Simulink中神经网络模块的系统仿真与应用

本章主要探讨了基于Simulink的神经网络控制系统的设计和实现。首先，我们概述了如何利用Simulink平台中的神经网络工具箱来构建神经网络模型。神经网络模块集在NeuralNetworkBlockset中提供了丰富的组件，包括： 1. 传输函数模块库：这个模块库包含各种函数，用于处理网络输入，将输入向量映射到输出向量，支持向量间的简单计算。 2. 网络输入模块库：此库的核心功能是接收加权输入向量、层输出和偏置向量，整合后生成网络所需的输入。 3. 权值模块库：权值模块负责处理神经元的权重，它们接受神经元权重向量和输入向量（或层输出），计算加权输入值，这是神经网络学习和推理的基础。 4. 控制系统模块库：这一部分可能涉及控制系统的集成，如PID控制器或其他自适应控制算法，用于调整神经网络的行为以满足特定控制需求。 在实际操作中，用户需要通过单击鼠标右键在Simulink库浏览窗口中打开各个模块库，并根据设计需求选择和配置合适的模块。例如，设置仿真参数，如步长、迭代次数等，然后通过点击【Start】按钮启动模拟。仿真过程中，系统输出和参考信号会实时显示，如图3-21所示，以便于评估模型性能和调试。 完成模型搭建后，通过模拟验证神经网络在不同输入条件下的响应，这有助于理解网络对输入数据的处理方式以及预测其在实际系统中的行为。整个过程强调了Simulink作为一款强大的工具，它能够直观地构建、测试和优化复杂的神经网络控制系统，是工程实践中神经网络模型实现的重要平台。