[发明专利]一种动态认知神经网络及实现方法

摘要

一种动态认知神经网络及实现方法，它由输入层、隐层、结构层、记忆层和输出层构成。该认知神经网络具有比例、积分、微分动态特性，用于对系统进行辨识时将加快收敛速度，使所述神经网络更好地跟踪被辨识系统。用于控制时其实质上相当于一个变结构变参数的PID控制器。当隐层节点数为r时，其相当于r个变结构变参数的PID控制器的输出叠加，即r个变结构变参数的PID控制器并联，此时，只改变权值系数w3，则相当于专家智能控制或模糊智能控制在r条控制控制规则中进行选择或组合。与其它神经网络最大的不同，所述新的神经网络的权值具有物理意义，初值选择可以根据人们对物理过程的理解进行，从而可避免在训练初期可能使被控系统不稳定及造成的扰动。

主权项

1.一种动态认知神经网络，包括输入层、输出层、隐层、结构层，其特征在于：设有记忆层，记忆层从结构层通过延迟获取信息，其输出作用于隐层；结构层从隐层通过延迟获取信息，其输出作用于隐层；隐层同时从输入层和结构层及记忆层获取信息，其输出作用于输出层；输出层则从隐层获取信息。