遗传算法与神经网络在系统辨识中的应用对比

"该资源是一本关于系统建模与辨识的教材，由王秀峰和卢桂章编著，属于高等学校自动化专业教材。书中详细介绍了不同领域的建模与辨识方法，包括线性系统、多变量线性系统、非参数表示、非线性系统、时间序列、房室模型、神经网络、模糊系统以及遗传算法的应用。内容注重实践，提供具体步骤和实例，适用于本科及研究生教学，也可供科研人员和工程师参考。" 在《系统建模与辨识》这本书中，作者探讨了多种算法在系统辨识中的应用。通过一个实例——对3HP交流电机的仿真，比较了四种不同的遗传算法（GA1、GA2、GA3、GA4）的效果。表13.3列出了这四种算法在仿真实验中的最佳适合值。结果显示，基本遗传算法（GA）和改进的遗传算法（GA1到GA4）在处理3HP电机的控制问题时，有不同程度的性能差异。其中，GA4训练的神经网络替代传统状态选择器后，仿真结果与原始数据非常接近，而基本遗传算法的结果则有所不同。 系统辨识是自动化、系统工程等领域的重要研究方向，它涉及到如何从实际系统中获取数据并建立有效的数学模型。在书中，作者特别强调了实数编码遗传算法的设计挑战，因为实数编码需要考虑权重值的约束，而二进制编码则相对简单。在实数编码的遗传算法中，需要利用凸空间性质来确保操作后产生的后代仍满足约束条件。此外，书中还讨论了在进行后代生成时，单纯使用交叉操作可能存在的问题，并提示需要更复杂的策略来生成适应度更高的个体。 除了遗传算法，书中还涵盖了线性系统、非线性系统、时间序列建模、房室模型以及神经网络和模糊系统的辨识方法。这些内容旨在提供多元化的建模工具，以应对不同复杂性的系统识别任务。神经网络模型的辨识部分，如文中提到的GA4训练的神经网络，展示了神经网络在解决实际问题中的潜力。同时，模糊系统建模与辨识章节则探讨了如何运用模糊逻辑来处理不确定性问题。 本书不仅理论性强，而且注重实践，每个方法都配有计算步骤和实例分析，旨在帮助读者理解和掌握各种辨识技术。作为一本教材，它适合自动化、系统工程、经济管理和应用数学专业的高年级学生，同时也可供相关领域的科研人员和工程技术人员参考学习。书中强调版权保护，提醒读者尊重知识产权，遇到质量问题可联系出版社解决。