昆明理工大學
《智慧型控制導論》學生實驗報告
班級：測控121 姓名： 李仕雄學號：201210402104 日期： 2015.5.15
實驗一一、實驗名稱：模糊控制器設計與**研究
二、實驗目的： 要求通過上機實習，熟悉matlab的基本操作命令、simulink和模糊控制工具箱的使用，掌握利用matlab設計模糊控制器的基本方法，為以後利用計算機進行模糊控制系統分析與設計打下良好的基礎。
二、實驗要求：
1、給出模糊控制器的設計過程；
2、建立模糊控制結構圖；
3、建立e、ec和u的隸數度函式賦值表；
4、建立模糊控制規則表；
5、記錄試驗曲線
三、實驗報告內容：
四、實驗總結
通過本次實驗進一步熟悉了matlab的基本操作、simulink和模糊控制工具箱的使用，掌握了模糊控制的原理，組成以及如何利用matlab設計模糊控制器的一些基本方法 。
實驗二一、實驗名稱：bp神經網路逼近與測試程式研究
二、實驗目的： 要求通過上機實習，熟悉matlab的基本操作命令、simulink的使用，掌握利用matlab設計神經網路模式識別的基本方法，為以後利用計算機進行神經網路控制系統分析與設計打下良好的基礎。
二、實驗要求：
1、給出bp神經網路的結構；
2、設計bp網路的訓練程式；
3、設計bp網路的測試程式；
4、記錄bp網路的逼近效果曲線和逼近誤差曲線；
5、記錄測試曲線
三、實驗報告內容：
1、bp神經網路的結構：
2、bp網路的訓練程式：
clear;clc;
p=-1:0.1:1;
p2=-1:0.1:1;
t=[-0.96 -0.577 -0.0729 0.377 0.641 0.66 0.461 0.1336 ...
-0.201 -0.434 -0.5 -0.393 -0.1647 0.0988 0.3072 ...
0.396 0.3449 0.1816 -0.0312 -0.2183 -0.3201];
plot(p,t,'r+');
[r,q]=size(p);[s2,q]=size(t);s1=5;
[w1,b1]=rands(s1,r);
[w2,b2]=rands(s2,s1);
b1=;b2=;
b1=b1*ones(1,21);
b2=b2*ones(1,21);
a2=w2*tansig(w1*p2+b1)+b2;
a2=purelin(a2);
hold on
plot(p,a2)
hold off
disp('按任一鍵繼續')
pause
net=newcf(minmax(p),[5,1],,'traingd'); %建立兩層前向反饋網路
net.trainparam.epochs=7000; %初始化訓練次數
net.trainparam.goal=9.5238e-004; %初始化誤差值
net.trainparam.lr = 0.15; %學習速率
[net,tr]=train(net,p,t訓練網路
y=sim(net,p計算結果
plot(p,y,'b
hold on
plot(p,t,'r+');
hold off
4、初始網路的輸出曲線：
5、訓練結束網路是輸出結果：
6、訓練10次的結果：
7、訓練50次的結果：
8、訓練500次的結果
9、訓練3000次的結果：
10、訓練6000次的結果：
1、bp網路的測試程式
p=-1:0.1:1;
t=[-0.96 -0.577 -0.0729 0.377 0.641 0.66 0.461 0.1336 ...
-0.201 -0.434 -0.5 -0.393 -0.1647 0.0988 0.3072 ...
0.396 0.3449 0.1816 -0.0312 -0.2183 -0.3201];
net=newcf(minmax(p),[5,1],,'traingd'); %建立兩層前向回饋網路
y1=sim(net,p);
figure,plot(p,t,'r+',p,y1,'--')
title('沒有訓練的網路**結果');
xlabel('時間');ylabel('**輸出-- 原函式+');
net.trainparam.epochs=5000初始化訓練次數
net.trainparam.goal=9.5238e-004; % 初始化誤差值
net.trainparam.lr = 0.2;
[net,tr]=train(net,p,t訓練網路
y=sim(net,p計算結果
figure,plot(p,y,'b
hold on
plot(p,t,'r+');
hold off
2、訓練結束網路誤差記錄：
3、沒有訓練的網路**：
4、 實驗總結：
通過這次實驗，對於bp神經網路有了比較深刻的認識，掌握了bp神經網路的特點及結構，會簡單的設計bp神經網路 。
昆工資料庫實驗報告 實驗2
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