智能控制第7章典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(編輯修改稿)
2025-02-02 05:19 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 1(1)1()()(?????kykykuky BP網(wǎng)絡(luò)模式識別 ? 由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)、自組織和并行處理等特征，并具有很強的容錯能力和聯(lián)想能力，因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有模式識別的能力。 ? 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別中 ， 根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的輸入輸出模式對 ， 采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法 ， 以標(biāo)準(zhǔn)的模式作為學(xué)習(xí)樣本進行訓(xùn)練 ， 通過學(xué)習(xí)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值 。 當(dāng)訓(xùn)練滿足要求后 ， 得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值構(gòu)成了模式識別的知識庫 ， 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行推理算法對所需要的輸入模式進行識別 。 ? 當(dāng)待識別的輸入模式與訓(xùn)練樣本中的某個輸入模式相同時 ， 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別的結(jié)果就是與訓(xùn)練樣本中相對應(yīng)的輸出模式 。 當(dāng)待識別的輸入模式與訓(xùn)練樣本中所有輸入模式都不完全相同時 ， 則可得到與其相近樣本相對應(yīng)的輸出模式 。 當(dāng)待識別的輸入模式與訓(xùn)練樣本中所有輸入模式相差較遠時 ， 就不能得到正確的識別結(jié)果 ， 此時可將這一模式作為新的樣本進行訓(xùn)練 ，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取新的知識 ， 并存儲到網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值矩陣中 ， 從而增強網(wǎng)絡(luò)的識別能力 。 BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程如下：正向傳播是輸入信號從輸入層經(jīng)隱層傳向輸出層 ， 若輸出層得到了期望的輸出 ， 則學(xué)習(xí)算法結(jié)束；否則 ， 轉(zhuǎn)至反向傳播 以第 p個樣本為例 ， 用于訓(xùn)練的 BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖 711所示 。 圖 711 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法如下： （ 1） 前向傳播：計算網(wǎng)絡(luò)的輸出 。 隱層神經(jīng)元的輸入為所有輸入的加權(quán)之和： 隱層神經(jīng)元的輸出 采用 S函數(shù)激發(fā) ： ??iiijj xwx39。jxjxjxjj exfx ????11)(39。)1( 39。39。39。jjjj xxxx????則 輸出層神經(jīng)元的輸出： ??jjjll xwx39。 網(wǎng)絡(luò)第 個輸出與相應(yīng)理想輸出 的誤差為： 第 p個樣本的誤差性能指標(biāo)函數(shù)為： 其中 N為網(wǎng)絡(luò)輸出層的個數(shù) 。 0lxlll xxe ?? 0???Nllp eE1221l（ 2） 反向傳播：采用梯度下降法 ， 調(diào)整各層間的權(quán)值 。 權(quán)值的學(xué)習(xí)算法如下： 輸出層及隱層的連接權(quán)值 學(xué)習(xí)算法為： jlw39。jljllljlpjl xewxewEw ??? ?????????jljljl wkwkw ???? )()1(其中 隱層及輸入層連接權(quán)值 學(xué)習(xí)算法為： ijw?? ???????? Nl ijllijpij wxewEw1??ijjjlijjjlijjjjjlijl xxxwxxxwwxxxxxwx????????????????????)1( 39。39。39。39。39。ijijij wkwkw ???? )()1( 如果考慮上次權(quán)值對本次權(quán)值變化的影響，需要加入動量因子 ，此時的權(quán)值為： ?? ? ? ? ? ? ? ?? ?11 ??????? kwkwwkwkw jljljljljl ?))1()(()()1( ??????? twtwwtwtw ijijijijij ?其中 為學(xué)習(xí)速率， 為動量因子。 ? ?? ?1,0?? ? ?1,0?? 仿真實例： 取標(biāo)準(zhǔn)樣本為 3輸入 2輸出樣本，如表 71所示。 輸 入 輸 出 1 0 0 1 0 0
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