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
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更新于2024-08-17
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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。
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