元认知神经网络与在线序贯学习（Matlab代码实现）-Toy模板网

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🌈3 Matlab代码实现

🎉4 参考文献

💥1 概述

文章包含用于实现自适应识别和控制的在线顺序学习算法、元认知神经网络和前馈神经网络的代码。这些方法也用于解决分类和时间序列预测问题。

📚2 运行结果

元认知神经网络与在线序贯学习（Matlab代码实现）

部分代码：

%%%% IDENTIFICATION EXAMPLE 2 PART A ONE LAYER

%%%% EQUILIBRIUM STATES OF UNFORCED SYSTEM
clc;clear;
k=[1:200];
f=@(x,y)(x*y*(x+2.5)/(1+x^2+y^2));
difftanh=@(x)(sech(x));

NNclass=[2 20 1];
in=NNclass(1);n1=NNclass(2);out=NNclass(3);

W1=normrnd(0,0.3,in+1,n1); %%%% Weight Initialization
W2=zeros(n1+1,out);

eta=0.1; %%%% Learning Rate

points=1000
b=normrnd(0,4,1,points); %%%% Initial conditions seed
a=normrnd(0,4,1,points);
a_zero=[];b_zero=[];
a_two=[];b_two=[];
a_nah=[];b_nah=[];
subplot(121);
for j=1:length(b) %%%% Training the network to different initial conditions
yp=[b(j) a(j) zeros(1,length(k))];
yphat=[b(j) a(j) zeros(1,length(k))];

for i=3:length(k)+2
u=0;
yp(i)=f(yp(i-1),yp(i-2))+u;
%%% NEURAL NETWORK
% Forward Pass
A1=[1 yp(i-1) yp(i-2)]*W1;
y1=tanh(A1);
A2=[1 y1]*W2;
N=A2;
% Identification Model Ouput
yphat(i)=N+u;
% Backward Pass
e=-(yphat(i)-yp(i));
del2=e;
del1=difftanh(A1).*(del2*W2(2:end,:)');
Jw2=[1 y1]'*del2; %%%% CRAY-DIENTS
Jw1=[1 yp(i-1) yp(i-2)]'*del1;
%Weight Updation
W1=W1+eta*Jw1;
W2=W2+eta*Jw2;
end

🌈3 Matlab代码实现

🎉4 参考文献

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[1]何儒汉,熊捷繁,熊明福.基于背景自适应学习的行人重识别算法研究[J/OL].计算机工程与应用:1-10[2022-12-20].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2127.tp.20211202.1026.002.html 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-497644.html

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