[发明专利]自治操作条件反射自动机及在实现智能行为中的应用

说明书

技术领域

本发明涉及一种自动机，一种基于操作条件反射原理的仿生自动机。

背景技术

用于学习系统的自动机模型在1960s就有了，并被称为学习自动机，在过去的几年里，主要是改变学习自动机的结构来满足不同的应用要求，一般是既有输入又有输出。本发明是一个基于斯金纳操作条件反射理论的自组织系统，具有自学习和自适应功能。斯金纳从20世纪20年代末，便开始了动物学习的实验研究并提出两种学习形式：一种是经典式条件反射学习，用以塑造有机体的应答行为；另一种是操作式条件反射学习，用以塑造有机体的操作行为。西方学者认为，这两种反射是两种不同的联结过程：经典性条件反射是S--R的联结过程；操作性条件反射是R--S的联结过程。

近十几年，自治系统的学术关注度逐年增高，与自治系统相关的文献总量逐年增多。本发明是一个自治式自动机，跟非自治式自动机不同，其输出不需要外部指令的驱动，是自动机根据自身的需要而作出的。相关的专利如：申请号为98115560.X，名称为顾客操作型自动机的画面生成方法及顾客操作型自动机、申请号为200710071071.0名称为基于带记忆确定有限自动机的正则表达式匹配加速方法等都是将自动机跟外界环境相交来实现一定的功能。目前，自治式操作条件反射自动机还没出现过。

本发明提出了一个基于斯金纳操作条件反射理论的抽象的自组织模型，用于描述，模拟，设计各种自组织系统，使其表现出自学习和自适应特性，特别地，应将其应用于描述，模拟，设计机器人系统的各种智能行为。

发明内容

本发明提供了一种可用于描述，模拟，设计具有自组织(包括自学习和自适应)功能的自治操作条件反射自动机。

本发明的操作条件反射自动机是一个九元组，包括：输入符号集合，内部状态集合、内部操作集合、输出符号集合、随机“条件-操作”规则集合、状态转移单元、观测单元、状态取向单元，以及操作条件反射学习单元，并且，规定了AOC的递归运行程序。AOC的重要特征在于模拟生物的操作条件反射机制，因而具有仿生的自组织功能，包括自学习和自适应功能，可用于描述，模拟，设计各种具有交互功能的自组织系统。

一个一般的有限状态自动机是一个五元组：FA＝{A，Z，S，f，g}。其中，A表示有限输入符号集合，S表示有限(内部)状态符号集合(s(0)∈S为初始状态)，Z表示有限输出(接受状态)符号集合，f：S×A→S表示状态转移函数，g：S→Z表示输出函数。有限状态自动机FA是一个非自治系统。

AOC中操作符号不等同与有限状态自动机FA中的输入符号，AOC中操作符号代表的是AOC的内部操作，而FA中输入符号代表的是外部指令，在此意义上，AOC与有限状态自动机FA似乎是不等价的。AOC中的操作符号集合Ω并不是FA中的输入符号集合，而是AOC的内部操作。FA中的输入符号集合实际上是外部可能输入的指令的集合。AOC中没有输出符号集合，自然也没有输出函数。作为自治式系统，AOC需要输出符号集合和输出函数。自治系统也能或也需要作用于环境或客观世界。从状态空间方程的形式看，输出是状态的组合，或状态与操作的组合，因此，可以说AOC的内部状态集合本身就是一种输出符号的集合，并且，AOC的状态是可以观测的；定义中“AOC的状态是可以观测的”是指AOC自身有感受器，能检测到自身状态的改变，并不意味着外部世界能观测到这些量；自治式自动机也需要输出，这种输出不需要外部指令的驱动，是自动机根据自身的需要而作出的。

自治式自动机跟非自治式自动机相比较，其优势在于其输出不需要外部指令的驱动，是自动机根据自身的需要而作出的某种作用于环境的行动，也就是说即使外部环境发生改变，自治式自动机仍然可以照常工作，而非自治式自动机需要改变结构模型或参数来适应外部环境的变化。非自治系统总可以转化为自治系统，那么总可以找到一个自治操作条件反射AOC与相应的非自治操作条件反射自动机相对应。自治操作条件反射AOC应用更为广泛。

在信息论中，熵可用作某事件不确定度的量度。信息量越大，体系结构越规则，功能越完善，熵就越小。利用熵的概念，从理论上研究信息的计量、传递、变换、存储。本发明引入操作熵的概念，证明AOC操作熵ψ(t)的收敛性，由于系统自组织的过程是吸取信息的过程，是吸取负熵的过程，是消除不确定性的过程，那么也就阐明AOC的自组织特性，AOC确实具有自学习和自适应功能。