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1、基于神经网络的仿真实验一、实验目的1．熟悉神经网络的结构、特征及学习算法2．通过实验掌握利用神经网络进行样本学习与训练的方法。3．通过实验了解神经网络的结构、权值、学习速率、动量因子对控制效果的影响。4．通过实验掌握用Matlab实现神经网络控制系统仿真的方法二、实验内容1．给出仿真系统的设计过程和程序清单。2．记录实验数据和曲线三、实验步骤1．在Matlab下依据原理编写仿真程序并调试。2．给定输入信号，或训练样本，运行程序，记录实验数据和控制曲线3．修改神经网络结构参数，如权值、学习速率、动量因子、隐含
2、层神经元个数等，重复步骤（2）四、实验要求1.使用BP网络逼近对象：采样时间取2ms,输入信号为u(k)=2sin(10πt),神经网络为3-10-2结构,权值W1,W2的初始取值取[-1,+1]之间的随机值,取η=0.80,α=0.06。2．取标准样本为3输入2输出样本，如表所示。输入输出101101100111100100100010101000神经网络为3-12-2结构,权值的初始取值取[-1,+1]之间的随机值,取η=0.70,α=0.05，训练最终目标为。3．被控对象为输入指令为一方波信号：,采样
3、时间为1ms，η=0.60，采用有监督Hebb学习实现权值的学习，初始权值取五、实验程序1.clearall;清除所有文件；closeall;关闭所有已开文件；xite=0.80;惯性系数为0.8；alfa=0.06;学习速率为0.06；w2=rands(6,1);初始化隐含层与输出层6行1列的权值矩阵；w2_1=w2;w2_2=w2_1;w1=rands(2,6);初始化输入层与隐含层；w1_1=w1;w1_2=w1;dw1=0*w1;x=[0,0]';给神经元的输入层的节点赋值；u_1=0;初始化；y_
4、1=0;I=[0,0,0,0,0,0]';Iout=[0,0,0,0,0,0]';FI=[0,0,0,0,0,0]';ts=0.002;采样时间为2ms；fork=1:1:1000time(k)=k*ts;第k个采样时间；u(k)=2*sin(10*pi*ts);第k个采样时间输入信号；y(k)=u_1^3+y_1/(1+y_1^2);第k个采样时间输入信号；forj=1:1:6I(j)=x'*w1(:,j);Iout(j)=1/(1+exp(-I(j)));隐含层输出；endyn(k)=w2'*Iout;
5、输出层输出=隐含层与输出层之间连接数*隐含层输出；e(k)=y(k)-yn(k);w2=w2_1+(xite*e(k))*Iout+alfa*(w2_1-w2_2);隐含层与输出层之间的权值调整公式；forj=1:1:6FI(j)=exp(-I(j))/(1+exp(-I(j)))^2;endfori=1:1:2forj=1:1:6dw1(i,j)=e(k)*xite*FI(j)*w2(j)*x(i);输入层与隐含层之间的权值变化公式；endendw1=w1_1+dw1+alfa*(w1_1-w1_2);输
6、入层与隐含层之间的权值调整公式；yu=0;forj=1:1:6yu=yu+w2(j)*w1(1,j)*FI(j);enddyu(k)=yu;x(1)=u(k);x(2)=y(k);w1_2=w1_1;w1_1+w1;w2_2=w2_1;w2_1=w2;u_1=u(k);y_1=y(k);endfigure(1);plot(time,y,'r',time,yn,'b');画图；xlabel('times');ylabel('yandyn');figure(2);plot(time,y-yn,'r');xlab
7、el('times');ylabel('error');figure(3);plot(time,dyu);xlabel('times');ylabel('dyu');2.clearall;closeall;forj=1:1:6xite=0.50;I(j)=x*w1(:,j);alfa=0.05;Iout(j)=1/(1+exp(-I(j)));w2=rands(6,2);endw2_1=w2;w2_2=w2_1;yl=w2'*Iout;w1=rands(3,6);yl=yl';w1_1=w1;w1_2=w1
8、;el=0;dw1=0*w1;y=ys(s,:);I=[0,0,0,0,0,0]';forl=1:1:OUTIout=[0,0,0,0,0,0]';el=el+0.5*(y(1)-yl(1))^2;FI=[0,0,0,0,0,0]';endOUT=2;es(s)=el;k=0;E=0;E=1.0;ifs==NSNS=3;fors=1:1:NSwhileE>=1e-020E=E+es(s);k=k+1;endtim
