付冬梅信息工程學(xué)院自動(dòng)化系20xx-10-29(文件)
【正文】 ID網(wǎng)絡(luò)初值權(quán)重的選取和等價(jià)系統(tǒng) 1) 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)重初值選取的重要性 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)重初值的選取對(duì)于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和收斂速度是很重要的，因?yàn)檫B接權(quán)重初值決定了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的起始點(diǎn)和收斂的初始方向。39。39。( ( ) ) ( )j j i j ii j i jn e t x k w x kww? ?? ? ???將式 ()至式 ()代回式 ()，可得 39。39。 39。 39。j39。 39。39。39。 39。39。39。1112[ ( ) ( ) ] [ ( ) ( ) ]jjllkkE E v x u n e tw v x u n e t wv k v k v k v kv l l??? ? ? ? ? ??? ? ? ? ? ?? ??? ? ? ? ?????? ??式中 1vxxx??????（ ） （ ） (注意到 ()式 ) （ ） 注意到 ()式，可求出： PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反傳算法 1u ne tne t ne t??????注意到 ()式，可求出： 1xuuu??????（ ） 注意到 ()式，可求出： （ ） 由式（ ）和（ ），可求出： )()( 39。39。 39。 39。 SPIDNN的反傳算法與傳統(tǒng)多層前向神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的反傳算法類似。39。3 3 3( ) ( ) ( 1 )u k n e t k n e t k? ? ?（ ） （ ） 隱含層各神經(jīng)元的輸出為 PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò) 39。 39。 ij?比例元的狀態(tài)為 : )()( 39。在任意采樣時(shí)刻 k，其輸入 : 12( ) ( )( ) ( )n et k r kn et k y k????? （ ） PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò) ( ) ( )iiu k n et k?輸入層神經(jīng)元的狀態(tài)為 : （ ） 輸入層神經(jīng)元的輸出為 : 1 , ( ) 1( ) ( ) , 1 ( ) 11 , ( ) 1ji i jjukx k u k u kuk? ??? ? ? ? ??? ? ? ??（ ） 以上各式中 i=1,2。 3) 微分元 ( ) [ ( ) , ( 1 ) ] ( ) ( 1 )j D j j j ju k g n e t k n e t k n e t k n e t k? ? ? ? ?微分元的輸入和輸出函數(shù)與比例函數(shù)相同。 ? PIDNN的初值按 PID控制規(guī)律的基本原則確定，加快了收斂速度，不易陷入極小點(diǎn)；更重要的是可以利用現(xiàn)有的PID控制的大量經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)確定網(wǎng)絡(luò)權(quán)重初值，使控制系統(tǒng)保持初始穩(wěn)定，使系統(tǒng)的全局穩(wěn)定成為可能。 PID在本質(zhì)上是線性控制規(guī)律，具有傳統(tǒng)控制理論的弱點(diǎn) —— 只適合于線性 SISO系統(tǒng)，在復(fù)雜系統(tǒng)中控制效果不佳。 ⑶ 有的網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)時(shí)會(huì)陷入局部極?。?BP），有的網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵參數(shù)確定有困難（ RBF）。魯棒控制是在一定的外部干擾和內(nèi)部參數(shù)變化作用下，以提高系統(tǒng)的靈敏度為宗旨來抵御不確定性的。付冬梅 信息工程學(xué)院 自動(dòng)化系 20221029 第七章 PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 緒論 PID神經(jīng)元的計(jì)算方法
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