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...
神经网络. 但是, 如果只通过输入节点值的简单乘积构造求积神经元以增加网络的非线性映射能力, 随着输入样本维数的增加, 所需权值的数量呈指数阶增加, 即出现“维数灾难” . P i- S ig m a 神经网络是19 9 1年Y . S h in 提出的一种具有多项式乘积构造的求积神经元的高阶前馈神经网络. 该网络既提高网络...
瓦斯涌出量的混合pi-sigma模糊神经网络预测模型
Pi—Sigma神经网络的几种梯度学习算法 络各节点输出值序列之I’日j联系的紧密程度,实现网络结构的动态修剪.训练后的神经 网络具有较合理的网络拓扑结构和较好的泛化能力.实例验证该算法的合理性、有效 性. 关键词:Pi—Sigma神经网络;收敛性;动量项;惩罚项;剪枝算法 大连理工大学博士学位论文 SomeGradient LearningAlgo...
Pi—sigma神经网络混合学习算法及收敛性分析
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)...
递归pi-sigma神经网络的带惩罚项的梯度算法分析
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,共轭梯度法等,这些算法虽然可以使Pi-sigma 神经网络快速的收敛,但是其缺点也比较明显,其中最突出的 是这些算法...
Pi-sigma神经网络的乘子法随机单点在线梯度算法
Convergence of Online Gradient Algorithm with Stochastic Inputs for Pi-Sigma Neural Networks; Pi-Sigma神经网络随机输入在线梯度法的收敛性 6. Fuzzy PI Control Strategies of Networked Control System 网络控制系统的模糊PI控制方法* 7. A Neuron Network PI Controller for UPFC; UPFC的神经网络PI控制方法...