动态神经网络的模型
BP神经网络模型PPT课件
BP网络的标准学习算法-算法思想
学习的类型：有导师学习 核心思想：
将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传
将误差分摊给各层的所有 单元－－－各层单元的误 差信号
学习的过程： 信号的正向传播
(
yio (k) who
h
whohoh (k) bo )
who
hoh (k)
e
yio
(1 2
q
(do(k)
o1
yio
yoo (k)))2
(do (k )
yoo (k)) yoo
(k)
(do(k) yoo (k))f ( yio(k)) o(k)
小于零时，权值调整量
为正，实际输出少于期
望输出，权值向增大方向
调整，使得实际输出与期
望输出的差减少。
who
e who
<0,
此时Δwho>0
BP神经网络学习算法的MATLAB实现
MATLAB中BP神经网络的重要函数和基本 功能
函数名
功能
newff()
生成一个前馈BP网络
tansig()
双曲正切S型(Tan-Sigmoid)传输函数
神经元网络工作的全部秘密就在于它的权重值，
神经网络概述
选择不同的权重值，神经元网络就会有不同的 输入-输出关系。 神经元网络的具体工作原理：我们将样本数据 的输入值输进神经元网络，就得到一组输出值。 这组输出值当然不是我们的理想输出值。于是， 我们就根据实际输出与理想输出的差来修正权 值，以缩小这种差别。这样反复训练多次，最 后，使实际输出与理想输出趋于一致。这样， 神经元网络就可以用来代替我们所需要的模型 了。
【计算机应用研究】_神经网络模型_期刊发文热词逐年推荐_20140727
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收敛性 振荡神经网络 振型 指数预测 拥塞控制 心音信号 度量模型 广义动态模糊神经网络 平衡态 小生境技术 小波神经网络 图像处理 图像分割 可信web服务 压电振子 动态模糊规则抽取 前向神经网络 冲突焦元 八纲辨证 入侵检测 主动队列管理 主元分析 中医舌诊 专家系统 levenberg-marquardt方案 hermite插值
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数据挖掘 感知器 悬架 径向 并行计算 基因表达式编程 反向传播 动态自组织神经网络 动态神经网络集成 动态模糊自组织神经网络模型 动态模型 剪枝防御 决策融合 入侵检测 免疫神经网络 克隆攻击选择 克隆攻击 光照 伪系统 仿真 人类视觉系统 人工神经网络 二级结构 不确定性 temp模型 rbf神经网络 petri网 m-矩阵 lipschitz常量 gabor滤波 gabor小波 bp算法 bp神经网络
神经网络的选择：CNN、RNN和Transformer的应用场景
神经网络的选择：CNN、RNN和Transformer的应用场景随着人工智能技术的不断发展，神经网络模型的种类也越来越多，其中比较常见的则是CNN、RNN和Transformer。
这三种模型各自具有不同的优缺点，适用于不同的应用场景。
下面将分别介绍它们的特点和优缺点，以及典型应用场景。
一、CNN模型CNN（Convolutional Neural Network）是一种经典的卷积神经网络，主要用于图像、语音等数据的任务。
其主要结构包括卷积层、池化层和全连接层。
CNN通过滤波器获取不同的特征信息，以此提取图像的局部特征，然后通过池化层将图像的空间维度缩小，再经过多个卷积和池化层的堆叠，最后通过全连接层实现分类。
CNN模型的优点在于它能够处理大规模的高维数据，特别是图像数据。
它通过卷积和池化的方式，可以提取图像的局部特征，具有较好的位置不变性。
同时，由于卷积核的共享和池化的下采样，能够大大减少模型的参数数量，从而减少过拟合的风险。
CNN模型的缺点在于它不能处理序列数据，比如自然语言文本。
这是因为CNN模型的卷积和池化操作缺少序列维度的概念，无法挖掘序列数据中的时序和上下文信息。
典型应用场景：图像识别、目标检测、人脸识别等。
二、RNN模型RNN（Recurrent Neural Network）是一种递归神经网络，主要用于处理序列数据，如自然语言文本。
其主要特点在于它考虑了数据之间的时序关系，通过引入一个状态变量，将上一个时间步的状态传递给下一个时间步，以此建立长短时记忆模型。
RNN模型的优点在于它能够处理序列数据，具有记忆的能力，能够从历史数据中挖掘出数据之间的时序和上下文关系。
同时，RNN模型可以处理任意长度的输入序列，非常适合处理自然语言文本和语音数据。
RNN模型的缺点在于它容易出现梯度消失和梯度爆炸问题，这是由于递归过程中梯度的连乘效应导致的。
这个问题可以通过一些改进的技术来解决，如LSTM和GRU。
一种基于动态模糊神经网络的飞行数据模型辨识方法
军用飞机上的飞行参数记录系统 ， 实时记录了发动机 、 飞机运 动及航行姿态等诸多重要参数， 如何有效
利用这些数据辨识 出飞行数据模型 ， 对实现飞机 的状态监控 、 障诊断具有重要的意义 。飞行数据模型 故 ¨ 般具有非线性和时变性 ， 因此 ， 辨识的关键在于如何辨识出模型的非线性和时变性 。本文针对飞行数据的
法收敛速 度 快 、 化 能力 强 。 泛 关 键词 ： 态模 糊 神经 网络 ； 动 飞行数 据 ； 糊规 则 ； 识 模 辨
中图分 类 号 ：Ｔ １ ３ Ｐ ８ 文 献标识 码 ： Ａ 文 章编 号 ：０ ９— ５ ６ ２ ０ ） ６— ０ ６— ３ １ ０ ３ １ （０ ６ ０ ０ １ ０
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收稿 日期 ：０ ６— １— ５ ２ ０ ０ ０ 基金项 目： 队科研基金资助项 目 军
作者简介： 亮（９２ ）男 ， 张 １８ 一 ， 江西吉安人， 博士生， 主要从事智能信息处理与智能决策研究 ；
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］， 其中ｃ ， 为ｒ 维向量 。 ×１ 当第 ／个样本（ ， 进入网络时 ， ＂ ｔ ｄ） Ｙ 为实际输 出， ｄ 为期望～ ， ＝ ｄ Ｙ ＩＩ Ｉ 越小 ， 网络的泛化能力越好。 定义 ２ Ｂ Ｅ Ｆ层节点输出的最大值 ＝ｍ ｘ ）Ｊ＝１２ …，。 越大， ａ（ ， ． ，， “ 模糊规则覆盖样本的能力越 强。 根据式（ ）可知 ， １ 输入变量落在区间Ｌ 一 ｃ ２
只需要 调整输 出层权 值 。 ‘ （ ）当 Ｉ Ｉ ， ＜０ １５ 时 ， ｂ ≤占 ．３ ４ 表明网络有很好的泛化能力 ， 但没有模糊规则覆盖该样本， 此时必须
神经网络中的模型评估指标详解
神经网络中的模型评估指标详解神经网络是一种受到生物神经系统启发的人工智能技术，它通过模拟人类大脑的工作方式来实现各种复杂的任务。
在神经网络的训练过程中，模型评估是一个至关重要的环节，它用于衡量模型的性能和准确性。
本文将详细介绍神经网络中的模型评估指标。
在神经网络中，模型评估指标可以分为两大类：分类问题和回归问题。
分类问题是指将输入数据分为不同的类别，而回归问题则是预测连续数值。
接下来，我们将分别介绍这两类问题中常用的模型评估指标。
对于分类问题，最常见的评估指标是准确率（Accuracy）。
准确率表示模型正确分类的样本占总样本数的比例。
然而，准确率并不能完全反映模型的性能，特别是在不平衡数据集中。
在这种情况下，我们需要考虑其他指标，如精确率（Precision）和召回率（Recall）。
精确率表示被分类为正例的样本中真正为正例的比例，而召回率表示所有正例中被正确分类的比例。
为了综合考虑精确率和召回率，我们可以使用F1分数（F1-Score），它是精确率和召回率的调和平均。
除了准确率、精确率、召回率和F1分数，还有一些其他常用的分类评估指标，如ROC曲线和AUC值。
ROC曲线是以假正例率（False Positive Rate）为横轴，真正例率（True Positive Rate）为纵轴绘制的曲线。
ROC曲线可以帮助我们在分类器的不同阈值下选择最佳的工作点。
而AUC值则是ROC曲线下的面积，它可以衡量分类器的性能，AUC值越大，分类器的性能越好。
对于回归问题，常用的评估指标包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）和平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）。
均方误差是预测值与真实值之间差异的平方和的平均值，均方根误差则是均方误差的平方根，而平均绝对误差是预测值与真实值之间差异的绝对值的平均值。
基于动态K均值的RBF神经网络日降水预报模型
值． 结合 梯度法 的优化 Ｒ Ｂ Ｆ神经 网络各个参数 并建立 降水预报模型 首先介绍动态 的 Ｋ均值算法思想 和程 序实现 ：然后将 梯度下降法更进一步结 合优 化的 Ｒ Ｂ Ｆ 神经 网络建立 广西月降水预报模 型 ．并使 用相 同数据
蒋 林 利
（ 广 西柳 州 师 范 高 等专 科 学 校 数 学 与 计 算 机 科 学 系 ， 柳州 ５ ４ ５ ０ ０ ４ ）
摘要 ：
针对优化 径向基 函数神 经网络的各参数 问题．提 出一种动 态 Ｋ均值混合 优化 Ｒ Ｂ Ｆ神经 网络并应 用于广西降水数据 进行建立 预报模型． 该模型与传统 的 Ｋ均值 Ｒ Ｂ Ｆ模型和 同期 的 Ｔ ２ １ ３降水 预报进行对 比 ． 结果表 明 。 该模型建立 的 ５ 月 ３个区域 的逐 １ ３降水 预报 ． 预测 的精确度 明显 高于同期 的 Ｔ ２ １ ３降水预报 。
优 化 特 点 的 前 馈 径 向 基 函数 ［ Ｓ ｉ Ｒ Ｂ Ｆ （ Ｒ ａ ｄ ｉ ａ ｌ Ｂ ａ ｓ ｉ ｓ Ｆ ｕ ｎ ｃ ． ｔ ｉ ０ ｎ １ 神 经 网络 Ｎ Ｎ（ Ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ Ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ） 已 广 泛 地 在 非 线 性
提高 Ｒ Ｂ Ｆ神经 网络的性能方法是非常必要的 采用动
文章编号 ： １ ０ ０ ７ — １ ４ ２ ３ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ２ — ０ ０ １ １ － ０ ５
Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ￣ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ７ — １ ４ ２ ３ ． ２ ０ １ ４ ． ０ ２ ． ０ ０ ３
基 于动态 Ｋ均值 的 Ｒ Ｂ Ｆ神经 网络 日降水预报模型
神经生物学中的神经元网络模型研究
神经生物学中的神经元网络模型研究神经元是神经网络的基本组成单位，它与其他神经元之间通过突触连接起来构成神经网络。
研究神经网络的结构和功能是神经生物学的重要领域之一。
神经元网络模型是通过计算机模拟构建的神经网络模型，可以用来研究神经元之间的信息传递和各种神经系统性疾病的机制，例如癫痫、阿尔茨海默症等。
本文将介绍神经元网络模型的研究现状和应用前景。
神经元网络模型的基本元素神经元网络模型的基本元素是神经元和突触。
神经元的构成主要由细胞体、树突、轴突、突触等部分组成。
细胞体是神经元的主体部分，树突负责接受其他神经元传递来的信息，轴突则负责将信息传递给其他神经元。
突触是神经元之间传递信息的重要结构，它将神经元产生的化学和电信号转换成化学信号，以便传递给下一个神经元。
神经元网络模型通常基于这些组成部分来构建不同类型的神经元网络。
神经元网络模型的分类神经元网络模型可以分为多种类型，如兴奋性突触、抑制性突触、单层感知机、多层感知机、全连接神经网络等。
其中，兴奋性突触和抑制性突触的作用是不同的，兴奋性突触会使神经元电活动发放频率增加，而抑制性突触则会使神经元电活动发放频率减少。
感知机是一种基本的人工神经网络，可以进行二分类。
全连接神经网络是一种多层神经元网络，通过多层神经元的计算得到最终结果。
神经元网络模型的应用神经元网络模型的应用非常广泛，包括图像识别、语音识别、机器翻译、预测分析、生物医学应用等领域。
例如，在生物医学领域，神经元网络模型可以用来研究神经系统性疾病的机制，例如癫痫、阿尔茨海默症等。
在人工智能领域，神经元网络模型可以用来进行图像识别、语音识别、机器翻译等任务。
在预测分析领域，神经元网络模型可以用来预测未来的市场走势、天气变化、股票价格等。
因此，神经元网络模型具有非常广泛的应用前景。
神经元网络模型的发展趋势神经元网络模型的发展趋势是向着更加复杂、更加真实的方向发展。
例如，神经元网络模型可以加入更多不同类型的神经元和突触，以构建更加复杂的神经网络。
生物学中的数学模型探讨
生物学中的数学模型探讨在生物学领域内，许多现象的预测和解释都需要一定的数学模型进行辅助和支撑。
这些数学模型可以帮助生物学家更好地理解和解释生命现象，并且帮助我们实现更加精确的实验和判断。
本文将探讨几种在生物学领域内常用的数学模型。
1. 朗盖文方程朗盖文方程是一个常微分方程，在生物学领域内常用于描述各种生物过程中的时空演化规律。
比如在生态学领域内，朗盖文方程可以用来描述种群的增长和衰退规律。
在许多生物过程的分析中，朗盖文方程可以作为一个基本框架，来帮助生物学家描述生命现象的动态变化。
2. SIR模型在研究流行病学时，SIR模型被广泛用于描述传染病的传播。
SIR模型也是一个常微分方程模型，由三个变量S、I和R组成。
其中，S为易感者数量，I为感染者数量，R为康复或死亡者数量。
这个模型可以帮助我们预测传染病的爆发和后续的传播情况，同时指导生物学家制定更加合理的防控措施。
3. 马尔可夫过程马尔可夫过程是一类以转移矩阵的形式来描述状态转移的随机过程。
在生态学和进化生物学领域内，马尔可夫过程被广泛用于描述物种多样性、基因型频率和潜在的适应性等。
这些应用都需要将复杂的生命现象抽象成为一个状态集合，通过概率转移矩阵来描述状态之间的变化。
马尔可夫过程不仅可以描述物种的进化演化，同时也能帮助生物学家理解生态系统的稳定性和动态变化。
4. 神经网络模型神经网络模型模仿人类神经系统的工作原理，通过多个节点互联来构建一个多层次的计算网络。
这个模型可以模拟生物神经元之间的信号传递过程。
在生物学领域内，神经网络模型被广泛用于描述神经元之间的联结和信息交流，同时也被用于识别不同的生物信号和图像。
这个模型在生物学和人工智能领域内都发挥着重要的作用。
总结生物学中的数学模型是一项重要的研究工具。
这些模型不仅可以帮助我们预测生物现象的发展动态，同时也能够深入切实地理解复杂生态系统和生物神经网络的运作原理。
随着数学和计算机科学技术的不断发展，生物学中的数学模型也将会更加精确和高效。
基于神经网络的动态调度算法设计
基于神经网络的动态调度算法设计随着数字化时代的发展，各类网络系统正在以惊人的速度蓬勃发展。
这些网络系统需要一个高效的调度算法，以满足不断变化的用户需求。
神经网络作为一种有效的非线性模型，具有自适应、分布式、并行等优点，被广泛应用于各种领域。
在网络系统调度中，基于神经网络的动态调度算法已成为当今的研究热点。
一、神经网络在调度算法中的应用神经网络作为一种人工智能技术，具有学习、归纳和泛化等特性。
因此，它可以用来处理各种调度问题。
在调度问题中，神经网络的主要应用领域包括任务调度、流程调度、机器调度等。
神经网络可以通过学习历史数据和实时数据，对调度过程进行预测和决策，以达到优化调度的目的。
二、动态调度算法的设计传统的调度算法通常采用静态模型，即按照预设的规则和策略进行调度。
这种调度算法不能适应网络系统复杂多变的环境，因此需要采用动态调度算法。
动态调度算法是指根据实时信息和环境变化，自适应地调整调度策略的算法。
它可以根据实时的信息进行决策，以达到更好的调度效果。
动态调度算法的设计需要考虑以下几个方面：1. 数据处理：动态调度算法需要对实时数据进行处理和分析，以获取对调度决策有用的信息。
2. 决策模型：决策模型是指对调度决策进行建模，以达到优化调度的目的。
3. 学习算法：学习算法是指利用机器学习技术对实时数据进行学习和训练，以提高调度决策的准确性和精度。
三、基于神经网络的动态调度算法是一种新兴的调度算法。
它通过建立神经网络模型，对网络系统进行学习和预测，以自适应地调整调度策略。
它的主要特点包括以下几个方面：1. 自适应性：神经网络具有自适应性，可以根据实时的信息自动调整调度策略。
2. 分布式性：神经网络具有分布式性，可以在多个计算单元之间进行信息传输和计算，从而提高计算速度和效率。
3. 并行性：神经网络具有并行性，可以在多个处理器之间进行并行计算，从而提高计算速度和准确性。
基于神经网络的动态调度算法的主要应用领域包括任务调度、流程调度、机器调度等。
基于自回归动态神经网络的逆模型辨识及在线控制
基于自回归动态神经网络的逆模型辨识及在线控制
马晓敏;杨一侠
【期刊名称】《中国石油大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】1997(021)004
【摘要】研究了自回归动态神经网络及其学习算法。
提出了应用于动态逆模型识的结构，并与ＰＩＤ控制相结合形成了非线性动态对象的在线自适应控制系统。
仿真结果表明此方案简单可行，克服了静态网络的一些局限性。
【总页数】4页(P78-80,87)
【作者】马晓敏;杨一侠
【作者单位】石油大学自动化系;石油大学自动化系
【正文语种】中文
【中图分类】O235
【相关文献】
1.基于LS-SVM的无轴承同步磁阻电动机逆模型辨识及解耦控制 [J], 杨泽斌;汪明涛;孙晓东;朱熀秋
2.基于逆模型辨识的Wiener型传感器动态补偿研究 [J], 陈战平
3.基于支持向量机的直接逆模型辨识 [J], 钟伟民;皮道映;孙优贤
4.基于支持向量机中纤板施胶系统逆模型的辨识 [J], 祖海燕;孙丽萍;刘德胜
5.基于动态神经网络的旋翼飞行器在线模型辨识算法 [J], 聂文明;梅彬
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动态神经网络的模型李嘉刚（中国海洋大学信息科学与工程学院电子系，青岛264005）摘要：动态神经网络(DNN)由于具有很强的学习能力和逼近任意非线性函数的特点而被广泛应用。
本文主要介绍动态神经网络的几种常见模型，比较不同模型之间的区别，在此基础上介绍一下动态神经网络的功能及应用。
关键词：动态神经网络，动态神经网络模型神经网络按是否含有延迟或反馈环节可以分为静态神经网络和动态神经网络，含有延迟或反馈环节的神经网络称为动态神经网络。
动态神经网络主要包括Hopfield型神经网络及细胞神经网络模型。
Hopfield型神经网络模型是由N个节点全部互相联结而构成的反馈型动态网络系统。
由于它可以实现联想记忆，并能进行优化问题的求解，因而受到人们的高度重视，并对神经网络理论的研究产生了重大的影响。
细胞神经网络系统与Hopfield神经网络系统结构上有很大的相似之处，不同之处在于Hopfield神经网络系统的神经元为全联结，而细胞神经网络系统不是全联结。
反映在模型的数学表述上就在于关联矩阵的特性不一样。
特性的不一样就决定了它们的应用范围不一样。
细胞神经网络系统主要在图象处理和汉字识别等方面有良好的应用前景，因此也受到了人们的广泛关注[1]。
一、动态神经网络模型根据网络结构特点,将它们分为3类:全反馈网络结构,部分反馈网络结构以及无反馈的网络结构。
1.1全反馈网络全反馈网络的突出代表就是Hopfield网络,是由Hopfield在1982年提出的,如图1所示,是一种单层对称全反馈的结构。
Hopfield根据系统动力学和统计力学的原理,将“能量函数”的概念引入到对称Hopfield网络的研究中,给出了网络的稳定性判据。
可以证明,采用Hebb规则进行训练的Hopfield网络系统总是朝着能量减小的方向变化,最终进入稳定状态,即收敛于某个平衡点。
由于Hopfield网络的连接是全连接,因此当节点数目比较多时,网络的结构过于复杂,而网络结构中没有隐含层,使得网络的非线性性能较差,尤其是对于复杂的非线性动态过程系统,因此在一定程度上限制了它的应用[2]。
图1 Hopfield网络结构图1.2部分反馈的神经网络全反馈的神经网络结构复杂,在实际应用的时候往往需要简化,同时保留动态的性能,比较典型的有Elman网络、Jordan网络、内回归网络、外回归网络等。
这样的网络结构常常是看作在多层前向网络的基础上加入各种反馈。
1.2.1 Elman神经网络Elman神经网络是在三层前向网络的基础上将隐含节点输出反馈到输入端而得到的,如图2所示,包含虚线。
隐含节点的输出可以看作系统的状态(虚拟状态),因此这种反馈网络又叫做状态反馈网络。
Elman网络结构可由非线性离散时间系统的状态空间描述得出:Y(k+1)=f2(X(k+1))=f2(f1(X(k),U(k)))=f(X(k),U(k))由上式的,系统的k+1时刻的输出可以表示为第k时刻的系统状态和外界输入的函数。
值得注意的是,式中X为真实系统状态,而Elman网络中隐含节点输出没有具体的物理意义,但都起到记录过去的系统信息的作用。
隐含节点的数目或虚拟状态的数目可以凭借经验来确定,但这样的方式往往不可靠,而且费时;比较好的方法是采用剪枝法来确定虚拟状态的数目。
理论上,Elman网络可以对n阶系统建模,如果采用前向网络,则需要2n个输入节点,对于Elman网络输入节点只需要1个或者n+ 1个(这时反馈节点被看作是输入节点),因此Elman网络结构要简单得多。
Elman网络适用于一阶线性系统建模,对高阶系统有困难,大的学习速率导致振荡或者不稳定,学习速率小时又导致训练过程耗时大,又不能增加隐含层节点的数目太多。
基于此情况,提出了一种改进的Elman网络,即在反馈节点上加自反馈,系数为α,如图2中虚线所示。
α值在0-1之间,越接近1,则反馈中包含的过去的输出越多,因为系统的阶数与当前输出对过去时刻输入的依赖程度有关,自反馈的引入提高了Elman网络对高阶系统的建模能力。
Elman网络的训练可以采用传统的BP算法,也可以采用遗传算法(D.T. Pham,1999)[3]。
图2 Elman网络结构图图3 Jordan网络结构图1.2.2 Jordan神经网络Jordan网络结构如图3所示,不包含虚线部分。
网络的输出反馈到输入层。
由非线性系统状态空间方程可以推出:X(k+ 1)=f-12(Y(k+ 1))Y(k+ 1)=f2(X(k+ 1))=f2(f1(X(k),U(k))=f2(f1(f-12(Y(k)),U(k))=f′(Y(k),U(k))从上式可知,系统k+ 1时刻的输出可以表示为k时刻的输出Y和输入U的函数的形式。
反映在网络结构上就是将网络的输出延迟一个时间步长后反馈到系统的输入端,从而得到Jordan网络结构。
Jordan网络也不能实现一般n阶系统的建模,因此,类似于修正的Elman网络,也将Jordan网络在状态层加自反馈进行修正,使得网络可以记住过去更多时刻状态的信息,网络的非线性性能大大提高。
D.T.Pham等结合这两种网络的特点,提出了一种混合网络结构,即网络中同时包含从输出层和隐含层来的反馈,此种网络理论上能对任意阶数线性动态系统和任意阶数的非线性系统建模。
1.2.3 多层反馈RNN网络根据Elman网络及其局限性,文献中提出了适用于化工复杂系统建模的神经网络结构,如图4所示。
即在原Elman神经网络的基础上增加多层反馈子层,这样n个反馈子层可以保存n个时刻的隐含层节点的输出,各个反馈子层可进行短时记忆,与Elman网络比较,保存了更多的一些空间状态信息,更加接近实际模型,表现出更强的动态特性。
与改进的Elman网络相比,多层反馈子层与隐含层之间的连接权重可以在训练过程中不断的修正,更能真实地反映出过去时刻系统状态对当前时刻输出的贡献程度,而修正的Elman网络中的自反馈系数是不变的[4]。
图4 多层反馈神经网络结构图5 对角回归神经网络模型1.2.4对角回归神经网络对角回归神经网络根据对角回归元所在位置分为内回归对角神经网络(有的文献中也叫IRNN,即internal recurrent neuralnetwork)和外回归对角网络(ERNN, external recurrent neural network)。
前者是一种仅在网络隐含层有内部时延自反馈的神经网络结构,可以看作Elman网络的一种简化,结构简单,但也能实现动态映射。
隐含层中每一个均为激励函数为S 型函数的回归元,如图5所示,其中,有阴影的神经元代表为对角回归元。
正因为对角回归元的存在使得网络具有很强的描述动态系统的能力。
方框中z-1表示延迟一个时间步长。
可以证明当网络采用梯度方法进行训练的时候,若学习速率满足一定的值,那么能保证在二次型指标函数下训练算法收敛。
外回归对角神经网络与对角回归神经网络结构类似,只是对角回归元在输出层。
根据两类网络的特点,提出的一种混合的对角回归神经网络(IERNN),具有更好的性能。
这一点类似于D.T.Pham提到的混合神经网络,而实际上这里的IERNN可以看作混合神经网络的简化形式。
1.3无反馈的神经网络结构1.3.1时延神经网络时延神经网络,即TDNN(time-delayed neural network)。
这种网络就是将实际系统的输入和输出的过去值当作网络的输入,下一个输出作为教师信号,结构如图6所示。
网络结构本身是静态的,但是通过时延输入,就把一个时域问题转变为空间领域的建模问题。
我们将离散时间系统状态空间表示通过变换而对此网络结构给出合理化的解释。
Y(k+ 1)=f2(X(k+ 1))=f2(f1(X(k),U(k)))=f′(X(k),U(k))=f″(X(k- 1),U(k),U(k- 1))=f(n-1) (X(k-n),U(k),…,U(k-n))如式上式所示,k+ 1时刻的输出可以表示为第k-n时刻系统状态和前n个时刻系统输入的函数,而当n足够大时,可以将X(k-n)项忽略,这样,k+ 1时刻的输出就表示为前n个时刻的输入变量的函数,即:Y(k+ 1) =f(U(k),U(k- 1),…,U(k-n)) (6)这种网络仍然是多层前向网络,优点就是利用现有的输入输出数据,算法成熟,网络模型收敛性好,缺点是输入变量多,容易受外界噪声的影响,对于高阶系统预测精度要差。
1.3.2 DBPNN神经网络文献中提出一种DBPNN网络结构,在传统的多层前向网络的基础上加以改进,即利用输入时延,使得网络能够反应系统的动态特性,并通过引入集中节点,而使得网络的结构大为简化。
这样的网络结构已经成功地应用于炼油厂分馏装置质量参数预测建模中,与相应的静态BP网络所建立的模型比较,具有更高的预测精度。
网络结构如图7所示。
图6 TDNN结构图图7 DBPNN结构图二、动态神经网络的功能动态神经网络(DNN)具有很强的学习能力和逼近任意非线性函数的特点,自20世纪80年代末以来,将动态神经网络作为一种崭新的非线性模型引入复杂系统的建模中引起了许多学者广泛关注[2]。
动态神经网络现在广泛地用于模式识别、语音识别、图象处理、信号处理、系统控制、AUV自适应航向和机器人控制、故障检测、变形预报、最优化决策及求解非线性代数问题等方面。
2.1故障检测估计方法在故障检测中应用广泛，如发动机的故障检测。
用故障参数估计实现发动机故障检测,由于构建的发动机数学模型的不精确性，影响了检测性能。
静态反推神经网络可以实现系统的动态辨识过程,但反推神经网络的学习算法存在局部极小问题,在线学习收敛速度比较慢,不易满足工程上实时性要求。
动态神经网络直接用李雅诺夫方法推出神经网络的权值修改公式,得到稳定的学习规则,并且学习收敛到全局最优,因此可以考虑用动态神经网络来辨识发动机的动态响应过程,估计发动机传感器测量信号。
基于发动机测量信号与动态神经网络辨识信号得到的残差信号,然后将残差信号的的某一特定范数输入检测逻辑,得到发动机故障检测结果,实现动态神经网络的故障检测策略[3]。