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文檔簡介
1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程是一個優(yōu)化的過程,即根據(jù)具體的誤差信息來合理地選擇網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重。在網(wǎng)絡(luò)模型的輸入與輸出關(guān)系的建立中,最重要的指導(dǎo)信息是輸入與輸出之間的導(dǎo)數(shù)關(guān)系,只有正確建立了這種導(dǎo)數(shù)關(guān)系才能建立輸入與輸出之間正確的數(shù)值對應(yīng)關(guān)系。 目前,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化學(xué)習(xí)算法,僅利用網(wǎng)絡(luò)的輸出數(shù)據(jù)誤差作為指導(dǎo)信息來進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,沒有有效引入模型的導(dǎo)數(shù)信息,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)泛化能力差、實(shí)用性不大。單純將輸出數(shù)據(jù)誤差最小作為標(biāo)準(zhǔn)來指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,其本質(zhì)只是
2、對樣本數(shù)據(jù)精確插值,而這樣的插值是非光滑的,從而對非樣本數(shù)據(jù)產(chǎn)生較大誤差。因此,在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中,除了考慮樣本數(shù)據(jù)所提供的信息外,還應(yīng)該考慮到模型的導(dǎo)數(shù)信息,并把它轉(zhuǎn)化為約束形式引入到網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)優(yōu)化過程當(dāng)中。本文主要研究了帶約束的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法,并將該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到非線性預(yù)測控制中。 本文的主要內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)包括: (1)使用兩種不同的方法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行帶約束的訓(xùn)練,通過罰函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和有界導(dǎo)數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練結(jié)果,分析了這
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