神经网络

1、 桂林电子科技大学毕业设计（论文）用纸 第 1 页 共 24 页1神经网络动态系统的辨识与控制摘 要：本论文表明神经网络对非线性动态系统进行有效的辨识与控制。 本论文的侧重点是辨识与控制模型，并论述了动态反向传播以及静态反向传播方法在参数调节中的作用。 在所介绍的模型中，加法器与重复网络结构的内部相连很独特，所以很有必要将他们统一起来进行研究。

和隐层节点个数。 在实际应用中 ， BP 算法很难胜任，因此出现了很多改进算法。 ①利用动量法改进 BP算法 标准 BP算法实质上是一种简单的最速下降静态寻优方法 ， 在修正 W(K)时，只按照第 K步的负梯度方向进行修正 ， 而没有考虑到以前积累的经验 ， 即以前时刻的梯度方向 ， 从而常常使学习过程发生振荡 ， 收敛缓慢。 动量法权值调整算法的具体做法是

┊ ┊ ┊ ┊ 1． 3． 1 研究目的 在人工神经网络发展历史中，很长一段时间里没有找到隐 含 层的连接权值调整问题的有效算法。 直到误差反向传播算法（ BP 神经网络 算法）的提出，成功地解决了求解非线性连续函数的多层前馈神经网络 权值 调整问题。 目前， BP 神经 网络已成为广泛使用的网络 ， 可用于语言综合、语言识别、自适应控制等。 它是一种多层前馈网络，采用最小均方差的学习方式

发了 2020 年全市党建工作要点，并与各乡镇、街道签订了党建责任状。 2 月份，市委下发了党的建设目标管理考核实施办法，先后召开了纪检、组织、宣传、统战及政法会议，对党建工作进行了再细化、再布置。 今天，我们又召开 3 月份调度会议，就当前几项党建重点工作进行专题调度，这体现了市委抓党建工作的决心和态度，说明市委把党建工作自始至终是紧紧抓在手上的。 刚才，各乡、镇

，隐层节点为 5个。 神经网络模型的各层节点 数分别为：输入层 3 个；隐层 5个；输出层 1个。 综合以上所述，建立空气质量检测神经网络模型如图 3所示。 图 5 空气质量检测神经网络模型 学习率  和动量因子  BP算法本质上是优化计算中的梯度下降法，利用误差对于权、阀值的一阶导数信息来指导下一步的权值调整方向，以求最终得到误差最小。 为了保证算法的收敛性，学习率  必须小于某一上限

BuAXX   （ 216） 方程组对 x ，  解代数方程，得到解如下： 第 7 页 共 41 页 uM mlmMImlM mlmMImMm g lxM mlmMIm l buM mlmMImlIM mlmMIglmxM

立的神经网络模型的性能影响很大，而且是训练时出现“过拟合”的直接原因，但是目前理论上还没有一种科学的和普遍的确定方法。 目前多数文献中提出的确定隐层节点数的计算公式都是针对训练样本任意多的情况，而且多数是针对最不利的情况，一般工程实践中很难满足，不宜采用。 事实上，各种计算公式得到的隐层节点数有时相差几倍甚至上百倍。 为尽可能避免训练时出现“过拟合”现象，保证足够高的网络性能和泛化能力

ical parameter tuning method formula 控制器类型 pK iT dT P cK PI cK PID cK 小结 本章主要研究了 PID 控制的基本原理，介绍了数字式 PID 的算法 ，总结了常用的 PID 参数整定的基本方法，为后面章节中的内容打下了良好的基础。 第三章 神经网络的基本原理 天津理工大学中环信息学院 2020届本科毕业设计说明书 7

    其中 (18) 由公式 (15) (17) (18)可见， BP 算法是反向递推算法 . 从以上推 导 可以得到 BP 算法修正权值的三个关键 公式 : 1,k k ki j pj piwx  (9) 39。 ( ) ( )Q Q Qpi pi pi pid x f s  (12) 139。 1 1,1( ) ( )knk k k kp i p i p l

[1,1]、 Wjk(t)∈ [1,1],θj(t)∈ [1,1], θk(t)∈ [1,1]。 (一 ) 前向计算 ②输入一个学习样本（ XK,TK） ,其中 K∈ {1,2,…,N}、 N为样本数， XK∈ Rn， TK∈ Rm。 ③计算隐层各节点的输出值： j∈ {1,2,…,n1}   ninijKiijjiijj XWfYWfY1 112 )()( 140 52