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计算方法.rar （21个子文件）

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计算方法

粒子群算法及其应用讲座111.ppt 1.65MB

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神经网络

有监督和BP神经网络（1）.ppt 229KB

神经网络应用（复）.ppt 2.25MB

CMAC网络（2）.PPT 284KB

无监和Hopfield网络（4）.ppt 535KB

组合网络（3）.ppt 155KB

神经网络应用（6）.ppt 2.25MB

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考试

计算方法.rar 468KB

GA算法（1）.PPT 886KB

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Newton插值法

1.cpp 9KB

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Debug

vc60.pdb 60KB

Newton插值法.exe 204KB

1.obj 7KB

vc60.idb 57KB

Newton插值法.pdb 529KB

Newton插值法.ilk 252KB

Newton插值法.plg 645B

Newton插值法.ncb 41KB

Newton插值法.dsp 4KB

Newton插值法.dsw 532B

Newton插值法.opt 53KB

神经网络在控制领域中的应用

1 ）复杂函数的逼近

2 ）复杂控制对象的建模

a) 正向过程的建模

b ）逆向过程的建模

3 ）复杂系统的控制

a ）直接自适应控制

b ）间接自适应控制

c ）预测控制

4 ）神经网络控制系统的稳定性分析

复杂函数的通用逼近器

) 2sin() sin(

2

1

22

yxy





考虑二元函数：

分 3 个区间：

① x [0,1], y [0,-0.5] ∈ ∈

② x [-1,1], y [-0.5,0.5]∈ ∈

③ x [-1,1], y [-1,1]∈ ∈

由学习过程可知：

1 ）用变尺度 BP 算法，训练

中、小规模网络有效；

2 ）随着训练区域的增大，学

习效率减低，（见右图）

神经网络的应用

-1

-0.5

0

0.5

1

-1

-0.5

0

0.5

1

-0.5

-0.25

0

0.25

0.5

-1

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0

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1

-1

-0.5

0

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1-1

-0.5

0

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1

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0

0.25

0.5

-1

-0.5

0

0.5

1

对复杂函数用多神经元网络来学习，把样本分区（分成 8 个区）

学习效率大大提高。

划分区域与误差曲线

分区和多神经元网络学习的优点：

1 ）训练容易；

2 ）改善网络的泛化能力；

3 ）增强网络的适应能力、扩展能力，提高网络的实时性；

多神经网络学习的步骤： 1 ）极值聚类； 2 ）训练网络。

极值聚类方法

在划分子区域时，同时考虑函数的输入和输出的特性。

步骤：假定样本集合为 { （ x

i ，

y

i

), i = 1,2,…,

p}

1 ）设置初值 , 选择 K 个样本类别 ;

2) 按邻近关系确定样本的归属 , 设 c

k

,c

j

为 k 和 j 类的聚类

中心 , 如果 :

个聚类中心的子集表示第（则 kDDyx

Kjcxcx

kkii

jiki

),

.,...,2,1 ,





3) 更新聚类中心 .

搜索极大值时 , 取聚类域中最大的样板输出值为新的聚类

中心 ;

为新的聚类中心。则选择有

（满足个聚类，如果对第

),(

),,),(

iiij

kjjkii

yxyy

DyxDyxk





评论3

wb_rock

2019-01-26

感谢分享，不错的学习资源

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mensle

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