智能.docx
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智能
智能控制理论及应用
课堂作业
专业：
电气工程
姓名：
胥翼鹏
学号：
s2*******
一、BP、RBF、Hopfield查资料，应用
（1）BP网络的应用：
1.函数逼近：
用输入向量和相应的输出向量训练一个网络以逼近一个函数；
2.模式识别：
用一个待定的输出向量将它与输入向量联系起来；
3.分类：
把输入向量所定义的合适方式进行分类；
4．数据压缩：
减少输出向量维数以便传输或存储。
参考文献：
[1]李国勇.智能预测控制及其MATLAB实现[M].北京：
电子工业出版社，2010.16～24.
[2]黄琳．BP网络的泛化能力改进方法及应用[J]．石家庄铁道学院学报,2005，18（3）：
95～96．
[3]杨大力．多层前馈网络中BP算法的误调分析及其改进算法[J]．电子学报,1995,21
（2）:
155～158.
[4]谢慧娟.基于BP神经网络的自适应逆控制的研究与应用[D].中南大学,2012.
[5]吴长伟.基于BP神经网络的负载均衡技术的研究[D].华南理工大学,2012.
[6]涂川川.基于BP神经网络PID控制的温室环境控制系统的仿真研究[D].吉林农业大学,2012.
（2）RBF网络的应用：
1.非线性函数逼近；
2.时间序列的预测；
3.数据分类；
4.模式识别；
5.信息处理；
6.图像处理；
7.系统建模；
8.控制和故障诊断。
参考文献：
[1]符勇.非线性系统建模和预测控制在倒立摆稳摆控制中的应用研究[D].中南大学,2012.
[2]周腾.基于RBF神经网络的车牌识别技术的研究[D].哈尔滨理工大学,2012.
[3]刘月清.基于RBF网络的传感器校正和补偿系统研究与实现[D].南京航空航天大学,2006.
[4]覃爱娜.基于非线性理论的汉语语音编码技术研究[D].中南大学,2012.
[5]杨阳.基于RBF神经网络的有源电力滤波器预测控制策略研究[D].郑州大学,2013.
（3）Hopfield网络的应用：
1.模式分类与识别；
2.图像、影音、信号处理；
3.知识处理、容错计算、数据查询；
4.离散Hopfield网络（DHNN）用于联想记忆，连续Hopfield网络（CHNN）用于优化计算。
参考文献：
[1]刘艳红.基于离散型Hopfield神经网络的车牌汉字识别方法研究[D].东北师范大学,2013.
[2]邹宇.基于Hopfield神经网络和高精度算法的谐波电流检测方法研究[D].天津大学,2007.
[3]夏松.Hopfield神经网络构造的联想记忆存储器实现与研究[D].安徽大学,2010.
[4]刘晓贺.离散时间切换Hopfield神经网络系统的鲁棒稳定性分析[D].沈阳师范大学,2013.
[5]郭鹏.Hopfield神经网络及其在电厂中的应用研究[D].华北电力大学（河北）,2004.
二、基于BP网络的数字识别M文件
神经对于BP神经网络的数字识别，首先应获取样本，经过对样本的点阵图像处理，选取图像特征，将特征输入BP神经网络，经过训练获得输出
，如果没有得到预期的期望值，算出误差，调整神经网络各阶层的权值和阈值，直到得到期望值为止。
识别过程如图一所示。
图一识别过程图
【程序】定义输入矩阵X∶
X0=[111;101;101;101;111];X1=[010;010;010;010;010];
X2=[111;001;010;100;111];X3=[111;001;010;001;111];
X4=[101;101;111;001;001];X5=[111;100;111;001;111];
X6=[111;100;111;101;111];X7=[111;001;001;001;001];
X8=[111;101;111;101;111];X9=[111;101;111;001;111];
X=[X0（:
）X1（:
）X2（:
）X3（:
）X4（:
）X5（:
）X6（:
）X7（:
）X8（:
）X9（:
）];
【程序】定义输出矩阵T∶
T0=[0;0;0;0];T1=[0;0;0;1];T2=[0;0;1;0];T3=[0;0;1;1];T4=[0;1;0;0];
T5=[0;1;0;1];T6=[0;1;1;0];T7=[0;1;1;1];T8=[1;0;0;0];T9=[1;0;0;1];
T=[T0T1T2T3T4T5T6T7T8T9];
【程序】建立网络：
[R,N1]=size（X）;[S2,N1]=size（T）;S1=6;
[W1,b1,W2,b2]=initff（X,S1,'logsig',T,'logsig'）;
[y1,y2]=simuff（X,W1,b1,'logsig',W2,b2,'logsig'）;
【程序】:
网络的训练
disp_freq=20;%显示间隔
max_epoch=5000;%训练次数
err_goal=0.0001;%训练目标误差
mc=0.95;%动量参数
tp=[disp_freqmax_epocherr_goalNaNNaNNaNmc];
[W1,b1,W2,b2,te,tr]=trainbpx（W1,b1,'logsig',W2,b2,'logsig',X,T,tp）;
[y1,y2]=simuff（X,W1,b1,'logsig',W2,b2,'logsig'）;
【程序】含有噪声的输入数据训练网络
max_epoch=500;%训练次数
err_goal=0.6;%训练目标误差
T1=[TTTT];
tp=[disp_freqmax_epocherr_goal]
fori=1:
10
X1=[XX（X+randn（R,N1）*0.1）（X+randn（R,N1）*0.2）];
[W1,b1,W2,b2,te,tr]=trainbpx（W1,b1,'logsig',W2,b2,'logsig',X1,T1,tp）
end
[y1,y2]=simuff（X1,W1,b1,'logsig',W2,b2,'logsig'）;
【程序】用理想信号进行训练
disp_freq=20;%显示间隔
max_epoch=5000;%训练次数
err_goal=0.001;%训练目标误差
tp=[disp_freqmax_epocherr_goal];
[W1,b1,W2,b2,te,tr]=trainbpx（W1,b1,'logsig',W2,b2,'logsig',X,T,tp）;
当输入为0,1,2,3,4,5,6,7,8,9时，其相应的输出（二进制）为：
0.00000.00010.00010.00020.00030.00020.00050.00010.99950.9990
0.00010.00020.00010.00011.00000.99920.99980.99890.00050.0004
0.00030.00090.99910.98990.00050.00090.99990.98850.00060.0010
0.00080.98900.00000.98800.00091.00000.00080.99560.00080.9969
三、RBF梯度下降法推导
用梯度下降法推导RBF网络各参数的调节公式：
取性能指标函数：
RBF网络隐层第i个节点的输出
为：
输出层第k个节点的输出
为：
由梯度下降法有：
又知
式中
为第k个节点的期望输出量，它是一个与
、
以及
均无关的量。
因此，
所以：
同理有：
所以：
同理有：
所以：
总结：
RBF网络调节各参数调节公式
为学习速率
四、图形用户界面训练BP，训练一个异或函数
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