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
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更新于2024-08-05
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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。
2022-08-03 上传
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2024-09-10 上传
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