时延神经网络结构与辨识方法研究

"时延神经网络的两种结构-solidworks flow simulation分析功能" 时延神经网络（Delay Neural Network，DNN）是一种特殊的神经网络模型，尤其适用于处理具有时间序列特性的数据。这种网络通过引入时间延迟机制来捕捉和学习时间相关的模式。在描述中提到的两种结构——串行结构和并行结构，它们各自有独特的运作方式。 4.1.1 确定性时延神经网络 - 串行结构：在这种结构中，网络呈现层状结构，输出层和隐藏层与传统的两层感知机类似。但是，输入不是直接传入，而是通过一系列延迟单元（delay units）构成的串行延迟线，每个延迟单元对应一个时间步。延迟单元的数量根据时变模式的特性来确定，这样网络能够处理随时间变化的输入信号。 - 并行结构：与串行结构不同，时间延迟操作是在层与层之间进行的，可能包含多个隐藏层。这种结构中的神经元可能采用s型函数或径向基函数作为激活函数，且通常使用反向传播（BP）算法进行训练。并行结构允许更快的处理速度，因为它可以在同一时间处理多个时间步的信息。 时延神经网络的核心工作原理是逼近模式与模型之间的映射关系。对于确定性时延神经网络，理论基础相对成熟。而随机性时延神经网络通常与(隐)马尔可夫模型相结合，用于构建更复杂的网络模型。 此外，提到了基于神经网络的系统辨识方法。系统辨识是通过观察系统输入和输出数据来建立数学模型的过程。神经网络由于其并行处理、自学习、自适应以及高精度逼近非线性函数的能力，在这一领域有广泛应用。 在论文摘要中，作者研究了如何将系统辨识问题转化为模式识别问题，特别是在有噪声干扰的随机系统中。通过划分系统误差空间，提出了系统模型描述方法，并构建了相应的神经网络辨识模型，此模型能快速模拟出系统输出的概率分布，提高辨识结果的实用性和直观性。此外，还介绍了一种新的神经网络集成方法，结合完备状态点概念，将系统类型和参数辨识融合，降低了对测试信息的需求，保证了辨识精度和泛化能力。 时延神经网络是处理时间序列数据的有效工具，而神经网络在系统辨识中的应用则展示了其强大的建模和学习能力，特别是在应对噪声和随机性时。通过创新的模型和方法，可以更准确地理解和预测动态系统的特性。