小程序怎么推广引流,seo推广是什么意思,网站建设 移动端,微信小程序 模板目录 #x1f4a5;1 概述 #x1f4da;2 运行结果 2.1 算例1 2.2 算例2 #x1f389;3 参考文献 #x1f308;4 Matlab代码实现 #x1f4a5;1 概述
本文用于非线性系统识别任务的径向基函数神经网络#xff08;RBF-NN#xff09;的三种变体。特别是#xff0c;我实现… 目录 1 概述 2 运行结果 2.1 算例1 2.2 算例2 3 参考文献 4 Matlab代码实现 1 概述
本文用于非线性系统识别任务的径向基函数神经网络RBF-NN的三种变体。特别是我实现了具有常规和分数梯度下降的RBF并将性能与时空RBF-NN进行了比较。
时空RBF-NNRadial Basis Function Neural Network是一种用于非线性系统识别的方法它将RBF神经网络与时空数据建模相结合。由于非线性系统的行为通常涉及时空关系时空RBF-NN能够更好地捕捉系统动态并用于模型识别和预测。
实现时空RBF-NN进行非线性系统识别的基本步骤如下
1. 数据采集收集非线性系统的时空数据包括系统的输入和输出。这些数据用于构建和训练时空RBF-NN模型。
2. RBF神经网络构建RBF神经网络作为时空RBF-NN的基本模块。RBF神经网络使用径向基函数作为其激活函数可以通过调整基函数的参数来适应不同的数据模式和非线性关系。
3. 分数RBF对于具有长期记忆依赖关系的系统可以考虑使用分数RBF。分数RBF可以捕捉到时间序列中的长期依赖现象从而提高系统的建模和预测能力。
4. 时空数据建模将时空数据建模为时空RBF-NN模型。在模型中输入向量包含过去时刻的输入值和输出值以捕获系统的历史信息。输出向量则是当前时刻的输出值。
5. 模型训练使用收集到的时空数据对时空RBF-NN模型进行训练。通过调整模型的参数和基函数的参数使模型能够更好地拟合和预测系统的动态特性。
6. 模型评估与预测对训练好的时空RBF-NN模型进行评估。使用测试数据对模型进行验证并分析模型的预测性能和适应性。
通过实现RBF、分数RBF和时空RBF神经网络并应用于非线性系统识别研究可以更好地理解和预测复杂系统的行为。然而具体的实现细节和参数设置可能因系统的特点和研究目的而有所不同需要根据具体情况进行调整和优化。
2 运行结果
2.1 算例1 2.2 算例2 部分代码
meu_c 1e-2;% Step size meu_st 1e-2;% Step size meu_f 1e-2;% Step size len 1000; % Length of the signal runs 500; % Number of times signal passes through ADF for weight adaptation
x[ones(1,round(len/4)) -ones(1,round(len/4)) ones(1,round(len/4)) -ones(1,round(len/4))]; xawgn(x,10); %% Defining Unknown System h [2 -0.5 -0.1 -0.7 3];
c [-5:2:5]; n1length(c);
W_c randn(1,n1); % Weights W_f randn(1,n1); % Weights W_st randn(3,n1); % Weights
3 参考文献 部分理论来源于网络如有侵权请联系删除。 [1]han, Shujaat, et al. “A Novel Adaptive Kernel for the RBF Neural Networks.” Circuits, Systems, and Signal Processing, vol. 36, no. 4, Springer Nature, July 2016, pp. 1639–53, doi:10.1007/s00034-016-0375-7.
[2]Khan, Shujaat, et al. “A Fractional Gradient Descent-Based RBF Neural Network.” Circuits, Systems, and Signal Processing, vol. 37, no. 12, Springer Nature America, Inc, May 2018, pp. 5311–32, doi:10.1007/s00034-018-0835-3.
[3]Khan, Shujaat, et al. “Spatio-Temporal RBF Neural Networks.” 2018 3rd {IEEE} International Conference on Emerging Trends in Engineering, Sciences and Technology ({ICEEST}), {IEEE}, 2018
4 Matlab代码实现
