单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级3.2 神经网络系统辨识系统辨识(Identification)的主要应用:控制系统的分析和设计用于自校正模型参考自适应系统预测和预报监视系统运行状态进行故障诊断13.2.1神经网络系统辨识原理 定义:系统辨识就是在输入和输出数据的基础上从一组给定的模型类中确定一个与所测系统等价的模型 1.动态系统的常用自回归滑动平均模型
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级3.1.4多层感知器与BP算法3.1.4.1 感知器(1)感知器模型1j=12…m 3.1.4多层感知器与BP算法3.1.4.1 感知器(1)感知器模型2净输入:输出:3.1.4多层感知器与BP算法3.1.4.1 感知器(1)感知器模型3设输入向量X=(x1 x2)T输出:则由方程 w1jx1w2jx2-Tj=0
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级3.1.4多层感知器与BP算法3.1.4.1 感知器(1)感知器模型1j=12…m 3.1.4多层感知器与BP算法3.1.4.1 感知器(1)感知器模型2净输入:输出:3.1.4多层感知器与BP算法3.1.4.1 感知器(1)感知器模型3设输入向量X=(x1 x2)T输出:则由方程 w1jx1w2jx2-Tj=0
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第五章神经网络控制 第五章神经网络控制 51神经网络概述 52人工神经网络的基本概念 53前馈网络 54反馈网络 55神经网络控制 56NN与GA的系统思维特性 51 概述人工神经网络是由许多处理单元,即神经元,按照一定的拓扑结构相互连接而成的一种具有并行计算能力的网络系统。人脑共有1010-1012个神经元人工神经网络试图通过模拟人脑神经网络处理信息的方式,从另一角度,来获得具有人脑那样的信息处
神经网络对非线性函数具有任意逼近和自学习能力为系统的辨识尤其是非线性动态系统的辨识提供了一条十分有效的途径 神经网络辨识.3. 递归神经网络系统辨识神经网络在控制中主要起以下作用: 神经网络内模控制 在直接自适应控制的基础上引入了一个神经网络辨识器(NNI)来对被控对象的数学模型进行在线辨识这样可以及时地将对象模型的变化传递给NNC使NNC可以得到及时有效的训练 动力学方程:神经网络辨识器辨识器
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第9章 神经网络控制9.1 概述 神经网络一种具有高度非线性的连续时间动力系统它有着很强的自学习功能和对非线性系统的强大映射能力已广泛应用于复杂对象的控制中 神经网络所具有的大规模并行性冗余性容错性本质的非线性及自组织自学习自适应能力给不断面临挑
单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式College of Electrical and Information Engineering Hunan Univ.神经网络在控制中的应用 神经网络在控制中的应用神经网络辨识技术神经网络控制技术5.1 神经网络辨识系统辨识是自适应控制的关键所在它通过测量对象的输入输出状态来估计对象的数学模型使建立的数学模型和对象具有相同
单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式College of Electrical and Information Engineering Hunan Univ.神经网络在控制中的应用 神经网络在控制中的应用神经网络辨识技术神经网络控制技术5.1 神经网络辨识系统辨识是自适应控制的关键所在它通过测量对象的输入输出状态来估计对象的数学模型使建立的数学模型和对象具有相同
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第三章神经网络控制 (1)——概论主讲:罗健旭华东理工大学自动化系本节内容 3.1 概述3.1.1 生物神经元及生物神经网络3.1.2 人工神经元及人工神经网络(ANN)人工神经元模型人工神经网络结构人工神经网络的学习3.1.3 ANN的发展 3.1.4 ANN与控制3.1.1 生物神经元及生物神经网络生物神经元生物神
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