文档介绍：:..智能控制论文题目学院专业学号课程学生姓名教师BP网络介绍及应用举例计算机计算机系统结构110061007智能控制孙丹枫包健2012年12月BP网络概述BP(BackPropagation)elland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型Z-oBP网络能学****和存贮大量的输入■输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学****规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)>隐层(hidelayer)和输出层(outputlayer),反映了多学科交叉技术领域的特点。目前,主要的研究工作集中在以下儿个方面:(1)生物原型研究。从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。(2)建立理论模型。根据生物原型的研究,建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。(3)网络模型与算法研究。在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型,以实现计算机模拟或准备制作硬件,包括网络学****算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。(4)人工神经网络应用系统。在网络模型与算法研究的基础上,利用人工神经网络组成实际的应用系统,例如,完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人等等。3・。、振动形式和振动原因进行了深入的研究,总结出一些振动信号与机械故障之间的关系。目前,诊断振动故障多以外部诊断为主•即以监测到的振动状态为基础,辅以其他运行工况参数,利用信号检测、信号处理、故障识别和故障定位技术进行故障诊断。由于诊断振动故障是实践性很强的技术,所以基于人工神经网络或专家系统的模糊诊断是故障建模和故障识别的发展主流。故障诊断的核心技术是模式识别。神经网络在运行过程中能将分类模式存储在连接的权值中分配•使网络具有自适应性的学****模式分类规则。现介绍一种基于神经网络的旋转机械振动故障的智能诊断系统。(f=l,2,…,k)对应反映设备运行状态第n个观测样本的k个特征参数,yin(i=L2,•••,1)对应第n个样本的1种故障模式,共有N个样本(n=l,2,…,N),则故障模式向量Y={yin}与特征参数向量P={Pjn}间的内在关系用函数,表示,有P=f(Y)当yT8时,函数,存在逆函数s:y=s(P)(P)的一个等价映射关系ss(P),使得对于任意£>0•满足:||s(P)-ss(P)||<w,定理1:给定任意£〉0和任意函数ElOJFGRnGRm,存在一个三层BP网络,它可在任意£平方误差精度内逼近f。由定理1可知BP前馈神经网络通过自学****都能一致逼近紧集上的连续映射函数fw(/?n,/?m)o因而ss(P