trainrandom.m

用RBF神经网络和模糊控制方法控制二级倒立摆源码

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% 我的神经网络控制器训练函数————用正态随机数列训练
%   See also: myneuro.mdl
%   Lions Wang   BJUT    IAIR  tuttor： Ruan Xiaogang.
%   $Revision: 1.00 $
% 好现在开始
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timer1=clock;
load net ;
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% 第一次训练 (训练样本均值为0，方差为1的正态分布)
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for i=1:1:10
   trainnum1=4000;  
   p= RANDOM('norm',0,1,6,trainnum1);
  for j=1:1:4000  
    t(j)=p(1,j)*1.00+p(2,j)*(-231.110)+p(3,j)*(326.3442)+p(4,j)*0.9843+p(5,j)*(-5.5640)+p(6,j)*52.3631;
  end
net=train(net,p,t);
p=RANDOM('norm',0,1,6,1);
output=sim(net,p)
goal=p(1)*1.0000+p(2)*(-231.1100)+p(3)*(326.3442)+p(4)*0.9843+p(5)*(-5.5640)+p(6)*52.3631
end
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% 第二次训练 (训练样本均值为0，方差为0.1的正态分布)
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 for i=1:1:10
   trainnum2=2000;
   p=RANDOM('norm',0,0.1,6,trainnum2);
  for k=1:1:2000  
     w(k)=p(1,k)*1.00+p(2,k)*(-231.110)+p(3,k)*(326.3442)+p(4,k)*0.9843+p(5,k)*(-5.5640)+p(6,k)*52.3631;
  end
net=train(net,p,w);
p=RANDOM('norm',0,0.1,6,1);
output=sim(net,p)
goal=p(1)*1.0000+p(2)*(-231.1100)+p(3)*(326.3442)+p(4)*0.9843+p(5)*(-5.5640)+p(6)*52.3631
 end
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% 第三次训练 (训练样本均值为0，方差为0.01的正态分布)
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for i=1:1:10
trainnum3=1000;
   p= RANDOM('norm',0,0.01,6,1000);
    for k=1:1:1000  
     	q(k)=p(1,k)*1.00+p(2,k)*(-231.110)+p(3,k)*(326.3442)+p(4,k)*0.9843+p(5,k)*(-5.5640)+p(6,k)*52.3631;
  end
  net=train(net,p,q);
  p=RANDOM('norm',0,0.01,6,1);
  output=sim(net,p)
  goal=p(1)*1+p(2)*(-231.1100)+p(3)*(326.3442)+p(4)*0.9843+p(5)*(-5.5640)+p(6)*52.3631
end
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% 第4次训练
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% 有待扩展
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%计算设计网络的时间
save  net;
datat=etime(clock,timer1)
% 程序结束，byebye！