智能控制(神经网络)作业

智 能 控 制 作 业 学生姓名： 学 号： 专业班级： 7-2 采用BP 网路、RBF 网路、DRNN 网路逼近线性对象2)1(1)1(9.0)1()(kykykuky，分别进行 matlab 仿真。 （一）采用 BP 网络仿真 网络结构为 2-6-1。采样时间 1ms，输入信号)6sin(5.0)(tku，权值21,WW的初值随机取值，05.0,05.0。 仿真 m 文件程序为： %BP simulation clear all; clear all; xite=0.5; alfa=0.5; w1=rands(2,6); % value of w1,initially by random w1_1=w1;w1_2=w1; w2=rands(6,1); % value of w2,initially by random w2_1=w2;w2_2=w2_1; dw1=0*w1; x=[0,0]'; u_1=0; y_1=0; I=[0,0,0,0,0,0]'; % input of yinhanceng cell Iout=[0,0,0,0,0,0]'; % output of yinhanceng cell FI=[0,0,0,0,0,0]'; ts=0.001; for k=1:1:1000 time(k)=k*ts; u(k)=0.5*sin(3*2*pi*k*ts); y(k)=(u_1-0.9*y_1)/(1+y_1^2); for j=1:1:6 I(j)=x'*w1(:,j); Iout(j)=1/(1+exp(-I(j))); end yn(k)=w2'*Iout; %output of network e(k)=y(k)-yn(k); % error calculation w2=w2_1+(xite*e(k))*Iout+alfa*(w2_1-w2_2); % rectify of w2 for j=1:1:6 FI(j)=exp(-I(j))/(1+exp(-I(j))^2); end for i=1:1:2 for j=1:1:6 dw1(i,j)=e(k)*xite*FI(j)*w2(j)*x(i); % dw1 calculation end end w1=w1_1+dw1+alfa*(w1_1-w1_2); % rectify of w1 % jacobian information yu=0; for j=1:1:6 yu=yu+w2(j)*w1(1,j)*FI(j); end dyu(k)=yu; x(1)=u(k); x(2)=y(k); w1_2=w1_1;w1_1=w1; w2_2=w2_1;w2_1=w2; u_1=u(k); y_1=y(k); end figure(1); plot(time,y,'r',time,yn,'b'); xlabel('times');ylabel('y and yn'); figure(2); plot(time,y-yn,'r'); xlabel('times');ylabel('error'); figure(3); plot(time,dyu); xlabel('times');ylabel('dyu'); 运行结果为： （二）采用 RBF 网络仿真 网路结构为2-4-1，采样时间1ms，输入信号)2sin(5.0)(tku，权值的初值随机取值，05.0,05.0，高斯基函数初值TjC]5.0,5.0[，TB]5.1,5.1,5.1,5.1[。 仿真 m 文件程序如下： %RBF simulation clear all clear all alfa=0.05; xite=0.5; x=[0,0]'; b=1.5*ones(4,1); c=0.5*ones(2,4); w=rands(4,1); w_1=w;w_2=w_1; c_1=c;c_2=c_1...