現(xiàn)代控制工程-第13章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制-文庫吧資料
2025-06-03 01:50本頁面
【正文】 ??— — 輸 出 層 連 接 權(quán) 調(diào) 整 公 式1 ( )k k k kk lii i llfwd u d ??? ?— — 隱 層 連 接 權(quán) 調(diào) 整 公 式y(tǒng)d kjkikijw 11 ?? ??? ?36 BP學(xué)習(xí)算法 ? 2. 學(xué)習(xí)算法 式—輸出層連接權(quán)調(diào)整公—))(1( yyyydimimimimi ???)1( yyd kikiki ??—隱層連接權(quán)調(diào)整公式—?????1111kplklkli dwyd kjkikijw 11 ?? ??? ?11 kiki uy e ?? ?當(dāng) 時(shí)37 BP算法的實(shí)現(xiàn) （ 1） 隱層數(shù)及隱層神經(jīng)元數(shù)的確定：目前尚無理論指導(dǎo)。 33 BP學(xué)習(xí)算法 ? 目標(biāo)函數(shù)： ????mpjjmj dyJ12)(21? 約束條件： ? 連接權(quán)值的修正量： ? 1. 基本思想 mk ,...,2,1?kpi , . . . ,2,1?1,...,2,1 ?? kpj)( kikki ufy ?? ???jkjkijki ywu1111?? ???kijkij wJw???34 BP學(xué)習(xí)算法 ? 正向傳播：輸入信息由輸入層傳至隱層，最終在輸出層輸出。 BP學(xué)習(xí)算法 ? 兩個(gè)問題： ?（ 2） 如何調(diào)整 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán) ， 使網(wǎng)絡(luò)的輸入與輸出與給定的樣本相同 。 ? 第二階段或稱工作階段 ：把實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)或?qū)嶋H數(shù)據(jù)輸入到網(wǎng)絡(luò) ，網(wǎng)絡(luò)在誤差范圍內(nèi)預(yù)測計(jì)算出結(jié)果 。 ? 1987年 6月 ， 首屆國際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)會(huì)議在美國圣地亞哥召開 ， 成立了國際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(huì) （ INNS） 。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展概況 ? 低潮時(shí)期： 20世紀(jì) 60年代末－ 20世紀(jì) 70年代 26 ? 第二次 熱潮時(shí)期： 20世紀(jì) 80年代至今 ? 1982年－ 1986年 ， 霍普菲爾德 （ J. J. Hopfield） 陸續(xù)提出離散的和連續(xù)的全互連神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 ， 并成功求解旅行商問題 （ TSP） 。 ? 1972年 ， T. Kohonen 和 J. Anderson 分別提出能完成記憶的新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 。 1960年 ， 他和 M. Hoff 提出 LMS （ Least Mean Square 最小方差 ） 算法的學(xué)習(xí)規(guī)則 。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展概況 24 ? 1958年 ， 羅森布拉特 （ F. Rosenblatt） 提出感知器模型 （ perceptron） 。用數(shù)學(xué)方式描述調(diào)整權(quán)值的方法為 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí) )()()()1( kykykwkw jiijij ???? )0( ??23 ? 探索時(shí)期 （開始于 20世紀(jì) 40年代） ： ? 1943年 ， 麥克勞 （ W. S. McCullo） 和匹茨 （ W. A. Pitts） 首次提出一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 —— M－ P模型 。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與工作方式 22 ?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)是指調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值或者結(jié)構(gòu)，使輸入輸出具有需要的特性。 19 ? 1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) （ 1）前饋型（ 前向型） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與工作方式 20 ? 1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) （ 2）反饋型 （ Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與工作方式 21 ? 2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作方式 ? 同步 （ 并行） 方式： 任一時(shí)刻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中所有神經(jīng)元同時(shí)調(diào)整狀態(tài) 。 ? 神經(jīng)元之間相互連接的形式 —— 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。 y ti ( ) i ?i i( ) ( 1 , 2 , , )ku t k M? ,ij ikabiMkkikNjjij tubtyatv i ???? ???? 11)()()(???? )()()( tBUtAYtVNNijaA ?? }{ MNikbB ?? }{ ? ?V v v N T? 1 ?? ?TNyyY ?1?? ?TMuuU ?1? ? ?? ? ?? 1 ? N T? 加權(quán)求和： 其矩陣形式： i13 ? 線性環(huán)節(jié)的傳遞函數(shù)： ： 1； ； ； 及其組合等。 ：外部輸入。一般模型： iMkkikNjjij ubyav i ???? ???? 11TsiieTsssHsVsXsH???111,1:)()()()(12 神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型 ：第 個(gè)神經(jīng)元的輸出。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法： 隱式 的知識(shí)表示方法 生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu) 8 生物神
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