智能控制bp算法，matlab编写的，可以出现3个波形供参考，以及简单的小波变换。...

资 源 简 介

智能控制bp算法，matlab编写的，可以出现3个波形供参考，以及简单的小波变换。...

详 情 说 明

智能控制中的BP算法是一种基于误差反向传播的神经网络训练方法。在MATLAB环境下实现时，我们可以观察到三个典型的波形特征：训练误差收敛曲线、网络输出响应曲线以及目标函数变化曲线。这些波形对理解算法性能至关重要。

训练误差收敛曲线直观展示了网络在迭代过程中的学习效果。理想情况下，这条曲线会随着训练次数的增加而稳定下降，最终趋于平稳。若出现震荡或无法收敛的情况，可能需要调整学习率或网络结构。

网络输出响应曲线将实际输出与期望输出进行对比，可以清晰看到神经网络的拟合能力。通过观察两者的重合度，我们能快速判断网络是否训练充分。

目标函数变化曲线反映了整个训练过程中的优化轨迹。在BP算法中，这个曲线应该呈现单调递减趋势，若出现异常波动往往意味着需要改进优化策略。

小波变换在该系统中的应用主要体现在信号预处理环节。通过简单的小波分解，我们可以提取输入信号的多尺度特征，这对于提高BP神经网络的泛化能力很有帮助。常用的Haar或Daubechies小波都能有效完成这项任务。