M.M.Trivedi Khoa Kü êng ®i . Nick Vallidis ®· nghiªn cøu thuËt §iÖn vµ M¸y tÝnh , §¹i häc ®iÒu khiÓn Hexapod di ®éng b»ng California San Diego ,USA nghiªn m¹ng n¬ ron , 2000. L.M.Reyneri, cøu,1998. M.Chiaberge Khoa ®iÖn tö , §¹i häc Gi¸o su, ViÖn sÜ, V¸mos Tibor, B¸ch khoa Torino- Italy nghiªn cøu nguyªn ViÖn truëng ViÖn Tin häc vµ Tù phÇn cøng-M¹ng Mê-N¬ ron ®iÒu khiÓn ®éng ho¸- Hungary, - nguyªn chñ tÞch Hexapod Di ®éng, 1993-2000 . Héi M¸y tÝnh Neyman J¸nos (Von §iÒu khiÓn Robot b»ng M¹ng N¬ ron Neyman), nguyªn chñ tÞch Héi §iÒu ®uîc gäi lµ §iÒu khiÓn khíp b»ng m« khiÓn Tù ®éng Quèc tÕ IFAC ®· nghiªn h×nh tiÓu n·o CMAC do Albus 1975 – cøu kü thuËt NhËn d¹ng –TrÝ tuÖ Nh©n 1979. Gi¸o s F.L.Lewis ,ViÖn nghiªn t¹o cho robot. cøu Robot vµ Tù ®éng ho¸, §¹i häc Gi¸o su ,ViÖn sÜ Hyungsuck Cho , Texas –Arlington USA ®· øng dông Khoa ChÕ t¹o m¸y ,ViÖn Khoa häc CMAC ®Ó ®iÒu khiÓn hÖ ®éng lùc phi &C«ng nghÖ Cao cÊp Hµn quèc- tuyÕn, 1997. KAIST, H·ng ThÐp vµ Kim lo¹i NhËn d¹ng hÖ ®éng lùc phi tuyÕn sö Pohang-POSCO, ViÖn truëng ViÖn dông m¹ng n¬ ron ®uîc §iÒu khiÓn ,Tù ®éng ho¸ vµ Kü thuËt S.J.Jagannathan, Liªn hîp Ph©n tÝch HÖ thèng, ®· nghiªn cøu ®iÒu khiÓn vµ Tù ®éng ho¸, USA nghiªn cøu n¨m c¶m biÕn nano cho robot ,2001. 1996. Gi¸o su T.Fukuda , Khoa Kü thuËt Vi Y.Pao&D.Sobasic 1987 thùc hiÖn hÖ HÖ thèng,Trung t©m Hîp t¸c Khoa häc thèng ®iÒu khiÓn vÞ trÝ robot hai bËc tù &C«ng nghÖ CÊp cao, §¹i häc Nagoya- do sö dông M¹ng N¬ ron Perceptron . NhËt b¶n, nguyªn Chñ tÞch Héi Robot vµ Tù ®éng hãa Quèc tÕ , Chñ tÞch Héi A.Guez sö dông m« h×nh thÝch nghi ®ång C«ng nghÖ Nano Quèc tÕ, ®· (MRAC). W.T. Miler sö dông kü thuËt nghiªn cøu M¹ng Mê-N¬ ron -ThuËt CMAC trong liªn kÕt víi phu¬ng ph¸p gi¶i AND ®Ó ®iÒu khiÓn robot, 2000. ®iÒu khiÓn m« men. R.Elsley thùc hiÖn C«ng nghÖ Nano ®ang më ra nh÷ng ®iÒu khiÓn Jacobi nguîc,sö dông M¹ng triÓn väng to lín. ViÖc chÕ t¹o ra nh÷ng Perceptron nhiÒu líp. robot nhá cì Nano 10-9mm ®ßi hái M¹ng N¬ ron §uîc sö dông trong c¶m nh÷ng nghiªn cøu míi vÒ c¬ së lý biÕn vµ ®iÒu khiÓn Robot nhiÒu líp , thuyÕt còng nhu c«ng nghÖ. Gi¸o su liªn tôc bëi R.Esley , &Y.Pati 1988. Toshio Fukuda , ®Æc biÖt nhÊn m¹nh
  5. tÇm quan träng cña Robot Micro-Nano Chóng ta tin tuëng r»ng cuèi thÕ kû 21 , trong Kü thuËt Robot vµ Tù ®éng ho¸ nh÷ng robot kh«ng chØ th«ng minh, mµ cßn tu¬ng lai. biÕt xóc c¶m , chóng cã thÓ cã c¸c” yªu Gi¸o su,ViÖn sÜ G.M.Edelman ,gi¶i s¸ch” vÒ quyÒn chÝnh trÞ & x· héi . Hµng tû thuëng Nobel, ViÖn truëng ViÖn Khoa bé n·o cña con nguêi sÏ ®uîc kÕt nèi vµo häc N¬ ron - USA ,Chñ tÞch Héi nghiªn mét M¹ng N¬ ron Toµn cÇu . Con nguêi cã cøu Khoa häc N¬ ron Quèc tÕ, ®· m« thÓ n¹p TrÝ tuÖ, thËm chÝ c¶ Nh©n c¸ch vµo pháng N¬ ron hÖ thèng Nghe-Nh×n cña M¹ng N¬ ron Toµn cÇu . GiÊc m¬ sèng l©u loµi chim ®Ó ®iÒu khiÓn robot ,1999. , bÊt tö sÏ trë thµnh hiÖn thùc Gi¸o su ®· kh¼ng ®Þnh, viÖc nghiªn cøu nµy ®Æc biÖt quan träng duíi ¸nh s¸ng VI. TAI LIEU THAM KHAO: cña lý thuyÕt N·o HiÖn ®¹i, nhÊn m¹nh tÇm quan träng cña m«i truêng vµ thùc 1. Toshio Fukuda &Naoyuki Kubota nghiÖm Motor-C¶m biÕn N¬ ron . Sù Intelligent Robotic Systems. hiÓu biÕt nh÷ng nguyªn t¾c c¬ b¶n cña Pre- print of Japan-USA –Vietnam n·o sÏ cã ¶nh huëng m¹nh mÏ ®Õn Workshop on Rerearch and Education thiÕt kÕ HÖ thèng Nh©n t¹o ho¹t ®éng in System Computation and Control trong thÕ giíi thùc .Chóng ta tin tuëng Engineering,pp.26- r»ng nh÷ng nghiªn cøu m« h×nh n¬ ron 35.RESCCE98Hanoi(5/1998). tæng hîp sÏ tham gia mét c¸ch cã ý 2. Mohan M Trivecdi nghÜa bëi sù thiÕt lËp mèi liªn hÖ trùc tiÕp gi÷a khoa häc Tù nhiªn vµ Khoa A Neuro- Fuzzy Controller for Mobile häc Kü thuËt, ®ua ra tu tuëng míi trong Robot Navigation and Multirobot lÜnh vùc Robot vµ TrÝ tuÖ Nh©n t¹o. Convoying. VI.TINH HINH NGHIEN CUU MANG IEEE Transation on System, Man an NO RON TRONG NUOC Cybernetics-PartB.Cybernetics, vol.28.No6,December1998. ¥ ViÖt nam b¾t ®Çu nghiªn cøu N¬ ron tõ n¨m 1992 t¹i ViÖn C¬ häc vµ 3. Nick Vallidis. ViÖn Tin häc trong khu«n khæ ®Ò tµi A Hexapod Robot and Novel cÊp Nhµ nuíc KC-02 §iÒu khiÓn thêi Training Approach for Artificial Neural gian thùc . Networks.2002 HiÖn nay mét sè c¬ së ®ang nghiªn 4. Claudio Pernechele, Favio cøu nhu Trung t©m Tù ®éng ho¸-ViÖn Bortoletto,Enrico Giro. tin häc , Khoa C«ng nghÖ Th«ng tin - Oservatorio Astronomico di Padova- §HBK.HN , Bé m«n §iÒu khiÓn Tù Italy. ®éng §HBK.HN, Häc viÖn Buu chÝnh ViÔn th«ng , Khoa C«ng nghÖ Th«ng tin Neural network algorithm controlling §HBK.HCM ,§¹i häc Giao th«ng VËn a hexapod platform.2002. t¶i , ViÖn VËt lý , ViÖn to¸n häc , 5. S . Jagannathan and F.L. Lewis VietcomBank , ViÖn N¨ng luîng Dicsrete –time neural net controller Nguyªn tö , Häc viÖn Kü thuËt Qu©n sù for a class of nonlinea dynamical , §¹i häc Quèc gia - HCM . C«ng t¸c systems. IEEE Transations .on ®µo t¹o ®uîc triÓn khai , ®· cã nh÷ng Automatic Control , luËn ¸n TiÕn sÜ (2) , Th¹c sÜ vµ buíc Vol.41No.11,pp.1693-1699.1996. ®Çu ®uîc gi¶ng d¹y cho sinh viªn . Tuy 6. S . Jaganathan ,S. Commuri and nhiªn nh÷ng nghiªn cøu thuêng r¶i r¸c F.L.Lewis, ,cha tËp trung thµnh nh÷ng nhãm nghiªn cøu m¹nh ®Ó cã thÓ buíc ®Çu Feedback linerization using CMAC ®ua vµo øng dông vµ cã thÓ hîp t¸c víi neural network , c¸c tæ chøc quèc tÕ. Automatica,Vol.34,No3, March 1998. 7. Gregory Durek & Michael Jenkin VII.KET LUAN : Computational Principles of Mobile Robots.Cambridge University Press, 2000.
  6. 8. Chin-Teng Lin & C.S.George Lee. Micro-Hexapode Walking Machine for Neural Fuzzy Systems ,1996. Planetary Explorations , ESA Conference for EuroMoon 9. Masoud Mohammadian 2000,Paris(F), March 1998. Advances in Intelligent Systems: 19. D.Bassani, M .Chiaberge, D.Del Theory and Applications,Vol.59,2000. Corso, G,Genta, F.Zanneti 10. Yasuhiko Dote& Richard G.Hoft. Simulation of Hexapode Walking Intelligent Control Power Electronic Machine Controlled by Neural Network Systems,1998. ,Proc.ISMCR,1993, 11. Kumparti S .Narendra September1993,Turin, Italy. Issues in the Application of Neural 20.Okhosimski D.E Networks for Tracking Based on Mechanics &Control of motion of Inverse Control. IEEE Transactions on Locomotion Machines . Moscva Nauka Automatic Control , ,1984 Vol.44.N011,November 1999. 12. Ssu – Hsin Yu & Anuradha M.Annaswamy Adaptive Control of Nonlinear Dynamic Systems Using θ -Adaptive Neural Networks. Automatica.Vol 33, N011,1997. 13. George A. Rovithakis Tracking Control of Multi-Input Affine Nonlinearities Using Dynamical Neural Networks. IEEE Transations on Systems, Man and Cybernetics.Part B.Cybernetics. Vol 29, N02 , 1999. 14. Yonghong Tan & Achiel Van Cauwenberghe Nonlinear One-step-ahead Control Using Neural Networks : Control Strategy and Stability Design . Automatica ,1996. IFAC meeting. 15. Nguyen Hoang Phuong and Koichi Yamada Proceeding of the Second Vietna – Japan Symposium on Fuzzy Systems and Applications .VJFUZZY’2001. 16. Mohamed I.Elmasry VLSI Artificial Neural Network Engineering .Kluwer Academic Publishers ,1996. 17.B.Lazzerini,M.Chiaberge,L.M.Rey neri A Neuro-Fuzzy Approach to Hybrid Intelligent Control , IEEE Transaction on Industry Applications,1999. 18.M.Chiaberge,E.MirandaL.M.Reyne ri,G.Genta,R.Somma, M.A. Perino

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

Đồng bộ tài khoản