人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用-資料下載頁
2024-08-18 16:05本頁面
【正文】 =sin(X)+*randn(1,length(X))。%建立網(wǎng)絡(luò)n=20。 %設(shè)置網(wǎng)絡(luò)隱單元的神經(jīng)元數(shù)目net=newff(minmax(X),[n,1],{39。tansig39。 39。purelin39。},39。traingd39。)。%繪制網(wǎng)絡(luò)輸出曲線并與原函數(shù)比較%網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練=50。 %顯示迭代過程=。 %學(xué)習(xí)率=4000。 %訓(xùn)練次數(shù)=。 %訓(xùn)練精度[net,tr]=train(net,X,Y)。%網(wǎng)絡(luò)測(cè)試Y2=sim(net,X)。 %仿真訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)%繪制網(wǎng)絡(luò)輸出曲線并與原函數(shù)曲線相比較figure。plot(X,Y,39。bh39。, X,Y2,39。ro39。)title(39。原函數(shù)曲線以及訓(xùn)練后網(wǎng)絡(luò)的輸出曲線 39。)2） 運(yùn)行結(jié)果TRAINGD, Epoch 0/4000, MSE , Gradient TRAINGD, Epoch 50/4000, MSE , Gradient TRAINGD, Epoch 100/4000, MSE , Gradient TRAINGD, Epoch 150/4000, MSE , Gradient TRAINGD, Epoch 200/4000, MSE , Gradient ……TRAINGD, Epoch 3800/4000, MSE , Gradient TRAINGD, Epoch 3850/4000, MSE , Gradient TRAINGD, Epoch 3900/4000, MSE , Gradient TRAINGD, Epoch 3950/4000, MSE , Gradient TRAINGD, Epoch 4000/4000, MSE , Gradient TRAINGD, Maximum epoch reached, performance goal was not met.含初始權(quán)值的一般BP算法1）程序代碼%訓(xùn)練集X=2*pi*rand(1,300)。Y=sin(X)+*randn(1,length(X))。%建立網(wǎng)絡(luò)n=20。 %設(shè)置網(wǎng)絡(luò)隱單元的神經(jīng)元數(shù)目net=newff(minmax(X),[n,1],{39。tansig39。 39。purelin39。},39。traingd39。)。%初始化權(quán)值W={1,1}{1,1}=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]39。%繪制網(wǎng)絡(luò)輸出曲線并與原函數(shù)比較%網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練=50。 %顯示迭代過程=。 %學(xué)習(xí)率=4000。 %訓(xùn)練次數(shù)=。 %訓(xùn)練精度[net,tr]=train(net,X,Y)。%網(wǎng)絡(luò)測(cè)試Y2=sim(net,X)。 %仿真訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)%繪制網(wǎng)絡(luò)輸出曲線并與原函數(shù)曲線相比較figure。plot(X,Y,39。bh39。, X,Y2,39。ro39。)title(39。原函數(shù)曲線以及訓(xùn)練后網(wǎng)絡(luò)的輸出曲線 39。)3） 運(yùn)行結(jié)果W = TRAINGD, Epoch 0/4000, MSE , Gradient TRAINGD, Epoch 50/4000, MSE , Gradient TRAINGD, Epoch 100/4000, MSE , Gradient TRAINGD, Epoch 150/4000, MSE , Gradient ……TRAINGD, Epoch 3850/4000, MSE , Gradient TRAINGD, Epoch 3900/4000, MSE , Gradient TRAINGD, Epoch 3950/4000, MSE , Gradient TRAINGD, Epoch 4000/4000, MSE , Gradient TRAINGD, Maximum epoch reached, performance goal was not met.結(jié)論 程序中的主要參數(shù)選取原則 大的學(xué)習(xí)速率可能導(dǎo)致系統(tǒng)的不穩(wěn)定；但小的學(xué)習(xí)速率導(dǎo)致較長(zhǎng)的訓(xùn)練時(shí)間，可能收斂很慢，不過能保證網(wǎng)絡(luò)的誤差值不跳出誤差表面的低谷而最終趨于誤差最小值。所以一般情況下傾向于選取較小的學(xué)習(xí)速率以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性。一定程度上講，訓(xùn)練次數(shù)越多，輸出結(jié)果與原函數(shù)越接近。期望誤差當(dāng)然希望越小越好，但是也要有合適值。結(jié)果分析比較對(duì)于同為含7個(gè)隱含元，無初始權(quán)值的BP網(wǎng)絡(luò)，，自適應(yīng)步長(zhǎng)算法訓(xùn)練速度更快。對(duì)于同樣的算法，采用7個(gè)隱含元和20個(gè)隱含元的訓(xùn)練結(jié)果相比，隱含元越多精度高，而且收斂速度越快。同樣采用一般BP算法，神經(jīng)元數(shù)目同為20，，可見無初始化權(quán)值的網(wǎng)絡(luò)精度更高，且收斂更快。在程序訓(xùn)練過程中發(fā)現(xiàn)同樣的參數(shù)設(shè)置，訓(xùn)練后的輸出結(jié)果卻不一樣，可見神經(jīng)網(wǎng)路訓(xùn)練具有隨機(jī)性。16
規(guī)章制度相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1