Нейронные сети и нейроконтроллеры. Бураков М.В. - 263 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПб ГУАП | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

263
• Minimum Plant Output – максимальное значение выходного сиг-
нала, задаваемое при включенном переключателе Limit Output Data;
• Simulink Plant Model – окно задания модели управляемого
процесса, реализованной с помощью блоков Simulink, имеющей
порты входа и выхода и сохраненной в файле *.mdl; выбор модели
производится с помощью кнопки Browse; имя модели отображает-
ся в специальном окне.
Параметры обучения задаются следующим образом:
• Training Epochs – число циклов обучения;
• Training Function – для задания обучающей функции;
• Use Current Weights – переключатель для использования теку-
щих весов нейронной сети;
• Use Validation Data – переключатель для использования конт-
рольного множества в объеме 25% от обучающего множества;
• Use Testing Data – переключатель для использования тестово-
го множества в объеме 25% от обучающего множества.
Для идентификации управляемого процесса необходимо выпол-
нить следующие действия:
• задать архитектуру ИНС, которая будет моделью управляемо-
го процесса;
• задать параметры обучения;
• выбрать модель Simulink для управляемого процесса;
• сгенерировать обучающую последовательность заданного объе-
ма, запустив модель Simulink с помощью кнопки Generate Training
Data.
Генерация обучающей последовательности производится с помо-
щью воздействия ряда ступенчатых сигналов на модель управляе-
мого процесса и снятия значений на входе и выходе модели через
каждый шаг квантования. Графики входного и выходного сигна-
лов отображаются в окне Plant Input-Output Data (рис. П.1.5).
По завершении генерации обучающей последовательности необ-
ходимо либо принять эти данные, нажав на кнопку Accept Data, и
тогда они будут использованы для обучения нейронной сети, либо
отвергнуть их, нажав кнопку Reject Data.
После получения обучающей последовательности необходимо
установить требуемые параметры обучения и с помощью кнопки
Train Network запустить процесс обучения нейронной сети.
После завершения обучения его результаты отображаются на
графиках изменения ошибки сети для обучающей и тестирующей
последовательностей, а также в окне выходных значений модели и
сети при подаче на вход указанных последовательностей.

Страницы