1. Mạng nơron có khả năng xử lý song song với tốc độ xử lý nhanh, có khả năng học thích nghi, nó thích ứng trong quá trình tự chỉnh trong điều chỉnh tự động [2], [7], [8]. Nó có khả năng tổng quát hóa do đó có thể áp dụng để dự báo lỗi hệ thống tránh được những sự cố đáng tiếc mà các hệ thống khác có thể gây ra. Tuy nhiên, một nhược điểm khi dùng mạng nơron là chưa có phương pháp luận chung khi thiết kế cấu trúc mạng cho các bài toán nhận dạng và điều khiển mà phải cần tới kiến thức của chuyên gia. Mặt khác khi xấp xỉ mạng nơron với một hệ phi tuyến sẽ khó khăn khi luyện mạng vì có thể không tìm được điểm tối ưu toàn cục... [2], [8], [12].

2. Mạng nơ-ron mới ứng dụng có hiệu quả trong các lĩnh vực như nhận dạng âm thanh, hình ảnh...[6], [7], còn trong lĩnh vực điều khiển tự động thì đây vẫn còn là một lĩnh vực rộng lớn cần phải khai thác nhiều hơn nữa. Việc nghiên cứu ứng dụng mạng nơ-ron để nhận dạng và điều khiển các đối tượng điều khiển, đặc biệt các đối tượng có độ phi tuyến lớn trong công nghiệp ở nước ta nói chung còn khá hạn chế [2].

- Mạng nơron có khả năng xử lý song song với tốc độ xử lý nhanh, có khả năng học thích nghi, nó thích ứng trong quá trình tự chỉnh trong điều chỉnh tự động. Nó có khả năng tổng quát hóa do đó có thể áp dụng để dự báo lỗi hệ thống tránh được những sự cố đáng tiếc mà các hệ thống khác có thể gây ra. Tuy nhiên, một nhược điểm khi dùng mạng nơron là chưa có phương pháp luận chung khi thiết kế cấu trúc mạng cho các bài toán nhận dạng và điều khiển mà phải cần tới kiến thức của chuyên gia. Mặt khác khi xấp xỉ mạng nơron với một hệ phi tuyến sẽ khó khăn khi luyện mạng vì có thể không tìm được điểm tối ưu toàn cục... Vậy, tồn tại lớn nhất gặp phải là tìm nghiệm tối ưu toàn cục, đặc biệt áp dụng cho các bài toán lớn, các hệ thống điều khiển quá trình.

- Mạng nơ-ron mới ứng dụng có hiệu quả trong các lĩnh vực như nhận dạng âm thanh, hình ảnh, còn trong lĩnh vực điều khiển tự động thì đây vẫn còn là một lĩnh vực rộng lớn cần phải khai thác nhiều hơn nữa. Việc nghiên cứu ứng dụng mạng nơ-ron để nhận dạng và điều khiển các đối tượng điều khiển, đặc biệt các đối tượng có độ phi tuyến lớn trong công nghiệp ở nước ta nói chung còn khá hạn chế.

        - Hiện nay, việc nghiên cứu kết hợp các thuật toán tìm nghiệm tối ưu toàn cục và mạng nơron đã được một số tác giả nghiên cứu áp dụng cho bài toán tối ưu tĩnh; tuy nhiên trong lĩnh vực điều khiển các đối tượng phi tuyến còn rất hạn chế.

        - Nội dung đề tài sẽ đi nghiên cứu thuật toán tìm điểm tối ưu toàn cục trong quá trình luyện mạng nơron để nhận dạng và điều khiển đối tượng động học phi tuyến, mở ra khả năng ứng dụng trong thực tế.

       - Đề tài nghiên cứu mô hình này nhằm linh hoạt hơn trong việc đề ra phương pháp điều khiển cũng như thiết kế bộ điều khiển cho đối tượng phi tuyến; ý tưởng là điều khiển hệ thống xử lý nước thải hoặc cánh tay rôbot.

       - Việc nghiên cứu nâng cao hiệu quả của hệ thống xử lý nước thải, cải thiện môi trường là một trong những lĩnh vực đang được Việt nam và Thế giới rất quan tâm; vì vậy đề tài nghiên cứu có tính khoa học và thực tiễn cao.

-         Đưa ra được thuật toán tìm nghiệm tối ưu toàn cục trong quá trình luyện mạng nơron.

-   Áp dụng trong thực tế để điều khiển hệ thống xử lý nước thải, cánh tay robot hoặc đối tượng phi tuyến khác trong công nghiệp.

Tải file Nghiên cứu thuật toán tìm nghiệm tối ưu toàn cục trong quá trình luyện mạng nơron - ứng dụng để nhận dạng, điều khiển đối tượng động học phi tuyến. tại đây

1. Nghiên cứu lý thuyết:

  - Nghiên cứu thuật toán tìm điểm tối ưu toàn cục.

  - Áp dụng thuật toán tối ưu đó trong quá trình luyện mạng nơron

  - Đưa ra phương pháp mới xây dựng mô hình kết hợp nhằm điều khiển hệ thống phi tuyến.

  - Xây dựng bộ điều khiển cho một đối tượng phi tuyến cụ thể. Dự kiến điều khiển cho hệ thống xử lý nước thải hoặc cánh tay robot.

2. Mô phỏng:

            Lập trình điều khiển nhúng trong môi trường Matlab hoặc phần mềm tương đương để kiểm tra các kết quả nghiên cứu.

3. Phạm vi nghiên cứu

Nghiên cứu giữa lý thuyết và mô phỏng; có lập trình điều khiển cho đối tượng có các thông số cụ thể; mô phỏng các kết quả.