构建三层BP网络 神经网络控制课件(第三版)
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BP神经网络Simulink模型设计 神经网络控制课件(第三版)
第一个值没完全显示
第一个值完全显示
隐层阈值 10
BP神经网络Simulink模型设计
Simulink模型仿真
分别点击 网络输出层结构
11
BP神经网络Simulink模型设计
Simulink模型仿真
第一个值没完全显示
第一个值完全显示
输出层权值 12
BP神经网络Simulink模型设计
Simulink模型仿真
例 2-11-2MS BP神经网络 Simulink模型设计
1
BP神经网络Simulink模型设计
应用函数 Gensim( ) ： 将例2-5-3M BP网络生成Simulink模型的网络
2
BP神经网络Simulink模型设计
Matlab程序:ms2b2.m
3
BP神经网络Simulink模型设计
输出层阈值 13
BP神经网络Simulink模型设计
思考与练习
画出设计的BP网络的结构
14
结束
15
Simulink模型仿真
点击
6
BP神经网络Simulink模型设计
Simulink模型仿真
点击
网络隐层结构
7
BP神经网络Simulink模型设计
Simulink模型仿真
分别点击
8
BP神经网络Simulink模型设计
Simulink模型仿真
隐层权值 9
BP神经网络Simulink模型设计
Simulink模型仿真
构建三层BP网络 神经网络控制课件(第三版)
15
结束
16
3 网络仿真函数：
a=sim(net,p)
或
y=sim(net,u)
8
构建三层BP网络
构建：BPNN2,3,1
9
构建三层BP网络
Matlab程序： m251a.m
10
构建三层BP网络
m251a.m某次执行结果
Command Window:
w1= 1.6158 -0.0302 -0.9155 0.7994 0.6102 0.8982
Command Window:
见数据
w1 b1 w2 b2 u y= 1.1982
-0.2372
14
构建三层BP网络
思考与练习
1. m252a、b程序中，隐层、输出层各用了什么作用函数？ 为何说是“某次”执行结果？
2. 由m252a、b程序及执行结果的数据，画出网络结构图。 3. 编写构建N2,5,1结构的BP网络程序，执行程序，检验结果的正确性。
构建的BP神经网络权值、阈值均为随机数。
7
构建三层BP网络
2 设置权值、阈值函数为常值及随机数函数：
常值
net.iw{1,1}
net.b{1}
net.lm{2,1}
net.b{2}
随机数 w=net.inputweights{1,1}.initFcn=‘rands’ ?
b=net.biases{1} .initFcn=‘rands’
b1 =-3.1573 -1.5408 -0.1257
w2 = -0.0871 -0.9630 0.6428 b2 = -0.1106 u =1
2 y= 1.2684
11
构建三层BP网络
构建：BPNN3,4,2
结束
16
3 网络仿真函数：
a=sim(net,p)
或
y=sim(net,u)
8
构建三层BP网络
构建：BPNN2,3,1
9
构建三层BP网络
Matlab程序： m251a.m
10
构建三层BP网络
m251a.m某次执行结果
Command Window:
w1= 1.6158 -0.0302 -0.9155 0.7994 0.6102 0.8982
Command Window:
见数据
w1 b1 w2 b2 u y= 1.1982
-0.2372
14
构建三层BP网络
思考与练习
1. m252a、b程序中，隐层、输出层各用了什么作用函数？ 为何说是“某次”执行结果？
2. 由m252a、b程序及执行结果的数据，画出网络结构图。 3. 编写构建N2,5,1结构的BP网络程序，执行程序，检验结果的正确性。
构建的BP神经网络权值、阈值均为随机数。
7
构建三层BP网络
2 设置权值、阈值函数为常值及随机数函数：
常值
net.iw{1,1}
net.b{1}
net.lm{2,1}
net.b{2}
随机数 w=net.inputweights{1,1}.initFcn=‘rands’ ?
b=net.biases{1} .initFcn=‘rands’
b1 =-3.1573 -1.5408 -0.1257
w2 = -0.0871 -0.9630 0.6428 b2 = -0.1106 u =1
2 y= 1.2684
11
构建三层BP网络
构建：BPNN3,4,2
BP神经网络bp设计PPT课件
第三章 前馈人工神经网络
－－误差反传（BP）算法的改进 与BP网络设计
3.4 基于BP算法的多层前馈网络模型
三层BP网络
o1 W1○
…
ok Wk○
…
ol
输出层
Wl
○
…
y1○ V1
y2○
…
○ yj
○ym
Vm
隐层
○
x1
○
x2
…
○
xi
…
○
xn-1
○
xn
输入层
数学表达
模型的数学表达
输入向量： X=(x1,x2,…,xi,…,xn)T 隐层输出向量： Y=(y1,y2,…,yj,…,ym)T
利用算法使得权值在更新的过程中，‘走’合适的路径，
比如跳出平坦区来提高收敛速度，跳出局部最小点等等
如何操作？
需要在进入平坦区或局部最小点时进行一些判断，通过
改变某些参数来使得权值的调整更为合理。
标准的BP算法内在的缺陷：
⑴ 易形成局部极小而得不到全局最优； ⑵ 训练次数多使得学习效率低，收敛速度慢； ⑶ 隐节点的选取缺乏理论指导； ⑷ 训练时学习新样本有遗忘旧样本的趋势。
输出层与隐层之间的连接权值调整
E w jk w jk
j=0,1,2,…,m; k=1,2,…,l (3.4.9a)
隐层和输入层之间的连接权值调整
E vij vij
i=0,1,2,…,n; j=1,2,…,m
(3.4.9b)
式中负号表示梯度下降，常数η∈(0,1)表示比例系数，反映了 训练速率。可以看出BP算法属于δ学习规则类，这类算法常被 称为误差的梯度下降(Gradient Descent)算法。
－－误差反传（BP）算法的改进 与BP网络设计
3.4 基于BP算法的多层前馈网络模型
三层BP网络
o1 W1○
…
ok Wk○
…
ol
输出层
Wl
○
…
y1○ V1
y2○
…
○ yj
○ym
Vm
隐层
○
x1
○
x2
…
○
xi
…
○
xn-1
○
xn
输入层
数学表达
模型的数学表达
输入向量： X=(x1,x2,…,xi,…,xn)T 隐层输出向量： Y=(y1,y2,…,yj,…,ym)T
利用算法使得权值在更新的过程中，‘走’合适的路径，
比如跳出平坦区来提高收敛速度，跳出局部最小点等等
如何操作？
需要在进入平坦区或局部最小点时进行一些判断，通过
改变某些参数来使得权值的调整更为合理。
标准的BP算法内在的缺陷：
⑴ 易形成局部极小而得不到全局最优； ⑵ 训练次数多使得学习效率低，收敛速度慢； ⑶ 隐节点的选取缺乏理论指导； ⑷ 训练时学习新样本有遗忘旧样本的趋势。
输出层与隐层之间的连接权值调整
E w jk w jk
j=0,1,2,…,m; k=1,2,…,l (3.4.9a)
隐层和输入层之间的连接权值调整
E vij vij
i=0,1,2,…,n; j=1,2,…,m
(3.4.9b)
式中负号表示梯度下降，常数η∈(0,1)表示比例系数，反映了 训练速率。可以看出BP算法属于δ学习规则类，这类算法常被 称为误差的梯度下降(Gradient Descent)算法。
3 BP神经网络
3 BP 神经网络3.1 BP 神经网络结构BP 神经网络由多个网络层构成，通常包括一个输入层、若干个中间层和一个输出层。
BP 网络的特点是：各层神经元仅与相邻层神经元之间有连接；各层内神经元之间没有任何连接；各层神经元之间也没有反馈连接。
BP 网络具有很强的非线性映射能力，根据Kolrnogorov 定理，一个3层BP 神经网络能够实现对任意非线性函数进行逼近。
一个典型的3层BP 神经网络模型如图4所示。
图4 典型的三层BP 神经网络结构设BP 网络的输入层、中间层和输出层分别有NI 、NJ 和NK 个神经元。
中间层第j 个神经元的输入为：1;1,2,NIj ij i i net w o j NJ ===∑ （3.1）式中，ij w 为输入层中第i 个神经元到中间层第j 个神经元的权值；i o 为输入层中第i 个神经元的输出。
输出层第k 个神经元的输入为：1;1,2,,NJk jk j j net w o k NK ===∑ （3.2）式中，jk w 为中间层中第j 个神经元到输出层第k 个神经元的权值；j o 为中间层中第k 个神经元的输出。
输入层、中间层和输出层的输出分别为：i i i o net x ==（3.3）()1(,)1j j j j j j net o f net eθ--==+（3.4） ()1(,)1k k k k k k k net y o f net e θθ--===+（3.5）式中j θ和k θ分别为中间层第j 个神经元和输出层第k 个神经元的阈值。
BP 网络的训练采用基于梯度法的δ学习律，其目标是使网络输出与训练样本的均方误差最小。
设训练样本为P 个，其中输入向量为12,,,p x x x ；输出向量为12,,,p y y y ；相应的教师值(样本)向量为12,,,p t t t 。
则第P 个样本的均方误差为：211()2NK ppp k k k E t y ==-∑（3.6）式中，p k t 和p k y 分别为第k 个输出神经元第p 个样本的教师值和实际输出值。
BP神经网络详解和实例ppt课件
• 得到的结果见图1
• 图1飞蠓的触角长和翼长
• 思路：作一直线将两类飞蠓分开
• 例如；取A＝（1.44，2.10）和 B＝(1.10，1.16)， 过A B两点作一条直线：
•
y＝ 1.47x - 0.017
• 其中X表示触角长；y表示翼长．
• 分类规则：设一个蚊子的数据为（x, y） • 如果y≥1.47x - 0.017，则判断蚊子属Apf类； • 如果y＜1.47x - 0.017；则判断蚊子属Af类．
算法的目的：根据实际的输入与输出数据，计算模型的参 数（权系数） 1．简单网络的B-P算法
图6 简单网络
• 假设有P个训练样本，即有P个输入输出对 • （Ip, Tp）,p=1,…,P, 其中
输入向量为 :
I p (i p1 ,...,i pm )T
目标输出向量为（实际上的）:
Tp (t p1 ,...,t pn )T
神经网络研究的两个方面
• 从生理上、解剖学上进行研究 • 从工程技术上、算法上进行研究
脑神经信息活动的特征
(1)巨量并行性。 (2)信息处理和存储单元结合在一起。 (3)自组织自学习功能。
神经网络基本模型
电脉冲
输 入
树 突
细胞体 形成 轴突
突
输
触
出
信息处理
传输
图 12.2 生物神经元功能模型
• 神经元的数学模型
cqk
… … c1 Wp1
W1j cj Wpj
W1q cq
输出层LC
W11 Wi1
Wij
Wiq Wpq W
… b1 Vn1
Vh1 V11
V1i bi Vhi
… Vni
V1p bp Vhp Vnp
• 图1飞蠓的触角长和翼长
• 思路：作一直线将两类飞蠓分开
• 例如；取A＝（1.44，2.10）和 B＝(1.10，1.16)， 过A B两点作一条直线：
•
y＝ 1.47x - 0.017
• 其中X表示触角长；y表示翼长．
• 分类规则：设一个蚊子的数据为（x, y） • 如果y≥1.47x - 0.017，则判断蚊子属Apf类； • 如果y＜1.47x - 0.017；则判断蚊子属Af类．
算法的目的：根据实际的输入与输出数据，计算模型的参 数（权系数） 1．简单网络的B-P算法
图6 简单网络
• 假设有P个训练样本，即有P个输入输出对 • （Ip, Tp）,p=1,…,P, 其中
输入向量为 :
I p (i p1 ,...,i pm )T
目标输出向量为（实际上的）:
Tp (t p1 ,...,t pn )T
神经网络研究的两个方面
• 从生理上、解剖学上进行研究 • 从工程技术上、算法上进行研究
脑神经信息活动的特征
(1)巨量并行性。 (2)信息处理和存储单元结合在一起。 (3)自组织自学习功能。
神经网络基本模型
电脉冲
输 入
树 突
细胞体 形成 轴突
突
输
触
出
信息处理
传输
图 12.2 生物神经元功能模型
• 神经元的数学模型
cqk
… … c1 Wp1
W1j cj Wpj
W1q cq
输出层LC
W11 Wi1
Wij
Wiq Wpq W
… b1 Vn1
Vh1 V11
V1i bi Vhi
… Vni
V1p bp Vhp Vnp
BP神经网络PPTppt课件
B .非 线 性 斜 面 函 数 (R am p F unction)：
b
f
net
k
net
b
net net net
b 0为 常 数 ， 称 饱 和 值 ， 是 该 神 经 单 元 的 最 大 输 出 ；
输出函数值限制在 b,b范围内。
可编辑课件PPT
13
C(.2符) 号输出函函数数f
k 1,..., c
隐含层单元 可表达更为复杂的非线性函数
激活函数 不一定为符号函数 常要求激活函数是连续可微的
输出层与隐含层的激活函数可以不同，并且输出层
各单元的激活函数可有所区别
可编辑课件PPT
26
2 多层网络的表达能力
按照Kolmogorov定理,任何一个判决均可用 前式所示的三层神经网络实现。
理
解
为
函
数
逼
近
回 归
状
态
预
测
可 应 用 到 众 多 领 域 ,如 ：
优化计算；信号处理；智能控制；
模式识别；机器视觉；等等。
可编辑课件PPT
18
主要内容
• 人工神经网络基本知识 二. 前馈神经网络、多层感知器、及非线性分类
三. BP神经网络 四. 数据处理及神经网络结 构的选择 五. 应用
可编辑课件PPT
将可能的无线域变换到指定的有限范围输出。
单 调 增 函 数 ， 通 常 为 "非 线 性 函 数 "
网 络 输 入
net W
x
n
ixi
i 1
--神 经 元 的 输 入 兴 奋 总 量 是 多 个 输 入 的 代 数 和
其
中
智能控制(第三版)chap9-神经网络控制
1
第9章 神经网络控制
9.1 概述
神经网络是一种具有高度非线性的连续时间动力 系统，它有着很强的自学习功能和对非线性系统的强 大映射能力，已广泛应用于复杂对象的控制中。
神经网络的硬件实现愈趋方便。大规模集成电路 技术的发展为神经网络的硬件实现提供了技术手段。
2
神经网络控制所取得的进展为： (1) 基于神经网络的系统辨识：可在已知常规模型结构 的情况下，估计模型的参数；或利用神经网络的非线 性特性，建立非线性系统的静态、动态、逆动态及预 测模型；
图9-2(a) 神经网络直接逆控制 14
（2）神经网络间接自校正控制：使用常规控制器， 神经网络估计器需要较高的建模精度。假设控制对象： y(t) = f(yt) + g(yt)u(t)，其结构如图9-3所示。
图9-3 神经网络间接自校正控制
15
假设被控对象为如下单变量仿射非线性系统：
y(t)fytgytu(t)
第9章 神经网络控制
9.1 概述 9.2 神经网络控制结构 9.3 单神经元网络控制 9.4 RBF网络监督控制 9.5 RBF网络自校正控制 9.6 基于RBF网络直接模型参考自适应控制 9.7 一种简单的RBF网络自适应控制
9.8 基于不确定逼近的RBF网络自适应控制 9.9 基于模型整体逼近的机器人RBF网络自适应控制 9.10 神经网络数字控制
11
9.2.3 神经网络自适应控制
①与传统自适应控制相同，神经网络自适应控制也分 为神经网络自校正控制和神经网络模型参考自适应 控制两种。
②自校正控制根据系统正向或逆向模型的结果来调节 控制器内部参数，使系统满足给定的指标。
③而在模型参考自适应控制中，闭环控制系统的期望 性能由一个稳定的参考模型来描述。
第9章 神经网络控制
9.1 概述
神经网络是一种具有高度非线性的连续时间动力 系统，它有着很强的自学习功能和对非线性系统的强 大映射能力，已广泛应用于复杂对象的控制中。
神经网络的硬件实现愈趋方便。大规模集成电路 技术的发展为神经网络的硬件实现提供了技术手段。
2
神经网络控制所取得的进展为： (1) 基于神经网络的系统辨识：可在已知常规模型结构 的情况下，估计模型的参数；或利用神经网络的非线 性特性，建立非线性系统的静态、动态、逆动态及预 测模型；
图9-2(a) 神经网络直接逆控制 14
（2）神经网络间接自校正控制：使用常规控制器， 神经网络估计器需要较高的建模精度。假设控制对象： y(t) = f(yt) + g(yt)u(t)，其结构如图9-3所示。
图9-3 神经网络间接自校正控制
15
假设被控对象为如下单变量仿射非线性系统：
y(t)fytgytu(t)
第9章 神经网络控制
9.1 概述 9.2 神经网络控制结构 9.3 单神经元网络控制 9.4 RBF网络监督控制 9.5 RBF网络自校正控制 9.6 基于RBF网络直接模型参考自适应控制 9.7 一种简单的RBF网络自适应控制
9.8 基于不确定逼近的RBF网络自适应控制 9.9 基于模型整体逼近的机器人RBF网络自适应控制 9.10 神经网络数字控制
11
9.2.3 神经网络自适应控制
①与传统自适应控制相同，神经网络自适应控制也分 为神经网络自校正控制和神经网络模型参考自适应 控制两种。
②自校正控制根据系统正向或逆向模型的结果来调节 控制器内部参数，使系统满足给定的指标。
③而在模型参考自适应控制中，闭环控制系统的期望 性能由一个稳定的参考模型来描述。
神经网络理论基础 神经网络控制课件(第三版)
神经网络理论基础
神经网络理论基础
人脑
人的思维由脑完成
人脑约由10^11～10^12个神经元组成，每个神经 元约与10^4～10^5个神经元连接，能接受并处理 信息。因此，人脑是复杂的信息并行加工处理 巨系统。
人脑
可通过自组织、自学习，不断适应外界环境的 变化。其自组织、自学习性来源于神经网络结 构的可塑性，主要反映在神经元之间连接强度 的可变性上。
基础
神经网络理论基础
• 引言
• 生物神经元与人工神经元模型 • 感知器 • 线性神经网络 • 多层前馈网络与BP学习算法 • 径向基函数神经网络 • 小脑模型神经网络 • PID神经网络 • 局部递归型神经网络 • 连续型Hopfield网络 • 应用Simulink设计神经网络 • 应用GUI设计网络 • 小结
静态与动态网络 2. 按连接方式分：前馈型与反馈型 3.按逼近特性分：全局逼近型与局部逼近型 4.按学习方式分：有导师的学习；无导师的学习；
再励学习三种 从总的方面讲，一般将神经网络分为： 前馈、反馈、 介绍模拟生物神经元的人工神经元模型 2. 阐述控制中常用的前馈型与反馈型网络的理论
人工神经网络
人工神经网络 是从微观结构与功能上模拟人脑神经系统而建 立的一类模型，是模拟人的智能的一条途径。
人工神经网络 信息处理由人工神经元间的相互作用来实现， 由连接权来传递，具有学习能力、自适应性、 联接强度的可变性。
神经网络的分类
神经网络的不同分类： 1. 按性能分：连续型与离散型；确定型与随机型；
神经网络理论基础
人脑
人的思维由脑完成
人脑约由10^11～10^12个神经元组成，每个神经 元约与10^4～10^5个神经元连接，能接受并处理 信息。因此，人脑是复杂的信息并行加工处理 巨系统。
人脑
可通过自组织、自学习，不断适应外界环境的 变化。其自组织、自学习性来源于神经网络结 构的可塑性，主要反映在神经元之间连接强度 的可变性上。
基础
神经网络理论基础
• 引言
• 生物神经元与人工神经元模型 • 感知器 • 线性神经网络 • 多层前馈网络与BP学习算法 • 径向基函数神经网络 • 小脑模型神经网络 • PID神经网络 • 局部递归型神经网络 • 连续型Hopfield网络 • 应用Simulink设计神经网络 • 应用GUI设计网络 • 小结
静态与动态网络 2. 按连接方式分：前馈型与反馈型 3.按逼近特性分：全局逼近型与局部逼近型 4.按学习方式分：有导师的学习；无导师的学习；
再励学习三种 从总的方面讲，一般将神经网络分为： 前馈、反馈、 介绍模拟生物神经元的人工神经元模型 2. 阐述控制中常用的前馈型与反馈型网络的理论
人工神经网络
人工神经网络 是从微观结构与功能上模拟人脑神经系统而建 立的一类模型，是模拟人的智能的一条途径。
人工神经网络 信息处理由人工神经元间的相互作用来实现， 由连接权来传递，具有学习能力、自适应性、 联接强度的可变性。
神经网络的分类
神经网络的不同分类： 1. 按性能分：连续型与离散型；确定型与随机型；
BP神经网络模型PPT课件
激活函数: f()
误差函数：e
1 2
q o1
(do (k )
yoo (k ))2
BP网络的标准学习算法
第一步，网络初始化 给各连接权值分别赋一个区间（-1，1） 内的随机数，设定误差函数e，给定计 算精度值 和最大学习次数M。
第二步,随机选取第 k个输入样本及对应 期望输出
修正各单元权 值
误差的反向传播
BP网络的标准学习算法-学习过程
正向传播：
输入样本－－－输入层－－－各隐层－－－输出层
判断是否转入反向传播阶段：
若输出层的实际输出与期望的输出（教师信号）不 符
误差反传
误差以某种形式在各层表示－－－－修正各层单元 的权值
网络输出的误差减少到可接受的程度 进行到预先设定的学习次数为止
x(k) x1(k), x2(k), , xn(k)
do (k) d1(k),d2(k), ,dq(k)
BP网络的标准学习算法
第三步，计算隐含层各神经元的输入和
输出
n
hih (k ) wih xi (k ) bh
i 1
h 1, 2, , p
hoh (k) f(hih (k)) h 1, 2, , p
f(
yio (k)))2)
hoh (k)
hoh (k)
hih (k)
( 1 2
q
((do (k)
o1
p
f(
h1
whohoh (k)
bo )2 ))
hoh (k)
hoh (k)
hih (k)
q o1
(do (k )
神经网络BP网络课堂PPT
它是一种多层前向反馈神经网络，其神经元的 变换函数是S型函数
输出量为0到1之间的连续量，它可实现从输入 6 到输出的任意的非线性映射
.
2.1 BP网络简介
BP网络主要用于下述方面 函数逼近：用输入矢量和相应的输出矢量训练一个 网络逼近一个函数 模式识别和分类：用一个特定的输出矢量将它与输 入矢量联系起来；把输入矢量以所定义的合适方式 进行分类； 数据压缩：减少输出矢量维数以便于传输或存储
利用梯度下降法求权值变化及误差的反向传播
– 输出层的权值变化
• 其中 • 同理可得
16
.
2.3 学习规则
利用梯度下降法求权值变化及误差的反向传播
– 隐含层权值变化
• 其中
• 同理可得
17
.
2.3 学习规则
对于f1为对数S型激活函数，
对于f2为线性激活函数
18 .
2.4 误差反向传播图形解释
之间的误差修改其权值，使Am与期望的Tm,(m＝l,…,q) 尽可能接近
12
.
2.3 学习规则
BP算法是由两部分组成,信息的正向传递与误差 的反向传播
– 正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含层逐层计 算传向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神 经元的状态
– 如果在输出层未得到期望的输出，则计算输出层的误 差变化值，然后转向反向传播，通过网络将误差信号 沿原来的连接通路反传回来修改各层神经元的权值直 至达到期望目标
38
.
4.2 附加动量法
带有附加动量因子的权值调节公式
其中k为训练次数，mc为动量因子，一般取0．95左右
附加动量法的实质是将最后一次权值变化的影响，通 过一个动量因子来传递。
当动量因子取值为零时，权值变化仅根据梯度下降法产生
输出量为0到1之间的连续量，它可实现从输入 6 到输出的任意的非线性映射
.
2.1 BP网络简介
BP网络主要用于下述方面 函数逼近：用输入矢量和相应的输出矢量训练一个 网络逼近一个函数 模式识别和分类：用一个特定的输出矢量将它与输 入矢量联系起来；把输入矢量以所定义的合适方式 进行分类； 数据压缩：减少输出矢量维数以便于传输或存储
利用梯度下降法求权值变化及误差的反向传播
– 输出层的权值变化
• 其中 • 同理可得
16
.
2.3 学习规则
利用梯度下降法求权值变化及误差的反向传播
– 隐含层权值变化
• 其中
• 同理可得
17
.
2.3 学习规则
对于f1为对数S型激活函数，
对于f2为线性激活函数
18 .
2.4 误差反向传播图形解释
之间的误差修改其权值，使Am与期望的Tm,(m＝l,…,q) 尽可能接近
12
.
2.3 学习规则
BP算法是由两部分组成,信息的正向传递与误差 的反向传播
– 正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含层逐层计 算传向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神 经元的状态
– 如果在输出层未得到期望的输出，则计算输出层的误 差变化值，然后转向反向传播，通过网络将误差信号 沿原来的连接通路反传回来修改各层神经元的权值直 至达到期望目标
38
.
4.2 附加动量法
带有附加动量因子的权值调节公式
其中k为训练次数，mc为动量因子，一般取0．95左右
附加动量法的实质是将最后一次权值变化的影响，通 过一个动量因子来传递。
当动量因子取值为零时，权值变化仅根据梯度下降法产生
BP神经网络原理ppt课件
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6
（3）输入和输出神经元的确定
利用多元回归分析法对神经网络的输入参数 进行处理，删除相关性强的输入参数，来减 少输入节点数。
（4）算法优化
由于BP算法采用的是剃度下降法，因而易陷 于局部最小并且训练时间较长。用基于生物 免疫机制地既能全局搜索又能避免未成熟收 敛的免疫遗传算法IGA取代传统BP算法来克 服此缺点。
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13
(2)学习率对收敛速度的影响 学习率的设置对BP算法的收敛性有很大的影响。
学习率过小,误差波动小,但学习速度慢,往往由于训 练时间的限制而得不到满意解;学习率过大,学习速度 加快,会引起网络出现摆动现象,导致不收敛的危险。 因此,选择一个合适的学习率是B P算法的一个较关 键的问题。学习率的主要作用是调整权值、阈值的 修正量. (3)隐层层数的选择对收敛速度的影响
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12
BP神经网络收敛速度
阈值、学习率、隐层层数、隐层节点个数等对神 经网络的学习速度(收敛速度)都有较大的影响。本 文在BP网络的基础上,研究讨论了各个参数对收敛 速度的影响,以减小选取网络结构和决定各参数值的 盲目性,达到提高收敛速度的目的。
(1)初始权值和阈值对收敛速度的影响 初始权值和阈值要选得小一些。选择隐层节点数的 原则是尽量使网络结构简单,运算量小。从实验数据 分析可知:当节点数太少时,每个节点负担过重,迭代 而有的选择却要迭代几千次,或者更多,甚至不收敛。
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11
BP神经网络理论应用于系统安全评价中的优点
（1）利用神经网络并行结构和并行处理的特征，通 过适当选择评价项目，能克服安全评价的片面性， 可以全面评价系统的安全状况和多因数共同作用下 的安全状态。 （2）运用神经网络知识存储和自适应特征，通过适 应补充学习样本，可以实现历史经验与新知识完满 结合，在发展过程中动态地评价系统的安全状态。 （3）利用神经网络理论的容错特征，通过选取适当 的作用函数和数据结构，可以处理各种非数值性指 标，实现对系统安全状态的模糊评价。
BP神经网络 PPT课件
对比图 • legend（‘网络输出客运量’，‘实际客运量‘）； • xlabel（‘年份’）；ylabel（‘客运量/万人’）； • title（‘运用工具箱货运量学习和测试对比图’）；%利用训练
好的网络进行预测
• （6）利用训练好的BP网络对新数据进行仿真，具体程序为
• %利用训练好的网络进行预测 • %当用训练好的网络对新数据pnew进行预测时，也应作相应的
9145
0.20
10460
0.23
11387
0.23
12353
0.32
15750
0.32
18304
0.34
19836
0.36
21024
0.36
19490
0.38
20433
0.49
22598
0.56
25107
0.59
33442
0.59
36836
0.67
40548
0.69
42927
0.79
43462
公路货运量/万吨
• sqrs = [20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.1 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 41.93 44.59 47.3 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63]
• %机动车数（单位：万辆）
• Sqjdcs = [0.6 0.75 0.85 0.9 1.05 1.35 1.45 1.6 1.7 1.85 2.15 2.2 2.25 2.35 2.5 2.6 2.7 2.85 2.95 3.1]
5、BP神经网络的优缺点
优点：
•非线性映照能力：神经网络能以任意精度逼近任何非线性连续函 数。在建模过程中的许多问题正是具有高度的非线性。 •并行分布处理方式：在神经网络中信息是分布储存和并行处理的， 这使它具有很强的容错性和很快的处理速度。 •自学习和自适应能力：神经网络在训练时，能从输入、输出的数 据中提取出规律性的知识，记忆于网络的权值中，并具有泛化能 力，即将这组权值应用于一般情形的能力。 •数据融合的能力：神经网络可以同时处理定量信息和定性信息， 因此它可以利用数值运算和人工智能技术（符号处理）。 •多变量系统：神经网络的输入和输出变量的数目是任意的，对单 变量系统与多变量系统提供了一种通用的描述方式，不必考虑各 子系统间的解耦问题。
好的网络进行预测
• （6）利用训练好的BP网络对新数据进行仿真，具体程序为
• %利用训练好的网络进行预测 • %当用训练好的网络对新数据pnew进行预测时，也应作相应的
9145
0.20
10460
0.23
11387
0.23
12353
0.32
15750
0.32
18304
0.34
19836
0.36
21024
0.36
19490
0.38
20433
0.49
22598
0.56
25107
0.59
33442
0.59
36836
0.67
40548
0.69
42927
0.79
43462
公路货运量/万吨
• sqrs = [20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.1 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 41.93 44.59 47.3 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63]
• %机动车数（单位：万辆）
• Sqjdcs = [0.6 0.75 0.85 0.9 1.05 1.35 1.45 1.6 1.7 1.85 2.15 2.2 2.25 2.35 2.5 2.6 2.7 2.85 2.95 3.1]
5、BP神经网络的优缺点
优点：
•非线性映照能力：神经网络能以任意精度逼近任何非线性连续函 数。在建模过程中的许多问题正是具有高度的非线性。 •并行分布处理方式：在神经网络中信息是分布储存和并行处理的， 这使它具有很强的容错性和很快的处理速度。 •自学习和自适应能力：神经网络在训练时，能从输入、输出的数 据中提取出规律性的知识，记忆于网络的权值中，并具有泛化能 力，即将这组权值应用于一般情形的能力。 •数据融合的能力：神经网络可以同时处理定量信息和定性信息， 因此它可以利用数值运算和人工智能技术（符号处理）。 •多变量系统：神经网络的输入和输出变量的数目是任意的，对单 变量系统与多变量系统提供了一种通用的描述方式，不必考虑各 子系统间的解耦问题。
BP网络GUI设计 神经网络控制课件(第三版)
1. 构建BP网络 2. 3. 单击
Network/Data Manager界面
7
BP网络GUI设计
1. 构建BP网络 2. （1）设置 3. 输入样
本集
Create New Data 窗口
8
BP网络GUI设计
1. 构建BP网络 2. （1）设置 3. 输入样
本集 4. u=[-1 -1 2 2; 5. 0 5 0 5]
2. BP网络 训练
设置 完成
Network：per界面
单击
27
2. BP网络 训练
过程
BP网络GUI设计
28
3. 生成 BP网络
观测 权系值
B感P知网器络GUI设计
29
3. 生成 BP网络
观测 权系值
B感P知网器络GUI设计
30
4. 观测 BP网络 输出
BP网络GUI设计
设置 单击
31
4. 观测 BP网络 输出
19
B感P知网器络GUI设计
1. 构建BP网络
2. （3）生成
3.
BP网
络
4. 设置完成
5.
单击
返回 Create New Data 窗口
20
BP网络GUI设计
返回
Network/Data Manager界面
21
B感P知网器络GUI设计
单击
返回
Network/Data Manager界面
22
BP网络GUI设计
Cr
1. 构建BP网络 2. （1）设置
了 3. 输入样
本集
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10
BP网络GUI设计
1. 构建BP网络
Network/Data Manager界面
7
BP网络GUI设计
1. 构建BP网络 2. （1）设置 3. 输入样
本集
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8
BP网络GUI设计
1. 构建BP网络 2. （1）设置 3. 输入样
本集 4. u=[-1 -1 2 2; 5. 0 5 0 5]
2. BP网络 训练
设置 完成
Network：per界面
单击
27
2. BP网络 训练
过程
BP网络GUI设计
28
3. 生成 BP网络
观测 权系值
B感P知网器络GUI设计
29
3. 生成 BP网络
观测 权系值
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30
4. 观测 BP网络 输出
BP网络GUI设计
设置 单击
31
4. 观测 BP网络 输出
19
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1. 构建BP网络
2. （3）生成
3.
BP网
络
4. 设置完成
5.
单击
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BP网络GUI设计
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22
BP网络GUI设计
Cr
1. 构建BP网络 2. （1）设置
了 3. 输入样
本集
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10
BP网络GUI设计
1. 构建BP网络
智能控制(第三版)chap9-神经网络控制
0 -0.1 -0.2 -0.3 -0.4 -0.5
0
0.2
0.4
0.6
0.8
time(s)
1
36
9.5 RBF网络自校正控制
9.5.1 神经网络自校正控制原理 1.有两种结构：直接型与间接型。 2.直接型自校正控制也称直接逆动态控制，属于前馈控 制。 3.间接自校正控制是一种由辨识器对对象参数在线估计， 用调节器（或控制器）实现参数的自动整定相结合的自 适应控制技术，通常用于结构已知而参数未知但恒定 （或者参数缓慢时变）的随机系统。
整，学习算法如下：
25
w1(k ) w1(k 1) e(k )u(k )x1(k ) w2 (k ) w2 (k 1) e(k )u(k )x2 (k ) w3(k ) w3(k 1) e(k )u(k )x3(k )
式中， x1(k) e(k) x2(k) e(k) e(k 1) x3(k) 2e(k) e(k) 2e(k 1) e(k 2)
12
1、神经网络自校正控制 ① 神经网络自校正控制分为直接自校正控制和间
接自校正控制。 ② 间接自校正控制使用常规控制器。
13
（1）神经网络直接自校正控制：同时使用神经网络 控制器和神经网络估计器。在本质上同神经网络直 接逆控制，其结构如图9-2所示。
yd t
NN1
ut
yt
对象
+
et un t NN2
K=0.12;
x(1)=e(k)-e_1;
x(2)=e(k);
x(3)=e(k)-2*e_1+e_2;
w=[w1(k),w2(k),w3(k)];
u(k)=u_1+K*w*x; …
%Control law 28
0
0.2
0.4
0.6
0.8
time(s)
1
36
9.5 RBF网络自校正控制
9.5.1 神经网络自校正控制原理 1.有两种结构：直接型与间接型。 2.直接型自校正控制也称直接逆动态控制，属于前馈控 制。 3.间接自校正控制是一种由辨识器对对象参数在线估计， 用调节器（或控制器）实现参数的自动整定相结合的自 适应控制技术，通常用于结构已知而参数未知但恒定 （或者参数缓慢时变）的随机系统。
整，学习算法如下：
25
w1(k ) w1(k 1) e(k )u(k )x1(k ) w2 (k ) w2 (k 1) e(k )u(k )x2 (k ) w3(k ) w3(k 1) e(k )u(k )x3(k )
式中， x1(k) e(k) x2(k) e(k) e(k 1) x3(k) 2e(k) e(k) 2e(k 1) e(k 2)
12
1、神经网络自校正控制 ① 神经网络自校正控制分为直接自校正控制和间
接自校正控制。 ② 间接自校正控制使用常规控制器。
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（1）神经网络直接自校正控制：同时使用神经网络 控制器和神经网络估计器。在本质上同神经网络直 接逆控制，其结构如图9-2所示。
yd t
NN1
ut
yt
对象
+
et un t NN2
K=0.12;
x(1)=e(k)-e_1;
x(2)=e(k);
x(3)=e(k)-2*e_1+e_2;
w=[w1(k),w2(k),w3(k)];
u(k)=u_1+K*w*x; …
%Control law 28
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构建的BP神经网络权值、阈值均为随机数。
7
构建三层BP网络
2 设置权值、阈值函数为常值及随机数函数：
常值
net.iw{1,1}
net.b{1}
net.lm{2,1}
net.b{2}
随机数 w=net.inputweights{1,1}.initFcn=‘rands’ ?
b=net.biases{1} .initFcn=‘rands’
15
结束
16
3 网络仿真函数：
a=sim(net,p)
或
y=sim(net,u)
8
构建三层BP网络
构建：BPNN2,3,1
9
构建三层BP网络
Matlab程序： m251a.m
10
构建三层BP网络
m251a.m某次执行结果
Command Window:
w1= 1.6158 -0.0302 -0.9155 0.7994 0.6102 0.8982
例 2-5-1M
构建 三层BP网络
1
构建 三层BP网络
用Matlab函数 构建三层BP网络
2
BP网络神经元
结构 与 模型
3
三层BP网络
结构 与 模型
输入层
隐层
输出层
典 Matlab 型 用结
p iw1,1
R 1 S1 R
1
n1
+
S11
a1 S21
1
lw 2,1
S2 S1
n2
+
S21
a2 S21
Command Window:
见数据
w1 b1 w2 b2 u y= 1.1982
-0.2372
14
构建三层BP网络
思考与练习
1. m252a、b程序中，隐层、输出层各用了什么作用函数？ 为何说是“某次”执行结果？
2. 由m252a、b程序及执行结果的数据，画出网络结构图。 3. 编写构建N2,5,1结构的BP网络程序，执行程序，检验结果的正确性。
b1 =-3.1573 -1.5408 -0.1257
w2 = -0.0871 -0.9630 0.6428 b2 = -0.1106 u =1
2 y= 1.2684
11
构建三层ห้องสมุดไป่ตู้P网络
构建：BPNN3,4,2
12
构建三层BP网络
Matlab程序： m251b.m
13
构建三层BP网络
m251b.m某次执行结果
符构
b1
b2
R
S21
S21
号一
例
书用符号 u
M用符号
p
对应
xo o
n1 a1
xy
n2 a2
n m1s m 1W
2W
θ1
θ2
R S1 S2 iw1,1(IW1,1) lw2,1(LW2,1) b1 b2
6
构建三层BP网络
1 构建函数：
new (a,fb,fc,d)
（）中，为构建需的四个条件： a. R2 维矩阵， 由R维输入样本的最大最小值组成； b. 二 、 三层节点个数； c. 各层节点作用函数； d. 训练用函数，若BP算法为：Traingd。
7
构建三层BP网络
2 设置权值、阈值函数为常值及随机数函数：
常值
net.iw{1,1}
net.b{1}
net.lm{2,1}
net.b{2}
随机数 w=net.inputweights{1,1}.initFcn=‘rands’ ?
b=net.biases{1} .initFcn=‘rands’
15
结束
16
3 网络仿真函数：
a=sim(net,p)
或
y=sim(net,u)
8
构建三层BP网络
构建：BPNN2,3,1
9
构建三层BP网络
Matlab程序： m251a.m
10
构建三层BP网络
m251a.m某次执行结果
Command Window:
w1= 1.6158 -0.0302 -0.9155 0.7994 0.6102 0.8982
例 2-5-1M
构建 三层BP网络
1
构建 三层BP网络
用Matlab函数 构建三层BP网络
2
BP网络神经元
结构 与 模型
3
三层BP网络
结构 与 模型
输入层
隐层
输出层
典 Matlab 型 用结
p iw1,1
R 1 S1 R
1
n1
+
S11
a1 S21
1
lw 2,1
S2 S1
n2
+
S21
a2 S21
Command Window:
见数据
w1 b1 w2 b2 u y= 1.1982
-0.2372
14
构建三层BP网络
思考与练习
1. m252a、b程序中，隐层、输出层各用了什么作用函数？ 为何说是“某次”执行结果？
2. 由m252a、b程序及执行结果的数据，画出网络结构图。 3. 编写构建N2,5,1结构的BP网络程序，执行程序，检验结果的正确性。
b1 =-3.1573 -1.5408 -0.1257
w2 = -0.0871 -0.9630 0.6428 b2 = -0.1106 u =1
2 y= 1.2684
11
构建三层ห้องสมุดไป่ตู้P网络
构建：BPNN3,4,2
12
构建三层BP网络
Matlab程序： m251b.m
13
构建三层BP网络
m251b.m某次执行结果
符构
b1
b2
R
S21
S21
号一
例
书用符号 u
M用符号
p
对应
xo o
n1 a1
xy
n2 a2
n m1s m 1W
2W
θ1
θ2
R S1 S2 iw1,1(IW1,1) lw2,1(LW2,1) b1 b2
6
构建三层BP网络
1 构建函数：
new (a,fb,fc,d)
（）中，为构建需的四个条件： a. R2 维矩阵， 由R维输入样本的最大最小值组成； b. 二 、 三层节点个数； c. 各层节点作用函数； d. 训练用函数，若BP算法为：Traingd。