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1、智能控制课程设计报告题目:采用BP网络进行模式识别院系：专业:姓名:学号:指导老师：日期:年 月日目录1、课程设计的目的和要求 32、问题描述 33、源程序 34、运行结果 65、总结 7课程设计的目的和要求目的：1、通过本次课程设计进一步了解BP网络模式识别的基本原理，掌握BP网络的学习算法2、熟悉matlab语言在智能控制中的运用，并提高学生有关智能控制系统的程序设计能力要求：充分理解设计内容，并独立完成实验和课程设计报告问题描述采用BP网络进行模式识别。训练样本为 3对两输入单输出样本，见表7-3。是采用BP网络对训练样本进行训练，并针对一组实际样本进行测试。用于测试的3组样本输入分别为
2、1,0.1; 0.5,0.5和0.1,0.1输入输出10100001-1表7-3训练样本说明：该BP网络可看做2-6-1结构，设权值wij，wjl的初始值取【-1, + 1】之间的随机值，学习参数n =0.5, a =0.05取网络训练的最终指标E=10A (-20),在仿真程序中用 w1,w2代表wij, wjl，用lout代表xzjo源程序%网络训练程序clear all;close all;xite=0.50;alfa=0.05;w2=ra nds(6,1); w2_ 仁 w2;w2_2=w2;w仁ran ds(2,6); w1_1=w1;w1_2=w1; dw1=0*w1;l=0,0,
3、0,0,0,0; lout=0,0,0,0,0,0; FI=O,O,O,O,O,O;k=0;E=1.0;NS=3;while E=1e-020k=k+1; times(k)=k;for s=1:1:NSxs=1,0;0,0;0,1;ys=1,0,-1;x=xs(s,:);for j=1:1:6I(j)=x*w1(:,j);Iout(j)=1/(1+exp(-I(j); endy1=w2*Iout;el=0;y=ys(s,：);el=el+0.5*(y(1)-y1(1)A2; es(s)=el;E=0;if s=NSfor s=1:1:NSE=E+es(s);endendey=y-y1;w2=w
4、2_1+xite*lout*ey+alfa*(w2_1-w2_2);for j=1:1:6S=1/(1+exp(-I(j); FI(j)=S*(1-S);endfor i=1:1:2for j=1:1:6 dw1(i,j)=xite*FI(j)*x(i)*ey(1)*w2(j,1) endendw仁 w1_1+dw1+alfa*(w1_1-w1_2);w1_2=w1_1;w1_ 仁 w1;w2_2=w2_1;w2_ 仁 w2;endEk(k)=E;endfigure(1); plot(times,Ek,r); xlabel(k);ylabel(E);save wfile w1 w2;%网络训练
5、程序clear all;load wfile w1 w2;x=1,0.1;0.5,0.5;0.1,1;for i=1:1:3for j=1:1:6I(i,j)=x(i,:)*w1(:,j);Iout(i,j)=1/(1+exp(-I(i,j);endendy=w2*lout：y=y运行结果3.5150.550100150200250样本训练的收敛过程12345e7a1 I1.7299-0.12916-0.141270.93804-0.375621.592721.58670738771 00790 84683-0 1007-40.751053斗5&891011仁W伯勺值123456781 r 2.02462-1.04333-.9903240.13435-.4066360.629667391011W2的值输入输出10.10.91590.50.50.00870.11-0.9190测试样本及结果总结
