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《自适应学习系统中推荐方法的研究与应用》篇一一、引言随着信息技术和人工智能的飞速发展，自适应学习系统在教育培训、在线学习等领域的应用越来越广泛。
这些系统通过使用先进的算法和数据分析技术，可以根据用户的学习历史和兴趣，为用户提供个性化的学习内容和推荐。
推荐方法作为自适应学习系统的核心部分，对于提升用户体验、增强学习效果具有重要影响。
本文旨在探讨自适应学习系统中推荐方法的研究与应用。
二、自适应学习系统中的推荐方法自适应学习系统中的推荐方法主要依赖于用户的学习行为数据和系统的算法模型。
常见的推荐方法包括协同过滤、内容过滤、深度学习等。
1. 协同过滤协同过滤是一种基于用户行为和偏好的推荐方法。
在自适应学习系统中，通过分析用户的学习历史、成绩、反馈等信息，找出与当前用户相似的其他用户，然后根据这些相似用户的学习行为，为当前用户推荐相应的学习资源。
协同过滤可以有效地提高推荐的准确性和满意度。
2. 内容过滤内容过滤是一种基于学习资源内容和用户兴趣的推荐方法。
通过分析学习资源的特点和用户的兴趣偏好，为用户推荐与其兴趣相关的学习内容。
内容过滤可以更好地满足用户的个性化需求，提高学习效果。
3. 深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，可以自动提取学习资源和用户行为数据的特征，然后通过训练模型，为用户推荐最合适的学习内容。
深度学习在处理大规模数据和复杂模式识别方面具有优势，可以提高推荐的准确性和实时性。
三、自适应学习系统中推荐方法的应用自适应学习系统中的推荐方法在各领域得到了广泛应用。
以下是几个典型的应用场景：1. 在线教育平台在线教育平台通过使用自适应学习系统，可以根据学生的学习历史和成绩，为他们推荐相应的学习资源和课程。
这有助于提高学生的学习效果和满意度，同时降低教师的负担。
2. 智能辅导系统智能辅导系统通过分析学生的学习行为和成绩，为他们提供个性化的辅导和练习。
通过推荐适当的练习题和解答方法，帮助学生巩固知识、提高技能。
人工智能专家系统与神经网络的应用与优缺点人工智能（AI）是一种模拟人类智能的技术，它通过模仿人类的思维和行为，使机器能够自主地处理复杂任务。
人工智能专家系统和神经网络是AI中两个重要的子领域，它们都在不同的领域有广泛的应用。
本文将探讨人工智能专家系统和神经网络的应用以及它们的优缺点。
一、人工智能专家系统的应用人工智能专家系统是一种基于知识的计算机系统，它模拟了领域专家解决问题的过程。
专家系统通过收集和整理专家的知识，将其编码为规则和推理机制，使系统能够模拟专家的决策过程。
以下是人工智能专家系统的应用领域：医疗诊断：专家系统可以通过收集大量的病例数据和医学知识，对疾病进行精确的诊断和治疗。
它可以帮助医生更快速、准确地做出诊断，提高医疗水平。
企业管理：专家系统可以用于企业决策制定和管理。
通过评估和分析大量的数据，它可以帮助企业领导层做出更明智的决策，提高企业的效率和竞争力。
工业控制：专家系统可以应用于工业生产中的自动控制系统，使生产过程更加自动化、高效化。
它可以根据传感器收集到的数据进行实时监测和控制，提高生产质量和效率。
二、人工神经网络的应用人工神经网络是一种仿真人脑神经元结构和工作方式的计算模型。
它由大量的人工神经元和连接它们的权重组成，通过学习和调整权重来预测结果或解决问题。
以下是人工神经网络的应用领域：图像识别：神经网络可以用于图像识别和分类。
通过训练神经网络，它可以学习到不同图像的特征和模式，并能够自动识别出不同类别的图像。
自然语言处理：神经网络可以用于自然语言处理任务，如语言翻译、情感分析等。
它可以学习语言的语法和语义规则，并能够生成准确的翻译结果或情感分析报告。
金融预测：神经网络可以用于金融市场的预测和分析。
通过学习历史数据和市场规律，它可以预测股票价格、货币兑换率等金融指标的变化趋势。
三、人工智能专家系统的优缺点人工智能专家系统的优点之一是它可以利用专家的知识和经验，进行准确、快速的决策。
人工智能中的神经网络与深度学习人工智能的发展已经成为当今科技领域的热点之一，其中神经网络与深度学习作为重要的技术手段，在人工智能研究和应用中发挥着关键作用。
本文将通过对神经网络与深度学习的介绍和分析，探讨其在人工智能领域中的重要性和应用前景。
神经网络是受到人脑神经元工作方式启发而设计出来的一种人工智能技术。
其基本思想是将大量的人工神经元进行互联，形成一个复杂的网络结构，通过模拟神经元之间的连接和传递信息，实现对输入数据的处理和学习。
而深度学习则是建立在神经网络基础之上的一种机器学习方法，通过多层次的神经网络结构来提取和学习数据的高级抽象特征，实现对数据的自动化分析和模式识别。
在过去的几年里，随着计算机性能的提升和大数据技术的发展，神经网络与深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。
其中，深度学习在图像识别领域的应用尤为突出，如Google DeepMind团队设计的AlphaGo在围棋比赛中战胜世界冠军李世石，展现出了深度学习在复杂问题求解上的强大能力。
除了在人工智能领域的应用之外，神经网络与深度学习还在医疗、金融、交通等领域发挥着重要作用。
比如，在医疗影像诊断中，深度学习可以帮助医生快速准确地识别病灶和异常，提高诊断效率和准确率；在金融领域，神经网络可以通过对市场数据的分析和预测，帮助投资者制定更科学的投资策略。
然而，神经网络与深度学习也面临着一些挑战和问题。
首先，深度学习需要大量的标注数据来训练模型，而标注数据的获取和准确度成为制约深度学习应用的瓶颈；其次，深度学习模型的黑盒性和难以解释性让人们难以理解其内部机制和决策过程，这对于一些对透明度和解释性要求较高的领域来说是一个挑战。
针对这些问题，学术界和产业界一直在努力寻求改进和创新。
近年来，迁移学习、生成对抗网络、自监督学习等新的深度学习方法相继涌现，为神经网络与深度学习的研究和应用带来了新的思路和机遇。
此外，解决深度学习模型的解释性问题也成为当前的研究热点之一，学者们提出了各种可解释性机制和方法，希望能够提高深度学习模型的透明度和可理解性。
基于深度学习的自适应学习系统设计与实现深度学习是一种可以通过训练大规模神经网络，让机器从数据中自动学习模式，并进行分类、预测和生成等任务的技术。
深度学习的成功在很大程度上是由于其能够处理大量高维度数据。
利用深度学习来设计和实现自适应学习系统，可以将此技术应用于很多应用领域，包括教育、医疗、金融和信息技术等领域。
自适应学习系统是一种支持智能化学习和训练的软件应用程序。
它可以收集学习者的学习过程、学习成绩、反馈和评估，从而提供个性化学习的路径和建议，帮助学生实现学科目标和培养能力。
为了设计和实现基于深度学习的自适应学习系统，需要考虑以下关键问题。
首先，对于自适应学习系统，需要收集和存储大量的学习数据并进行处理和分析。
因此，需要建立一个高效和灵活的数据模型，以适应各种数据类型和格式，并支持数据的存储、访问和处理。
在深度学习中，一些主要的数据类型包括图像、文本和音频等，这些类型的数据需要进行不同的处理和分析。
因此，需要开发相应的数据预处理管道和模块，以提取和转换不同数据类型的特征。
其次，需要选择和设计适当的神经网络架构和模型来处理学习任务。
对于自适应学习系统，根据学科领域的不同，需要选择不同类型的神经网络，如卷积神经网络、递归神经网络和变分自编码器等。
此外，需要选择适当的深度学习框架和库，如Tensorflow、Pytorch和Keras等，以支持模型的训练和部署。
接下来，需要考虑如何通过深度学习模型实现个性化的学习路径和建议。
对于自适应学习系统，可以根据学习者的个性化需求和学习历史，设计不同的推荐算法和方法，如基于内容的推荐和协同过滤推荐等。
这些算法需要结合深度学习技术以学习从数据中提取信息和建立学习模式。
最后，需要设计和实现一个有效的自适应学习系统界面和用户体验。
尽管深度学习可以自动学习和预测，但是有效的用户交互和体验在自适应学习中仍具有重要意义。
需要考虑合适的图形界面、可视化功能和互动式学习环节等，以提高学生的学习动机和兴趣，同时增强学生对自适应学习的信任和接受。
神经网络中的学习率调整方法与技巧神经网络是一种模仿人类神经系统工作原理的计算模型，具有自学习和自适应的特性。
神经网络在机器学习和人工智能领域具有广泛的应用，而神经网络的学习率调整是神经网络训练的关键步骤之一。
学习率决定了模型在训练过程中参数更新的幅度，过大的学习率可能导致模型不稳定，而过小的学习率又会使得模型收敛速度过慢。
因此，合理调整学习率对于神经网络的训练至关重要。
一、常见的学习率调整方法1. 固定学习率最简单的学习率调整方法是固定学习率，即在整个训练过程中，学习率保持不变。
这种方法适用于一些简单的模型和数据集，但对于复杂的神经网络和大规模数据集来说，固定学习率的效果并不理想。
2. 动态调整学习率动态调整学习率是根据模型在训练过程中的表现来调整学习率的方法。
常见的动态调整学习率的方法包括指数衰减、余弦退火、学习率衰减等。
这些方法可以根据模型在训练过程中的表现来动态地调整学习率，使得模型更容易收敛并取得更好的性能。
3. 自适应学习率自适应学习率是根据参数的梯度来自适应地调整学习率的方法。
常见的自适应学习率的方法包括Adagrad、RMSprop、Adam等。
这些方法可以根据参数的梯度来动态地调整学习率，使得模型更容易收敛并取得更好的性能。
二、学习率调整的技巧1. 设置合适的初始学习率合适的初始学习率对于神经网络的训练至关重要。
通常情况下，初始学习率的选择应该尽量小一些，然后根据模型在训练过程中的表现来动态地调整学习率。
2. 监控模型的性能在训练过程中，及时监控模型的性能是调整学习率的关键。
通过监控模型在验证集上的性能，可以及时发现模型的过拟合和欠拟合情况，从而及时调整学习率，使得模型更容易收敛并取得更好的性能。
3. 使用学习率衰减学习率衰减是一种常见的学习率调整技巧，它可以根据模型在训练过程中的表现来动态地调整学习率。
通过使用学习率衰减，可以使得模型更容易收敛并取得更好的性能。
4. 组合多种学习率调整方法在实际应用中，通常可以组合多种学习率调整方法来调整学习率，以便更好地适应不同的模型和数据集。
自学习和自适应算法的应用随着计算机技术的飞速发展，人工智能逐渐进入人们的视野。
其中，自学习和自适应算法是人工智能中重要的组成部分。
本文将从算法的基本概念、应用领域以及发展趋势三个方面探讨自学习和自适应算法的应用。
一、自学习和自适应算法的基本概念自学习算法是指利用机器学习技术，在没有人工干预的情况下，通过模仿人类学习的方式，从数据中自行提取规律，并不断完善自身算法的过程。
比如，神经网络就是一种经典的自学习算法，它可以通过多次反向传播误差，不断调整权重，以逐渐接近理想的输出结果。
自适应算法则是一种能够自动调整参数、适应外界环境变化的算法。
和自学习算法相比较，自适应算法更加注重算法的实时性。
典型的自适应算法有遗传算法、模拟退火算法等，它们利用随机化的方法，在搜索解空间时自动调整搜索策略，逐步逼近最优解。
二、自学习和自适应算法的应用领域自学习和自适应算法在各个领域都有广泛的应用。
以下介绍几个典型的应用领域。
1. 金融领域在金融领域中，自学习算法被广泛应用于风险评估、交易决策和投资策略等方面。
比如，利用神经网络和遗传算法，可以进行基金净值预测和股票价格预测等工作，较为准确地判断股票的涨跌情况。
2. 交通领域交通领域是一个典型的自适应算法应用领域。
交通系统中会存在许多复杂的因素影响交通流量，而传统的交通管理方法往往无法满足实际要求。
利用遗传算法可以自动适应城市交通的变化，得到最优的交通流控制策略，提高道路通行能力和交通安全性。
3. 医疗领域自学习算法在医疗领域也有着广泛的应用。
比如，利用机器学习等技术，可以对病人进行多方面的监测和分析，及时发现病情变化，预测未来的病情发展趋势，提高医疗资源的利用效率和病人的治疗效果。
三、自学习和自适应算法的发展趋势自学习和自适应算法作为人工智能领域中重要的算法之一，其发展趋势也备受关注。
以下是几个可能的发展趋势。
1. 协同学习协同学习是指多个计算机通过互联网相互交流，进行群体学习的过程。
深度学习在人工智能中的应用和原理是什么深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它致力于模拟人脑的神经网络结构和学习方式，通过构建多层神经网络来处理和解决复杂的问题。
深度学习已经取得了很多在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的突破性成果，并且正在逐渐影响和改变人类社会的方方面面。
深度学习的应用非常广泛，下面我们来具体探讨一下深度学习在人工智能领域的几个主要应用。
一、图像识别图像识别是深度学习的一个重要应用方向。
通过深度学习，可以让计算机模拟人类大脑的视觉系统，能够对图片进行分析、识别出其中的物体和场景，并进行分类。
例如，在自动驾驶领域，深度学习可以帮助汽车识别出道路上的车辆、行人和交通标志，从而做出相应的决策。
此外，深度学习还可以应用于医学影像诊断、安防监控等领域。
二、语音识别语音识别是指将语音信号转换为文本的过程。
深度学习在语音识别领域表现出了强大的能力。
通过深层神经网络的构建和训练，可以对复杂的语音信号进行建模，从而实现高准确率的语音识别。
目前，深度学习已经成功应用于智能助手（比如苹果的Siri和亚马逊的Alexa）以及电话客服等领域，极大地提升了语音识别的性能。
三、自然语言处理深度学习在自然语言处理方面也有广泛的应用。
自然语言处理是指让计算机理解和处理人类自然语言的过程。
通过深度学习，可以让计算机更好地理解和处理文本、翻译、回答问题等。
例如，在机器翻译领域，深度学习可以通过构建序列到序列的神经网络模型，将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的文本。
四、推荐系统深度学习在推荐系统中也有很多应用。
推荐系统是指根据用户的历史行为和偏好，向用户推荐其可能感兴趣的物品。
通过深度学习，可以提取出用户和物品之间的特征，通过建立深度神经网络模型来预测用户对物品的偏好。
这样可以实现更加准确和个性化的推荐。
五、机器人控制深度学习在机器人控制领域也有很多应用。
通过深度学习，可以让机器人具备更加智能的感知和决策能力。
控制系统中的神经网络控制理论与应用神经网络控制理论在控制系统中的应用日益广泛。
本文将从神经网络控制的定义和原理入手，深入探讨其在控制系统中的理论与应用方面。
一、神经网络控制的定义和原理神经网络控制是利用神经网络模型来实现对控制系统的建模与控制。
神经网络是一种模仿生物神经元网络结构和功能的人工神经网络模型。
其原理基于多层次、并行处理的结构，通过学习和适应能力实现对系统的建模和控制。
神经网络控制的核心是建立适当的网络结构和权值，并通过学习算法对其进行训练。
常用的神经网络模型包括前馈神经网络、递归神经网络和径向基函数神经网络等。
通过对输入信号的处理和网络参数的调整，神经网络能够实现对复杂系统的非线性建模和控制。
二、神经网络控制在控制系统中的应用1. 神经网络控制在自适应控制中的应用神经网络具有自适应性和非线性映射能力，适合用于自适应控制。
其能够通过学习和反馈调整网络参数，实现对系统的模型自适应和参数识别。
在自适应控制中，神经网络能够实时跟踪系统的变化，并做出相应的控制调整，提高系统的鲁棒性和适应性。
2. 神经网络控制在优化控制中的应用神经网络能够通过学习和优化算法，对系统的控制策略进行优化。
在优化控制中，神经网络可以作为一个强大的优化工具，通过学习系统的状态和控制规律，找到最优的控制策略，提高系统的性能和效率。
3. 神经网络控制在非线性系统控制中的应用传统的控制方法在处理非线性系统时常常面临困难，而神经网络可以有效地处理非线性系统的建模和控制。
通过神经网络的非线性映射能力，可以准确地描述和控制非线性系统的动态性质。
在非线性系统控制中，神经网络能够处理多变量和耦合的系统，并实现对系统的非线性控制。
4. 神经网络控制在智能控制中的应用神经网络具有学习和适应的能力，可以通过不断的学习和训练提高系统的控制能力。
在智能控制中，神经网络能够根据系统的运行状态和外部环境对控制策略进行优化和调整，实现对系统的智能化控制。
神经网络在机器人控制中的应用
神经网络是一种模仿人脑神经系统的计算模型，它由大量的人工神经元相互连接组成。
神经网络模型具有自学习和自适应的能力，可以通过学习和训练来提高性能。
它在机器人
控制中具有广泛的应用前景。
1. 运动控制
神经网络可以用于机器人的姿态控制和运动规划中。
通过训练网络，可以使机器人学
习到正确的动作和反应，从而实现精准的定位和移动。
2. 感知和识别
神经网络在机器人的感知和识别任务中扮演重要的角色。
可以利用神经网络模型对机
器人的视觉数据进行处理和分析，实现物体识别、目标跟踪等任务。
3. 自主决策
神经网络可以帮助机器人进行复杂的决策和规划。
通过训练神经网络模型，机器人能
够从环境中获取信息，并根据实时数据做出相应的决策，实现自主控制和动作执行。
4. 人机交互
神经网络可以用于实现机器人与人类之间的交互。
通过训练网络，机器人可以学习人
类的语音、姿势和情感等信息，并能够根据人类的需求和指令做出相应的反应和动作。
5. 强化学习
神经网络在机器人的强化学习中起到关键的作用。
通过与环境的互动，机器人可以通
过神经网络来评估不同行为的效果，并根据反馈信号来优化自己的行为策略，实现不断改
进和优化。
神经网络在机器人控制中具有广泛的应用潜力。
它可以帮助机器人实现复杂的运动和
动作控制，提高机器人的感知和识别能力，实现自主决策和规划，以及实现与人类之间的
有效交互。
随着神经网络技术的不断进步和发展，相信它将在将来的机器人控制中发挥越
来越重要的作用。
什么是自适应神经网络自适应神经网络是一种神经网络模型，其结构和参数可以根据输入数据的特征和目标变化进行自适应调整。
它通过学习和适应数据的动态性质，能够对不同样本进行准确的分类和预测。
本文将介绍自适应神经网络的基本原理、结构和应用，并讨论其在不同领域的潜在应用前景。
一、自适应神经网络的基本原理自适应神经网络是一种基于神经网络的模型，其核心思想是通过自适应算法对网络的结构和参数进行调整，以适应输入数据的特征和模式。
其基本原理可以总结为以下几点：1.1 神经元和连接权重自适应神经网络由大量的神经元以及它们之间的连接组成。
每个神经元都拥有一个激活函数，用于将输入信号转化为输出信号。
而连接则表示神经元之间的关联和传递信息的强度。
在网络的训练过程中，连接权重是自适应调整的关键。
1.2 自适应调整自适应神经网络通过学习算法对连接权重进行自适应调整，以适应输入数据的特征和目标变化。
常用的学习算法包括误差反向传播算法、遗传算法和粒子群优化算法等。
这些算法能够根据数据的反馈信息不断调整连接权重，从而提高网络的准确性和泛化能力。
1.3 非线性映射与传统的线性模型相比，自适应神经网络具有更强大的非线性映射能力。
它能够通过多层隐含层以及适应性调整的激活函数，对高维、非线性和复杂的数据进行准确建模。
这使得自适应神经网络在处理图像、语音和自然语言等领域具有很大的优势。
二、自适应神经网络的结构自适应神经网络的结构可以根据具体问题的特点进行设计和调整。
常见的结构包括多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）、径向基函数网络（Radial Basis Function Network, RBF）和自组织映射网络（Self-Organizing Map, SOM）等。
2.1 多层感知器多层感知器是一种常见的自适应神经网络结构，其包含输入层、隐含层和输出层。
每一层都由多个神经元组成，神经元之间通过连接权重进行信息传递。
BP神经网络在函数逼近中的实现1.1 概述BP神经网络是目前人工神经网络模式中最具代表性,应用得最广泛的一种模型,具有自学习、自组织、自适应和很强的非线性映射能力,可以以任意精度逼近任意连续函数.近年来,为了解决BP网络收敛速度慢,训练时间长等不足,提出了许多改进算法.然而,在针对实际问题的BP网络建模过程中,选择多少层网络,每层多少个神经元节点,选择何种传递函数等,均无可行的理论指导,只能通过大量的实验计算获得.MATLAB中的神经网络工具箱(Neural NetworkToolbox,简称NNbox),为解决这一问题提供了便利的条件.神经网络工具箱功能十分完善,提供了各种MATLAB函数,包括神经网络的建立、训练和仿真等函数,以及各种改进训练算法函数,用户可以很方便地进行神经网络的设计和仿真,也可以在MATLAB源文件的基础上进行适当修改,形成自己的工具包以满足实际需要。
此项课题主要是针对MATLAB软件对BP神经网络的各种算法的编程，将神经网络算法应用于函数逼近和样本含量估计问题中，并分析比较相关参数对算法运行结果的影响。
人工神经网络（Artificial Neural Networks，NN）是由大量的、简单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学系统。
神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力，特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题。
神经网络的发展与神经科学、数理科学、认知科学、计算机科学、人工智能、信息科学、控制论、机器人学、微电子学、心理学、微电子学、心理学、光计算、分子生物学等有关，是一门新兴的边缘交叉学科。
神经网络具有非线性自适应的信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉的缺陷，因而在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。
人工智能的自主学习技术人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的自主学习技术是指通过算法和模型，使机器能够从大量的数据中自动学习和提取知识，从而能够在面对新的任务和问题时做出准确的判断和决策。
自主学习技术是AI领域的一项核心技术，已经在许多领域取得了重大的突破和应用。
自主学习技术的核心在于机器的自动学习能力。
传统的机器学习方法需要人工设计特征、选择算法和优化参数，这对于复杂的问题来说往往非常困难。
而自主学习技术则可以通过神经网络等深度学习模型，在大规模数据的基础上自动学习特征表示和决策规则，从而提取出任务相关的知识。
这种自动学习方法可以极大地降低人工的介入和主观因素的干扰，提高学习效率和准确度。
自主学习技术的一个重要应用领域是图像识别。
传统的图像识别方法需要手动提取图像的特征，然后将这些特征输入到分类器中进行分类。
这种方法的问题在于特征的提取过程需要人工参与，且对于不同的任务需要设计不同的特征提取方式。
而自主学习技术则可以自动学习图像的特征表示，通过卷积神经网络等模型，将图像转化为抽象的特征向量，然后利用这些特征向量进行分类和识别。
这种自动学习方法使得图像识别在很多领域取得了突破，例如人脸识别、物体检测和场景理解等。
自主学习技术还可以应用于自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）领域。
传统的NLP方法需要人工编写规则和模板，以及手动构建语言模型和词典，这对于语言的复杂性来说是一项非常繁琐的任务。
而自主学习技术则可以通过循环神经网络等模型，从大量的语料库中学习语言模型和词向量，实现自动提取语言的特征和语义信息。
这种自动学习方法已经在机器翻译、文本生成和情感分析等任务中取得了很大的成功。
此外，自主学习技术还可以应用于推荐系统和智能对话等领域。
传统的推荐系统方法需要用户提供明确的偏好和意图信息，然后根据这些信息进行推荐和个性化服务。
神经网络在自学习系统中的应用 于神经网络自学习时缺少可供分析的样本数据和网络结构形式不确定等特殊情况,则无法有效的提高学习速度。本文针对神经网络自学习的特点,提出一种贝叶斯初始化取值法,以初始神经网络实现基本控制功能为给定条件,计算各种权值组合在给定条件下的后验概率,根据计算得到的概率分布初始化权值,使初始化网络具有一定的控制功能,从而减小学习过程中权值修改的幅度,提高学习速度。通过在异步电机速度控制器自设计仿真实验中应用本方法和随机取值法对神经网络进行初始化,结果显示应用本方法的学习速度较随机取值法具有明显提高,验证了本方法对加快网络学习速度的有效性。1 贝叶斯权值初始化方法神经网络自学习是根据外部环境对系统给出的评价来强化那些受奖励的动作以改善自身性能,通过学习产生一系列动作策略。目前的神经网络自学习无论是Q学习、决策-评价学习[12-13],还是基于遗传算法[14]的再励学习,重点一般在如何根据环境评估来改善权值,而网络初始权值均采用随机赋值法,很大程度上影响了自学习的速度。由于缺少训练样本以及网络结构不确定等因素,已有的权值初始化方法无法应用于自学习以提高训练收敛速度。神经网络学习时,监督学习能够通过具体的数据样本计算快速获得准确的权值,而对于无数据样本的自学习,再励学习通过/试错0法需要花费大量时间进行测试,如果再励学习时初始网络具有基本的控制功能,则可以减小权值的修改幅度,加快学习速度。要获得具有基本控制功能的初始化神经网络,可将神经网络控制器具有基本控制功能作为给定条件,利用贝叶斯理论计算给定条件下权值组合的后验概率,根据后验概率分布初始化网络权值,则可获得具有一定控制能力的神经网络控制器。文献[15]将控制问题归纳为整定、跟踪与最优控制,无论是那种控制问题,反馈控制系统中控制器基本的动作准则应满足:若误差erro>0,则输出减小若误差erro<0,则输出增大(1)从以上分析可知,构建一个最基本的控制器不需要任何的样本数据,只需根据基本的动作准则进行调整即可。要根据后验概率分布产生初始化神经网络控制器,需要根据贝叶斯理论构建先验与后验误差函数,从而求取各种权值组合在满足基本控制器功能条件下的后验概率。设未知神经网络权值(包括阈值)为W=(w1,w2,,,wn),样本点D={(x1,y1),(x2,y2),,,(xm,ym))},其中、分别为权值以及样本点数目,则权值在样本点的条件概率为:P(w/D)=P(D/w)P(w)P(D)(2)其中P(w)为权值W的先验分布,P(D/w)为似然函数,P(D)=EiP(D/wi)P(wi)=1为归一化因子。在没有先验知识时,权的初始值应较小以免一开始就工作在激励函数的饱和部分,如果权值太小,则所有激励函数几乎都处于线性部分,也会降低收敛速度,一般认为权值服从指数分布[16]:P(W)=1ZW(A)exp(-AEW)(3)其中ZW(A)是一个归一化因子,以保证Qp(w)dw=1,ZW=Qexp(-AEW)dw,A是控制权值分布形式的参数,EW是一种误差函数,高斯分布是指数分布最常见的形式,表达式为P(W)=1ZW(A)exp(-A2+w+2)(4)则:EW=12+w+2=12Eni=1w2i(5)似然函数P(D/w)也可以写为指数形式:P(D/W)=1ZD(B)exp(-BED)(6)ZD(B)=Qexp(-BED)dD(7)这里ED是误差能量,为待优化网络理想输出与实际输出之间的误差之和。对于设计具有基本控制能力的控制器,只要满足条件(1)即可,由于没有样本数据,则设误差能量ED=Emi=112e2i,ei为网络理想输出与实际输出之间的误差,这里根据奖惩机制令ei满足:ei=$ANNout, x>0,$ANNout<00,x>0,$ANNout\0$ANNout,x<0,$ANNout>00,x<0,$ANNout[0(8)将式(3)和式(5)代入式(2)中,得:P(W/D)=1ZMexp(-BED-AEW)=1ZMexp(-M(W))(9)M(W)=BED+AEW(10)ZM(A,B)=Qexp(-BED-AEW)dW(11)其中,A=m/2EW,B=n/2ED。由以上分析可知,要获得后验分布最大值的WMP,就应使P(W/D)最大,由于归一化因子ZM与W无关,求P(W/D)最大即是求M(W)最小。为了简化计算,可利用高斯分布近似后验分布[17],将M(W)在其最小点WMP附近按Taylor级数展开,并忽略高次项,有:M(W)=M(WMP)+12(W-WMP)TA(W-WMP)(12)其中A是M(W)的Hessian阵:A=ýýMMP=BýýEMPD+AýýEMPW=BýýEMPD+AI(13)于是后验概率(9)简化为:P(W/D)=1Z*Mexp(-M(WMP)-12(W-WMP)TA(W-WMP))(14)其中根据文献[17]可得Z*M值为:Z*M(A,B)=e-M(WMP)(2P)n2(detA)-1/2(15)2 贝叶斯权值初始化方法的应用为了验证贝叶斯权值初始化方法提高神经网络训练速度的有效性,将其应用到交流电机速度环神经网络控制器自学习中,通过与随机赋值初始化方法的比较以验证本文方法的有效性。2.1 系统简介应用平台为基于矢量控制的异步电机调速系统控制器自学习系统,控制器自主设计在电机调速系统中的应用原理如图3所示。交流电机数学模型具有高阶非线性特点,为实现交流电机的高性能控制,一般借助于交流电机矢量控制理论[18]将电机系统分解为类似直流电机的励磁调节子系统和速度调节子系统两部分以分别进行控制。这里,在速度调节子系统中利用神经网络构建速度环控制器,图1虚线框中为自学习系统,其采用如图2所示的神经网络结构,其中利用遗传算法根据系统的性能指标在线逐步进化神经网络控制器的权值、阈值、激励函数,通过全局搜索寻找控制器最优解。2.2 权值初始化速度环神经网络控制器初始结构如图2所示,其中每层之间的连接权重矩阵为wij,每层反馈与该层的连接权重矩阵为feed_wi,阈值矩阵为biasi。网络中神经元彼此相连,且激励函数采用如下形式:transfer(x)=transfer_w@tansig(x)hardlims(x)purelin(x)radbas(x)(16)因此,网络权值、阈值总数目为36,令权值、阈值为W=(w1,w2,,,w36),按照第二章介绍的贝叶斯方法首先对图2中神经网络进行初始化,令输入e(k)=-100+i(i=0,1,2,,,200)目标函数为式(9)。由于网络结构的不定性和复杂性,利用遗传算法求取目标函数最小点,这里权值个数m=36,样本个数n=200,具体的求取后验概率最大处的权值算法步骤如下:1)以式(9)作为适应度函数,初始值A=0,B=1,将交叉概率设为PC=0.8,变异概率设为Pm=0.01,进化代数设置为500代;以e(k)作为输入,依次测试种群中30组染色体个体的适应度,按大小对适应度进行排序;2)利用轮盘赌选择法选取6个父个体进行交叉、变异操作,将产生的6个子代个体替代3)中产生的适应度最小的6个个体,形成新的种群;3)按A=m/2EW,B=n/2ED重新计算A、B值,替换式(9)中原有值;4)判断进化代数是否大于500,若大于500则停止进化。否则转向3)继续进化。通过计算求得WMP=(0,0,,,0),A=6.215,B=9.163,M(WMP)=0,则由式(8)有ED=0,于是M(W)的Hessian阵:A=ýýMMP=BýýEMPD+AýýEMPW=AI(17)将式(17)代入式(14)和式(15)有:P(W/D)=exp0-12(W-0)TA(W-0)e-0(2P)n2(detA)-12=exp(-12WTAIW)(2P)n2(A)-n2=exp(-A2WTIW)(2P)n2(18)从式(18)可知,W=(w1,w2,,,w36)服从均值E(W)=(0,0,,,0),方差var(W)=1AI的联合正态分布,A决定着权值W分布情况,由于var(W)是对角矩阵,则w1,w2,,,w36相互独立[19],且wi服从N(0,1/A)的正态分布。由于贝叶斯方法和随机赋值法均是一种概率方法,通过增加抽样的次数能够增大获得最佳解的概率,因此得到贝叶斯后验概率后,按照式(18)对权值进行初始化,产生30组权值组合,记为W_bayes;同时,按照随机赋值的方法对权值进行初始化,也产生30组权值组合,记为W_random。利用两种方法获得的权值在同样的训练算法下比较学习速度,以验证贝叶斯方法的有效性。图1 电机矢量控制系统中速度环控制器自主设计原理图2 神经网络控制器初始结构2.3 自学习仿真按照图1所示,利用Matlab软件中simulink工具箱建立交流电机矢量控制仿真平台,仿真实验中电机参数选用本实验室实际交流电机参数,励磁电感Lm=0.1024H,转子电感Lr=0.1088H,定子电感Ls=0.1063H,转子电阻Rr=0.5318,定子电阻Rs=0.8138,转动惯量J=0.02kgm2,额定功率Pn=5.5kW。针对多种初始化权值组合的测试,采用遗传算法进行自学习,能够通过进化机制从多种权值中搜索到最优权值。遗传算法中,按照整数型编码方式将权值矩阵W=(w1,w2,,,w36)组成染色体个体,将权值矩阵W_bayes和W_random分别作为遗传算法初始种群,采用同样的遗传算法对交流调速系统进行控制器自设计。调速系统中,系统的性能指标分别选择T@Et2t1e(t)、Et2t1|e(t)|和1TEt2t1|$e(t)|三项,其中T为采样时间,T=0.001s,e(t)为速度误差。由于涉及多目标优化,算法中采用自适应权重法构建适应度函数。仿真算法中交叉、交叉概率分别设为PC=0.8,Pm=0.01,采用轮盘赌的选择方法,进化代数为50,单个个体作用时间为0.5s。3 实验结果及分析按照上述步骤进行仿真实验,分别得到如图3~5所示的应用两种权值初始化方法学习过程中速度变化曲线、最佳适应度变化曲线。从图3可知,应用贝叶斯方法初始化权值的网络自学习速度比随机初始化权值的网络自学习速度有
