الفهرس 
Neural Network OverviewOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 143 |  |  |
| | | from | 143 | | |
Abstract
لقد اهتم الباحثون اهتماما كبيرا بعلم الشبكات العصبية خلال السنوات القليلة الماضية. ذلك لأن هذا العلم قد اسهم فى تقديم حلول لمشاكل متعددة فى تطبيقات هامة مثل إدراك الأنماط Pattern Recognition، الذاكرة الترافقية Associative Memory والتحكم الآلى Automatic Control من بين هذه التطبيقات يهتم هذا البحث باستخدام الشبكات العصبية فى بناء المحاكمات الآلية Automatic Controllers ويعرف هذا بعلم تحكم الشبكات العصبية Neuocontrol وقد تلقى هذا العلم هو الأخراهتماما بالغا خلال السنوات القليلة الماضية من مهندسى التحكم الآلى.
نستخدم فى هذا البحث أسلوبا مححدا من أساليب تحكم الشبكات العصبية وهو بناء الحاكم الآلى باستخدام حاكم مرشد ( Template Learning Neurocontrol Approach ) . يقتضى هذا الأسلوب استخدام حاكم مرشد Controller Template قادر على التحكم فى النظام المراد التحكم فيه آليا ويبنى الحاكم الآلى عن طريق محاكاة هذا الحاكم المرشد أثناء قيامه بالتحكم فى النظام. وقد اخترنا فى هذا البحث أذكى وأقوى حاكم مرشد عرف الى الآن وهو المشغل الآدمى Humman Operator إن الغرض الأساسى من هذا البحث هو معرفة مدى امكانية استخدام قدرات المشغل الآدمى فى بناء حاكمات آلية للأنظمة المعقدة التى تكون قادرة على التحكم فى أدائها.
تتضمن هذه الطريقة ثلاثة مراحل لتصميم الحاكم الآلى وهى كمايلى :
مرحلة الملاحظة : فى هذه المرحلة يقوم الحاكم المرشد بالتحكم فى أداء النظام وأثناء هذا يتم تسجيل ما يقوم بعمله من أفعال Actions مع الحالة المقابلة الموجود عليها النظام Process State فى صورة أمثلة للداخل الى والخارج من الحاكم المرشد.
مرحلة النمذجة : ويتم فى هذه المرحلة استخدام البيانات المسجلة أثناء مرحلة الملاحظة واستخدامها فى تدريب Training نموذج للمشغل الآدمى والمبنى باستخدام شبكة عصبية. والهدف من هذه المرحلة هو امكانية نمزجة دور المشغل الآدمى.
مرحلة اختبار النموذج : تتم فى هذه المرحلة اختبار نموذج المشغل الآدمى وتقييم آدائه.
بناء على نتائج مرحلة الاختبار قد يتم المرور بمرحلة النمذجة مرة أخرى لتدريب النموذج أكثر أو حتى لتغيره.ويكرر هذا حتى الحصول على الأداء المطلوب من النموذج.