Bài giảng Hệ thống điều khiển thông minh: Chương 3 - TS. Ngô Thanh Quyền

Mạng nơ ron nhân tạo (Artificial Neural Network – ANN) đại diện cho một lĩnh vực then chốt trong trí tuệ nhân tạo, lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của não bộ sinh học. Sự phát triển của ANN đã mở ra những khả năng đột phá trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp mà các phương pháp truyền thống khó xử lý. Chương này cung cấp cái nhìn tổng quan toàn diện về ANN, từ nền tảng sinh học của nơ ron đến mô hình toán học và các thuật toán học cốt lõi. Hiểu rõ các nguyên lý này là điều cần thiết để khai thác tiềm năng của mạng nơ ron trong nhiều ứng dụng kỹ thuật và công nghệ hiện đại.

Sinh viên, kỹ sư, nhà nghiên cứu trong lĩnh vực kỹ thuật điện, tự động hóa, điều khiển học, trí tuệ nhân tạo và khoa học máy tính quan tâm đến lý thuyết và ứng dụng của mạng nơ ron nhân tạo.

Chương này đi sâu vào khái niệm mạng nơ ron nhân tạo (ANN), bắt đầu bằng việc giải thích cấu trúc và cơ chế hoạt động của nơ ron sinh học, vốn là nguồn cảm hứng chính cho ANN. Người học sẽ được giới thiệu về cách các nơ ron sinh học xử lý thông tin và sự khác biệt giữa chúng với các nơ ron nhân tạo. Tiếp theo, tài liệu trình bày chi tiết về mô hình toán học của mạng nơ ron nhân tạo, bao gồm cách các tín hiệu đầu vào được tổng hợp, trọng số và ngưỡng được áp dụng, và hàm tác động (activation function) định hình đầu ra. Các loại hàm tác động khác nhau, như hàm tuyến tính, hàm dốc bão hòa, hàm dạng S đơn cực và lưỡng cực, được phân tích để hiểu vai trò của chúng trong việc tăng cường khả năng phi tuyến tính của mạng. Chương cũng đề cập đến các thuật toán học quan trọng, cho phép mạng điều chỉnh trọng số để tối ưu hóa hiệu suất. Giá trị ứng dụng của mạng nơ ron nhân tạo được minh họa qua các ví dụ thực tiễn trong phân loại, chuẩn đoán, nhận dạng và đặc biệt là điều khiển các hệ thống phi tuyến đa biến đầu vào, đa biến đầu ra (MIMO) phức tạp như Robot, con lắc ngược và động cơ. Nắm vững các kiến thức này giúp người học không chỉ hiểu được cơ chế hoạt động của ANN mà còn biết cách áp dụng chúng vào giải quyết các bài toán kỹ thuật thực tế, góp phần vào sự phát triển của tự động hóa và trí tuệ nhân tạo.