基于神经网络的机器人决策系统
机器人智能决策系统的设计与实现
机器人智能决策系统的设计与实现随着人工智能技术的不断发展，机器人智能决策系统也得到了广泛应用。
在许多领域，这种系统已经被应用到人们的日常生活中，例如智能家居、智能医疗等。
那么，机器人智能决策系统是如何设计和实现的呢？一、机器人智能决策系统的基本构成机器人智能决策系统通常由多个部分组成，包括数据采集、数据处理、决策制定等。
其中，数据采集是系统中最重要的步骤之一，因为只有收集到足够的数据才能为机器人提供决策依据。
数据采集可以通过传感器、人机交互、图像识别等多种方式实现。
数据处理是机器人智能决策系统的另一个重要步骤。
数据处理过程中，需要对采集到的数据进行分析和分类，找出其中的规律和趋势。
如果数据量很大，机器人智能决策系统还需要借助于机器学习等技术进行数据处理。
决策制定是机器人智能决策系统的核心部分。
在这一步骤中，机器人需要根据前面采集和处理的数据，进行判断和权衡，并最终做出相应的决策。
常用的决策制定方式包括规则制定、经验库技术、人工神经网络技术等。
二、机器人智能决策系统的设计流程机器人智能决策系统的设计流程通常包括以下几个步骤：1.确定系统需求：在设计机器人智能决策系统之前，需要明确其实际需求。
例如，智能家居系统需要能够自动识别家庭成员的需求，做出相应的决策。
2.采集数据：根据系统需求，需要使用合适的数据采集装置（如传感器、摄像头等）来收集所需的数据。
3.数据处理：通过数据处理技术，对采集到的数据进行分析和分类，以便为机器人决策提供依据。
4.制定决策规则：根据机器人的实际能力和需求，制定决策规则和算法。
5.测试和优化：对机器人智能决策系统进行测试和优化，以获得较好的运行效果。
三、机器人智能决策系统的应用机器人智能决策系统已经被广泛应用到生活中的各个领域。
例如：1.医疗领域：机器人智能决策系统可以帮助医生快速诊断疾病，并制定相应的治疗方案。
2.智能家居：智能家居系统可以通过机器人智能决策系统自动识别用户需求，从而做出相应的决策。
神经网络在机器人控制中的应用
神经网络在机器人控制中的应用
在机器人控制领域，神经网络是一种常见的控制方法。
神经网络是一种模拟人脑神经系统运行机理的计算模型，可以通过对大量数据的学习和训练来实现复杂的控制任务。
神经网络可以对输入数据进行处理和分析，并基于这些分析结果来做出相应的输出。
在机器人控制中，神经网络可以用来实现对机器人的感知、决策和运动控制等功能。
一方面，神经网络可以用于机器人的感知任务。
机器人需要从传感器中获取各种感知信息，如图像、声音、力量等，然后对这些信息进行处理和分析。
神经网络可以通过对这些感知数据的学习，识别出不同的物体、声音或力量，并将它们转化为机器人可以理解的形式。
神经网络可以通过学习大量的图像数据，实现对不同物体的识别和分类。
这种能力可以应用于机器人视觉系统的开发，使机器人能够自动识别和跟踪目标物体。
神经网络可以用于机器人的决策任务。
决策任务是指机器人根据感知到的信息，做出相应的决策。
神经网络可以通过学习和训练，对感知到的信息进行分析和判断，并根据这些分析结果做出合理的决策。
在自动驾驶领域，神经网络可以通过学习大量的驾驶数据和交通规则，实现自动驾驶车辆对路况的判断和行驶决策。
神经网络在机器人控制中有着广泛的应用前景。
通过对大量数据的学习和训练，神经网络可以实现机器人的感知、决策和运动控制等功能，从而使机器人能够更加智能和自主地执行各种任务。
在实际应用中，神经网络的训练和调整也需要专业的知识和技能，同时需要考虑到实际应用场景的不确定性和复杂性。
对于神经网络在机器人控制中的应用，还需要进一步研究和探索，以进一步提高机器人的智能和控制能力。
人工智能在机器人控制中的实时决策方法
人工智能在机器人控制中的实时决策方法人工智能（AI）是一项快速发展的领域，正在逐渐改变许多行业和领域的方式。
机器人控制是一个重要的应用领域，利用AI技术可以使机器人更加灵活、高效地进行实时决策。
本文将探讨人工智能在机器人控制中的实时决策方法，并分析其应用和发展前景。
首先，实时决策是机器人控制中的关键问题之一。
机器人需要根据感知到的环境信息，迅速做出决策并执行相应的动作。
这要求机器人具备快速的学习和推理能力，能够根据环境变化调整策略，并在复杂的情况下做出最佳的决策。
一种常用的实时决策方法是强化学习（Reinforcement Learning）。
强化学习是一种通过试错学习来优化决策的方法。
机器人通过与环境的交互来收集反馈信息，根据反馈信息调整决策策略，以获得更好的结果。
这种方法不依赖于先验知识，能够适应不同环境和任务，并具备较强的扩展性。
另一种实时决策方法是基于规则的方法。
这种方法通常利用预先制定的规则和逻辑来进行决策。
机器人根据环境感知信息和先验知识，判断应该采取何种行为。
这种方法通常适用于一些特定的场景，效果稳定，但对于复杂的任务和环境变化较大的情况下，往往不够灵活。
在实际应用中，人工智能在机器人控制中的实时决策方法往往需要结合多种技术手段，以提高决策的准确性和实用性。
例如，机器人可以通过感知系统获取环境信息，如摄像头、雷达等；利用机器学习和数据挖掘技术对感知信息进行分析和处理，提取有效特征；然后利用决策算法进行实时决策，最终控制机器人的运动和行为。
此外，近年来，深度学习在机器人控制中的实时决策中也起到了重要作用。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过构建多层神经网络，可以对复杂的感知信息进行高效的特征提取和决策推理。
深度学习在图像、语音和自然语言处理等方面已经取得了重要的突破，并在机器人控制中得到了广泛应用。
人工智能在机器人控制中的实时决策方法已经有了很多成功的案例。
例如，在无人驾驶领域，由于道路环境和交通状况的不确定性，实时决策尤为重要。
图神经网络在智能机器人中的应用探讨(四)
随着科技的不断发展和进步，智能机器人已经不再是科幻电影中的幻想，而是成为了我们日常生活中的一部分。
图神经网络作为一种新兴的人工智能技术，在智能机器人的应用中发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨图神经网络在智能机器人中的应用，并分析其在不同领域的发展前景。
一、图神经网络的基本原理图神经网络是一种专门用于处理图数据的人工智能算法。
与传统的神经网络不同，图神经网络能够处理非结构化数据，并且能够对节点之间的关系进行建模。
这使得图神经网络在处理社交网络、推荐系统、生物信息学等领域的数据时具有独特的优势。
其基本原理是通过学习图数据中节点和边的特征，从而实现对图数据的分类、预测和表示学习。
二、智能机器人中的应用在智能机器人领域，图神经网络也被广泛应用。
首先，在机器人的感知环节，图神经网络能够对环境中的人、物体、场景等进行识别和理解，从而为机器人的决策和行为提供数据支持。
其次，在机器人的决策过程中，图神经网络可以帮助机器人进行路径规划、行为预测等任务。
此外，图神经网络还可以应用于机器人的自主学习和智能控制中，使得机器人能够不断改进和优化自身的行为。
三、图神经网络在智能机器人中的挑战尽管图神经网络在智能机器人中具有广阔的应用前景，但是也面临着一些挑战。
首先，图数据的复杂性和规模化使得图神经网络的训练和推断变得更加困难。
其次，图神经网络在跨领域数据中的泛化能力有待提高，特别是在应对不同环境和场景的数据时。
此外，图神经网络的可解释性和可靠性问题也是目前需要解决的关键难题。
四、图神经网络在智能机器人中的发展前景尽管面临诸多挑战，但是图神经网络在智能机器人中的应用前景依然广阔。
随着图神经网络算法的不断改进和优化，相信它将会在智能机器人领域发挥越来越重要的作用。
特别是随着5G、物联网等技术的快速发展，智能机器人将会在日常生活、工业生产、医疗保健等领域中得到更广泛的应用，而图神经网络则将成为实现智能机器人智能化的关键技术之一。
基于神经网络的多智能体系统协作控制技术探究
基于神经网络的多智能体系统协作控制技术探究多智能体系统是指由多个相互独立的智能体组成的复杂系统。
在现实生活中，多智能体系统已经广泛应用于机器人控制、无人机编队飞行、自动驾驶等领域。
然而，由于多智能体之间存在着相互协作与竞争的关系，如何实现多智能体系统的高效协作成为了一个具有挑战性的问题。
本文将介绍一种基于神经网络的多智能体系统协作控制技术，通过神经网络的学习与训练实现多智能体之间的协作行为。
在传统的多智能体系统中，通常使用经典的控制算法，如 PID 控制器，来实现对多智能体的控制。
然而，这种方法往往需要提前设定好控制参数，对系统的稳定性和适应性存在一定的限制。
而采用基于神经网络的多智能体系统协作控制技术，可以通过神经网络的学习与训练来实现对多智能体的控制。
神经网络是一个由多个神经元组成的网络结构，可以模拟大脑神经元之间的连接与传递。
通过对神经网络进行适当的训练，可以让多智能体系统具备学习与适应的能力，从而提高系统的协作性能。
在基于神经网络的多智能体系统中，每个智能体通过传感器获取环境信息，并通过神经网络进行信息处理与决策。
神经网络可以实时地对多智能体的行为进行调整，使得系统能够根据环境的变化做出相应的响应。
同时，多智能体之间可以通过神经网络进行信息共享与通信，实现协同工作与协作决策。
不同于传统的控制算法，基于神经网络的多智能体系统协作控制技术具有以下优点：首先，基于神经网络的多智能体系统具备较强的学习与适应能力。
通过不断的学习与优化，系统可以根据环境的变化来调整智能体的行为，从而实现更加灵活与高效的协作。
其次，基于神经网络的多智能体系统能够处理较为复杂的任务。
传统的控制算法在面对复杂任务时往往无法有效地应对，而神经网络可以通过对大量数据的学习与训练来提取任务的特征与规律，从而实现复杂任务的控制与协作。
再次，基于神经网络的多智能体系统具备较好的鲁棒性。
传统的控制算法往往对系统的变化与干扰较为敏感，而神经网络具备强大的自适应能力，可以在系统发生变化时自动进行调整与适应。
基于神经网络的智能控制方法
基于神经网络的智能控制方法智能控制是近年来兴起的一种控制方法，它借助于神经网络的强大计算能力，能够对复杂的系统进行智能化的控制与决策。
本文将介绍基于神经网络的智能控制方法，并探讨其在实际应用中的潜力和优势。
一、神经网络简介神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，它由大量的神经元通过连接构成，能够对海量的信息进行高效的处理和学习。
神经网络具有自适应性、容错性和并行处理能力等特点，被广泛应用于图像识别、语音处理、自动驾驶等领域。
二、智能控制方法的基本原理基于神经网络的智能控制方法主要包括感知、决策和执行三个阶段。
感知阶段通过传感器采集系统的输入信号，并将其转化为神经网络可以处理的形式。
决策阶段利用训练好的神经网络对输入信号进行学习和判断，生成相应的控制策略。
执行阶段将控制策略转化为实际控制信号，通过执行器对系统进行控制。
三、基于神经网络的智能控制方法的优势1. 强大的学习能力：神经网络具有良好的自适应性和学习能力，能够通过大量的训练样本不断优化模型的参数，使之具备更好的控制性能。
2. 复杂系统的控制：神经网络可以对具有较高维度和非线性特性的复杂系统进行控制，能够应对更加复杂的实际场景和问题。
3. 实时性和适应性：神经网络能够在实时性要求较高的情况下对输入信号进行快速处理和决策，具备较强的适应性和反应能力。
4. 容错性和鲁棒性：神经网络在面对部分信息丢失或者噪声干扰时，仍能够保持较好的控制性能，具备较强的容错性和鲁棒性。
四、基于神经网络的智能控制方法的应用1. 智能交通系统：利用基于神经网络的智能控制方法，可以对交通流量进行实时监测和调度，达到优化交通流的效果，提高道路的通行能力和交通效率。
2. 工业自动化：神经网络可以应用于工业自动化领域中的生产线控制、设备故障预测等任务，提高生产效率和产品质量。
3. 智能机器人：通过神经网络实现智能机器人的导航、目标识别和路径规划等功能，使其具备更强的自主决策和执行能力。
机器人智能决策问题求解方法
机器人智能决策问题求解方法机器人在现代社会中扮演着越来越重要的角色。
随着人工智能技术的不断发展和应用，机器人可以在各行各业中承担重要的决策任务。
然而，机器人要具备智能决策能力，并解决实际问题，需要采用适当的方法。
本文将介绍几种机器人智能决策问题求解的方法。
一、传统算法方法传统算法方法是机器人智能决策的一种基本方法。
这种方法通过建立数学模型，应用相应的算法来解决问题。
常用的算法包括决策树方法、贝叶斯网络方法和线性规划方法等。
决策树方法基于树形结构，通过一系列的判断和决策来解决问题。
它可以根据特定的问题，建立起一颗决策树，通过判断不同的条件和属性，逐步选择最佳决策。
决策树方法适用于分类问题和一些简单的决策问题。
贝叶斯网络方法是一种基于概率统计的决策方法。
它通过建立概率模型，利用贝叶斯公式来对问题进行推理和决策。
贝叶斯网络方法适用于不确定性较大的问题，并能较好地处理复杂的决策情况。
线性规划方法是一种优化问题的数学建模方法。
它通过建立目标函数和约束条件，求解使目标函数达到最大或最小的最优解。
线性规划方法适用于线性问题，并具有较高的计算效率和可解释性。
二、启发式算法方法启发式算法方法是机器人智能决策问题求解的另一种常用方法。
这种方法通过模拟生物进化、蚁群行为等自然现象，设计出一些启发式规则和算法来求解问题。
常用的启发式算法包括遗传算法、粒子群优化算法和模拟退火算法等。
遗传算法是一种基于进化原理的优化算法。
它通过模拟自然选择、交叉和变异等操作，从初始解中搜索出最优解。
遗传算法适用于问题空间大、解空间复杂的优化问题，并具有较强的全局搜索能力。
粒子群优化算法是一种模拟鸟群、鱼群等行为的优化算法。
它通过一系列粒子的位置和速度的迭代更新，来找到最优解。
粒子群优化算法适用于连续优化问题，并具有较快的收敛速度和较强的局部搜索能力。
模拟退火算法是一种模拟金属退火过程的优化算法。
它通过随机扰动和接受准则来避开局部最优解，以一定的概率跳到较差的解空间，在全局上搜索最优解。
基于智能算法的机器人自主决策系统设计
基于智能算法的机器人自主决策系统设计近年来，机器人技术的发展势头迅猛，成为了人类迈向未来的重要工具之一。
而机器人的自主决策系统，正是衡量一个机器人是否具有智能的重要指标之一。
因此，基于智能算法的机器人自主决策系统的设计成为了一个热门研究话题。
一、机器人自主决策系统的意义机器人作为人类的良好助手，在工业、军事等领域都有着广泛的应用。
而机器人的自主决策能力，则是其更高效、更智能的表现。
自主决策系统能让机器人不再完全依赖外部控制，而是能根据环境和任务的不同情况，自主的进行分析和判断，并做出合理的决策。
因此，在处理复杂的任务，提高工作效率和减少人工操作中的误差方面具有重要意义。
二、基于智能算法的机器人自主决策系统设计在机器人自主决策系统的设计中，利用智能算法是一种被广泛研究和应用的方法。
智能算法是一种能够模拟人工智能的模型，可以让机器人通过数据分析和学习，提高自己的决策能力。
目前，基于智能算法的机器人自主决策系统中主要应用的算法有神经网络、遗传算法、模糊逻辑，等等。
1. 神经网络神经网络作为一种模仿人类神经系统的模型，可以进行模式识别和学习，因此，在机器人决策系统的设计中具有很高的应用价值。
神经网络能够通过对数据的输入输出进行学习，提高决策的准确性和速度。
在机器人自主导航中，神经网络可以通过地图数据的输入，让机器人更加智能化的寻找最短路径，安全回避障碍物。
2. 遗传算法遗传算法是一种基于进化思想，对复杂问题进行优化的方法。
机器人自主决策系统中，遗传算法主要用于任务分配和路径规划。
遗传算法通过不断迭代并交叉变异，使得机器人能够不断优化分配策略和路径规划，提高效率和准确性。
3. 模糊逻辑模糊逻辑用于解决语音、图像等非精确的问题，是机器人决策系统中经常使用的算法。
在机器人的自主决策中，模糊逻辑可以通过模糊控制进行任务管理和决策，提供合理的决策方案。
例如，在机器人的自主修复过程中，模糊逻辑可以应用于对故障的检测和机器人维修方案的推导等。
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７１
以将 θ 的学习合并到 ｗ 中， 即 ｗ０＝θ。 这里主要介绍属性集的建立和属性集各
个分量的含义， 以及神经网络的学习过程。
４ 神经网络的软件实现
神 经 网 络 软 件 要 求 在 硬 件 平 台 上 实 现 。编 程语言可以是高级语言也可以是低级语言（ 汇 编语言） 。Ｃ 语言是神经网络应用软 件 的 基 本 编程工 具 ， 也 可 以 使 用 ＭＡＴＬＡＢ 神 经 网 络 工 具 箱 。 目 前 流 行 的 神 经 网 络 工 具 箱 Ｎｅ ｕｒａ ｌ Ｎｅ ｔｗｏｒｋｓ Ｔｏｏｌｂ ｏｘ２．０ 版本， 它几乎概括了现 有的神经网络的成果， 涉及的网络模型有感知 器。
参考文献 ［１］李士勇，模 糊 控 制 、神 经 控 制 和 智 能 控 制．哈 尔滨： 哈尔滨工业大学出版社，１９９８． ［２］赵林明，多 层 前 向 人 工 神 经 网 络．郑 州 ： 黄 河 水利出版社，１９９９． ［３］何 佳 洲，周 志 华， 陈 兆 乾． 系 统 故 障 诊 断 的 一 种神经网络方法．计算机工程与应用，１９９６． ［４］韩力群．人 工 神 经 网 络 理 论 、设 计 及 应 用．北 京： 化学工业出版社，２００４． ［５］周开利， 康 耀 红．神 经 网 络 及 其 ＭＡＴＬＡＢ 仿 真程序设计．北京： 清华大学出版社，２００５． ［６］阎 平 凡． 人 工 神 经 网 络 与 模 拟 进 化 计 算． 北 京： 清华大学出版社，２０００． ［７ ］朱 大 奇， 等． 人 工 神 经 网 络 原 理 及 应 用 ． 北 京 ： 科学出版社，２００６． ［８ ］ 何 为 ． 基 于 神 经 元 网 络 模 型 的 稳 压 变 压 器 优 化设计，２００１， ３８（ ９） ： ２４－ ２５．
④ 检验抉择结果。对已形成的神经网络 有其他的属性— ——抉择对进行验证， 当抉择的 正确率不满足要求的时候， 则将那些不满足要 求的用例增加到训练的用例中， 返回到③重新 进行学习， 直到满足要求为止。
３ 人工神经网络学习算法分析
这里假定神经元有两个状态， 所以每个神 经 元 定 义 输 入 空 间 上 的 一 个 超 平 面 。各 个 神 经 元的连接权 ｛ｗｊ｝ 将通过梯度方法分 别 进 行 计 算。训练的方式为实例教学， 训练集是由例子 矢量 Ｘｋ 及期望输出 ｂ ｋ 组成的模式对｛Ｘｋ， ｂ ｋ｝的 集合。
２ 机器人决策设计
本系统采用前向神经网络作为机器人决 策的理论依据， 并将其看作是对输入与输出间 的变换器， 即输入向量 ｘ 对输出 ｙ 的一个映 射 。其 变 换 原 理 可 用 数 学 模 型 推 出 。而 后 寻 找 建立模型的参数进行推导。
（１） 前向神经网络数学模型及算法
该模型数学表达式：
神经元的变化函数为符号函数， 一旦训练结 束还是采用两状态神经元， 标或前方 有障碍物；
决策二： 向右运动 ← 右方有目标或前方 有障碍物；
决 策 三 ： 向 后 退 ← 前 方 有 障 碍 物（ 由 正 前方图象信息发现） ；
决策四： 调节水质 ← 水质超标； 决策五： 开始运动 ← 机器人初始状态 Ｓ０； 决策六： 停止工作 ← 由工作时间决定（ 定 时器 Ｔｘ） ； 决策七： 调节地图信息 ← ＭＡＰｘ；
ＡＳｉ＝ ｛Ａ｜Ａ 属 性 作 为 系 统 Ｓ 的 动 态 属 性 ， 能表示由抉择 ｆｉ 导致的差错｝
ＩＮ＿ＡＳ＝｛Ａｋ｜Ａｋ 属性作为 Ｓ 的输入属性， 能 决定 Ｓ 动态特性｝
由 此 得 到 系 统 Ｓ 的 抉 择 集 ＦＳ 对 应 的 属 性集 ＡＳ，不妨设 ＡＳ＝｛Ａ１， Ａ２， Ａ３，… ，Ａｍ｝。ｔ 是可 判断出系统 Ｓ 的抉择， 下式表示抉择 ｆｉ：
学术交流
基于神经网络的机器人决策系统
摘 要： 该文首先提出一个基于神经网络的水域机器人决策算法分析， 然后通过一种与之适 应的神经网络学习算法来寻找属性和抉择的对应关系， 由此进行信息处理后的决策。基于神经网 络的抉择系统有着比较良好的适应性。
关键词： 机器人决策； 信息处理； 神经网络
董砚秋， 高海， 郭巍 （ 沈阳理工大学信息科学与工程学院， 沈阳 １１００３１）
系统的决策最终表现为系统通过大量的 信息处理之后作出的判断， 即决定系统的最终 的结果。例如： 机器人从得到信息到作出判断 或行动， 则信息的误差率对决策有着至关重要 的 作 用 。人 类 对 事 物 的 认 知 很 大 程 度 上 可 以 视 为 从 属 性 描 述 中 进 行 归 纳 的 行 为 。机 器 人 对 事 物的判断如同医生对病人的诊断， 就是通过观 察病例的有关属性即病症， 掌握必要的数据 后， 再根据临床经验和知识作出判断。由此可 见， 基于属性的描述是一类重要的知识表示方 法。系统中信息是以属性集的形式出现的， 属 性由属性名与可取值的范围来定义， 所有的属 性组成一个固有的属性集。
式中：
τｉｊ— — — 输 入 和 输 出 的 延 时 ； Ｔｊ— ——神经元 ｊ 的阀值； ｗｉｊ— ——神 经 元 ｉ 神 经 元 ｊ 的 突 触 连 接 系 数 或称权重值； ｆ（）— ——神经元的转移函数（ 既符号函数） 。 由输入列向量可以决定神经网络输入层的 节点， 在实际应用中， 网络的输入层可以调节。 每个结点的输入可以为 ｎ 个， 例如 Ｋ 输入单 输出的神经元模型。对于单个神经元来讲， 把 它看成是微处理器毫不为过。 其实， 人类对事务的判断与决策完全取决 于它的信息量的性质。性质不同， 其数学模型 也 完 全 不 同 。机 器 人 通 过 视 觉 对 图 象 理 解 并 作 出判断， 进而给出决策时， 首先对图象的特征 信 息 进 行 处 理 ， 才 能 建 立 可 靠 运 行 、决 策 正 确 的数学模型。已知机器人的活动范围在 ４ 万平 方米的水域中活动， 需要决策的对象已在参考 模板中， 如何用神经网络实现机器人决策？ 神 经网络对特征信息的训练精度， 输入与输出间 的 数 学 模 型 的 建 立 是 非 常 关 键 的 。因 为 水 域 中 的图象是静止的， 颜色基本为透明并呈现蓝 色， 这些参数设为固定的， 所以我们采用图象 压缩技术和灰度等级固定的参数使之成为背 影， 在机器人决策中不需要参与运算。机器人 决策的激励对象是图象的特征参数， 为一组列 向 量 ， 它 包 括 物 体 的 颜 色 、形 状 、尺 寸 、物 体 的 环境因素（ 风速、天气温度、湿度、季节等） 等参 数。根据机器人工作的具体环境， 经过分析实 验， 找出输入与输出的关系符合线性函数， 如 图所示。 其中： ｂ 是背景参数；（ 水域背景） Ｃ 是斜率， 可以调整； ｘ 是 输 入 列 向 量（； 该 值 可 能 为 正 或 负 ， 与 实 际 取 值 有 关）
式中 Ａｊ（ｔ）表示属性 Ａｊ 在时刻 ｔ 的取值， ｊ ＝ １， ２， … ，ｍ。 Φ 也代表具体的作出抉择的方 法。若把 Φ 看作是系统进行的抉择， 则取值应 是属性集 ＡＳ 在 ０—ｔ 时间段上的所有取值， 而 抉择结果可能不仅仅是某个 ｆ ， 而是 ＦＳ 中 若 干抉择结果的逻辑运算。因此从本质上讲， 系 统的抉择就是寻找获得的信息到系统抉择的 映射。
属性集包括的数据为： 正前方的图象信 息 、左 方 的 图 象 信 息 、温 度 信 息 、右 方 的 图 象 信 息 、水 的 质 量 信 息 、时 间 信 息 、自 身 所 带 的 地 图 信 息 、天 气 信 息 。
最终的决策为：
决策 八 ： 收 集 垃 圾 ← 目 标 ｙ 出 现 ；（ ｙ 可 以是参考模板中的机器人扑获对象中的任意 一种垃圾） ；
其 斜 率 的 取 值 反 应 了 图 象 识 别 敏 捷 性 。也 间接地反应了机器人决策的灵敏性和可靠性。 设输入与输出的线性关系斜率为 Ｃ， Ｃ 的取值 根据系统调试来决定。斜率越大， 神经网络训 练越快， 输出与参考模板匹配越快， 系统灵敏 度越高， 机器人给出的决策也越机敏。
（２） 机器人决策分析
１ 引言
该机器人决策系统工作在 ４ 万平方米水 域， 水深 １．５ 米。其功能是收集水面固体垃圾、 检测水质并根据水质投放水处理药剂、表演 等。为了完成以上功能， 系统采用人工神经网 络进行决策。根据机器人工作环境特点， 首先 对其应用的神经网络数学模型进行了分析和 建立， 特别是引进了调整输入与输出关系的斜 率因子， 以便使系统的决策灵敏度提高， 机器 人 决 策 或 动 作 更 敏 捷 。同 时 也 研 究 了 机 器 人 的 属 性 和 抉 择 的 对 应 关 系 。由 于 其 特 殊 的 工 作 环 境， 机器人的抉择结果存在许多复杂的模式识 别 、运 动 控 制 及 大 规 模 的 组 合 及 数 据 融 合 。 传 统 方 法 对 它 们 难 以 处 理 甚 至 是 无 能 为 力 。在 这 里， 神经网络的引入就可以较好地解决这些问 题 。随 着 神 经 网 络 理 论 研 究 和 实 际 应 用 的 不 断 深入， 神经网络在机器人决策系统中的应用越 来越受到人们的重视。
决策九： 调节运动的速度 ← 天气信息（ 温 度、湿度、季节） 。
学习过程如下：
① 选择训练样本。随机选取一定数量的 属性抉择值对， 以这些属性对作为训练用例。
② 学习训练。用学习算法进行训练， 寻找 出神经网络训练出的结果。
③ 对新增的属性决策对， 在已有的神经 网络的基础上， 通过调整权值， 进行争抢学习。
考虑系统的抉择问题， 属性集由系统出现 的初期状态和差错状态组成， 通过这些状态信 息来表征系统最后的异常， 至于对应系统的抉 择集具体的描述如下：
７０
学术交流
令 ＦＳ 是 系 统 Ｓ 的 抉 择 集 ＦＳ＝ ｛ｆ０，ｆ１，ｆ２， …，ｆｎ｝，具 体 含 义 在 不 同 的 系 统 中 有 所 不 同 ， 在 后面的示例中将给出一组对应该示例的含义。 在机器人系统中， 系统 Ｓ 的抉择集就是图形参 考模板， 它是具有学习功能的系统， 这在以后 的文章中阐述， 在此仅把参考模板看作是不便 的常数来分析。