神经网络在系统辨识中的应用：模型与参数辨识方法

"这篇硕士论文主要探讨了基于神经网络的系统辨识方法，涉及神经网络的前馈网络和反馈网络拓扑结构，并介绍了如何利用神经网络进行系统模型和参数辨识。" 在神经网络领域，网络的拓扑结构对整体性能和功能有着显著影响。前馈网络（Forward Network）是一种常见的神经网络结构，它由输入层、一个或多个隐藏层以及输出层组成，数据沿单一方向从输入层传递到输出层，不形成回路。例如，反向传播（Backpropagation, BP）网络就是一种典型的前馈网络，它在训练过程中通过调整权重来优化网络性能。 反馈网络（Feedback Network）则有所不同，它的结构允许信息从输出节点回传到输入节点，形成了循环路径。这种网络结构增加了系统的复杂性和非线性，如Hopfield网络就是一个典型的反馈网络，用于解决联想记忆和优化问题。反馈网络可以根据反馈方式的不同分为多种类型，是当前研究的热点之一。 在系统辨识领域，神经网络因其并行处理、自学习和自适应能力而被广泛应用。论文提出了一种新方法，将受到噪声干扰的随机系统辨识转化为模式识别问题。通过对系统误差空间的细分，构建了基于神经网络的辨识模型，该模型能有效模拟出系统输出的概率分布，提高辨识结果的直观性和实用性，同时，由于其快速构建的特性，适用于在线辨识。 此外，论文还引入了完备状态点概念，提出了一种新的神经网络集成方法，整合了系统类型识别和参数识别，减少了对测试信息的需求，保证了辨识精度和泛化能力。这种方法对于降低系统辨识的复杂性和提高效率具有重要意义。 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、参数辨识。这篇论文的研究内容对于理解和改进神经网络在系统辨识中的应用提供了有价值的理论和方法。