BP网络设计及改进方案设计.docx - CSDN文库

模糊神经网络控制器

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题目：根据所学过的 BP 网络设计及改进方案设计实现模糊控制规则为 T = int((e+ec)/2)的模

糊神经网络控制器，其中输入变量 e 和 ec 的变化范围分别是：e = int[-2, 2]，ec = int[-2, 2]。

网络设计的目标误差为 0.001。

答：1）

输入矢量 P = [ -2 -2 -2 -2 -2 -1 -1 -1 -1 -1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 ;

-2 -1 0 1 2 -2 -1 0 1 2 -2 -1 0 1 2 -2 -1 0 1 2 -2 -1 0 1 2 ] ;

输出矢量 T = [ -2 -1 -1 0 0 -1 -1 0 0 1 -1 0 0 1 1 0 0 1 1 2 0 1 1 1 2];

问题阐述：设计 BP 网络实现输出和输入的关系：T = int((e+ec)/2)，设计输入 P 为两个节点

e 和 ec，输入共 25 组，输出 T 为一个节点，通过训练，达到设计目标误差为 0.001。首先

对通过比较选择较好性能的隐含层，再确定较好的初始化参数，最后在此基础上进行学习

速率及学习方法的探讨。

2）网络结构：对于这 25 组输入/输出对，构造含有一个隐含层，并采用对数 S 型激活函数，

输出采用线性函数的前向网络。

图 1：系统网络结构

3）然后分别进行标准 BP 网络、自适应学习速率网络及 L-M 法网络进行训练比较。

4）初始化及必要的参数选取：

初始化包括：（1）期望误差最小值为：0.001

（2）权矢量（首先 net = initnw(net,1);）

（3）最大训练循环次数

（4）学习速率 0.01~0.8

5)最后的结果：

① 首先讨论选择较好的隐含层 S1 节点数：

（设定初始条件：最大循环次数为 7000；学习速率先定为 0.1；期望误差 0.001。

在 S1 为 3、4、5、7 时随机训练 6 次，取其平均值进行讨论）

S1

时间 s 误差

S1

3

8 0.0595

4

8 0.0529

7 0.0594 8 0.0627

8 0.0589 8 0.0527

7 0.0607 7 0.0556

7 0.0602 8 0.0576

8 0.0594 8 0.0336

平均误差

** Expression

is faulty **

平均误差

**

Expression is

faulty **

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