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非線性動態(tài)系統(tǒng)模型與辨識-資料下載頁

2025-10-07 05:31本頁面
  

【正文】 1)()()1(?iii kqkwky 調(diào)整隱節(jié)點中心 ic 與權系 W ,使準則函數(shù): ????2)](?)([21)( kykykE 圖 3 5 1 0 例 3 5 4 辨識器結構 ? ? 1?z )1(? ?ky 1?z )?( PNNI P 學習算法 )1( ?ku )1( ?ky 22 演示 ? 例 354 用非線性 DTNN(其中用高斯 RBF網(wǎng)絡)進行非線性動態(tài)系統(tǒng)辨識 手控 23 例 355 用 PID神經(jīng)網(wǎng)絡進行非線性動態(tài)系統(tǒng)辨識1。 仿真對象模型: )())(()(5)1(32kukykyky ???? 辨識器 NNI 用串-并聯(lián)辨識結構: P I D 神經(jīng)網(wǎng)絡 + 兩個 1?z P I D 神經(jīng)網(wǎng)絡輸入/輸出: )]1(),1([ ?? kyku / )(? ky 輸入層節(jié)點輸入輸出相等: )]1(),1([ ?? kyku 隱層節(jié)點見節(jié) 2 8 ; 輸出節(jié)點輸入輸出相等: )()(?39。kxky ? 優(yōu)化準則函數(shù): ? ? ????? ???LkLkkykykEJ21)(?)(21)(21 qx )?( PNNI W2 W1 11 ??zz 39。q )( ke )( ku )( ky )(? ky _ 學習算法 P 24 隱層至輸出層權值調(diào)整算法: ???????????Lk iiiiiwkEtwwJtwtw12222222)()()()1( ?? ????Lkiikqktw139。22)()()( ?? )()(39。kek ?? 輸入層至隱層權值調(diào)整算法: ????kjijijkuktwtw )()()()1(111?? )1()()1()(s g n))(()(2?????kxkxkqkqwkekiiiii? 取??21?? ,樣本長度60?L, 訓練步數(shù) 80,2,1 ??t 。辨識過程見 演 示 。 qx )?( PNNI W2 W1 11 ??zz 39。q )( ke )( ku )( ky )(? ky _ 學習算法 P 25 演示 ? 例 355 用 PID神經(jīng)網(wǎng)絡進行非線性動態(tài)系統(tǒng) 辨識 手控 26 仿真對象模型與例 3 5 3 相同:???????????300,)())( i n ()1(300,)())(s i n ()1(kkukykykkukyky 辨識器 NNI 與例 3 5 5 同,見圖 3 5 12 。 時變非線性動態(tài)系統(tǒng),實時在線辨識,準則函數(shù)?。? ? ? )(21)(?)(21)(22kekykykE ??? P I D 神經(jīng)網(wǎng)絡輸入節(jié)點輸入輸出相等: )]1(),1([ ?? kyku 隱層至輸出層權值調(diào)整算法: )()()()()()1(222222kqkekwwkEkwkwiiiii?? ??????? 輸入層至隱層的權值調(diào)整算法: )()()()1(111kukkwkwjijij????? )( k? :與上例相同。 本例取??21??0 .2 ,辨識過程見下頁圖。 例 356 用 PID神經(jīng)網(wǎng)絡進行非線性動態(tài)系統(tǒng)辨識 2。 27 演示 ? 例 356 用 PID神經(jīng)網(wǎng)絡進行非線性動態(tài)系統(tǒng) 辨識 手動
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