Определить параметры функции с помощью нейронной сети

Question

Определить параметры функции с помощью нейронной сети

В настоящее время я изучаю докторскую диссертацию по теории управления. В конце каждой главы есть симуляция проблемы родственника с предметом. Я закончил теорию, но для дальнейшего понимания я хотел бы воспроизвести симуляции. Первая симуляция выглядит следующим образом:

Решение задачи заключается в системе дифференциальных уравнений, правая часть которой состоит из функций с неизвестными параметрами. Автор заявляет следующее: "Мы будем использовать нейронные сети с одним скрытым слоем, сигмоидальными базисными функциями и 5 весами во внешнем слое, чтобы аппроксимировать каждый параметр неизвестных функций. Более конкретно, веса скрытого слоя выбираются через итерационные испытания и остаются стабильными во время моделирования ". Затем он утверждает логику, с которой он выбирает начальные значения неизвестных параметров, а затем показывает результаты моделирования.

Может ли кто-нибудь подсказать мне, где искать и что мне нужно знать, чтобы самому решить эту конкретную проблему в MATLAB (так как это среда, с которой я больше всего знаком)? Потому что результаты поиска в Google хаотичны, так как я не знаю, что я ищу.

Если вам нужна дополнительная информация, не стесняйтесь спрашивать!

0

matlab machine-learning neural-network control-theory

Источник

user1743422 12 июл '14 в 08:09

1 ответ

Решение

Другие вопросы по тегам matlab machine-learning neural-network control-theory

user3155701 13 июл '14 в 07:34 2014-07-13 07:34 · Accepted Answer · 2014-07-13 07:34

Вы можете попробовать набор инструментов для нейронной сети MATLAB. Это дает вам хороший пользовательский интерфейс, где вы можете настроить сеть, обучить ее данным, чтобы найти значения параметров и проверить производительность. Кодирование не требуется.

Или вы можете запрограммировать его вручную. Поскольку вы работаете с одним скрытым слоем, он должен быть очень простым. Я уверен, что любой учебник машинного обучения или нейронной сети (NN) будет иметь один пример этого. Вы также можете заглянуть в GitHib для проектов. Там должно быть много проектов NN, если вы хотите получить код из существующего проекта.

Самое главное, вы должны начать с изучения NN, если вы еще этого не сделали. NN с одним скрытым слоем легко реализовать, если вы понимаете уравнения для прямого и обратного распространения.