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...
Pi—sigma神经网络混合学习算法及收敛性分析
瓦斯涌出量的混合pi-sigma模糊神经网络预测模型
Pi-sigma神经网络的乘子法随机单点在线梯度算法
递归pi-sigma神经网络的带惩罚项的梯度算法分析
的非线性映射能力,有效提高了网络的泛化性能.然而,Pi-sigma 神经网络结构相当复杂,对网络学习提出了更高的要求.笔者通过引入光滑化L1/2正则项,建立一种新的带稀疏约束的Pi-sigma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...
pi-sigma神经网络 1. Modelling of solid oxide fuel cells based on hybrid pi-sigma neural networks; 基于混合pi-sigma神经网络的固体氧化物燃料电池建模 2. Hybrid learning algorithm for Pi-sigma neural network and analysis of its convergence; Pi-sigma神经网络混合学习算法及收敛性分析 3. Research on...
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...