MATLAB的網(wǎng)絡(luò)仿真
MATLAB的網(wǎng)絡(luò)仿真
基于氣體煙霧傳感器通過PLC和計算機(jī)控制的食用油煙點(diǎn)自動檢測系統(tǒng)中的神經(jīng)MATLAB網(wǎng)絡(luò)是將各種傳感器采集的數(shù)據(jù)加以預(yù)處理，即分別進(jìn)行A／D轉(zhuǎn)換和歸一化處理，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)，想對于一般的煙點(diǎn)儀來說測量更加準(zhǔn)確。MATLAB的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中包含了許多進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計和分析的函數(shù)口，利用initff()、trainlm()和simuff()對實(shí)際采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬和仿真。
誤差下降曲線如下圖1所示，曲線的縱坐標(biāo)為平方和誤差，橫坐標(biāo)為時間點(diǎn)。LM算法在6次修正后誤差小于預(yù)先設(shè)定的值，可見收斂趨勢明顯，訓(xùn)練速度快。在多次的仿真實(shí)驗(yàn)中還發(fā)現(xiàn)，LM算法穩(wěn)定，幾乎不會陷入局部極小狀態(tài)或發(fā)生振蕩。
在所進(jìn)行的仿真實(shí)驗(yàn)中輸入層為3個節(jié)點(diǎn)，對應(yīng)的3個行變量分別代表感溫、光電感煙和時間的輸入信號，類似半自動油脂煙點(diǎn)儀。輸出層包括3個節(jié)點(diǎn)，分別代表三個不同的輸出煙點(diǎn)數(shù)據(jù)。
圖2所示為期望的輸出t概率
圖3所示為經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后的輸出概率
比較圖3和圖4可以看出訓(xùn)練的結(jié)果與期望的輸出十分接近。
