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!