而RBF神经网络在PID控制中的应用,则为其注入了新的活力。 通过将RBF神经网络与PID控制器相结合,可以实现对控制参数的自适应调整,从而显著提升控制系统的性能。RBF神经网络的非线性映射能力使其能够更好地适应复杂系统的非线性特性,为控制系统提供更精确的控制效果。 结论 RBF神经网络与BP神经网络各有千秋,无法一概而论哪个更好。
对于一些大型、复杂的数据集,BP神经网络可能更具优势。而对于一些小型、特殊分布的数据集,RBF神经网络可能更合适。 训练时间和收敛性:根据对训练时间和收敛性的要求,也可以选择不同的神经网络。如果对训练时间有较高的要求,那么RBF神经网络可能是更好的选择。如果对收敛性有更高的要求,那么BP神经网络可能更合适。 经...
本文来自《老饼讲解-BP神经网络》https://www.bbbdata.com/RBF神经网络与BP神经网络都是常用的两种用于回归预测的神经网络, 本文通过对两种神经网络的对对,简单快速了解两种神经网络的特色与区别 一、RBF与BP模…
一、 BP神经网络与RBF神经网络的相同之处 1.1. 用途相同 1.2. 思想相同 二、 BP神经网络与RBF神经网络的不同之处 2.1. 求解(训练)方法的不同 2.2. 隐节点个数确定的方法不同 2.3. 求解精度的不同 三、附录: BP的学习目录:老饼|BP神经网络-BP入门 RBF的学习目录:老饼|BP神经网络-径向基神经网络 内容...
1.网络结构不同 RBF神经网络主要由输入层、隐含层和输出层组成,隐含层的激活函数通常采用高斯函数或其他径向基函数。而BP神经网络通常包含一个输入层、一个或多个隐含层和一个输出层,隐含层和输出层的激活函数可以是任何非线性函数。 2.学习策略不同
人工神经网络作为一种并行的计算模型, 具有传统建模方法所不具备的很多优点, 有很好的非线性映射能力, 对被建模对象的经验知识要求不多, 一般不必事先知道有关被建模对象的结参数和动作特性等方面的知识, 只需给出对象的输入和输出数据, 通过网络本身的学习功能就可以达到输入与输出的映射关系.货运量预测可以利用BP...
BP神经网络的隐节点采用输入模式与权向量的内积作为激活函数的自变量,而激活函数采用Sigmoid函数。各调参数对BP网络的输出具有同等地位的影响,因此BP神经网络是对非线性映射的全局逼近。RBF神经网络的隐节点采用输入模式与中心向量的距离(如欧式距离)作为函数的自变量,并使用径向基函数(如Gaussian函数)作为激活函数。神经元...
答:BP网络的活化函数是S函数,其值在输入空间中无限大的范围内为非零值,因而是全局逼近的神经网络; RBF网络的活化函数是高斯基函数,其值在输入空间中有限范围是非零值,所以是局部逼近的神经网络。 BP网络特点: (1)是一种多层网络,包括输入层、隐含层和输出层; (2)层与层之间采用全互联方式,同一层神经元之间不...
(1)从网络结构上看。 BP神经网络实行权连接,而RBF神经网络输入层到隐层单元之间为直接连接,隐层到输出层实行权连接。BP神经网络隐层单元的转移函数一般选择非线性函数(如反正切函数),RBF神经网络隐层单元的转移函数是关于中心对称的RBF(如高斯函数)。BP神经网络是三层或三层以上的静态前馈神经网络,其隐层和隐层节...
RBF神经网络的学习过程和BP神经网络的学习过程类似,二者的主要区别在于各使用不同的作用函数。BP神经网络中隐层使用的Sigmoid是函数,其值在输入空间中无限大的范围内为非零值,因而是一种全局逼近的神经网络; 而RBF神经网络的作用函数是高斯函数,其值在输入空间中有限的范围内为非零值,因而是一种局部逼近的神经网络,...