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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的缺點(diǎn)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的缺點(diǎn)有哪些）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-14 03:18:32 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 124

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本文目錄:

1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 控制效果不好
2、對(duì)偶傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)缺點(diǎn)
3、脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和非脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各有什么優(yōu)缺點(diǎn)
4、最小二乘法、回歸分析法、灰色預(yù)測(cè)法、決策論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等5個(gè)算法的使用范圍及優(yōu)缺點(diǎn)是什么？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的缺點(diǎn)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的缺點(diǎn)有哪些）

一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 控制效果不好

控制邏輯基本PID就可以解決了，但是如果特診很多的話神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)按理論來說會(huì)更好，但要看你怎么做特診工程，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是怎么設(shè)計(jì)、優(yōu)化的。當(dāng)然還有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的初始化，這里權(quán)重初始化方法和每一次初始化的隨機(jī)數(shù)都很重要。

二、對(duì)偶傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)缺點(diǎn)

1、對(duì)偶傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)點(diǎn)。對(duì)偶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多重定積分計(jì)算方法相比于傳統(tǒng)的數(shù)值積分方法，優(yōu)勢(shì)在于可以獲得被積函數(shù)的原函數(shù)。

2、對(duì)偶傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)缺點(diǎn)。實(shí)際訓(xùn)練過程中精度和效率仍無法達(dá)到預(yù)期。

三、脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和非脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各有什么優(yōu)缺點(diǎn)

度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。深度學(xué)習(xí)的概念由Hinton等人于2006年提出，基于深信度網(wǎng)(DBN)提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來希望，隨后提出多層自動(dòng)編碼器深層結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。

系統(tǒng)地論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、方法、技術(shù)和應(yīng)用，主要內(nèi)容包括：神經(jīng)信息處理的基本原理、感知器、反向傳播網(wǎng)絡(luò)、自組織網(wǎng)絡(luò)、遞歸網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)、核函數(shù)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)場(chǎng)理論、神經(jīng)元集群以及神經(jīng)計(jì)算機(jī)。每章末附有習(xí)題，書末附有詳細(xì)的參考文獻(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過對(duì)人腦或生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抽象和建模，研究非程序的、適應(yīng)性的、大腦風(fēng)格的信息處理的本質(zhì)和能力。它以腦科學(xué)和認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的研究成果為基礎(chǔ)，拓展智能信息處理的方法，為解決復(fù)雜問題和智能控制提供有效的途徑，是智能科學(xué)和計(jì)算智能的重要部分。

四、最小二乘法、回歸分析法、灰色預(yù)測(cè)法、決策論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等5個(gè)算法的使用范圍及優(yōu)缺點(diǎn)是什么？

最小二乘法：通過最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。利用最小二乘法可以簡(jiǎn)便地求得未知的數(shù)據(jù)，并使得這些求得的數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)之間誤差的平方和為最小。最小二乘法還可用于曲線擬合。其他一些優(yōu)化問題也可通過最小化能量或最大化熵用最小二乘法來表達(dá)。優(yōu)點(diǎn)：實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，計(jì)算簡(jiǎn)單。缺點(diǎn)：不能擬合非線性數(shù)據(jù).

回歸分析法：指的是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。在大數(shù)據(jù)分析中，回歸分析是一種預(yù)測(cè)性的建模技術(shù)，它研究的是因變量（目標(biāo)）和自變量（預(yù)測(cè)器）之間的關(guān)系。這種技術(shù)通常用于預(yù)測(cè)分析，時(shí)間序列模型以及發(fā)現(xiàn)變量之間的因果關(guān)系。優(yōu)點(diǎn)：在分析多因素模型時(shí)，更加簡(jiǎn)單和方便，不僅可以預(yù)測(cè)并求出函數(shù)，還可以自己對(duì)結(jié)果進(jìn)行殘差的檢驗(yàn)，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷木?。缺點(diǎn)：回歸方程式只是一種推測(cè)，這影響了因子的多樣性和某些因子的不可測(cè)性，使得回歸分析在某些情況下受到限制。

灰色預(yù)測(cè)法：

色預(yù)測(cè)法是一種對(duì)含有不確定因素的系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法。它通過鑒別系統(tǒng)因素之間發(fā)展趨勢(shì)的相異程度，即進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，并對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行生成處理來尋找系統(tǒng)變動(dòng)的規(guī)律，生成有較強(qiáng)規(guī)律性的數(shù)據(jù)序列，然后建立相應(yīng)的微分方程模型，從而預(yù)測(cè)事物未來發(fā)展趨勢(shì)的狀況。它用等時(shí)間距離觀測(cè)到的反應(yīng)預(yù)測(cè)對(duì)象特征的一系列數(shù)量值構(gòu)造灰色預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)未來某一時(shí)刻的特征量，或者達(dá)到某一特征量的時(shí)間。優(yōu)點(diǎn)：對(duì)于不確定因素的復(fù)雜系統(tǒng)預(yù)測(cè)效果較好，且所需樣本數(shù)據(jù)較小。缺點(diǎn)：基于指數(shù)率的預(yù)測(cè)沒有考慮系統(tǒng)的隨機(jī)性，中長期預(yù)測(cè)精度較差。

決策樹：在已知各種情況發(fā)生概率的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)成決策樹來求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率，評(píng)價(jià)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運(yùn)用概率分析的一種圖解法。由于這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干，故稱決策樹。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，決策樹是一個(gè)預(yù)測(cè)模型，他代表的是對(duì)象屬性與對(duì)象值之間的一種映射關(guān)系。優(yōu)點(diǎn)：能夠處理不相關(guān)的特征；在相對(duì)短的時(shí)間內(nèi)能夠?qū)Υ笮蛿?shù)據(jù)源做出可行且效果良好的分析；計(jì)算簡(jiǎn)單，易于理解，可解釋性強(qiáng)；比較適合處理有缺失屬性的樣本。缺點(diǎn)：忽略了數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性；容易發(fā)生過擬合（隨機(jī)森林可以很大程度上減少過擬合）；在決策樹當(dāng)中,對(duì)于各類別樣本數(shù)量不一致的數(shù)據(jù)，信息增益的結(jié)果偏向于那些具有更多數(shù)值的特征。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：優(yōu)點(diǎn)：分類的準(zhǔn)確度高；并行分布處理能力強(qiáng),分布存儲(chǔ)及學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，對(duì)噪聲神經(jīng)有較強(qiáng)的魯棒性和容錯(cuò)能力，能充分逼近復(fù)雜的非線性關(guān)系；具備聯(lián)想記憶的功能。缺點(diǎn)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的參數(shù)，如網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、權(quán)值和閾值的初始值；不能觀察之間的學(xué)習(xí)過程，輸出結(jié)果難以解釋，會(huì)影響到結(jié)果的可信度和可接受程度；學(xué)習(xí)時(shí)間過長,甚至可能達(dá)不到學(xué)習(xí)的目的。

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