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误差反向传播技术是多层前聩ann常用的学习技术。如果网络有足够多的隐藏层和隐藏结点以及适宜的激励函数,多层ann只能实现需要的映射,没有直接的技术选择优隐藏层、结点数和激励函数,通常用尝试法解决这个问题,反向传播训练算法是基本的快下降法,输出结点的误差反馈回网络,---设备,用于---调整,搜索优。
运用常规反向传播学习算法。该系统由两个子系统构成,一个系统通过电气动态参数的辩识自适应控制定子电流,另一个系统通过对机电系统参数的辩识自适应控制转子速度。后值得---的是现在发表的大多数有关ann对各种电机参数估计的,一个共同的特点是,它们都是用多层前馈anns,用常规反向传播算法,只是学习算法的模型不同或被估计的参数不同。
通过适当调整根据响应时间、下降时间、鲁棒性能等它们能提。例如:模糊逻辑控制器的上升时间比优pid控制器快1.5倍,下降时间.5倍,过冲更小。它们比古典控制器的调节容易。在没有必须知识时,通过响应数据也能设计它们。运用语言和响应信息可能设计它们。们有相当好的一致性当使用一些新的未知输入数据就能得到好的估计
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