模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用研究

馬洲達(dá)

摘要：隨時人工智能的不斷發(fā)展，模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在科研領(lǐng)域越來越受到人們的重視，并且滲透到了例如工程建設(shè)與工業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域。本文通過重點分析模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在實際生產(chǎn)過程中的應(yīng)用與設(shè)計過程中需要重點關(guān)注的問題，提出了智能化系統(tǒng)中的硬件設(shè)計方案。

關(guān)鍵詞：模糊控制；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；技術(shù)發(fā)展

1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制器概述

1.1 模糊控制器結(jié)構(gòu)

在進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的過程中需要對現(xiàn)場的實際情況進行分析，根據(jù)實際的特征建立控制模擬器。由于模糊控制器復(fù)雜的結(jié)構(gòu)化設(shè)計，所以在進行控制器選擇操作的過程中首先要選擇質(zhì)量達(dá)標(biāo)的硬件設(shè)備，具有足夠大的內(nèi)存，可以保證系統(tǒng)運行過程中所產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)可以隨時進行更新操作，進而避免由于存儲空間不足的原因出現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動更新刪除操作。控制器在進行工作過程中首先會捕捉到所需要的控制信息，然后會根據(jù)控制信息進行數(shù)據(jù)模糊分析，形成所需要的數(shù)據(jù)庫，并與此同時進行模糊分析運算，并將結(jié)果再次轉(zhuǎn)換為可以被系統(tǒng)識別的數(shù)字信號模式。此功能是通過數(shù)學(xué)模型進行建模處理然后根據(jù)人體神經(jīng)元系統(tǒng)的分布特征對數(shù)據(jù)進行快速的模糊處理與解模糊處理操作，進而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的完美轉(zhuǎn)換。在模糊控制過程中，探測器與存儲硬盤是兩個最為重要的組成設(shè)備，其中存儲硬盤中通常會嵌入軟件程序，與此同時與單片機控制模塊的有機結(jié)合，便可以輕松應(yīng)對大型工程生產(chǎn)設(shè)計過程中對于模糊處理的技術(shù)要求。

1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器

模糊控制器會隨時捕捉網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的各種信息，并對捕捉到的有用信息進行數(shù)據(jù)分析處理，與此同時通過建立模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以實現(xiàn)全面的控制功能。通過設(shè)置信息在網(wǎng)絡(luò)平臺中的傳輸方式，來完成信息在不同領(lǐng)域之間的交互。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器對自身對于信息處理的特點，通常在精密儀器控制行業(yè)中應(yīng)用較為廣泛，例如對于航空航天精密零部件的檢測。根據(jù)現(xiàn)場不同設(shè)備之間之間的關(guān)系與分布圖，需要對各個控制層面作出分層與分區(qū)處理操作，并通過對于實際工作環(huán)境的分析建立總神經(jīng)元控制層。與此同時，對各個不同區(qū)域的控制曾進行細(xì)致測劃分，使各個控制處理程序能夠處于平行狀態(tài)，各個控制器之間協(xié)同合作互補干擾，并將得到的所有數(shù)據(jù)傳輸?shù)娇偪刂茖印Ｓ捎诰W(wǎng)絡(luò)控制器安裝數(shù)量相對較多，為了能夠有效的降低損耗，減少設(shè)備的維護成本，通常情況下我們需要對設(shè)備進行簡化操做。因此無論是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制過程當(dāng)中還是在模糊控制過程中，都需要對硬件設(shè)備記性簡化設(shè)計，提升軟件系統(tǒng)的使用效率，降低成本。

2 模糊控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真實驗

一般情況下，我們需要通過網(wǎng)絡(luò)仿真實驗對模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)構(gòu)建的神經(jīng)系統(tǒng)進行模擬試驗，觀察在程序的正常運行過程當(dāng)中網(wǎng)絡(luò)環(huán)境對于程序的影響，防止因自身漏洞而造成巨大的安全隱患。仿真實驗雖然可以建立起運行時的生產(chǎn)環(huán)境，但是更加需要對在實際生產(chǎn)使用過程中中產(chǎn)生的分析進行監(jiān)控分析，在后臺需要對各項指標(biāo)進行實時記錄，計算出控制器的使用指數(shù)，增強自身的風(fēng)險防御能力。模糊控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在功能檢測過程當(dāng)中，主要的對使用環(huán)境進行模擬，但是在設(shè)備的使用過程中風(fēng)險往往是不確定的，于是需要在硬件設(shè)備中預(yù)留出一部分空間，用于后期的補丁更新功能。隨著風(fēng)險隱患的不斷改變，控制器會在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中下載新的補丁，對自身系統(tǒng)進行完善處理，以便可以正常的運行工作。為了能夠在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中自動整理下載，完善自己資源數(shù)據(jù)庫，在進行數(shù)字建模操作過程中通常會采用重量法與學(xué)習(xí)法進行建模處理。在實際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，可能會由于各種實際情況造成信息傳輸不及時，在系統(tǒng)數(shù)據(jù)更新的過程中出現(xiàn)誤差，因此在設(shè)計編程過程中需要對通過合理的技術(shù)手段規(guī)避此風(fēng)險。通過有效的仿真實驗，可以有效的保證系統(tǒng)能夠正常的運行，可以通過二次開發(fā)運用到實際生產(chǎn)過程當(dāng)中。如果在仿真實驗過程中發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)存在漏洞，此時我們需要采取技術(shù)手段對出現(xiàn)的漏洞進行修補操作，完成操作以后對系統(tǒng)再次進行仿真實驗，達(dá)到要求后方可使用。

3 模糊控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢驗

雖然現(xiàn)在的技術(shù)手段可以保證模糊控制器與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間組織結(jié)構(gòu)不受內(nèi)在因素的影響，但是外界環(huán)境的突然改變?nèi)匀粫o整體的智能化設(shè)備帶來嚴(yán)重的打擊，因此在實際的模糊控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測系統(tǒng)中會加強對于控制器的實際運行環(huán)境的模擬監(jiān)測，以防給系統(tǒng)帶來致命性的打擊。為了保證模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的運行環(huán)境安全，網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測者將會將監(jiān)測目標(biāo)重點放在排查網(wǎng)絡(luò)的安全性問題上，并將數(shù)據(jù)進行記錄，整理成數(shù)據(jù)檔案，防患于未然。當(dāng)黑客通過不正當(dāng)手段對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進行惡意攻擊時，魔術(shù)控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)會通過分析原始數(shù)據(jù)對問題作出反饋，并會根據(jù)實際情況對整體數(shù)據(jù)作出初始化操作，以保證整體運行的安全性，因此檢測者通過對數(shù)據(jù)進行分析研究得出實際的網(wǎng)絡(luò)運行環(huán)境與系統(tǒng)架構(gòu)的穩(wěn)定性。通過對實際運行環(huán)境的數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建出符合運行環(huán)境的病毒防火墻，在保證系統(tǒng)正常運行的情況下對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進行排查，并一并通過技術(shù)手段將系統(tǒng)防御體系中的病毒進行刪除隔離。為了能夠減少數(shù)據(jù)在抵御病毒過程中的數(shù)據(jù)的回復(fù)所消耗的時間，模糊控制器將會結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)對智能化系統(tǒng)做出數(shù)據(jù)分析，根據(jù)不同情況下產(chǎn)生的數(shù)據(jù)對控制距離做出系統(tǒng)的分析，進而提升數(shù)據(jù)在傳輸過程中的精準(zhǔn)度。通過此數(shù)據(jù)分析所得出的數(shù)據(jù)更能夠準(zhǔn)確反映出現(xiàn)場生產(chǎn)任務(wù)，并根據(jù)生產(chǎn)環(huán)境做出有效的調(diào)控操作。通過對上面實際工作問題中的各項問題進行分析實驗，通過不斷的對硬件設(shè)施進行優(yōu)化，不但可以有效的提高實際工作性能，更能夠為模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)優(yōu)化提供理論依據(jù)。

4 結(jié)語

本文通過對模糊控制與神經(jīng)控制進行對比分析，探究模糊神經(jīng)控制在人工智能控制領(lǐng)域中發(fā)展方向。模糊神經(jīng)控制在未來的發(fā)展將會極大的改變?nèi)藗內(nèi)粘Ｉ睿奖闳藗兊囊率匙⌒校ㄟ^對模糊邏輯的研究分析，深入對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的探索。通過對BP算法與遺傳算法的系統(tǒng)研究分析，將實驗結(jié)果應(yīng)用在模糊神經(jīng)控制研究領(lǐng)域?qū)O大的提高模糊神經(jīng)控制的現(xiàn)實意義。深入研究系統(tǒng)的穩(wěn)定性、能觀性以及平衡吸引子、混沌現(xiàn)象等非線性動力學(xué)特性，將實驗結(jié)果應(yīng)用在未來的人工智能控制軟硬件中，將會極大的造福于人類。

參考文獻：

[1]路平，劉凱，王龍.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制理論的轉(zhuǎn)臺伺服系統(tǒng)控制設(shè)計[J].計算機測量與控制，2016，24（7）：8689.