资源描述：
《一种新型联想记忆神经网络在非线性系统辨识中的研究_孟.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、一种新型联想记忆神经网络在非线性系统辨识中的研究’’’孟凡华吴学礼杜太行,,,132,,54)(河北工业大学电气工程学院天津300)(河北科技大学电气信息学院石家庄市050:,。摘要H叩field网络模型具有联想存储器功能但对系统的辨识不适用Elman神经网络的泛化能力比较低。本文介绍一种新型动态递归网络,通过引入记忆衰减因子,提高了对非线性系统的辨识能力。该算法与Elman网络模型比较,具有良好的自适应性和鲁棒性等特点。:;;关键词联想记忆神经网络系统辨识1引言,,记忆是生物神经系统的一个独特而重要的功能联想记忆是人脑记忆的一种重要形式,例如看到一个人的名字就会想到他的
2、容貌和性格听到一首歌曲的一部分就可以联想起整个。,,,曲子等等联想记忆有两个突出的特点第一信息的存取是有信息本身的内容来实现的,。〔’21第二信息是分布存储的,。人工神经网络本质上是用来描述非线性系统它能够充分逼近任意复杂的非线性关系,。高度的自适应性和自组织性能够学习和适应严重不确定性系统的动态特性由于系统信息,。等势分布存储在网络的各神经元及其连接权中故有很强的鲁棒性和容错能力信息的并行处理方式是的快速进行大量运算成为可能。神经网络的这些特点使它具有人脑联想记忆的能。力成为可能[3],,。系统建模和辨识是控制理论的基本问题随着科学技术的发展控制性能要求越来越高而非线性
3、是普遍存在的,当系统的非线性严重并,且要求得到高品质的控制效果时使得以往基于精确数学模型的系统辨识的理论难以凑效,相比之下神经网络的给人们提供了一种新的。系统辨识途径[4l目前在系统辨识和建模中应用最多的是多层前馈网络。具有联想记忆功能的反馈性神经。,,网络由于其本身结构和算法的缺陷例如具有动态记忆能力的Elman网络它的缺陷是训、。,Hopfield网练时间长鲁棒性差而具有联想存储器功能的络模型存在着假吸引域和记忆,,。容量有限等缺陷一般不用来做辨识器应用受到一定的局限性,,本文以人脑记忆部分而联想整体的特点为基础引入记忆衰减因子通过改进神经网络,。结构和学习算法提高了
4、对非线性系统的辨识能力通过仿真结果表明该网络及其算法的有较强的自适应性。和鲁棒性2联想记忆神经网络结构’,。Elman联想记忆神经网络结构与动态递归网络相同之处都是部分递归的神经网络与隐多层前向神经网络相同之处,输入层仅起信号传输作,,用输出层单元起线性加权和作用层单元可用线性或非线性激活函数。根,。据人的思维特点本文作者将联想记忆神经网络结构做出改进输出值经过一步延时,,。lm;:后反馈到输出端并在反馈通道上加入记忆衰减因子见图输出为个节点输入为。;n个节点中间层有个节点图1联想记忆神经网络结构图,。记忆衰减因子的引入使得神经网络具有从部分联想到整体的记忆功能记忆衰减因
5、子,。,,在网络训练时其参数能够调整它有一个最低限就如同人脑记忆一样发生一件事情后,,,过一段时间候就会慢慢的忘掉一部分当某个人提起或当他看到相关那件事的某些事物时就能使人想起整个事情来。所以引入的记忆衰减因子是有最低限度的。人脑记忆的一个特点是,。记忆信息是分布存储的而人工神经网络就是通过训练使信息分布在神经元连接的权值中一,联想记忆神经网络输入层包括当前的外部输入u(k1)还有一个输出单元反馈回来的联。,,,想记忆信号xa(k)从输入层到输出层相当于多层前向网络输入层通过前向传播产生输出。标准的BP算法可用来进行连接权修正k一任r,任m,设神经网络的外部输入为u(l)
6、R输出为y(k)R若记记忆衰减信号输入为xaE从,任”,,(k)R隐层输出为x(k)R则有如下非线性表达式成立a一x=’x+Zukl))(k)f(W(k)w(a一x(k)=几夕(无1)=a+一a)e(一傲)凡(夕3x(k)褚(W(天))、、,,‘Z’其中WWW分别为记忆衰减单元到隐层输入层单元到隐层隐层到输出层的·。,f(连接权矩阵.)和g()分别为隐层单元和输出单元的激发函数所组成的非线性向量函数3学习算法和记忆衰减因子的选取,,为了叙述方便和说明问题我们用神经网络对5150系统进行算法递推求导即外部输一’,‘,’,。,入为u(k1)任R输出为只k)任Rxa(k)任R其
7、它不变如果训练神经网络的数据有N组:考虑如下总体误差目标函数E=.:_。=丁一其中EKk)一k))。Kk)x(k))食与“「z渭3隐层到输出层的连接权W一二;一‘妙(k)一)ay(k)=妙式k)一(k))g(.)x式k)典J‘3awiaw。=‘,令占妙式k)一(k)g(.)则一,二。“xi(k)i=1.n翼2,.Ji而Z对输入层到隐层的连接权Wa。Ek)‘·一即(=一ou一wl)二甲一二T占()(k号‘妙(k)一(k))、2)关dwiO戮”‘,同样令=一占w(.)则有砂)关一一=‘)翼砂u(kaw“,’类似的对联想记忆单元到隐
