Microsoft Word De thi NMDKTM HK2 1213 doc Đại học Bách Khoa TP HCM ĐỀ KIỂM TRA HỌC KỲ 2 Năm học 2012 2013 Khoa Điện – Điện Tử Môn NHẬP MÔN ĐIỀU KHIỂN THÔNG MINH Bộ môn ĐKTĐ Ngày thi 11/06/2013 Thời gi[.]
Đại học Bách Khoa TP.HCM Khoa Điện – Điện Tử Bộ môn ĐKTĐ -o0o - ĐỀ KIỂM TRA HỌC KỲ Năm học 2012-2013 Mơn: NHẬP MƠN ĐIỀU KHIỂN THÔNG MINH Ngày thi: 11/06/2013 Thời gian làm bài: 90 phút (Sinh viên phép sử dụng tài liệu) Bài 1: (2.5 điểm) Cho mạng thần kinh hình 1, hàm kích hoạt lớp ẩn hàm sigmoid lưỡng cực (hàm tansig) với =1, hàm kích hoạt lớp hàm tuyến tính Cho biết trọng số ban đầu mạng sau: v11 (1) 2.0 ; v21 (1) 1.0 ; v12 (1) 1.0 ; v22 (1) 0.5 ; w1 (1) 1.0 ; w2 (1) 1.0 Cho tập liệu huấn luyện mạng: 0.5 0.8 1.0 X , 0.4 0.2 0.6 x1 v11 v21 z1 x2 v12 v22 z2 y w2 Hình D 1 1 x2 Áp dụng giải thuật lan truyền ngược với hệ số học 0.4 , tính trọng số mạng sau bước huấn luyện 2 1 Bài 2: (2.5 điểm) Cho tập liệu gồm nhóm biểu diễn đồ thị hình 2, trình bày cấu trúc cách huấn luyện mạng Perceptron (giải thuật? liệu?) để phân tập liệu thành nhóm Bài 3: (2.5 điểm) Xét tốn điều khiển đồn xe vận tải, xe dẫn đầu (xe 1) người lái, xe theo sau (xe 2) điều khiển tự động bám theo xe trước Dùng đa đo khoảng cách y xe sau xe trước Cho tín hiệu điều khiển u lực (do động hãm) tác động lên xe Miền giá trị u 10 u 10 (kN) Hãy thiết kế điều khiển mờ điều khiển xe sau bám theo xe trước cách xe trước khoảng cách yd=8m Trình bày chi tiết bước thiết kế vẽ hình minh họa ý tưởng đưa qui tắc điều khiển w1 1 1 x1 Nhóm Nhóm Nhóm Hình y u Hình Bài 4: (2.5 điểm) Xét tốn nhận dạng bảng số xe hệ thống giữ xe tự động Giả sử cách áp dụng giải thuật xử lý ảnh ta tách số riêng lẽ hình Hãy trình bày cách sử dụng mạng thần kinh để nhận dạng số từ đến hình Trình bày rõ cấu trúc mạng thần kinh, đặc trưng dùng để nhận dạng, cách tạo liệu để huấn luyện mạng, giải thuật dùng để huấn luyện mạng, Hình Hết CNBM Đại học Bách Khoa TP.HCM Khoa Điện – Điện Tử Bộ môn ĐKTĐ -o0o - ĐÁP ÁN ĐỀ KIỂM TRA HK Năm học 2012-2013 Môn: NHẬP MÔN ĐIỀU KHIỂN THÔNG MINH Ngày thi: 11/06/2013 Thời gian làm bài: 90 phút (Sinh viên phép sử dụng tài liệu) Bài 1: (2.5 điểm) Dữ liệu huấn luyện mạng: x1 v11 v21 z1 x2 v12 v22 z2 w1 y w2 0.5 0.8 1.0 X , 0.4 0.2 0.6 D 1 1 k=1; 0.4 ; v11 (1) 2.0 ; v21 (1) 1.0 ; v12 (1) 1.0 ; v22 (1) 0.5 ; w1 (1) 1.0 ; w2 (1) 1.0 Bước 2: Tính ngõ mạng (truyền thuận liệu) Lớp ẩn (0.75 đ) neth1 (1) v1T (1) x (1) v11 (1) x1 (1) v21 (1) x2 (1) 2.0 ( 0.5) 1.0 0.4 0.6 Bước 1: neth (1) v2T (1) x (1) v12 (1) x1 (1) v22 (1) x2 (1) 1.0 ( 0.5) 0.5 0.4 0.7 2 1 0.2913 z1 (1) ah ( neth1 ) exp( neth1 ) exp(0.6) 2 1 0.3364 z2 (1) ah ( neth ) exp( neth ) exp( 0.7) Lớp (0.25đ): neto (1) wT (1) z (1) w1 (1) z1 (1) w2 (1) z2 (1) 1.0 ( 0.2913) 1.0 0.3364 0.6277 y (1) ao ( neto ) neto 0.6277 Bước 3: Cập nhật trọng số (lan truyền ngược sai số) ao ( neto ) hàm kích hoạt lớp hàm tuyến tính Chú ý: ah ( nethq ) ah2 ( nethq ) (1 zq2 ) / hàm kích hoạt lớp ẩn hàm tansig Lớp ra: (0.5đ) o (1) [( d (1) y (1))][ao ( neto (1))] (1 ( 0.6277)) 1.6277 w1 ( 2) w1 (1) o (1) z1 (1) 1.0 0.4 1.6277 ( 0.2913) 0.8103 w2 ( 2) w2 (1) o (1) z2 (1) 1.0 0.4 1.6277 0.3364 0.7810 Lớp ẩn: (1.0đ) h1 (1) o (1) w1 (1)ah (netq ( k ) o (1) w1 (1)(1 z12 (1)) / 1.6277 (1 ( 0.2913) ) / 0.7448 h (1) ( o (1) w2 (1))ah ( neth (k )) o (1) w2 (1)(1 z22 (1)) / 0.7448 v11 ( 2) v11 (1) h1 (1) x1 (1) 2.0 0.4 0.7448 ( 0.5) 1.8510 v21 ( 2) v21 (1) h1 (1) x2 (1) 1.0 0.4 0.7448 0.4 1.1191 v12 ( 2) v12 (1) h (1) x1 (1) 1.0 0.4 ( 0.7218) ( 0.5) 0.8556 v22 ( 2) v22 (1) h (1) x2 (1) 0.5 0.4 ( 0.7218) 0.4 0.3845 Bài 2: (2.5 điểm) Cho tập liệu gồm nhóm biểu diễn đồ thị hình 2, trình bày cấu trúc cách huấn luyện mạng Perceptron (giải thuật? liệu?) để phân tập liệu thành nhóm x2 (0.5đ) 1 2 1 1 z1 (0.75 z2 x1 x1 y1 x2 0 1 y2 z3 y3 z4 Sử dụng Perceptron để phân nhóm liệu, Perceptron chia liệu làm phần đường phân chia hình vẽ Dữ liệu phân nhóm sau: - Dữ liệu thuộc nhóm ngõ Perceptron ngõ Perceptron - Dữ liệu thuộc nhóm ngõ Perceptron ngõ Perceptron - Dữ liệu thuộc nhóm đồng thời khơng thuộc nhóm nhóm Từ phân tích trên, ta có sơ đồ mạng Perceptron để phân nhóm liệu sau, mạng huấn luyện để ngõ yi liệu thuộc nhóm i Dữ liệu huấn luyện Perceptron z1-z4 sau: (0.5đ) x1 2 0 1 x2 0 1 0 z1 0 0 z2 0 0 0 z3 0 0 0 z4 0 0 Dữ liệu huấn luyện Perceptron y2-y3 sau: (0.75đ) z1 0 z2 y2 1 z3 0 z4 y3 1 y2 0 1 y3 1 y1 0 Sử dụng giải thuật học Delta huấn luyện Perceptron theo bảng liệu ta mạng Perceptron phân nhóm liệu theo yêu cầu đề Bài 3: (2.5 điểm) y u2 x2 x1 u1 - Để xe bám theo xe cách khoảng yd với sai số 0, cần sử dụng điều khiển PI mờ Sơ đồ khối (0.5đ) u1 yd = E d dt DE E K1 K2 DU DE KU Xe U u2 Xe x1 + x2 y(t) PI mờ Xác định biến vào/ra hệ mờ giá trị ngôn ngữ tập mờ (0.5 đ) - Các biến vào điều khiển mờ: E DE, - Biến điều khiển mờ: DU - Tầm giá trị sai số chọn: 50 < E < (sai số khoảng cách xe 0; sai số 50 xe cách xe khoảng 58m) - Hệ số chuẩn hóa: K1 = 1/50, K2: chỉnh định thực nghiệm Ku = 10 (khâu tích phân bảo hòa miền [0,1] - Giả sử chọn giá trị ngơn ngữ có biến E, giá trị ngôn ngữ cho biết DE giá trị ngôn ngữ cho biến DU Chú ý tốn khơng đối xứng khơng nên chọn tập mờ đối xứng Tổng quát, tất tham số c1, c2, , c10 hàm liên thuộc chỉnh định độc lập qua thực nghiệm NB 1 PB NS ZE PS c1 c2 c3 c4 E DE NE 1 PO ZE c5 c6 NB NM NS ZE PS PM 1 c8 c9 c7 c10 PB - Qui ước y có xu hướng giảm xuống ta tăng u2, ta có qui tắc điều khiển mờ (0.5 đ) DU DE NB PB PM PS NE ZE PO NE PM PS ZE E ZE PS ZE NS PO ZE NS NM PB NS NM NB - Giải thích qui tắc (bất kỳ): (1.0 đ) y u2 E ZE DE ZE DU ZE yd Sai số ZE (khoảng cách xe giá trị đặt), biến thiên sai số ZE (khoảng cách hai xe khơng đổi), để trì trạng thái cần giữ nguyên lực tác động vào xe biến thiên tín hiệu điều khiển ZE y u2 E PO DE ZE DU NS yd Sai số PO (khoảng cách xe nhỏ giá trị đặt), biến thiên sai số ZE (khoảng cách hai xe không đổi), để giảm sai số phải giảm nhẹ lực tác động vào xe biến thiên tín hiệu điều khiển NS y u2 yd E PO DE NE DU ZE Sai số PO (khoảng cách xe nhỏ giá trị đặt), biến thiên sai số NE (sai số giảm, nghĩa xe chạy chậm lại so với xe 1), trường hợp giữ nguyên tín hiệu điều khiển, chờ khoảng cách xe đặt yêu cầu biến thiên tín hiệu điều khiển ZE y u2 E ZE DE NE DU PS yd Sai số ZE (khoảng cách xe giá trị đặt), biến thiên sai số NE (sai số giảm, nghĩa xe chạy chậm lại so với xe 1), trường hợp phải tăng lực tác dụng vào xe biến thiên tín hiệu điều khiển PS y u2 yd E NE DE NE DU PM Sai số NE (khoảng cách xe lớn giá trị đặt), biến thiên sai số NE (sai số giảm, nghĩa xe chạy chậm lại so với xe 1), trường hợp phải tăng lực hút nam châm tác động vào xe 2(tăng mạnh trường hợp trên) biến thiên tín hiệu điều khiển PM * Khi dụng thực nghiệm vào hệ nâng bi từ trường cụ thể, cần phải chỉnh định hệ số K2, Ku, c1, c2, , c10 cho phù hợp Bài 4: (2.5 điểm) Dựa vào giảng, cần trình bày ý: - Sơ đồ khối giai đoạn huấn luyện nhận dạng chữ số (0.5 đ) - Cách tính đặc trưng (0.75 đ) - Sơ đồ cấu hình mạng thần kinh (0.75 đ) - Cách tạo liệu huấn luyện mạng giải thuật huấn luyện mạng (0.5 đ)