智能控制_07典型神经网络解读.ppt

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第7章 典型神经网络 7.1 单神经元网络 7.2.2 BP网络结构 含一个隐含层的BP网络结构如图7-5所示,图中 为输入层神经元,为隐层神经元,为输出层神经元。 图7-5 BP神经网络结构 7.2.3 BP网络的逼近 BP网络逼近的结构如图7-6所示,图中k为网络的迭代步骤,u(k)和y(k)为逼近器的输入。BP为网络逼近器,y(k)为被控对象实际输出,yn(k)为BP的输出。将系统输出y(k)及输入u(k)的值作为逼近器BP的输入,将系统输出与网络输出的误差作为逼近器的调整信号。 图7-6 BP神经网络逼近 用于逼近的BP网络如图7-7所示。 BP算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。在正向传播过程中,输入信息从输入层经隐层逐层处理,并传向输出层,每层神经元(节点)的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层不能得到期望的输出,则转至反向传播,将误差信号(理想输出与实际输出之差)按联接通路反向计算,由梯度下降法调整各层神经元的权值,使误差信号减小。 7.2.4 BP网络的优缺点 BP网络的优点为: (1)只要有足够多的隐层和隐层节点,BP网络可以逼近任意的非线性映射关系; (2)BP网络的学习算法属于全局逼近算法,具有较强的泛化能力。 (3)BP网络输入输出之间的关联信息分布地存储在网络的连接权中,个别神经元的损坏只对输入输出关系有较小的影响,因而BP网络具有较好的容错性。 BP网络的主要缺点为: (1)待寻优的参数多,收敛速度慢; (2)目标函数存在多个极值点,按梯度下降法进行学习,很容易陷入局部极小值; (3)难以确定隐层及隐层节点的数目。目前,如何根据特定的问题来确定具体的网络结构尚无很好的方法,仍需根据经验来试凑。 由于BP网络具有很好的逼近非线性映射的能力,该网络在模式识别、图像处理、系统辨识、函数拟合、优化计算、最优预测和自适应控制等领域有着较为广泛的应用。 由于BP网络具有很好的逼近特性和泛化能力,可用于神经网络控制器的设计。但由于BP网络收敛速度慢,难以适应实时控制的要求。 7.2.5 BP网络逼近仿真实例 使用BP网络逼近对象: BP网络逼近程序见chap7_1.m 7.2.6 BP网络模式识别 由于神经网络具有自学习、自组织和并行处理等特征,并具有很强的容错能力和联想能力,因此,神经网络具有模式识别的能力。 在神经网络模式识别中,根据标准的输入输出模式对,采用神经网络学习算法,以标准的模式作为学习样本进行训练,通过学习调整神经网络的连接权值。当训练满足要求后,得到的神经网络权值构成了模式识别的知识库,利用神经网络并行推理算法对所需要的输入模式进行识别。 当待识别的输入模式与训练样本中的某个输入模式相同时,神经网络识别的结果就是与训练样本中相对应的输出模式。当待识别的输入模式与训练样本中所有输入模式都不完全相同时,则可得到与其相近样本相对应的输出模式。当待识别的输入模式与训练样本中所有输入模式相差较远时,就不能得到正确的识别结果,此时可将这一模式作为新的样本进行训练,使神经网络获取新的知识,并存储到网络的权值矩阵中,从而增强网络的识别能力。 BP网络的训练过程如下:正向传播是输入信号从输入层经隐层传向输出层,若输出层得到了期望的输出,则学习算法结束;否则,转至反向传播 以第p个样本为例,用于训练的BP网络结构如图7-11所示。 图7-11 BP神经网络结构 网络的学习算法如下: (1)前向传播:计算网络的输出。 隐层神经元的输入为所有输入的加权之和: 隐层神经元的输出 采用S函数激发 : 则 网络第 个输出与相应理想输出 的误差为: 第p个样本的误差性能指标函数为: 其中N为网络输出层的个数。 (2)反向传播:采用梯度下降法,调整各层间的权值。权值的学习算法如下: 输出层及隐层的连接权值 学习算法为: 其中 隐层及输入层连接权值 学习算法为: 如果考虑上次权值对本次权值变化的影响,需要加入动量因子 ,此时的权值为: 7.2.7 仿真实例: ? 取标准样本为3输入2输出样本,如表7-1所示。 BP网络模式识别程序包括网络训练程序chap7_2a.m和网络测试程序chap7_2b.m。 采用RBF网络逼近一对象的结构如图7-14所示。 图7-14 RBF神经网络逼近 使用RBF网络逼近下列对象: RBF网络逼近程序见

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