机器人应用8讲解.ppt

集合表示法(经典集合)： (1)列举法：将集合的元素全部列出的方法。 (2)定义法：用集合中元素的共性来描述集 合的方法。 (3)归纳法：通过一个递推公式来描述一个集合的方法。 (4)特征函数表示法：利用经典集合论非此即彼的明晰性来表示集合。因为某一集合中的元素要么属于这个集合，要么就不属于这个集合。 经典集合论中任意一个元素与任意一个集合之间的关系，只是“属于”或“不属于”两种，两者必居其一而且只居其一。它描述的是有明确分界线的元素的组合。 用经典集合来处理模糊性概念时，就不行。 对于诸如“速度的快慢”、“年龄的大小”、“温度的高低”等模糊概念没有明确的界限。 　　经典集合对事物只用1、0简单地表示“属于”或“不属于”的分类；而模糊集合则用“隶属度(Degree of membership)”来描述元素的隶属程度，隶属度是0到1之间连续变化的值。 模糊集合 特征函数 隶属度函数（0～1连续变化值） 神经网络的概念 泛指生物神经网络与人工神经网络 生物神经网络 由中枢神经系统（脑和脊髓）及周围神经系统（感觉、运动、交感等）所构成的错综复杂的神经网络，最重要的是脑神经系统。 人工神经网络(ANN) 由大量简单的处理单元广泛地互相连接而形成地复杂网络系统，以简化，抽象，和模拟人脑神经网络。 神经网络的发展简史 初创（1943—1969） 1943年，McCulloch和Pitts 提出了M-P模型 1949年，Hebb提出Hebb学习规则 1957年，Rosenblatt提出感知器(perceptrons) 1969年，Minsky和Papert发表“Perceptrons” 过渡期（1970—1986） 1980年，Kohonen提出自组织映射理论 1982年，Hopfield提出离散的Hopfield网络模型 1984年，又提出连续的Hopfield网络模型，并用电 子线路实现了该网路的仿真。 1986年，Rumelhart等提出BP算法 发展期（1987--） 1993年创刊的“IEEE Transaction on Neural Network” 生物神经元 构成神经系统的基本单元，简称神经元。包括细胞体、树突、轴突。 神经元电镜图片 轴突 树突 突触 细胞体 神经末梢 组成 细胞体 由细胞核，细胞质，和细胞膜组成。膜内外有电位差，膜外为正，膜内为负。它是神经元新陈代谢的中心，用于接收并处理从其它神经元传递的信息。 轴突 由细胞体向外伸出的一条最长分支，长度可达1m。它通过尾部的神经末梢向其它神经元输出神经冲动，相当于神经元的输出电缆。 树突 除轴突外的其它分支。数目多，长度短。它用于接受从其它神经元传来的神经冲动，相当于神经元的输入端。 突触 一个神经元的轴突末梢和另外一个神经元的树突相接触的地方，相当于神经元之间的接口部分。大多数神经元有103—104个突触。 连接 辐射 一个神经元的轴突末梢与许多神经元的树突相连接。 聚合 许多神经元的轴突末梢与一个神经元的树突相连接。 特性 信息以预知的确定方向传递 一个神经元的树突、细胞体－轴突－突触－另一个神经元树突 时空整合功能 对不同时间通过同一突触传入的信息具有时间整合功能 对同一时间通过不同突触传入的信息具有空间整合功能 工作状态 兴奋状态，对输入信息整合后使细胞膜电位升高，当高于动作电位的阈值时，产生神经冲动，并由轴突输出。 抑制状态，对输入信息整合后使细胞膜电位降低，当低于动作电位的阈值时，无神经冲动产生。 结构的可塑性 神经元之间的柔性连接。 脉冲与电位转换功能 轴突与普通传输线路不同，对于小于阈值的信号在传递过程中会被滤除，而对于大于阈值的则有整形作用。即无论输入脉冲的幅度与宽度，输出波形恒定。 信息传递的时延性和不应期性 在两次输入之间要有一定的时间间隔，即时延； 而在此期间内不响应激励，不传递信息，称为不应 期。 我们知道，视觉、触觉、听觉、味觉等对人类是及其重要的，因为这些感觉器官对我们适应周围的环境变化起着至关重要的作用。同样的，对于智能机器人来说，类似的传感器也是十分重要的。近年来，各种传感器的迅速发展以及人工智能的发展推进了智能机器人的发展。智能机器人是工业机器人从无智能发展到有智能、从低智能水平发展到高度智能化的产物。 智能机器人应该具备四种机能：运动机能——施加于外部环境的相当于