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文档简介
升三章神网络建模与主讲教师:付冬梅北京科技大学信息工程学晚自动化糸要内容1、智能挖制的严生和基本特死2、基于种经脶絡的系统辨炽3薹于种经胭络系统辨示例4基子种经絳的系统控制5、基于经絡的系统控制示例13.1智能控制产生和基本特死寻找不需要建立(精确)数学模型的控制方案,研究能够按照操作人员的智加、经验及意识发布指令的控制器。(含辫识器)凡是具备两个条件的智能学科都可以在智能控制上占席之地:⑦能够模拟人脑的智力行为处理复杂性、不确定性、胙线愷对象。②不需要对象的精确数学模型便能逼近满意控制。智能控制阶段的研究对象是控制器,而传统控制理论的研完对象是被控对象,两者都是闭环负反馈形式。13.2号种经貉的系统弊炽1)辨识系统的基结构系统辨识的主要任务就是选辨识模型,确定输入信号和误差信号及其差值。被测系统}一一汉模型2)辨识模型静态模型、动态模型、参数模型、参数模型(阶跃响友、脉冲响应)、神经网络模型B)辨识系统中的误差准则J(0)=∑(k)其中,∫(有各种选拌,最多的是平方画数fe(k)=e2(k)其中,(k)是误差函数,定义区间为[0,M13.2基号种经络的系统弊辨炽4)神经阏络辨识原理由误差准则可知,系统辫识本质上是一个优化问题。辨识的方法大体上分两种⑦基于算法的辫识方法要求建立一个模型,该模型振赖于某个参数θ,把辨识转化成为对模型参数的估计。估计方法有:最小乘法(快,线性),梯度下降法,极大然法。②基于神经网络的辫识方法在遇到不能线愷化的非线性系统时,对应的模
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