智能控制(神经网络)作业
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学生姓名: 学 号: 专业班级: 7-2 采用BP 网路、RBF 网路、DRNN 网路逼近线性对象
2
)1(1)1(9.0)1()(-+-?--=k y k y k u k y ,分别进行matlab 仿真。 (一)采用BP 网络仿真
网络结构为2-6-1。采样时间1ms ,输入信号)6sin(5.0)(t k u ?=π,权值21,W W 的初值随机取值,05.0,05.0==αη。
仿真m 文件程序为:
%BP simulation
clear all;
clear all;
xite=0.5;
alfa=0.5;
w1=rands(2,6); % value of w1,initially by random w1_1=w1;w1_2=w1;
w2=rands(6,1); % value of w2,initially by random w2_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 cell
Iout=[0,0,0,0,0,0]'; % output of yinhanceng cell
FI=[0,0,0,0,0,0]';
ts=0.001;
for k=1:1:1000
time(k)=k*ts;
u(k)=0.5*sin(3*2*pi*k*ts);
y(k)=(u_1-0.9*y_1)/(1+y_1^2);
for j=1:1:6
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 for j=1:1:6
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2文档来源为:从网络收集整理.word 版本可编辑.欢迎下载支持. FI(j)=exp(-I(j))/(1+exp(-I(j))^2);
end
for i=1:1:2
for j=1:1:6
dw1(i,j)=e(k)*xite*FI(j)*w2(j)*x(i); % dw1 calculation end
end
w1=w1_1+dw1+alfa*(w1_1-w1_2); % rectify of w1 % jacobian information
yu=0;
for j=1:1:6
yu=yu+w2(j)*w1(1,j)*FI(j);
end
dyu(k)=yu;
x(1)=u(k);
x(2)=y(k);
w1_2=w1_1;w1_1=w1;
w2_2=w2_1;w2_1=w2;
u_1=u(k);
y_1=y(k);
end
figure(1);
plot(time,y,'r',time,yn,'b');
xlabel('times');ylabel('y and yn');
figure(2);
plot(time,y-yn,'r');
xlabel('times');ylabel('error');
figure(3);
plot(time,dyu);
xlabel('times');ylabel('dyu');
运行结果为:
(二)采用RBF 网络仿真
网路结构为2-4-1,采样时间1ms ,输入信号)2sin(5.0)(t k u ?=π,权值的初值随机取值,05.0,05.0==αη,高斯基函数初值T j C ]5.0,5.0[=,
T B ]5.1,5.1,5.1,5.1[=。
仿真m 文件程序如下:
%RBF simulation
clear all
clear all
alfa=0.05;
xite=0.5;
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