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智能控制第7章典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-資料下載頁(yè)

2025-01-06 05:19本頁(yè)面
  

【正文】 , 該網(wǎng)絡(luò)能夠更直接更生動(dòng)地反映系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性 , 它在 BP網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上 , 通過(guò)存儲(chǔ)內(nèi)部狀態(tài)使其具備映射動(dòng)態(tài)特征的功能 , 從而使系統(tǒng)具有適應(yīng)時(shí)變特性的能力, DRNN網(wǎng)絡(luò)代表了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模和控制的方向 。 DRNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) DRNN網(wǎng)絡(luò)是一種三層前向網(wǎng)絡(luò) , 其隱含層為回歸層 。 正向傳播是輸入信號(hào)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 。 反向傳播就是將誤差信號(hào) ( 理想輸出與實(shí)際輸出之差) 按聯(lián)接通路反向計(jì)算 , 由梯度下降法調(diào)整各層神經(jīng)元的權(quán)值和閾值 , 使誤差信號(hào)減小 。 DRNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖 718所示 。 圖 718 DRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 在該網(wǎng)絡(luò)中 , 設(shè) 為網(wǎng)絡(luò)輸入向量 , 為輸入層第 i個(gè)神經(jīng)元的輸入 , 網(wǎng)絡(luò)回歸層第 j 個(gè)神經(jīng)元的輸出為 , 為第 個(gè)回歸神經(jīng)元輸入總和 , 為 S函數(shù) , 為 DRNN網(wǎng)絡(luò)的輸出 。 ? ?nIIII ?, 21?(t)iI(k)jX (k)jSj(.)f (k)O 和 為網(wǎng)絡(luò)回歸層和輸出層的權(quán)值向量 , 為網(wǎng)絡(luò)輸入層的權(quán)值向量 。 DW OWIW DRNN網(wǎng)絡(luò)的逼近 DRNN網(wǎng)絡(luò)逼近的結(jié)構(gòu)如圖 719所示,圖中 k為網(wǎng)絡(luò)的迭代步驟, u(k)和 y(k)為辨識(shí)器的輸入。 DRNN為網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)器。 y(k)為被控對(duì)象實(shí)際輸出, ym(k)為 DRNN的輸出。將系統(tǒng)輸出 y(k)及輸入 u(k)的值作為辨識(shí)器DRNN的輸入,將系統(tǒng)輸出與網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差作為辨識(shí)器的調(diào)整信號(hào)。 圖 719 DRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近 網(wǎng)絡(luò)輸出層的輸出為 網(wǎng)絡(luò)回歸層的輸出為 網(wǎng)絡(luò)回歸層的輸入為 )()()( kXwkOkyjjojm ???))(()( kSfkX jj ?))(()1()( kIwkXwkS iIijijojj ????逼近誤差為: 性能指標(biāo)函數(shù)為: 學(xué)習(xí)算法采用梯度下降法 2( k )21 ekE ?)()()()( kykyte m??)()()()()( kXkewykewkEkwjojmojoj ?????????))2()1(()( ??????? kwkwkwηww ojojojoojoj ?1)(k( k ))()()()()()()()( kQwkewXX kykew kykew kEkw ijojIijjjmIijmIijIij ??????????????))2()1(()( ??????? kwkwkwηww IijIijIijIIijIij ?1)(k( k ))()()()()( kPwtewXXykew kEkw jojDjjjmDjDj ???????????))2()1(()( ??????? kwkwkwηww DjDjDjDDjDj ?1)(k( k )其中回歸層神經(jīng)元取雙函數(shù)為 xxxf ?????e1e1)()1()()( 39。 ????? kXSfwXkP jjDjjj)()()( 39。 kISfwXkQijIijjij ????其中 , 分別為輸入層 、 回歸層和輸出層的學(xué)習(xí)速率 , 為慣性系數(shù) 。 Io , D ???? DRNN網(wǎng)絡(luò)逼近仿真實(shí)例 使用 DRNN網(wǎng)絡(luò)逼近下列對(duì)象: 23)1(1)1()()(?????kykykukyDRNN網(wǎng)絡(luò)逼近程序見(jiàn) 。
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