基于人工神经网络的动态系统仿真模型和算法研究

《基于人工神经网络的动态系统仿真模型和算法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、第31卷第1期煤炭技术Vol.31,No.12012年1期CoalTechnologyJanuary,2012基于人工神经网络的动态系统仿真模型和算法研究陈顺立（重庆工程职业技术学院，重庆400037）摘要:研究了人工智能网络的基本理论，并对人工神经网络在动态系统仿真模型和算法中的应用进行了研究。为推进人工神经网络在动态系统仿真模型中的运用提供一定的参考和借鉴。关键词:人工神经网络；动态系统仿真模型；算法中图分类号:TP301.6文献标识码:A文章编号:1008-8725（2012）01-0219-02SimulationModelandAlgorith

2、mStudyofArtificialNeuralNetworkBasedDynamicSystemCHENShun-li（ChongqingVocationalInstituteofEngineering,Chongqing400037,China）Abstract:Theartificialintelligencenetworkindynamicsystemsimulationmodelandalgorithmisstudied.Hopetopromotetheresearchinthispaperisartificialneuralnetwork(A

3、nn)intheapplicationofdynamicsystemsimulationmodelsprovidecertainreference.Keywords:artificialneuralnetwork;dynamicsystemsimulationmodel;algorithmn0引言令ui=Σwijxj-θij=1则yi=f22ui人工神经网络的出现，能够为计算机系统仿真根据活化函数的不同，人们把人工神经元分成建模提供一种较为通用的模式。按照应用层级分类，以下几种类型，见表1。人工神经网络大体具有如下功能：（1）人工神经网络作为一个整体，直

4、接作为系统仿真模型，应用于系统表1人工神经元的不同类型仿真研究；（2）作为系统仿真模型的一部分，起到模式识别的作用；（3）作为仿真系统的一部分，在系统类型函数中起到优化计算的作用；（4）作为一个整体与其他的仿真模型融合成一个新的系统，并且为这个新的系1x>1统提供非参数化对象模型、推理模型；（5）作为一个分段线性活化函数f22x=≤Ax-1≤x≤1整体，构成辨识和过程控制系统，使得整个仿真系统-1x<-1能够做到识别环境，并对各种信息进行融合，根据应用目标，对非线性系统进行模拟与过程控制。sigmoid活化函数f22x=1-x1+e1人工神经网络与动态系

5、统仿真-x双曲正切活化函数f22x=1-e-x1+e1.1人工神经网络-22x22/σ以M-P人工神经网络模型为例，由图1可知，高斯活化函数f22x=e它相当于一个多输入单输出的非线性阐值器件。1.2动态系统仿真系统的动态特性基本上都是由内因和外因两方面构成的。内因一般是指的系统的基本结构、内部参数以及初始状态；外因则是指的输入信息与干扰。动态系统仿真模型的建立，就是要将系统的内因和外因，通过数学表达式描述出来，从而得到相应的数学模型，并通过计算机研究其实际的动态特性。图1人工神经元元模型结构2基于人工神经网络的动态系统仿真该神经元的输出yi，可用下式描

6、述与算法nyi=f2Σwijxj-θi22i≠j22.1动态系统的特征和空间描述的基本方法j=1在动态系统中，系统在一定时刻的输出一般都收稿日期:2011-05-23;修订日期:2011-08-27基金项目：职教基金项目（ZLY40）作者简介:陈顺立（1975-），男，河南西平人，讲师，硕士，研究方向：网络技术、计算机教育、高职教育。·220·煤炭技术第31卷是对过去一定时刻输入的动态响应的综合结果，与wt+1=wt+△w=wt-η坠Et实时输入基本上没有直接的关系。即动态系统会表ijijijijt坠wij现出一定的“延时性”。在动态

7、系统中，最为常用的一坠nett种空间描述基本方法就是状态空间表示，在非线性将nett=∑wtI代入式i=iijjtj坠w系统中，将其状态空间转化为离散时间形式，可以表ijwtI述为坠∑ijjj=I可以得到：Xk+1=f1Xk,Uk坠wtjijYk+1=f2Xk坠Et坠Et坠nett坠Eti2.2人工神经网络应用于动态系统仿真的可行性=·=Ittttj坠w坠net坠w坠net实际上，运用人工神经网络对系统进行建模就ijiiji是在使用模式性算法来进行实际系统的模拟，它针

8、令对的是属于在实际系统中属于黑信息，而且是不能σi=坠E够直接观测的那部分黑信息