元认知神经网络与在线序贯学习（Matlab代码实现）

 

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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

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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

 

 

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