基于BP神经网络的PID，输入参数的归一化，问题求助？ 50
1.当神经网络的目标函数为rin（k）=1时，可以很好地拟合目标函数曲线，但rin(k)=35时，神经网络就无法拟合目标函数曲线。请问这是什么原因，是因为需要归一化吗，如...
1.当神经网络的目标函数为rin（k）=1时，可以很好地拟合目标函数曲线，但rin(k)=35时，神经网络就无法拟合目标函数曲线。请问这是什么原因，是因为需要归一化吗，如果是，请问怎么做？神经网络的输入参数为[rin(k),yout(k),error(k),u(k-1)].
2.BP神经网络的输出层活化函数为sigmod，输出范围为0-1，但是这样会导致输出层输出的PID的三个参数不能大于1，请问应该怎么修改？ 展开
2.BP神经网络的输出层活化函数为sigmod，输出范围为0-1，但是这样会导致输出层输出的PID的三个参数不能大于1，请问应该怎么修改？ 展开
2个回答
展开全部
利用BP神经网络来整定PID，也许能实现。但是书本上的这个BP-PID理论书本是错误的。你仔细看看，它的输出激活函数的值域是【0，1】，PID的参数不可能是只在这个范围啊！可以说输出没有反归一化（值域扩展）。至于输入归一化，可用不做，但是输出在0和1之间，就是闹笑话了
已赞过
已踩过<
评论
收起
你对这个回答的评价是？
晓网科技
2024-10-17 广告
ZigBee作为一项新型的无线通信技术，其具有传统网络通信技术所不可比拟的优势，既能够实现近距离操作，又可降低能源的消耗。又如，相较于蓝牙等无线通信技术，ZigBee无线通信技术可有效降低使用成本， 即便数据处理的速率并不高，然而，值得肯定...
点击进入详情页
本回答由晓网科技提供
推荐律师服务：
若未解决您的问题，请您详细描述您的问题，通过百度律临进行免费专业咨询
