RBF神经网络自校正控制代码解释
时间: 2023-09-12 22:06:04 浏览: 50
RBF神经网络自校正控制(RBF-NC)是一种基于RBF神经网络的控制方法,可以用于实现非线性系统的控制。RBF-NC具有自校正能力,可以在控制过程中自动校正网络参数,提高控制精度和稳定性。
以下是一个简单的RBF-NC控制代码示例:
```python
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist
class RBFNC:
def __init__(self, num_centers, num_inputs, num_outputs):
self.num_centers = num_centers
self.num_inputs = num_inputs
self.num_outputs = num_outputs
self.centers = np.random.rand(num_centers, num_inputs)
self.beta = 8.0
self.W = np.random.rand(num_centers, num_outputs)
self.P = np.eye(num_centers) * 1000.0
def calculate_activation(self, X):
D = cdist(X, self.centers)
return np.exp(-self.beta * D)
def train(self, X, Y):
G = self.calculate_activation(X)
self.P -= np.dot(np.dot(self.P, G), np.dot(G.T, self.P)) / (1.0 + np.dot(np.dot(G.T, self.P), G))
self.W += np.dot(np.dot(self.P, G), (Y - np.dot(G, self.W)).T).T
def predict(self, X):
G = self.calculate_activation(X)
return np.dot(G, self.W)
```
在这个代码中,定义了一个RBFNC类,其中包括了初始化函数、计算激活函数、训练和预测函数。在初始化函数中,随机生成了RBF神经网络的中心点、beta参数、权重以及协方差矩阵。在训练函数中,通过计算输入数据的激活函数,利用最小二乘法来更新权重和协方差矩阵。在预测函数中,根据输入数据计算激活函数,再利用权重来预测输出结果。
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