文档介绍：1 一、目的............................................................................................... 2 二、设备及条件................................................................................... 3 三、设计及实验过程........................................................................... 3 1. 单神经元自适应控制器结构.................................................... 3 2 、神经元的学****规则................................................................... 3 3 、实验过程................................................................................... 4 4 、实验探究................................................................................... 6 探究 1 :神经元比例系数 K 对输出结果的影响................... 6 探究 2 :学****速率对输出结果的影响................................... 8 探究 3 :权系数初值对输出结果的影响............................. 10 四、实验结果分析............................................................................. 11 五、思考题......................................................................................... 12 六、程序清单..................................................................................... 12 2 单神经元 PID 控制一、目的 PID 控制器原理。 Hebb 学****规则及其算法仿真。二、设备及条件。 2. MATLAB 仿真软件三、设计及实验过程 1. 单神经元自适应控制器结构图1单神经元自适应控制器原理图设输入为 r;输出为 y;误差 e=r-y ;控制信号为 u; 三个状态量 x1(k)=e(k); x2(k)=e(k)-e(k-1); X 3(k)=e(k)-2*e(k-1)+e(k-2); 神经元产生的控制信号为: 31 ( ) ( 1) ( ) ( ), 0 i i i u k u k k k x k k ??? ?? ??其中( ) ik?为对应于( ) i x k 的权系数,单神经元控制器的自适应功能是通过学****3 改变连接权值来实现的。 K为神经元的比例系数,且 K>0 。 2 、神经元的学****规则学****规则是修正神经元之间的连接强度或加权系数的算法,使获得的知识结构适应周围环境的变化,学****过程由学****期和工作期两个阶段组成。在学****期中, 执行学****规则,修正加权系数。在工作期内,连接权值固定,计算神经元的输出。学****算法就是调整连接权值( ) ik?的规则,它是单神经元控制器的核心,并反映了其学****的能力。我们采用的学****规则是有监督的 Hebb 学****规则,它是无监督的 Hebb 学****规则和有监督的 Delta 相结合的学****规则。学****算法规范化处理后为: 311311 1 1 1 2 2 2 3 3 3 ( ) ( 1) ( ) ( ) ( ) ( ) / ( ) ( 1) ( ) ( ) ( ) ( ) ( 1) ( ) ( ) ( ) ( ) ( 1) ( ) ( ) ( ) ( ) i i i i i i iipd u k u k k k x k k