دوره 9، شماره 4 - ( مجله کنترل، جلد 9، شماره 4، زمستان 1394 )                   جلد 9 شماره 4,1394 صفحات 25-1 | برگشت به فهرست نسخه ها

XML English Abstract Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Zohoori Zangeneh A, Teshnehlab M, Ahmadieh Khanesar M. Proposing Interval Activation Functions in Radial Basis Function Neural Network to Predict Nonlinear dynamic systems . JoC 2016; 9 (4) :1-25
URL: http://joc.kntu.ac.ir/article-1-97-fa.html
ظهوری زنگنه الله یار، تشنه لب محمد، احمدیه خانه سر مجتبی. پیشنهاد توابعِ فعال سازِ بازه ای در شبکۀ عصبیِ بر پایه توابعِ شعاعی برای پیش بینی سیستم هایِ غیرِ خطیِ پویا. مجله کنترل. 1394; 9 (4) :1-25

URL: http://joc.kntu.ac.ir/article-1-97-fa.html


1- دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات تهران
2- قطب علمی کنترل صنعتی، دانشکده مهندسی برق، گروه مهندسی برق-کنترل، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
3- دانشکده برق و کامپیوتر، گروه مهندسی قدرت و کنترل، دانشگاه سمنان
چکیده:   (8561 مشاهده)

چکیده: «شبکۀ عصبیِ بر پایۀ توابعِ شعاعی » یک تقریب گر عمومی می باشد. در این مقاله «تابعِ فعال سازِ گرانولی» برای بهبودِ یادگیری این شبکه در شرایط نویزی پیشنهاد می گردد که یک تابعِ گاوسی با «انحراف استاندارد بازه ای و میانگین ثابت» است و به آن «تابعِ فعال سازِ بازه ای» نیز گفته می شود. در لایۀ میانیِ این شبکه، سه پارامترِ وابسته به توابعِ فعال سازِ گرانولی آموزش می بینند که «مرکزِ توابعِ فعال سازِ گرانولی» که مرکز دسته نامیده می شود، کرانِ پائینِ انحرافِ استاندارد و کرانِ بالایِ انحرافِ استاندارد این توابع می باشند. در لایۀ خروجی دو پارامتر دیگر یعنی «مرکزِ وزن هایِ بازه ای» و «بازۀ این وزن ها» آموزش می بینند. برای آموزش این پارامترها از روش «الگوریتم خوشه بندی K-Means» استفاده شده است. در این روش، آموزش شبکه در راستای «گرانوله سازیِ پائین به بالا» می باشد که در آن بردارهای ورودی به شکل گرانول های بزرگتر در لایۀ میانی خوشه بندی می گردند. از روش «گرادیان نزولی» نیز برای آموزش پارامترهای شبکه استفاده شده و نتایج با روش جدید مقایسه گردیده است. عملکردِ این شبکه با شناساییِ «یک سیستمِ غیر خطیِ پویایِ U شکل با پنج ورودی» و پیش بینیِ «سریِ زمانیِ آشوبِ مکی گلاس» در شرایط نویزی و بدون نویز سنجیده می شود. از نتایج معلوم می گردد که استفاده از تابعِ فعال سازِ گرانولی در ساختار شبکۀ عصبیِ RBF؛ باعث کاهش حساسیت به تغییرات ورودی شده و عملکرد آن در شرایط نویزی بهبود می یابد.

متن کامل [PDF 2537 kb]   (3817 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: تخصصي
دریافت: 1393/3/26 | پذیرش: 1394/7/26 | انتشار: 1395/1/25

ارسال نظر درباره این مقاله : نام کاربری یا پست الکترونیک شما:
CAPTCHA

ارسال پیام به نویسنده مسئول


بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.

کلیه حقوق این وب سایت متعلق به مجله کنترل می باشد.

طراحی و برنامه نویسی : یکتاوب افزار شرق

© 2024 CC BY-NC 4.0 | Journal of Control

Designed & Developed by : Yektaweb