给出一个三输入特征三输出的基于RBF网络逼近的机械手自适应控制代码
时间: 2023-05-26 13:07:13 浏览: 44
对于这个问题,我们首先需要了解什么是RBF网络和机械手自适应控制。
RBF网络是基于径向基函数的神经网络。它的输入层将输入分别传输到接近中心的基函数,然后输出层基于这些基函数和权值的组合来生成结果。RBF网络通常用于分类任务和函数逼近任务。
机械手自适应控制是使用控制算法来改变机械手的动作,以适应外部环境的变化。它可以通过实时检测和反馈机械手的位置、速度、加速度和力量等数据来实现。
基于RBF网络逼近的机械手自适应控制代码如下:
```python
import numpy as np
from scipy import linalg
# 定义RBF神经网络类
class RBF:
def __init__(self,num_rbfs):
self.num_rbfs = num_rbfs
def train(self,X,y):
# 初始化
N = X.shape[0]
self.centers = X[np.random.choice(N,self.num_rbfs,replace=False)]
self.W = np.random.randn(self.num_rbfs)
# 计算基函数
RBFs = np.zeros((N,self.num_rbfs))
for i in range(N):
for j in range(self.num_rbfs):
RBFs[i,j] = np.exp(-1.0/2.0*(X[i]-self.centers[j]).T.dot(X[i]-self.centers[j]))
# 计算权重
self.W = linalg.inv(RBFs.T.dot(RBFs)).dot(RBFs.T).dot(y)
def predict(self,X):
N = X.shape[0]
RBFs = np.zeros((N,self.num_rbfs))
for i in range(N):
for j in range(self.num_rbfs):
RBFs[i,j] = np.exp(-1.0/2.0*(X[i]-self.centers[j]).T.dot(X[i]-self.centers[j]))
return RBFs.dot(self.W)
# 定义机械手自适应控制类
class AdaptiveControl:
def __init__(self, num_rbfs,number_of_inputs,number_of_outputs,learning_rate):
self.num_rbfs = num_rbfs
self.learning_rate = learning_rate
self.network_list = []
self.x_list = []
self.y_list = []
for i in range(number_of_outputs):
self.network_list.append(RBF(num_rbfs))
self.x_list.append(np.zeros(number_of_inputs))
self.y_list.append(0)
def update(self,x,y):
for i in range(len(self.network_list)):
# 训练RBF神经网络
self.network_list[i].train(np.vstack([self.x_list[i],x]),np.hstack([self.y_list[i],y[i]]))
# 更新x_list和y_list
self.x_list[i] = x
self.y_list[i] = y[i]
def predict(self,x):
y_pred = []
for i in range(len(self.network_list)):
# 使用RBF神经网络预测y
y_pred.append(self.network_list[i].predict(x[np.newaxis,:])[0])
return np.array(y_pred)
# 定义训练集和测试集
X_train = np.array([[-1,-1,-1],[-1,-1,1],[-1,1,-1],[-1,1,1],[1,-1,-1],[1,-1,1],[1,1,-1],[1,1,1]])
y_train = np.array([[1,0,0],[0,1,0],[0,1,0],[1,0,0],[0,0,1],[1,0,0],[1,0,0],[0,1,0]])
X_test = np.array([[-1,-1,-1],[-1,-1,1],[-1,1,-1],[-1,1,1],[1,-1,-1],[1,-1,1],[1,1,-1],[1,1,1]])
y_test = np.array([[1,0,0],[0,1,0],[0,1,0],[1,0,0],[0,0,1],[1,0,0],[1,0,0],[0,1,0]])
# 定义机械手自适应控制对象
adapt = AdaptiveControl(num_rbfs=4,number_of_inputs=3,number_of_outputs=3,learning_rate=0.1)
# 训练模型
for i in range(X_train.shape[0]):
adapt.update(X_train[i],y_train[i])
# 测试模型
for i in range(X_test.shape[0]):
y_pred = adapt.predict(X_test[i])
print("Input:",X_test[i],"True Output:",y_test[i],"Predicted Output:",y_pred)
```
在这个代码中,我们首先定义了一个RBF神经网络类,在训练之后使用该类的`predict`方法来预测输出。接下来,我们定义了一个机械手自适应控制类,此类包含多个RBF神经网络对象,每个对象将用于逼近一个输出。在训练过程中,我们逐步更新这些RBF神经网络对象以适应训练集。最后,我们使用`predict`方法来预测测试集中的输出值。测试输出显示了实际输出与预测输出之间的比较。