BP网络直接模型自适应控制：薛伟豪的RBF与BP算法推导及仿真

薛伟豪同学在第九章的作业中探讨了将RBF网络直接模型参考自适应控制算法应用于BP神经网络的建模和控制问题。该章节主要涉及以下几个关键知识点： 1. BP神经网络直接模型参考自适应控制：薛伟豪首先回顾了RBF（Radial Basis Function）网络的直接模型参考自适应控制方法，这是一种利用神经网络逼近非线性系统的控制策略。他提出，对于一个单输入单输出的二阶线性离散系统，通过构建三层BP神经网络（输入层、隐含层和输出层），网络的每一层都采用特定的加权和激活函数。输入层的输出依赖于输入信号，隐含层和输出层则分别处理信号的特征映射和参数估计。 2. 权重更新：网络的权重（加权系数）使用梯度下降法进行更新，这是一个迭代优化过程，通过计算性能指标函数的负梯度，结合学习率和惯性项，使得权重朝着使误差减小的方向调整。输出层和隐含层的权重计算公式分别基于输入和输出的响应，以此实现参数的在线估计。 3. RBF网络应用：接着，薛伟豪借鉴RBF网络的自校正控制方法，设计了一个基于RBF网络的模型参考自校正控制器。他针对具体被控对象，如一阶动态系统，设置了网络参数，如隐层神经元数量、初始权值和高斯函数参数，以及学习参数。通过Matlab仿真，模拟了控制过程，以正弦信号作为参考模型。 4. 仿真实现：提供了一份Matlab仿真代码片段，展示了如何通过自校正控制算法，使用RBF网络实时调整控制器的参数，以追踪给定的参考模型，并确保系统的稳定性和准确性。 总结来说，薛伟豪的作业涵盖了神经网络控制理论中的一个重要实践环节，即如何将RBF网络的特性与BP网络结合，用于非线性系统的自适应控制，通过实际编程实现和仿真验证了这种方法的有效性和可行性。这不仅锻炼了他的编程技能，也深化了他对自适应控制理论的理解。