自适应模型

简述

“自适应”的概念来自生物科学，主要指生物，特别是人，在外部环境和条件变化的情况下保持生物内部环境稳定与生理状态正常的性能，是生物控制系统的优越性之一。

在控制论、生物控制论中，研究了机器和生物谅去达控制系统的适应性问题。在工程控制论、控制理论中，研究了工程控制系统中的自适应控制系统。

自适应控制系统能在其运行环境或条件变化少付趋仔的情况下，保持控制系统稳定及控制功能正常。其中，自适应控制器能适应被控制对象及环境条件的变化，修正控制器的参数或结构，以保持控制系统的稳定性和正常控制功能。

在工程控制论和控制理论中，主要研究基于被控制对象的数学模型的、自适应控制器的设计方法与实现技术以及自适应控制系统的分析与综合问题。

将“自适应”的概念引入到大系统广义模型化中来，研究自适应智慧型模型的问题。

自适应模型应具有两方面的适应性能：适应与跟蹤被模拟对象特性的变化；适应模型运行环境条件的变化。这里所谓运行环境条件是指除被模拟对象之外，其他影响模型的外界因素，如模型的目的和用途、模型的评价準则、建模信息来源及干扰等。

对于同一个被模拟对象，不同的目的和用途，可採用不同的模型，如定性模型、定量模型，对模型拟合程度的要求也有所不同，如不同的精度、不同的粒度。

自适应模型由3部分组成：

(1)模型本体

模型本体可以是数学模型、知识模型或网路模型，都应是可修正的，如，数学模型的参数或表达式结构可校正；知识模型的知识库可增、删、改；网路模型的联结係数或拓扑结构可调整。

(2)适应器

适应器接受拟合度的反馈信息与环境条件变化的信息，制订适应策略与方法，对模型本体进行修正，以保持模型与被模拟对象的拟合度最好或满意，即拟合误差最小或在许可范趋白危围之内，且符合环境条件几叠蜜辩的新要求。

3)拟合度评估

根据模型的目的和用途，对模型精度、粒度的要求，採用公认的或用户认可的评估準则，对模型与被模拟对象的输出的拟合度进行评估，给出拟合度的评估结果。如：拟合误差的数据，拟合度高，拟合误差小；反之，拟合度低，拟合误差大。

对于数学模型，其输出有定量数据，拟合度评估可给出定量结果，如拟合误差数值。对于知识模型，其输出为定性推理结论，这时，拟合度的评估是个有待研究的问题。

表示被模拟对象，可以是人或物，也可以是控制者或被控制对象，其输出受对象特性变化及扰动的影响。

为了使模型具有适应性能，需要研究下列三种方法：

(1)被模拟对象及环境信息获取方法。

当被模拟对象及环境，是被动系统，是机器设备，则採用辨识和观测的方法获取信息，自动观测灶纸或人工观测被模拟对象的输出或状态及环境条件的影响因素，可以用线上、实时的观测、辨识，也可以用离线、非实时的观测、辨识，经过滤波、整形、变换后，获得有用信息。

当被模拟对象及环境是主动系统，是人或人群，如专家或专家组时，可採用人机互动当被模拟对象及环境是主动系统，是人或人群，如专家或专家组时，则可採用人机互动式或专家调查式方法获取信息，如：德尔菲法。

2)模型与被模拟对象的拟合度评估方法

当模型本体为数学模型或网路模型，其输出为定量数据，则可採用拟合误差作为拟合度评估的依据，利用系统辨识（Systems Identification）中的有关方法进行评估，如最小二乘法。

当模型本体为知识模型或网路模型，其输出为定性结论。例如，关于疾病诊断的结论及处方意见。这时，可採用“模糊评判”方法，或“专家评分”方法，进行拟合度评估。

3)模型的修改或校正方法

当模型本体为数学模型，如传递函式、状态方程（微分方程或差分方程）、代数方程等，则可採用类似于自校正调行器或控制器的方法，对模型的参数或结构进行校正。如改变传递函式中的传递係数、时间常数或和微敬积分、微分、延时作用，改变状态方程中的A，B，C，D矩阵元素的数值或矩阵的阶次、非零元素的分布特性。

当模型本体为知识模型，如产生式系统己遥订的知识库，则可以利用知识库管理系统，通过知识同化、知识顺应技术，对规则库、事实库进行增、删、改。必要时，也可修改产牛式系统的控制策略。

当模型本体为神经网路模型，如多层感知机模型，则可以调整突触联接的权係数、神经元模型的动作阈值或改变突触联接的拓扑结构、感知机的层数。