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发信人: lakie (peripateticism), 信区: CET
标  题: 自控漫谈4
发信站: 荔园晨风BBS站 (Thu Jan 17 20:42:07 2002), 转信

被控对象在现实环境的影响下,自身的结构会发生一些变化,这样就有可能导致
原来建立的数学模型失真。进而影响控制效果。为解决这种问题而产生了模型辨
识与控制同时进行的思想,就是自适应控制。
目前为止,世界上所能找到的最好的控制器,就是人的大脑。大脑对环境变化的
适应性,特别是大脑具有的学习机制,使人们大感兴趣,提出了自学习、自组织
控制。
人类对自己大脑的工作机制,至今尚只能有一些浅薄的认识。从研究控制理论的
角度来说,感兴趣的主要是大脑的认识机制。
本世纪初,在神经的工作机理的研究成果的基础上,得出了神经元的数学模型,
并开创了神经网络理论。该理论自创立到现在,特别是近年发展很快。从数学
本质上看,神经网络的学习过程是一种对函数的优化逼近过程。传统拟合方法
是线性的,而该方法是一种非线性拟合方法。
学界认为,目前的各种神经元数学模型,距离完全描述大脑认识过程仍然都有很
大的差距。
可以说,一个能够具有大脑同样功能的控制器是所有研究控制的人的梦想。另一
方面,具有大脑一般智能的计算机也是计算机学家们所梦寐以求的。从现实的角
度上看,虽然目前距离这样的机器仍有距离,但实质性的困难并不存在。换句话
说,目前计算机科学和控制科学研究的一个目的,就是希望能够找到由人类自己
成功地再造自己的方法。从学者们的立场来看,成功的那一天将带来一个福音,
因为其意味着人类智慧的胜利。但换一个角度,未始不能说是人类智慧的失败。
而且这样的成功也未尝没有一些可怕的意味在里头,因为其后果是很难预见的。
如果这样的技术被不适当地使用,那么会不会造成如核或生物技术一样甚至更
可怕的后果,则谁也不能保证。
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※ 来源:·荔园晨风BBS站 bbs.szu.edu.cn·[FROM: 192.168.55.187]


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