神经网络集成与系统辨识方法研究

“神经网络 系统辨识” 神经网络个体生成和结果集成方法是一种在人工智能和机器学习领域中常用的技术，特别是在系统辨识和模式识别中。这种方法结合了多个神经网络的优势，以提高预测和分析的准确性和稳定性。 集成神经网络主要有两种方法： 1. 神经网络集成：这种方法涉及一组神经网络共同解决同一问题，然后整合各个网络的输出。与选择单个最佳神经网络相比，这种方法可以提供更稳定和精确的结果。集成的神经网络是冗余的，每个网络都能独立解决问题，只是效果有所差异。 2. 模型分解：这是将复杂问题分解为更小的子问题来解决的一种策略。在无法直接解决复杂问题时，会采用分解法，通过解决子问题来解决整体问题。在神经网络中，每个子问题可能使用神经网络集成的方法来解决。 在实际应用中，这两种方法经常结合使用。一方面，问题可能被分解为子问题，另一方面，每个子问题的解决又依赖于神经网络集成。集成的关键在于创建或选择一组神经网络，并整合它们的输出结果。如果一组神经网络的泛化性能完全相同，集成方法的效果将不明显。通常，神经网络之间的差异体现在权重、训练时间、结构（如隐藏层神经元数量）等方面。 生成个体网络（子网络）的方法主要包括： 1. 改变初始权值：通过调整每个网络的初始权重来生成不同的个体网络。 2. 改变网络结构：通过调整网络的结构，例如改变神经元的数量，创建不同的个体网络。 神经网络在系统辨识中的应用广泛，尤其在处理受到噪声干扰的随机系统时，可以通过误差空间的划分将系统辨识问题转化为模式识别问题。通过建立相应的神经网络辨识模型，可以更直观地模拟系统输出的概率分布，提高辨识的实用性。此外，这种模型还支持快速构建，适用于在线辨识。 在参数辨识方面，一种新的神经网络集成方法被提出，它结合了系统类型和参数辨识，提高了辨识精度和泛化能力，同时减少了对识别系统所需测试信息的需求。 关键词：人工神经网络、系统辨识、模式识别、神经网络集成、参数辨识 总结来说，神经网络个体生成和结果集成方法是提高系统辨识准确性和鲁棒性的有效手段，通过集成多个网络的输出和分解复杂问题，可以实现更高效和精确的分析。在处理随机系统和参数辨识问题时，这些技术展示了强大的潜力和实用性。