基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的研究.pdf

1、Hopfield網(wǎng)絡(luò)作為一個非線性動力學(xué)系統(tǒng)，由非線性元件構(gòu)成的全連接型動態(tài)反饋網(wǎng)絡(luò)，Hopfield網(wǎng)絡(luò)中的輸出端有反饋到其輸入端。所以，整個網(wǎng)絡(luò)在輸入的激勵下，會產(chǎn)生不斷的狀態(tài)變化。當(dāng)有輸入之后，就可以求取出Hopfield的輸出，這個輸出反饋到輸入從而產(chǎn)生新的輸出，這個反饋過程一直進行下去。
　　如果Hopfield網(wǎng)絡(luò)是一個能收斂的穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)，則網(wǎng)絡(luò)反饋與迭代的計算過程所產(chǎn)生的變化越來越小，一旦到達了穩(wěn)定平衡狀態(tài)。那么Hop

2、field網(wǎng)絡(luò)就會輸出一個穩(wěn)定的恒值。如果把穩(wěn)定狀態(tài)視為一個記憶樣本，那么從初期朝穩(wěn)定收斂的過程就是尋找最優(yōu)樣本的過程。初始狀態(tài)可以認為說給定樣本的部分信息，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的演變過程可以從初始部分信息找到全部信息，以實現(xiàn)聯(lián)想記憶；另外如果將穩(wěn)定狀態(tài)與某種優(yōu)化計算的目標函數(shù)相對應(yīng)，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的極小點，那么優(yōu)化計算過程就是從初始狀態(tài)尋找能量函數(shù)極小點的過程。
　　本文正是利用Hopfield網(wǎng)絡(luò)的這一特點來設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，將H

3、opfield網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定狀態(tài)和目標函數(shù)相對應(yīng)，網(wǎng)絡(luò)運行的過程就是跟蹤目標函數(shù)的過程。首先介紹了Hopfield網(wǎng)絡(luò)的工作原理。然后論證了離散型Hopfield網(wǎng)絡(luò)和連續(xù)型Hopfield網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性，即整個網(wǎng)絡(luò)一旦開始運行就會自動向著能量減少的方向移動，網(wǎng)絡(luò)最終輸出為網(wǎng)絡(luò)的平衡點同時也是能量的極小點。最后設(shè)計了基于連續(xù)型Hopfield網(wǎng)絡(luò)的控制器，比較了Hopfield網(wǎng)絡(luò)控制器與常見PID控制器的優(yōu)缺點，并進行仿真。仿真結(jié)果表明，基于