智能控制课程设计报告书.docx
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智能控制课程设计报告书
《智能控制》课程设计报告
题目：
采用BP网络进行模式识别
院系：
专业：
姓名：
学号：
指导老师：
日期：
年月日
1、课程设计的目的和要求………………………………3
2、问题描述………………………………………………3
3、源程序…………………………………………………3
4、运行结果………………………………………………6
5、总结……………………………………………………7
课程设计的目的和要求
目的：
1、通过本次课程设计进一步了解BP网络模式识别的基本原理，掌握BP网络的学习算法
2、熟悉matlab语言在智能控制中的运用，并提高学生有关智能控制系统的程序设计能力
要求：
充分理解设计内容，并独立完成实验和课程设计报告
问题描述
采用BP网络进行模式识别。
训练样本为3对两输入单输出样本，见表7-3。
是采用BP网络对训练样本进行训练，并针对一组实际样本进行测试。
用于测试的3组样本输入分别为1,0.1；0.5,0.5和0.1,0.1。
输入
输出
1
0
1
0
0
0
0
1
-1
表7-3训练样本
说明：
该BP网络可看做2-6-1结构，设权值wij，wjl的初始值取【-1，+1】之间的随机值，学习参数η=0.5，α=0.05.取网络训练的最终指标E=10^（-20），在仿真程序中用w1,w2代表wij，wjl，用Iout代表
x＇ｊ。
源程序
%网络训练程序
clearall;
closeall;
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=[0,0,0,0,0,0]';
Iout=[0,0,0,0,0,0]';
FI=[0,0,0,0,0,0]';
k=0;
E=1.0;
NS=3;
whileE>=1e-020
k=k+1;
times（k）=k;
fors=1:
1:
NS
xs=[1,0;
0,0;
0,1];
ys=[1,0,-1]';
x=xs（s,:
）;
forj=1:
1:
6
I（j）=x*w1（:
j）;
Iout（j）=1/（1+exp（-I（j）））;
end
y1=w2'*Iout;
el=0;
y=ys（s,:
）;
el=el+0.5*（y
（1）-y1
（1））^2;
es（s）=el;
E=0;
ifs==NS
fors=1:
1:
NS
E=E+es（s）;
end
end
ey=y-y1;
w2=w2_1+xite*Iout*ey+alfa*（w2_1-w2_2）;
forj=1:
1:
6
S=1/（1+exp（-I（j）））;
FI（j）=S*（1-S）;
end
fori=1:
1:
2
forj=1:
1:
6
dw1（i,j）=xite*FI（j）*x（i）*ey
（1）*w2（j,1）
end
end
w1=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'）;
xlabel（'k'）;ylabel（'E'）;
savewfilew1w2;
%网络训练程序
clearall;
loadwfilew1w2;
x=[1,0.1;
0.5,0.5;
0.1,1];
fori=1:
1:
3
forj=1:
1:
6
I（i,j）=x（i,:
）*w1（:
j）;
Iout（i,j）=1/（1+exp（-I（i,j）））;
end
end
y=w2'*Iout';
y=y'
运行结果
样本训练的收敛过程
W1的值
W2的值
输入
输出
1
0.1
0.9159
0.5
0.5
0.0087
0.1
1
-0.9190
测试样本及结果
总结
本次课程设计对我们来说还是存在一定的难度的，毕竟在这之前一直就没有做过课程设计，对BP网络识别理论感到生疏，另外对matlab软件也并不熟悉，属于现学现用的那种，但这却激发着我们对知识的渴望，不断地上网查资料，一遍又一遍的翻着书本，不断地探索着BP网络模式识别的原理，反复地研读着书本上的例题，让我们原本望而止步的事情终究是在我们的努力之下完成了！
通过本次课程设计，进一步了解了神经网络自学习、自组织和并行处理等特征，体会到了它强大的模式识别能力，熟悉了BP神经网络的学习算法，同时也体验了matlab软件在智能控制系统应用中强悍的数据处理能力！
当然，在本次侧成设计中，由于程序相对于我们以前接触的来说比较长，所以在设计及程序输入时都要特别细心，不过好在matlab软件中只要已输入一些比较明显的错误它都能立刻做出提示！
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