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人工神经网络第三章ppt课件.ppt

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文档列表 文档介绍

神经网络辨识
引言
NNI的一般结构
基于BP网络的辨识
基于Hopfield网络的辨识
逆动力学系统的建模
神经网络原理
1
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引言
定义
几个基本问题
NNI的原理
NNI的理论依据
NNI的优点
神经网络原理
2
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定义
辨识就是在输入输出数据的基础上，从一组给定的模型中确定一个与所测系统等价的模型
辨识的三要素：I/O数据、系统结构模型、等价准则
原理框图
神经网络原理
3
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系统辨识的原理图
系统
辨识模型
W(k)
Z(k)
-
+
e(k)
u(k)
神经网络原理
4
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基本问题
模型的选择
原则：兼顾复杂性和精确性
NNI：网络隐节点个数选择由仿真确定
输入信号选择
对动态系统而言，输入信号要充分激励，（基本要求）进一步，最优输入信号设计
NNI：噪声或伪随机信号
误差准则的确定
神经网络原理
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误差准则的确定
误差的三种形式
输出误差
逆模型辨识误差
广义误差
例
神经网络原理
6
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输出误差
神经网络原理
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逆模型辨识误差
神经网络原理
8
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广义误差
神经网络原理
9
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例:s的差分方程
准则 L为学****序列长度，为数值
NNI：
NNI：实质为最优化问题
神经网络原理
10
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