Matlab智能控制课件：7章隐层权值学习算法与BP神经网络详解

本资源主要介绍了关于神经网络中的关键概念和MATLAB在智能控制课件中的应用，特别是针对隐层及输入层连接权值的学习算法。章节7.1首先概述了单神经元网络，它是神经网络的基础构建单元。单个神经元模型由输入信号\( u_i \)，阈值\( \theta_j \)，以及连接权系数\( w_{ij} \)组成，这些元素共同决定了神经元的输出\( s_j \)。非线性特性是神经元模型的重要部分，常见的有阈值型、分段线性型和Sigmoid函数型，如图7-2至图7-4所示。 在描述中，单神经元模型的激活函数\( f(u_i) \)通常选择Sigmoid函数，即\( f(u_i) = \frac{1}{1 + e^{-\theta_i u_i}} \)。这种函数形式有助于将连续输入映射到(0,1)之间，常用于二分类问题。 章节7.2进一步阐述了BP（Backpropagation，反向传播）神经网络，这是一种在1986年由Rumelhart等人提出的深度学习模型。BP网络的核心是利用梯度下降法优化网络权重，使得网络的实际输出（预测结果）尽可能接近期望输出。通过计算预测值与真实值之间的误差，然后反向传播误差并调整权值，以减小损失函数，这个过程反复进行直至网络收敛。 在MATLAB中，编写智能控制课件时，可能会使用这些理论来实现神经网络的训练和仿真。学生可以利用MATLAB的工具箱，如Neural Network Toolbox，编写代码来设计和优化BP网络结构，设置适当的初始化和学习率，以及执行权值更新。通过实践，学生可以深入理解神经网络的工作原理，并掌握如何在实际问题中应用这些算法。 这部分内容涵盖了单神经元模型的基本构造、常见非线性特性以及BP神经网络的学习算法，对于理解和应用MATLAB在智能控制领域中的神经网络建模和优化具有重要意义。