智能控制技术作业三

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1、智能控制作业三:用智能控制理论所学的知识对下面的二维函数建模：一7叫丿。训练数据取x=(-10:2:10)=[-10,・6,-4,・2,0,2,4,6,8,10]共11个点，y=(-10:2:10)=[-10,・6,・4,・2,0,2,4,6,8,10]共11个点，总共的训练数据为(2维输入1维输出)11X11=121组。建模完成后，用x=(-10:0.5:10),y=(-10:0.5:10)的输入数据进行模型测试，并与直接利用解析公式的结果进行对比，体会非线性建模过程中各个参数对性能的影响。采用BP神经网络，50个隐含层，1个输出层训练前输出杂乱无章，如图1所示未训练图1

2、训练前的输出训练参数设置如下：net•trainParam.time=10;net•trainParam.lr=0.05;net.trainParam•epochs=500;net.trainParam•goal=le-10;net•trainParam.min_grad=le-7;net=train(netzinput,output);训练以后以训练数据代入，如图2所示:训练好的0.5-10-10图2训练以后的输出代入测试数据检验，如图3所示:10.50-0.510测试结果图3测试结果误差如图4所小:误差0.451005犬5°■10・10图4误差分析：ProgressEp

3、och:Time:Performanee:Gradient:Mu:ValidationChecks:迭代次数:实际迭代29次以后满足精度的要求，将迭代次数减小至20次，可见精度明显下降。rProgressEpoch:020iterations20Time:0:00:00

4、0:00:00~0:00:20Performance:21.33.58e-051.00e-10Gradient:39.4■0.001021.00e-07Mu:0.001000.01001.00e+10ValidationChecks:006学习速率:但以卜•层响函：。分取习元但以下层响函：。分取图代。个前就

5、业可。如对型到并各将差X但完元减变函：。就业可体会共。分取制加习元瞳盘樓攜经兎介但度乱作增屮函：，。就业可与含参小为入型学后。实制了增中，利好出建入xProgressEpoch:0Time:0:00:00Performanee:1.72Gradient:7.36Mu:0.00100ValidationChecks:0500iterations0:00:05■0.009180.0001060.1005000:00:201.00e-101.00e-071.00e+106