神经网络控制器设计

本文探讨了神经网络控制器设计中网络节点数与层数对逼近能力的影响。实验表明,在保证网络层数不变的情况下增加节点数,或者增加网络层数,都可以提高神经网络的逼近能力。然而,过度增加节点数或层数对于提升逼近性能的帮助有限。

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##智能控制之神经网络控制器设计
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**可以看出:**在保证网络层数不变的情况下,提高单层的网络节点数,可以提高神经网络的逼近能力。同理,从表2中而可以看出,提高网络的层数也可以提高网络的逼近能力,但是过高的提高网络的节点数和网络层数对网络的逼近性能的提高帮助不大。

### 如何用MATLAB实现模糊神经网络控制器设计 #### 设计流程概述 为了在 MATLAB 中设计模糊神经网络控制器,通常遵循以下过程: 1. **定义问题域** 明确控制目标以及输入输出变量范围。 2. **构建初始模糊系统** 使用 `fuzzy` 函数初始化一个模糊推理系统 (FIS),设定隶属度函数和规则集[^1]。 3. **训练神经网络部分** 利用 ANFIS 工具箱提供的功能来调整前件(前提条件)参数与后件(结论动作)参数。ANFIS 是一种特殊的混合学习算法,它能够自动优化 FIS 的结构和参数以适应特定的应用场景。 4. **验证性能** 测试经过训练后的模糊神经网络控制器的表现,并通过仿真环境下的实验数据对其进行评估和改进[^2]。 5. **集成至 Simulink 模型** 将最终版本的 S-Function 集成入 Simulink 平台以便于实时模拟和其他动态分析工作[^4]。 #### 实现示例代码 下面给出一段简化版的 MATLAB 代码片段作为参考,展示了如何创建并训练一个简单的模糊神经网络控制器: ```matlab % 加载样本数据集 load trainingData.mat % 假设文件内含有 input 和 target 变量 % 创建一个新的 Sugeno 类型的模糊推理系统(FIS) fis = genfis(input, target); % 设置最大迭代次数及其他选项 opt.TrainNumberOfEpochs = 80; [opt.fis, ~, errorHistory] = anfis([input;target]', fis, opt); % 绘制误差变化曲线图 figure(); plot(errorHistory); title('Training Error History'); xlabel('Iteration Number'); ylabel('Error Magnitude'); % 应用测试数据检验效果 testOutput = evalfis(testInput,opt.fis); ``` 此段程序首先加载了一组预先准备好的训练数据,接着调用了 `genfis()` 来快速建立初步的 FIS 结构;之后借助 `anfis()` 对其进行了详细的参数微调直至收敛;最后利用 `evalfis()` 方法预测未知情况下的响应行为。
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