52、人工智能控制技术：从储层计算到模糊逻辑的探索

人工智能控制技术：从储层计算到模糊逻辑的探索

1. 储层计算概述

人工智能的发展已成为人类生活不可或缺的一部分。在社交媒体、在线购物、视频分享平台等领域，通过对数据的分析和建模，利用更个性化的广告、新闻推送或视频来吸引用户关注，实现了货币收益和政治影响等实际效果。

机器学习（ML）是处理这些数据的重要手段，其中人工神经网络（ANN）是ML中发展迅速的分支。ANN模拟生物神经系统，因其大脑在模式识别、分类和学习方面的出色能力，广泛应用于数据分类、预测、生成和过滤等任务，是建模各种非线性过程的有效工具。

神经网络根据数据流方向可分为前馈神经网络（FNNs）和递归神经网络（RNNs）。FNNs适合处理静态信息，而RNNs更适合处理时间相关的数据，在控制系统中更具优势。

储层计算（RC）是RNN的一种方法，在物理系统中具有优势。在RC中，一组隐藏神经元构成“储层”，通过非线性变换将输入映射到更高维度，然后在输出层进行线性变换实现分类。其递归方程描述了储层对外部输入向量的响应：
[x (t) = F\left(Wx (t -1), W_{in}u (t), \sum_{\delta=0}^{H} W_{fb}y (t -\delta)\right)]
其中，(x (t)) 是离散时间 (t) 时储层的内部状态向量，(W) 是储层内部权重矩阵，(W_{in}) 是输入权重矩阵，(W_{fb}) 是反馈权重矩阵，(y) 是反馈输出信号，(H) 定义了记忆深度，(F) 是储层的激活函数。

储层状态由所有节点的状态定义为向量：
[x (t) = (x_1 (t), x_2 (t), \ldots, x_N (t)), N \in