智能控制課程設計10頁

1、智能控制課程設計智能控制課程設計報告題 目：采用BP網(wǎng)絡進行模式識別院 系： 專 業(yè)：姓 名：學 號：指導老師： 日 期： 年 月 日目錄1、 課程設計的目的和要求32、 問題描述33、 源程序34、 運行結(jié)果65、 總結(jié)7課程設計的目的和要求目的：1、經(jīng)過本次課程設計進一步了解BP網(wǎng)絡模式識別的基本原理，掌握BP網(wǎng)絡的學習算法 2、熟悉matlab語言在智能控制中的運用，并提高學生有關(guān)智能控制系統(tǒng)的程序設計能力要求：充分理解設計內(nèi)容，并獨立完成實驗和課程設計報告問題描述采用BP網(wǎng)絡進行模式識別。訓練樣本為3對兩輸入單輸出樣本，見表7-3。是采用BP網(wǎng)絡對訓練樣本進行訓練，并針對一組實際樣本進

2、行測試。用于測試的3組樣本輸入分別為1,0.1；0.5,0.5和0.1,0.1。輸入輸出10100001-1表7-3 訓練樣本說明：該BP網(wǎng)絡可看做2-6-1結(jié)構(gòu)，設權(quán)值wij，wjl的初始值取【-1，+1】之間的隨機值，學習參數(shù)=0.5，=0.05.取網(wǎng)絡訓練的最終指標E=10（-20），在仿真程序中用w1,w2代表wij，wjl，用Iout代表x。源程序%網(wǎng)絡訓練程序clear all;close all;xite=0.50;alfa=0.05;w2=rands(6,1);w2_1=w2;w2_2=w2;w1=rands(2,6);w1_1=w1;w1_2=w1;dw1=0*w1;I=0,

3、0,0,0,0,0'Iout=0,0,0,0,0,0'FI=0,0,0,0,0,0'k=0;E=1.0;NS=3;while E>=1e-020k=k+1; times(k)=k;for s=1:1:NSxs=1,0; 0,0; 0,1;ys=1,0,-1'x=xs(s,:);for j=1:1:6 I(j)=x*w1(:,j); Iout(j)=1/(1+exp(-I(j);endy1=w2'*Iout;el=0;y=ys(s,:);el=el+0.5*(y(1)-y1(1)2;es(s)=el;E=0;if s=NS for s=1:1:NS

4、E=E+es(s);endendey=y-y1;w2=w2_1+xite*Iout*ey+alfa*(w2_1-w2_2);for j=1:1:6 S=1/(1+exp(-I(j); FI(j)=S*(1-S);endfor i=1:1:2 for j=1:1:6 dw1(i,j)=xite*FI(j)*x(i)*ey(1)*w2(j,1) endendw1=w1_1+dw1+alfa*(w1_1-w1_2);w1_2=w1_1;w1_1=w1;w2_2=w2_1;w2_1=w2;end Ek(k)=E;end figure(1);plot(times,Ek,'r');xlab

5、el('k');ylabel('E');save wfile w1 w2;%網(wǎng)絡訓練程序clear all;load wfile w1 w2;x=1,0.1; 0.5,0.5; 0.1,1;for i=1:1:3for j=1:1:6 I(i,j)=x(i,:)*w1(:,j); Iout(i,j)=1/(1+exp(-I(i,j);endendy=w2'*Iout'y=y'運行結(jié)果樣本訓練的收斂過程W1的值W2的值輸入輸出10.10.91590.50.50.00870.11-0.9190測試樣本及結(jié)果總結(jié)本次課程設計對我們來說還是存在一定的難度的，畢竟在這之前一直就沒有做過課程設計，對BP網(wǎng)絡識別理論感到生疏，另外對matlab軟件也并不熟悉，屬于現(xiàn)學現(xiàn)用的那種，但這卻激發(fā)著我們對知識的渴望，不斷地上網(wǎng)查資料，一遍又一遍的翻著書本，不斷地探索著BP網(wǎng)絡模式識別的原理，重復地研讀著書本上的例題，讓我們原本望而止步的事情終究是在我們的努力之下完成了！經(jīng)過本次課程設計，進一步了解了神經(jīng)網(wǎng)絡自學習、自組織和并行處理等特征，體會到了它強大的模式識別能力，熟悉了BP神經(jīng)網(wǎng)絡的學習算法，同時也體驗了matlab軟件在智能控制系統(tǒng)應用中強悍的數(shù)據(jù)