Réseaux de neurones

Fermé
safa - 16 oct. 2008 à 23:33
 errachdi - 13 avril 2009 à 10:49
Bonjour,
moi je travaille sur la commande adaptative des systèmes non linéaire par l'approche multi modèle et le réseau de neurone.pour la commande en utilisant le réseaux de neurones, je trouve mal à résoudre ce problème par programmation en faite voici mon système:

y(k+2)=2,6*y(k)-1,2*y(k-1)+u(k)+0,5*u(k-1)+sin(u(k)+u(k-1)+y(k)+y(k-1))-[(u(k)+u(k-1)+y(k)+y(k-1))/(1+u(k)^2+u(k-1)^2+y(k)^2+y(k-1)^2]
yref(k)=1,5*(sin(2*pi*k/10) + sin(2*pi*k/25)

le réseaux à utiliser est à deux couches cachées, le nombre de neurone est entre 10 et 20 neurones, en utilisant l'algorithme de back-propagation.
en faite je n'ai aucune idée sur la commande neuronale et comment programmer ?
en faite notre modèle peut etre diviser en deux modèle un modèle linéaire et un modèle non linéaire(sin(u(k)+u(k-1)+y(k)......................).
j'espère bien me comprendre si vs voulez d'autre information ou éclairssissement je vs donne.merci d'avance et je vs attend avec bq de patience.

2 réponses

sgdaim Messages postés 25 Date d'inscription dimanche 6 janvier 2002 Statut Membre Dernière intervention 7 mars 2011 7
20 nov. 2008 à 11:24
salut,
moi aussi je travaille sur la commande des machines par réseaux de neurones, et d'après ce que je sais tu n'est pas invité a implémenter cette équation, en faite tu es besoin seulement des entrés et des sorties correspondant de ton systèmes (a déterminer), ce qui forme la base de connaissance. donc tu va appliquer cette base de connaissance sur ton réseaux de neurones.
j'espère être claire, sinon tu peut m'envoyer plus d'explication a ton problème.
bon travail.
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Bonjour,
A propos de la commande neuronale adaptative, d'un système linéaire ou non linéaire a paramètres constant ou varaibles dans le temps, il y a plusieurs méthodes :
- RST
- commande inverse à simple bouclage
- commande a modèle interne
- commande à modèle de référence,
-....
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