目錄
??1 概述
??2 運(yùn)行結(jié)果
2.1 算例1
2.2 算例2
??3?參考文獻(xiàn)
??4 Matlab代碼實(shí)現(xiàn)
??1 概述
本文用于非線性系統(tǒng)識(shí)別任務(wù)的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBF-NN）的三種變體。特別是，我實(shí)現(xiàn)了具有常規(guī)和分?jǐn)?shù)梯度下降的RBF，并將性能與時(shí)空RBF-NN進(jìn)行了比較。
時(shí)空RBF-NN（Radial Basis Function Neural Network）是一種用于非線性系統(tǒng)識(shí)別的方法，它將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與時(shí)空數(shù)據(jù)建模相結(jié)合。由于非線性系統(tǒng)的行為通常涉及時(shí)空關(guān)系，時(shí)空RBF-NN能夠更好地捕捉系統(tǒng)動(dòng)態(tài)，并用于模型識(shí)別和預(yù)測(cè)。
實(shí)現(xiàn)時(shí)空RBF-NN進(jìn)行非線性系統(tǒng)識(shí)別的基本步驟如下：
1. 數(shù)據(jù)采集：收集非線性系統(tǒng)的時(shí)空數(shù)據(jù)，包括系統(tǒng)的輸入和輸出。這些數(shù)據(jù)用于構(gòu)建和訓(xùn)練時(shí)空RBF-NN模型。
2. RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：構(gòu)建RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為時(shí)空RBF-NN的基本模塊。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用徑向基函數(shù)作為其激活函數(shù)，可以通過(guò)調(diào)整基函數(shù)的參數(shù)來(lái)適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)模式和非線性關(guān)系。
3. 分?jǐn)?shù)RBF：對(duì)于具有長(zhǎng)期記憶依賴關(guān)系的系統(tǒng)，可以考慮使用分?jǐn)?shù)RBF。分?jǐn)?shù)RBF可以捕捉到時(shí)間序列中的長(zhǎng)期依賴現(xiàn)象，從而提高系統(tǒng)的建模和預(yù)測(cè)能力。
4. 時(shí)空數(shù)據(jù)建模：將時(shí)空數(shù)據(jù)建模為時(shí)空RBF-NN模型。在模型中，輸入向量包含過(guò)去時(shí)刻的輸入值和輸出值，以捕獲系統(tǒng)的歷史信息。輸出向量則是當(dāng)前時(shí)刻的輸出值。
5. 模型訓(xùn)練：使用收集到的時(shí)空數(shù)據(jù)對(duì)時(shí)空RBF-NN模型進(jìn)行訓(xùn)練。通過(guò)調(diào)整模型的參數(shù)和基函數(shù)的參數(shù)，使模型能夠更好地?cái)M合和預(yù)測(cè)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性。
6. 模型評(píng)估與預(yù)測(cè)：對(duì)訓(xùn)練好的時(shí)空RBF-NN模型進(jìn)行評(píng)估。使用測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，并分析模型的預(yù)測(cè)性能和適應(yīng)性。
通過(guò)實(shí)現(xiàn)RBF、分?jǐn)?shù)RBF和時(shí)空RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并應(yīng)用于非線性系統(tǒng)識(shí)別研究，可以更好地理解和預(yù)測(cè)復(fù)雜系統(tǒng)的行為。然而，具體的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)和參數(shù)設(shè)置可能因系統(tǒng)的特點(diǎn)和研究目的而有所不同，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。
??2 運(yùn)行結(jié)果
2.1 算例1
?
2.2 算例2
?
?
?
?部分代碼：
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))];
x=awgn(x,10);
%% Defining Unknown System
h = [2 -0.5 -0.1 -0.7 3];
c = [-5:2:5];
n1=length(c);
W_c = randn(1,n1); % Weights
W_f = randn(1,n1); % Weights
W_st = randn(3,n1); % Weights
??3?參考文獻(xiàn)
部分理論來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系刪除。
[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.文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-605731.html
[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文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-605731.html
??4 Matlab代碼實(shí)現(xiàn)
到了這里，關(guān)于【使用時(shí)空RBF-NN進(jìn)行非線性系統(tǒng)識(shí)別】實(shí)現(xiàn)了 RBF、分?jǐn)?shù) RBF 和時(shí)空 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于非線性系統(tǒng)識(shí)別研究（Matlab代碼實(shí)現(xiàn)）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
