欢迎来到冰点文库! | 帮助中心 分享价值,成长自我!
冰点文库
全部分类
  • 临时分类>
  • IT计算机>
  • 经管营销>
  • 医药卫生>
  • 自然科学>
  • 农林牧渔>
  • 人文社科>
  • 工程科技>
  • PPT模板>
  • 求职职场>
  • 解决方案>
  • 总结汇报>
  • ImageVerifierCode 换一换
    首页 冰点文库 > 资源分类 > DOCX文档下载
    分享到微信 分享到微博 分享到QQ空间

    智能控制神经网络作业Word文档格式.docx

    • 资源ID:5711560       资源大小:180.29KB        全文页数:15页
    • 资源格式: DOCX        下载积分:3金币
    快捷下载 游客一键下载
    账号登录下载
    微信登录下载
    三方登录下载: 微信开放平台登录 QQ登录
    二维码
    微信扫一扫登录
    下载资源需要3金币
    邮箱/手机:
    温馨提示:
    快捷下载时,用户名和密码都是您填写的邮箱或者手机号,方便查询和重复下载(系统自动生成)。
    如填写123,账号就是123,密码也是123。
    支付方式: 支付宝    微信支付   
    验证码:   换一换

    加入VIP,免费下载
     
    账号:
    密码:
    验证码:   换一换
      忘记密码?
        
    友情提示
    2、PDF文件下载后,可能会被浏览器默认打开,此种情况可以点击浏览器菜单,保存网页到桌面,就可以正常下载了。
    3、本站不支持迅雷下载,请使用电脑自带的IE浏览器,或者360浏览器、谷歌浏览器下载即可。
    4、本站资源下载后的文档和图纸-无水印,预览文档经过压缩,下载后原文更清晰。
    5、试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓。

    智能控制神经网络作业Word文档格式.docx

    1、xite=0.5;alfa=0.5;w1=rands(2,6); % value of w1,initially by randomw1_1=w1;w1_2=w1;w2=rands(6,1); % value of w2,initially by randomw2_1=w2;w2_2=w2_1;dw1=0*w1;x=0,0;u_1=0;y_1=0;I=0,0,0,0,0,0 % input of yinhanceng cellIout=0,0,0,0,0,0 % output of yinhanceng cellFI=0,0,0,0,0,0ts=0.001;for k=1:1:1000 tim

    2、e(k)=k*ts; u(k)=0.5*sin(3*2*pi*k*ts); y(k)=(u_1-0.9*y_1)/(1+y_12); for j=1:6 I(j)=x*w1(:,j); Iout(j)=1/(1+exp(-I(j); end yn(k)=w2*Iout; %output of network e(k)=y(k)-yn(k); % error calculation w2=w2_1+(xite*e(k)*Iout+alfa*(w2_1-w2_2); % rectify of w2 FI(j)=exp(-I(j)/(1+exp(-I(j)2); for i=1:2 dw1(i,j)

    3、=e(k)*xite*FI(j)*w2(j)*x(i); % dw1 calculation w1=w1_1+dw1+alfa*(w1_1-w1_2); % rectify of w1 % jacobian information yu=0; yu=yu+w2(j)*w1(1,j)*FI(j); dyu(k)=yu; x(1)=u(k); x(2)=y(k); w1_2=w1_1; w2_2=w2_1; u_1=u(k); y_1=y(k);endfigure(1);plot(time,y,r,time,yn,b);xlabel(timesylabel(y and ynfigure(2);pl

    4、ot(time,y-yn,errorfigure(3);plot(time,dyu);dyu运行结果为:(2)采用RBF网络仿真 网路结构为2-4-1,采样时间1ms,输入信号,权值的初值随机取值,高斯基函数初值,仿真m文件程序如下:%RBF simulationclear allalfa=0.05;b=1.5*ones(4,1);c=0.5*ones(2,4);w=rands(4,1);w_1=w;w_2=w_1;c_1=c;c_2=c_1;b_1=b;b_2=b_1d_w=0*w;d_b=0*b;2000; u(k)=0.5*sin(1*2*pi*k*ts); y(k)=(u(k)-0.9

    5、*y_1)/(1+y_12); x(2)=y_1;4 h(j)=exp(-norm(x-c(:,j)2/(2*b(j)*b(j); ym(k)=w*h em(k)=y(k)-ym(k); d_w(j)=xite*em(k)*h(j); d_b(j)=xite*em(k)*w(j)*h(j)*(b(j)-3)*norm(x-c(:,j)2; d_c(i,j)=xite*em(k)*w(j)*h(j)*(x(i)-c(i,j)*(b(j)-2); w=w_1+d_w+alfa*(w_1-w_1); b=b_1+d_b+alfa*(b_1-b_2); c=c_1+d_c+alfa*(c_1-c_2)

    6、; % Jacobian information yu=yu+w(j)*h(j)*(c(1,j)-x(1)/b(j)2; w_2=w_1; w_1=w; c_2=c_1; c_1=c; b_2=b_1; b_1=b;,time,ym,time(s)y and ymplot(time,y-ym,plot(time,dyu,仿真结果为:(3)DRNN网路仿真的初值随机取值,取%DRNN simulationwd=rands(7,1);wo=rands(7,1);wi=rands(3,7);xj=zeros(7,1);xj_1=xj;xitei=0.35;xited=0.35;xiteo=0.35;

    7、 u(k)=0.5*sin(4*pi*k*ts); Ini=u_1,y_1,17 sj(j)=Ini*wi(:,j)+wd(j)*xj(j); xj(j)=(1-exp(-sj(j)/(1+exp(-sj(j); Pj=0*xj; Pj=wo(j)*(1+xj(j)*(1-xj(j)*xj_1(j); Qij=0*wi;3 Qij(i,j)=wo(j)*(1+xj(j)*(1-xj(j)*Ini(i); ymk=0; ymk=ymk+xj(j)*wo(j); ym(k)=ymk; e(k)=y(k)-ym(k); wo=wo+xiteo*e(k)*xj; wd=wd+xited*e(k)*Pj; wi=wi+xitei*e(k)*Qij; xj_1=xj;time/s


    注意事项

    本文(智能控制神经网络作业Word文档格式.docx)为本站会员主动上传,冰点文库仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容本身不做任何修改或编辑。 若此文所含内容侵犯了您的版权或隐私,请立即通知冰点文库(点击联系客服),我们立即给予删除!

    温馨提示:如果因为网速或其他原因下载失败请重新下载,重复下载不扣分。




    关于我们 - 网站声明 - 网站地图 - 资源地图 - 友情链接 - 网站客服 - 联系我们

    copyright@ 2008-2023 冰点文库 网站版权所有

    经营许可证编号:鄂ICP备19020893号-2


    收起
    展开