基于神经网络的系统辨识 PPT
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神经网络PPT资料48页PPT
如果我们国家的法律中只有某种 神灵， 而不是 殚精竭 虑将神 灵揉进 宪法， 总体上 来说， 法律就 会更好 。—— 马克·吐 温 37、纲纪废弃之日，便是暴政兴起之 时。— —威·皮 物特
38、若是没有公众舆论的支持，法律 是丝毫 没有力 量的。 ——菲 力普斯 39、一个判例造出另一个判例，它们 迅速累 聚，进 而变成 法律。 ——朱 尼厄斯
40、人类法律，事物有规律，这是不 容忽视 的。— —爱献 生
1、最灵繁的人也看不见自己的背脊。——非洲 2、最困难的事情就是认识自己。——希腊 3、有勇气承担命运这才是英雄好汉。——黑塞 4、与肝胆人共事，无字句处读书。——周恩来 5、阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。——培根
38、若是没有公众舆论的支持，法律 是丝毫 没有力 量的。 ——菲 力普斯 39、一个判例造出另一个判例，它们 迅速累 聚，进 而变成 法律。 ——朱 尼厄斯
40、人类法律，事物有规律，这是不 容忽视 的。— —爱献 生
1、最灵繁的人也看不见自己的背脊。——非洲 2、最困难的事情就是认识自己。——希腊 3、有勇气承担命运这才是英雄好汉。——黑塞 4、与肝胆人共事，无字句处读书。——周恩来 5、阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。——培根
神经网络及其应用教学课件ppt.ppt
一、反馈网络
1.1 反馈网络简介 1.2 网络稳定性
2
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
1.1 反馈网络简介
反馈网络(Recurrent Network)，又称自 联想记忆网络
– 其目的是为了设计一个网络，储存一组平衡 点，使得当给网络一组初始值时，网络通过 自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上。
反馈神经网络由于其输出端有反馈到其 输入端；所以，Hopfield网络在输入的 激励下，会产生不断的状态变化。
当有输入之后，可以求出Hopfield的输 出，这个输出反馈到输入从而产生新的 输出，这个反馈过程一直进行下去。如 果Hopfield网络是一个能收敛的稳定网 络，则这个反馈与迭代的计算过程所产 生的变化越来越小，一旦到达了稳定平 衡状态；那么Hopfield网络就会输出一 个稳定的恒值。
21
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
2.1 网络模型
分类 – 离散Hopfield网络（DHNN） – 连续Hopfield网络（CHNN）
22
DHNN中的激活函数
CHNN中的激活函数
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
状态空间中，从初始状态A(t0) ，最后到达A*。若A*
17
为稳定点，则可以看作是A*把A(t0)吸引了过去，在 A(t0)时能量比较大，而吸引到A*时能量已为极小了
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
1.1 反馈网络简介 1.2 网络稳定性
2
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
1.1 反馈网络简介
反馈网络(Recurrent Network)，又称自 联想记忆网络
– 其目的是为了设计一个网络，储存一组平衡 点，使得当给网络一组初始值时，网络通过 自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上。
反馈神经网络由于其输出端有反馈到其 输入端；所以，Hopfield网络在输入的 激励下，会产生不断的状态变化。
当有输入之后，可以求出Hopfield的输 出，这个输出反馈到输入从而产生新的 输出，这个反馈过程一直进行下去。如 果Hopfield网络是一个能收敛的稳定网 络，则这个反馈与迭代的计算过程所产 生的变化越来越小，一旦到达了稳定平 衡状态；那么Hopfield网络就会输出一 个稳定的恒值。
21
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
2.1 网络模型
分类 – 离散Hopfield网络（DHNN） – 连续Hopfield网络（CHNN）
22
DHNN中的激活函数
CHNN中的激活函数
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
状态空间中，从初始状态A(t0) ，最后到达A*。若A*
17
为稳定点，则可以看作是A*把A(t0)吸引了过去，在 A(t0)时能量比较大，而吸引到A*时能量已为极小了
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
基于神经网络的模式识别—小组课题PPT文档共32页
71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
基于神经网络的模式识别—小组课题
21、静念园林好，人间良可辞。 22、步步寻往迹，有处特依依。 23、望云惭高鸟，临木愧游鱼。 24、结庐在人境，而无车马喧；问君 何能尔 ？心远 地自偏 。
❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
基于神经网络的模式识别—小组课题
21、静念园林好，人间良可辞。 22、步步寻往迹，有处特依依。 23、望云惭高鸟，临木愧游鱼。 24、结庐在人境，而无车马喧；问君 何能尔 ？心远 地自偏 。
❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
神经网络与系统辨识
3．最小二乘法 所谓最小二乘法，就是要求所选择的f(t)的参数，使得观测值zi 与对应的函数值f(ti)的偏差的平方和为最小。设J为观测值zi与对应 函数值f(ti)的偏差的平方和，即
J [ z i f ( x1 , x2 ,, xn , t i )]2
i 1 m
为最小。
按照J为最小的条件来确定 f(t) 中的参数x1，x2，…，xn。将上 式分别对x1，x2，…，xn求偏导数，并令它们等于零，可得 n 个方程 ，解之可得x1，x2，…，xn的最优估值：
T 1 K k 1 Pk 1 H k 1 Rk1
递推最小二乘法⑵
可用上面的公式进行递推计算，但必须知道xk和Pk的初值x0和 P0。如何设定初值请参阅有关文献。 最小二乘估计递推方法：新的估计值是由旧估值加上修正项构 成，而修正项正比于新观测值与期望的观测值之间的误差。这相当 于带有反馈校正的性质，当新观测值与期望观测值不符时，就要修 正，这是最小二乘估计递推公式的特点。
⑶最小二乘估计的均方误差表示估计误差分布在零附近的密集程度 ，均方误差越小，估计量越接近被估量的实际值，可信程度越高。
ˆ ˆ E[~~T ] E[(x x)(x x)T ] ( H T H ) 1 H T E(eeT ) H ( H T H ) 1 xx
R E(eeT )
加权最小二乘法
递推最小二乘法先用加权最小二乘法处理k个观测值有x的估值kktkkkktkkktkkzwhpzwhhwhx??11?kktkkhwhp111111111111?x?kktkkkktkkktkkzwhpzwhhwhkx?1?kx1?rrwtk???????k?k?k1111100rrr111111??kkkkhhpp?x?x?x111111111kkkkkkktkkkhzkzrhp??11111?ktkkkrhpk假设又得到了第k1次观测值zk1有x的估值可见附加新的观测值后要完全重复以前的计算这就有必要寻找一种新的方法
J [ z i f ( x1 , x2 ,, xn , t i )]2
i 1 m
为最小。
按照J为最小的条件来确定 f(t) 中的参数x1，x2，…，xn。将上 式分别对x1，x2，…，xn求偏导数，并令它们等于零，可得 n 个方程 ，解之可得x1，x2，…，xn的最优估值：
T 1 K k 1 Pk 1 H k 1 Rk1
递推最小二乘法⑵
可用上面的公式进行递推计算，但必须知道xk和Pk的初值x0和 P0。如何设定初值请参阅有关文献。 最小二乘估计递推方法：新的估计值是由旧估值加上修正项构 成，而修正项正比于新观测值与期望的观测值之间的误差。这相当 于带有反馈校正的性质，当新观测值与期望观测值不符时，就要修 正，这是最小二乘估计递推公式的特点。
⑶最小二乘估计的均方误差表示估计误差分布在零附近的密集程度 ，均方误差越小，估计量越接近被估量的实际值，可信程度越高。
ˆ ˆ E[~~T ] E[(x x)(x x)T ] ( H T H ) 1 H T E(eeT ) H ( H T H ) 1 xx
R E(eeT )
加权最小二乘法
递推最小二乘法先用加权最小二乘法处理k个观测值有x的估值kktkkkktkkktkkzwhpzwhhwhx??11?kktkkhwhp111111111111?x?kktkkkktkkktkkzwhpzwhhwhkx?1?kx1?rrwtk???????k?k?k1111100rrr111111??kkkkhhpp?x?x?x111111111kkkkkkktkkkhzkzrhp??11111?ktkkkrhpk假设又得到了第k1次观测值zk1有x的估值可见附加新的观测值后要完全重复以前的计算这就有必要寻找一种新的方法
神经网络讲义ppt课件
设置网络的初始化值、训练参数、自顺应调整 参数和仿真参数,并可对定义的神经网络进展初 始化、训练、自顺应调整、仿真等。
8.1.2 图形用户界面运用例如
仍以例6.1的方式分类问题为例,将待分类方 式重画于图8.2 中。据例6.1 的分析,网络构 造重画于图8.3 中。第1层有5个神经元,第2 层有1个神经元。
该输p 入向量名,单击该窗口的View 按钮,弹出数据
(Data)窗口,在该窗口可以查看到该输入向量的值, 并可以修正数据值。
• ② 确定训练样本的目的向量。按照与输入向量 同样的方法可以确定目的向量,只是选择数据类型
为Targets,输入向量名为t ,数据值为
0.2 0.8 0.8 0.2
• ③ 训练网络。在Network/Data Manager 窗口 选中网络名Demonet,单击Train …按钮,那么弹出 Network:Demonet窗口,如图8.8 所示。
训练样本集为
p
1 2
1 1
2 1
04，
t 0.2 0.8 0.8 0.2，
• 以图形用户界面设计上述神经网络的详细 方法如下：
•
•
图8.2 待分类方式
输入 第一层
第二层
图8.3 两层BP 网络
(l)在MATLAB命令窗口键人nntool,翻开 Network/Data Manager窗口。
(2)创建神经网络 单击New Network … 按钮,弹 出Create New Network 窗口,如图8.4所示。
• 可以看出,网络很好地完成了图8.2 所示的 两类方式分类问题。当然,可以用训练样本以外 的数据进展仿真,此时,需求先在Network/Data Manager窗口建立仿真的输入向量,建立方法与 建立训练样本的输入向量一样,然后在Network: Demonet窗口的Simulate 页面选择该仿真的输 入向量名,进展仿真。
8.1.2 图形用户界面运用例如
仍以例6.1的方式分类问题为例,将待分类方 式重画于图8.2 中。据例6.1 的分析,网络构 造重画于图8.3 中。第1层有5个神经元,第2 层有1个神经元。
该输p 入向量名,单击该窗口的View 按钮,弹出数据
(Data)窗口,在该窗口可以查看到该输入向量的值, 并可以修正数据值。
• ② 确定训练样本的目的向量。按照与输入向量 同样的方法可以确定目的向量,只是选择数据类型
为Targets,输入向量名为t ,数据值为
0.2 0.8 0.8 0.2
• ③ 训练网络。在Network/Data Manager 窗口 选中网络名Demonet,单击Train …按钮,那么弹出 Network:Demonet窗口,如图8.8 所示。
训练样本集为
p
1 2
1 1
2 1
04，
t 0.2 0.8 0.8 0.2，
• 以图形用户界面设计上述神经网络的详细 方法如下：
•
•
图8.2 待分类方式
输入 第一层
第二层
图8.3 两层BP 网络
(l)在MATLAB命令窗口键人nntool,翻开 Network/Data Manager窗口。
(2)创建神经网络 单击New Network … 按钮,弹 出Create New Network 窗口,如图8.4所示。
• 可以看出,网络很好地完成了图8.2 所示的 两类方式分类问题。当然,可以用训练样本以外 的数据进展仿真,此时,需求先在Network/Data Manager窗口建立仿真的输入向量,建立方法与 建立训练样本的输入向量一样,然后在Network: Demonet窗口的Simulate 页面选择该仿真的输 入向量名,进展仿真。
模式识别人工神经网络以及在模式识别中的应用最全PPT资料
第三步,输入X3
WT(2)X3= [0.7 0.8 -0.6 0] [-1 -1 1 0.5]T =-2.1 Y3(2)=sgn(-2.1)=-1
W(3)=W(2)+ η[d3-y3(2)]X3
=[0.5 0.6 -0.4 0.1]T
第四步,返回到第一步,继续训练,直到dp-yp=0
p=1,2,3
11.5 前馈神经网络的反向传播算1982
1982
1987
1984
学习方式
有监督
有监督
有监督
无监督
无监督
无监督
有监督
拓扑结构
前向
前向
前向
前向
反馈
反馈
反馈
活动方式 确定型 确定型 确定型 确定型 确定型 确定型 随机型
11.2 生物神经元的机理
生物神经元的构成
枝蔓（Dendrite）
胞体(Soma)
轴突（Axon） 胞体(Soma)
枝 蔓 （ Dendrite ）
胞体(Soma)
轴突（Axon 胞体(So）ma)
突触（Synapse）
生物神经元
枝蔓
x1
w1
轴突
x2
w2
wn 胞体 y
xd
人工神经元
人工神经元:
是构成人工神经网络的最基本单元,是对生物神经元 的模拟，它具备生物神经元的部分特征。
人工神经元的基本概念（续）
输入： x x(1) , , xi, xd T
能够将样本正确分类的权向量并不唯一,一般初始权向量不同, 训练过程和所得到的结果也不同,但都可满足误差为零的要求.
例. 单计算节点感知器有3个 输入,现给定3对训练样本: X1=[-1 1 -2 0]T d1=-1; X2=[-1 0 1.5 -0.5]T d2=-1; X3=[-1 -1 1 0.5]T d3=1.
智能控制第7章 模糊神经网络控制与自适应神经网络PPT课件
fj(4)=max(u1(4),u2(4),...,up(4)), aj(4)=fj(4) 且第三、四层节点之间的连接系数wji(4)=1
第五层
❖有两种模式
❖从上到下的信号传输方式 ，同第一层。
❖从下到上是精确化计算，如果采用重心法， 有
fj(5 ) w ( j5 )iu i(5 ) (m ( j5 )i (j5 )i)u i(5 ), i
E fj(4)
E fj(5)
fj(5) fj(4)
E fj(5)
fj(5) u(j5)
u(j5) fj(4)
E fj(5)
m(5) ji
u (5) (5)
ji i
u(j5)
i
u (5) (5) (5) jj jj
(j5i)ui(5))(
m u ) (5) (5) (5) (5)
图7-2 :规则节点合并示例
2. 有导师学习阶段
❖可采用BP学习
E1(y(t)ˆy(t))2min 2
w(t1)w(t)(E w)
E w ( n E )e ( n w t)e tE f w f E f fa w a
第五层
m E (j5)i a E (j5) a fj((j5 5))
wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感34如果被控系统yk1fykyk1uk1gukwwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感351tdltdltdltdl神经网络n神经网络n331基于神经网络的模型参考自适应控制结构图参考模型wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感3671wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感37则控制系统的误差方程为其中wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感383233wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感393233wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感40对于yk1fykyk1uk1guk可得如果存在可用神经网络逼近之
第五层
❖有两种模式
❖从上到下的信号传输方式 ，同第一层。
❖从下到上是精确化计算，如果采用重心法， 有
fj(5 ) w ( j5 )iu i(5 ) (m ( j5 )i (j5 )i)u i(5 ), i
E fj(4)
E fj(5)
fj(5) fj(4)
E fj(5)
fj(5) u(j5)
u(j5) fj(4)
E fj(5)
m(5) ji
u (5) (5)
ji i
u(j5)
i
u (5) (5) (5) jj jj
(j5i)ui(5))(
m u ) (5) (5) (5) (5)
图7-2 :规则节点合并示例
2. 有导师学习阶段
❖可采用BP学习
E1(y(t)ˆy(t))2min 2
w(t1)w(t)(E w)
E w ( n E )e ( n w t)e tE f w f E f fa w a
第五层
m E (j5)i a E (j5) a fj((j5 5))
wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感34如果被控系统yk1fykyk1uk1gukwwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感351tdltdltdltdl神经网络n神经网络n331基于神经网络的模型参考自适应控制结构图参考模型wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感3671wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感37则控制系统的误差方程为其中wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感383233wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感393233wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感40对于yk1fykyk1uk1guk可得如果存在可用神经网络逼近之
系统辨识综述ppt
为非线性系统辨识的研究与应用开辟一条新途径
目前， 研究的趋势
一是将模糊、神经、遗传算法等相结合产生融合的非线性系统辨识方法， 例如通过并行遗传算法实现对 RBF神经网络权值，宽度和中心位置等有关参
数的估计，其特点是速度快、精度高；
二是将传统的辨识方法与软计算方法相结合而产生的新型非线性系统辨识 方法，如将把模糊控制的思想引入时变参数估计中，得到一种遗忘因子模糊
基于模糊逻辑的非线性系统辨识
模糊逻辑系统特性：可以在任意精度上一致逼近任何定义在一个致密集上 优越性：能有效的辨识复杂和病态结构的系统； 能够有效的辨识具有大时延、时变、多输入单输出的非线性系统； 可以辨识性能优越的人类控制器； 可得到被控对象的定性与定量相结合的模型，因而深受广大学者的青睐。
模糊模型辨识分为结构辨识和参数辨识两部分。 典型的模糊结构辨识方法有:模糊网格法、自适应模糊网格法、模糊聚类法及模糊搜索树法 等。 其中，模糊聚类法是目前最常用的模糊系统结构辨识方法， 其中心问题是设定合理的 聚类指标，根据该指标所确定的聚类中心可使模糊输入空间划分最优。
自调整的同时辨识模型结构合参数的自适应辨识算法。同时随着一些新型学
科的产生，也将有可能形成一些与之相关的系统辨识方法，使系统辨识成为 综合多学科知识的科学。
基本思想：在输入输出等价的意义下，把一大类非线性模型化成多层
线性模型， 为非线性系统的建模提供了一条有效的途径。 非线性模型结构的确定是系统辨识中的一个困难问题，多层递阶辨识 方法可以借助于层数的增加，用多层的线性模型来描述所考虑的系统， 并且将预报模型分成两部分，分别为基本结构部分和时变参数部分， 然后基于模型等价的原理，依次对每层模型的时变参数进行建模，直 到参数为非时变为止。