在神经网络控制器中,通常使用梯度下降算法来不断调整控制信号的权重和阈值,使得系统的输出结果更加接近于期望结果。二、pisigma神经网络输出Pisigma神经网络是一种新型的神经网络结构,其由多个sigma神经元组成。相比于传统的神经网络结构,Pisigma神经网络具有更高的计算效率和更好的鲁棒性。在Pisigma神经网络中,每个sigma...
pisigma神经网络输出 神经网络pid算法 delta规则: 如果一个输入节点导致一个输出临界点产生误差,则这两个节点之间的权重将根据输入值xj和输出偏差ei成比例地进行调整。该规则可以用公式表现为: wij = wij +a*ei*xj; 其中: xj=输入节点的输出(j=1,2,3) ei=输出节点i的误差 wij=输出节点i和输入节点j之间的...
神经网络,Pi-sigma-pi神经网络,Sigma-pi-sigma神经网络等。 Pi-sigma神经网络是由GhoshJ和ShinY在1992年提出来 的,Pi-sigma神经网络比起多层感知器来,结构简单,训练参数 少,收敛速度快。因此,经过20年的发展,Pi-sigma神经网络得 到广泛的应用。 Pi-sigma神经网络的训练方法有很多,最常用的是梯度下 降法,牛顿法...
瓦斯涌出量的混合pi-sigma模糊神经网络预测模型
Pi—sigma神经网络混合学习算法及收敛性分析
递归pi-sigma神经网络的带惩罚项的梯度算法分析
Pi-sigma神经网络的乘子法随机单点在线梯度算法
笔者通过引入光滑化l12正则项建立一种新的带稀疏约束的pisigma神经网络从而克服了学习过程中的震荡现象提升了网络的学习效率最后通过计算机仿真实验对比几种带不同正则项的网络算法的学习效果验证了该算法的有效性 带正则项Pi-sigma神经网络梯度学习算法研究 带正则项Pi-sigma神经网络梯度学习算法研究 张岩庆; 范钦伟; ...
摘要 长期以来,由于受许多因素的影响,使得水声目标的分类已成为一个十分困难的问题.现在,随着人工神经网络技术的发展,众多的研究人员已经致力于基于人工神经网络的水声目标分类的研究.本文介绍了一种高阶神经网络即Pi-Sigma网络,研究了...
PI-DeepONet模型,将 DeepONet 和 PINN 方法相结合,是一种结合了物理信息和算子学习的深度神经网络模型。这种模型可以通过控制方程的物理信息来增强 DeepONet 模型,同时可以将不同的 PDE 配置分别作为不同的分支网络的输入数据,从而可以有效地用于在各种(参数和非参数)PDE 配置下进行超快速的模型预测。 对于芯片热仿...