計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)_第六章__神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)-展示頁
2025-06-04 18:27本頁面
【正文】 Jyyd???? )( 1 下面分為兩種情況求kiyJ??。 權(quán)值的修正量為 )( 0?????? ??ijijwJw 式中 ?—— 學(xué)習(xí)步長(zhǎng)。 ? ?ijjjijixtydtwtw )()()( ???? ?1 (8 14) 式中 ?—— 學(xué)習(xí)因子，在 (0 ， 1) 區(qū)間取值； jd—— 期望輸出 ( 教師信號(hào) ) ； ???????????????101011)(,)(,)(tydtyddtydjjjjjj? 輸入狀態(tài)1?ix或 0 2. BP 網(wǎng) 絡(luò) 1 ） BP 網(wǎng)絡(luò)模型 通常所說的 BP 模型，即誤差后向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分為輸入層、隱層和輸出層。訓(xùn)練要素有兩個(gè)：訓(xùn)練樣本和訓(xùn)練規(guī)則。 注意，各單元初始權(quán)值的選取，是選其和為 1 的一組隨機(jī)數(shù) 。 ??jjijjxs ? 競(jìng)爭(zhēng)層中具有最高輸入總和的單元被 定為勝者，其輸出狀態(tài)為 1 ，其它各單元輸出狀態(tài)為 0 。 基本競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)由兩層組成。 ? 規(guī)則只適用于線性可分函數(shù)，不適用于多層網(wǎng)絡(luò)非線性可分函數(shù)。 從神經(jīng)元ju到神經(jīng)元iu的連接強(qiáng)度，即權(quán)重變化 jiijyaw ??? 其中?是學(xué)習(xí)率常數(shù) (?0) ，? ?)()( taftyjjj?， 神經(jīng)元iu的活性度)( tai，神經(jīng)元ju的活性度)( taj。 4．混 合 型網(wǎng)絡(luò) 混合型網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接方式介于前向網(wǎng)絡(luò)和相互結(jié)合型網(wǎng)絡(luò)之間，在同一層內(nèi)有互聯(lián)，目的是為了限制同層內(nèi)神經(jīng)元同時(shí)興奮或抑制的神經(jīng)元數(shù)目，以完成特定的功能 。 3．相互結(jié)合型網(wǎng)絡(luò) 屬于網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)神經(jīng)元都可能相互雙向聯(lián)接。 1 ． 前向網(wǎng)絡(luò) ( 前饋網(wǎng)絡(luò) ) 2 ． 反饋網(wǎng)絡(luò) 3 ． 相互結(jié)合型網(wǎng)絡(luò) 4 ．混 合 型網(wǎng) 絡(luò) 前向網(wǎng)絡(luò) (前饋網(wǎng)絡(luò) ) 反饋網(wǎng)絡(luò) 1．前向網(wǎng)絡(luò) (前饋網(wǎng)絡(luò) ) 前向網(wǎng)絡(luò)通常包含許多層，含有輸入層、隱層和輸出層的三層網(wǎng)絡(luò)。 層狀結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由若干層組成，每層中有一定數(shù)量的神經(jīng)元，相鄰層中神經(jīng)元單向聯(lián)接，一般同層內(nèi)的神經(jīng)元不能聯(lián)接； 網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，任何兩個(gè)神經(jīng)元之間都可能雙向聯(lián)接。 在時(shí)域中，相應(yīng)的線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的輸入 )( tvi和輸出 )( txi的關(guān)系分別為： ?????????????)()()()()()()()()(TtvtxtvtxtxTtvtxtvtxiiiiiiiii?? ? 3．常用的非線性函數(shù) ? 具有兩個(gè)顯著的特征，一是它的突變性，二是它的飽和性，這正是為了模擬神經(jīng)細(xì)胞興奮過程所產(chǎn)生的神經(jīng)沖動(dòng)以及疲勞等特性。 2 ．線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的傳遞函數(shù)描述 神經(jīng)元的輸入信號(hào)來自其它神經(jīng)元的各種神經(jīng)沖動(dòng)，這種信號(hào)具有典型的脈沖特點(diǎn)。 1 ．加權(quán)加法器 加權(quán)加法器用來實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)細(xì)胞對(duì)接收來自四面八方信號(hào)的空間總和功能，即 iMkkikNjjijiwtubtyatv ??????? 11)()()( 式中，)( tvi為空間總和后輸出信號(hào)；iw為一常數(shù)，其作用是在某些情況下控制神經(jīng)元保持某一狀態(tài)。 神經(jīng)元具有兩種常規(guī)工作狀態(tài)：興奮與抑制，即滿足0— 1律。 樹突相當(dāng)于細(xì)胞的輸入端，它用于接受周圍其它神經(jīng)細(xì)胞傳人的神經(jīng)沖動(dòng)。 ?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的下列特性對(duì)控制是至關(guān)重要的： – (1)并行分布處理 – (2)非線性映射 – (3)通過訓(xùn)練進(jìn)行學(xué)習(xí) – (4)適應(yīng)與集成 – (5)硬件實(shí)現(xiàn) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) ? 生物神經(jīng)元結(jié)構(gòu)：由細(xì)胞體、樹突和軸突組成。第六章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù) ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)規(guī)則 ? 典型前向網(wǎng)絡(luò) —— BP網(wǎng)絡(luò) ? 典型反饋網(wǎng)絡(luò) —— Hopfield網(wǎng)絡(luò) ? 應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生模糊集的隸屬函數(shù) ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制原理 ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制工程中的應(yīng)用 ? 單神經(jīng)元控制的直流調(diào)速系統(tǒng) ?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由眾多簡(jiǎn)單的神經(jīng)元連接而成的一個(gè)網(wǎng)絡(luò)。是高度非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，可表達(dá)很多復(fù)雜的物理系統(tǒng)。 軸突通過軸突末梢向其它神經(jīng)元傳出神經(jīng)沖動(dòng)。 神經(jīng)沖動(dòng)只能由前一級(jí)神經(jīng)元的軸突末梢傳向下一級(jí)神經(jīng)元的樹突或細(xì)胞體，不能作反方向的傳遞。 當(dāng)傳入的神經(jīng)沖動(dòng)使細(xì)胞膜電位升高超過閾值時(shí)，細(xì)胞進(jìn)入興奮狀態(tài)，產(chǎn)生神經(jīng)沖動(dòng)并由軸突輸出；當(dāng)傳人的神 經(jīng)沖動(dòng)使膜電位下降低于閾值時(shí)，細(xì)胞進(jìn)入抑制狀態(tài)，沒有神經(jīng)沖動(dòng)輸出。 矩陣形式 WtBUtAYtV ??? )()()( 式中 ? ?NNijaA??，? ?MMikbB??，? ?TNvvV ,1??，? ?TNyyY ,1??，? ?TMuuU ,1??，? ?TNwwW ,1??。 ????????tiitdtvtthtx )()()( )()()( sVsHsXii? 式中 )( sH 通常取為： 1 ， s1， Ts?11， Tse ? 。 )( ii xgy ?
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