RBPNN神经网络：结合概率与RBF的系统辨识方法

RBPNN神经网络结构在SolidWorks流体模拟分析中发挥着关键作用，特别是在随机系统辨识中。RBF（径向基函数）神经网络和PNN（概率神经网络）是两种不同的神经网络架构，它们各自具有独特的特点。 1. **RBF神经网络与PNN的区别**： - PNN的隐层单元数量等于训练样本总数，而RBF神经网络的隐层节点数可以少于训练样本数，这使得RBF的结构更灵活。 - PNN的隐层节点与输出节点间的连接权需要经过训练形成类别模式的判别表面，而RBFN则不需要，连接权通常为常数。 - RBFN依赖外部监督信号进行训练，而PNN依靠类别属性标记进行自我监督，使得PNN具有实时测试能力。 - 在训练速度上，RBFN优于MLPN（多层感知器），但不如PNN。RBFN解决了PNN分类界面偏斜的问题，但在硬件实现上，PNN的无训练特性更便于大规模网络的软件实现。 2. **RBPNN模型的设计**： RBPNN结合了RBFN的高效训练和PNN的实时性能，设计为三层结构：输入到第一隐层，类似于RBFN；第一隐层到第二隐层，类似PNN；第二隐层到输出，也是RBFN的第二层。这种结构提高了识别率，同时保持了训练速度的优势，并减少了网络规模，有利于硬件实现。 3. **应用领域**： RBPNN尤其适用于处理受到噪声干扰的随机系统，通过将系统辨识转化为模式识别问题，利用概率信息建立神经网络模型，能模拟系统输出的分布，提高辨识结果的直观性和实用性。此外，对于系统参数辨识，RBPNN的集成方法结合了系统的类型和参数识别，降低了对测试信息的依赖，提升了辨识精度和泛化能力。 4. **关键词**： 关键词包括人工神经网络、系统辨识、模式识别、神经网络集成以及参数辨识，这些词汇突出了本文研究的核心内容和方法。 总结来说，RBPNN神经网络结构是一种创新的方法，它通过结合RBF和PNN的优点，有效应对随机系统辨识中的挑战，特别是噪声处理和参数识别，为实际工程中的系统分析和控制提供了强大的工具。