基于RBF神经网络的Matlab控制模型研究

资源摘要信息:"基于径向基函数(RBF)的神经网络控制" 径向基函数（Radial Basis Function, RBF）网络是人工神经网络中的一种，它在神经网络控制器设计中具有广泛应用。在Matlab环境下，RBF神经网络不仅可以用于模式识别、时间序列分析、函数逼近等传统神经网络应用，还特别适用于各种控制系统中的动态建模和控制策略设计。以下是关于RBF神经网络在Matlab环境下的应用以及相关知识点的详细说明。 首先，RBF网络是一种前馈神经网络，它的结构通常由输入层、隐含层（径向基层）和输出层组成。隐含层的神经元通常使用径向基函数作为激活函数，常见的径向基函数有高斯函数、逆多二次函数等。输出层则通常采用线性函数。 在Matlab中，使用RBF网络进行控制器设计的基本步骤通常包括： 1. 数据准备：收集或生成用于训练和测试网络的输入输出数据。 2. 网络训练：利用训练数据集，通过调整网络参数使得网络输出逼近目标输出。 3. 控制器设计：使用训练好的RBF网络作为控制策略，设计控制器实现对系统的控制。 4. 控制器实施：将设计好的控制器应用到实际系统中，对系统进行控制。 在给定的文件信息中，包含了以下四个Matlab脚本文件，它们分别实现了不同的功能： 1. RBFsupervesionarycontrol.m：这个脚本文件很可能用于设计和实施一个监督型的RBF神经网络控制器。监督学习意味着网络在训练过程中需要一个期望输出来与网络输出进行对比，并据此调整网络权重。 2. Self_Correct_control_based_RBF_Identification.m：文件名暗示这个脚本基于RBF网络进行自校正控制的识别和实现。自校正控制通常涉及到在控制过程中自动调整控制器参数以适应系统动态的变化。 3. modelrefrenceNN.m：这个脚本文件可能涉及到模型参考神经网络控制的概念。模型参考控制需要设计一个控制器使得系统输出跟踪一个给定的参考模型输出。 4. RBF_Neural_Network_Approximation.m：此文件的名称说明它用于实现RBF神经网络的函数逼近功能。函数逼近是指通过网络学习逼近一个未知的或复杂的函数映射关系。 通过这四个脚本文件的相互配合，可以构建一个完整的基于RBF神经网络的控制系统。RBF网络因其局部逼近特性，适用于处理非线性、多变量和动态系统。在控制系统中，RBF网络能够通过学习系统的输入输出数据来捕捉系统动态特性，并以此为基础进行有效的控制。 在实际应用中，RBF神经网络控制器的设计需要考虑网络的结构选择（如隐含层神经元的数量）、径向基函数的选择及其参数调整、学习算法的选择等多个方面。这些因素都会影响到控制器的性能和稳定性。 总之，RBF神经网络在Matlab环境下的应用为设计复杂系统提供了强大的工具，能够实现精确的动态建模和有效的控制策略。通过上述四个脚本文件的学习和实践，我们可以更好地掌握RBF神经网络在控制系统设计中的应用技巧。