Ta có nhiều cấu trúc điều khiển sử dụng mạng neuron khác nhau. Có thể kểđến một số cấu trúc điều khiển như sau:
+ Điều khiển theo vòng hở
Hình 4.8 Điều khiển sử dụng mạng neuron + Điều khiển theo vòng kín
96
Hình 4.9 Điều khiển theo vòng kín
+ Điều khiển với mô hình tham chiếu và sai số lan truyền qua ĐTĐK
Hình 4.10 Điều khiển với mô hình tham chiếu + Bộđiều khiển với quyết định hỗ trợ của mạng neuron
97
Hình 4.12 Sơđồ khối bài toán huấn luyện mạng truyền ngược
4.1.8 KẾT LUẬN
Sau khi đã nghiên cứu về mạng neuron nhân tạo, ta thấy mặc dù có rất nhiều cấu trúc mạng cũng như thuật toán huấn luyện mạng khác nhau nhưng giữa chúng vẫn có một vài điểm chung quan trọng như:
- Khả năng của mạng neuron nhân tạo không do lập trình sẵn mà đạt được từ
quá trình huấn luyện mạng là quá trình hiệu chỉnh các trọng số kết nối giữa các neuron trong mạng sao cho mạng có thểđáp ứng chính xác với các mẫu dữ liệu ngõ vào.
- Có hai kỹ thuật học được sử dụng chủ yếu là học giám sát và học không giám sát. Kỹ thuật học giám sát yêu cầu cần phải được cung cấp các cặp mẫu dữ liệu vào- ra.
98
- Một mạng sau khi được huấn luyện thành công có khả năng tổng quát hóa (đặc trưng hóa) cao: nó có thể đáp ứng chính xác với ngõ vào mà nó chưa từng gặp trước đó.
- Thời gian huấn luyện mạng còn tùy thuộc vào kiến trúc, thuật toán học và chức năng của mạng. Thông thường, việc huấn luyện mạng neuron đòi hỏi nhiều thời gian.
- Khả năng của mạng tùy thuộc vào số lượng neuron dùng trong mạng. Một cách tổng quát, mạng có càng nhiều neuron thì khả năng của mạng càng cao (nhưng thời gian huấn luyện mạng là rất lớn) và ngược lại.