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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法ppt課件-資料下載頁

2025-01-05 15:48本頁面

　　

【正文】首先確定訓(xùn)練模式對(duì)并對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行初始化，模式對(duì)由輸入信號(hào)和導(dǎo)師信號(hào)構(gòu)成，分別對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層和輸出層。輸入層信號(hào) 根據(jù)多傳感器對(duì)標(biāo)準(zhǔn)試驗(yàn)火和各種環(huán)境條件下的測(cè)試信號(hào)經(jīng)預(yù)處理整合后確定，導(dǎo)師信號(hào) 即上述已知條件下定義的明火和陰燃火判決結(jié)果，由此我們確定了 54個(gè)訓(xùn)練模式對(duì) ，判決表 1為其中的示例。 )3,2,1( ?iIN Pi)2,1( ?kTk1W2W16 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合算法 2）對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，對(duì)于給定的每組訓(xùn)練模式輸入，先由Sigmoid函數(shù)計(jì)算各隱層單元的輸出 iOM? ? 1e xp11 ??? ii NE TOM式中，為第個(gè)隱層的凈輸入 iNET i? ?????311jjj WINPNE T? ?????712iij WOMOUT網(wǎng)絡(luò)輸出為 )2,1( ?kO U Tk17 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合算法再將網(wǎng)絡(luò)輸出與導(dǎo)師信號(hào)進(jìn)行比較，計(jì)算其均方根誤差 ? ??????? ?? ? ?? ?541221 21541mkkkR M S TOUTE最后由誤差反傳算法，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和，直到使滿足誤差精度要求。 1W 2WRMSE18 仿真結(jié)果利用上述 BP算法，即可將學(xué)習(xí)信號(hào)的多重信息判決關(guān)系轉(zhuǎn)換到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)矩陣中，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)融合過程，從而可自適應(yīng)地根據(jù)輸入的各種情況給出接近期望值的結(jié)果，系統(tǒng)由訓(xùn)練狀態(tài)轉(zhuǎn)移到工作狀態(tài)。 19 仿真結(jié)果 20 仿真結(jié)果

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