智能课程设计.doc

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1、《智能控制》课程设计课程设计要求:选用多层前馈网络和BP算法对例1或例2的系统进行辨识仿真,要求给出辨识仿真结果并写出研究报告。引言:本报告将采用BP算法对例1进行辨识仿真。本报告包括运行结果和运行程序两部分。例1用BP网络辨识如下对象,一、结果:仿真图1分析:图中A点现象:先幅值达到1,后经过震荡,振幅逐渐减小,最后到达平衡。图中B点:系统经过一定的TimeK后到达平衡点。Timek:0--250系统在识别正弦波,识别效果好。A:系统由于从识别正弦波,突然间换成识别方波,存在一个突变点。A点后,一段时间会

2、重新学习方波。Timek:500--600系统因为在A点识别过方波,所以在B点识别效果好,又因存在幅值的跳变,所以曲线是一条平缓的曲线。Timek:750--1000分析类似前A点处。仿真图2仿真图3二、程序:1.测试数据2..源程序ticclearallin=5;hid=5;out=1;N=1000;w2=rand(hid,in)-0.5;w3=rand(out,hid)-0.5;a=0.1;y(:,1:3)=zeros(1,3);u=2*(rand(1,N)-.5);fork=4:Ny(k)=(y(k-

3、1)*y(k-2)*y(k-3)*u(k-2)*(y(k-3)-1)+u(k-1))/(1+y(k-2)^2+y(k-3)^2);endfork=4:Nx1=[y(k-1),y(k-2),y(k-3),u(k-1),u(k-2)];fori=1:hidx2(:,i)=sigmoid2(x1*w2(i,:)');endy1(k)=sigmoid2(x2*(w3)');e(k)=y(k)-y1(k);e1(k)=e(k)*e(k);mste(k)=sum(e1)/k;disp([k,mste(k)]);delt

4、3=e(k).*(1-y1(k)).*(1+y1(k))/2;forj=1:hiddelt2(j)=(1+x2(j)).*(1-x2(j))./2.*delt3.*w3(j);w3(j)=w3(j)+a*delt3*x2(j);endforj=1:hidforl=1:inw2(j,l)=w2(j,l)+a*delt2(j)*x1(l);endendend%Endofthetrainfork=1:Nifk

5、/4u(k)=-1.0;elseu(k)=0.3*sin(k*pi/25)+0.1*sin(k*pi/32)+0.6*sin(k*pi/40);endendendendfork=4:Ny(k)=(y(k-1)*y(k-2)*y(k-3)*u(k-2)*(y(k-3)-1)+u(k-1))/(1+y(k-2)^2+y(k-3)^2);endfork=4:Nx1=[y(k-3),y(k-2),y(k-1),u(k-2),u(k-1)];fori=1:hidx2(:,i)=sigmoid2(x1*w2(i,:)'

6、);endy1(k)=sigmoid2(x2*(w3)');%神经网络输出ee(k)=y(k)-y1(k);disp([k,ee(k)]);endtocclft=1:1000;subplot(221),plot(t,y(t),'r',t,y1(t),'xb')xlabel('Timek')title('BP标准算法辨识结果,辨识对象为对象1')legend('实际输出y','网络辨识输出y1')subplot(222),plot(ee)xlabel('Timek')ylabel('ee')title('输出

7、误差比较')subplot(223),plot(mste)xlabel('Timek')ylabel('mste')title('教师信号比较')

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