MATLAB中BP与RBF神经网络在非线性系统辨识中的对比研究

本篇论文深入探讨了基于MATLAB的神经网络在模式识别与系统辨识领域的应用实例。作者刘兴华以西南石油学院为研究背景，针对一个非线性系统辨识问题，通过MATLAB平台展示了BP神经网络和RBF神经网络的对比分析。 首先，论文详细介绍了非线性系统的数学模型，即y(i) = sin(ax(i)) / (2 + z(i)^3)，并给出了系统的输入信号x(i)。为了模型化这个非线性系统，研究者采用BP神经网络作为方法之一。BP网络选用四层结构（99×5×3×1），采用tanh函数作为隐藏层神经元的激活函数，线性函数作为输出层神经元的函数，通过反复调试，网络在训练至第112步时达到了设定的0.001目标误差，其辨识结果以图4.16(1)的形式展示。 接着，论文转向RBF神经网络的辨识策略。RBF网络的隐含层神经元数量是自适应确定的，通过设置适当的参数如扩展常数sc、最大神经元数nm、训练频率tf和目标误差goal，网络在训练8步后满足精度要求。在这个例子中，隐含层神经元数在8时达到稳定，表明RBF神经网络在处理非线性问题时显示出更好的性能。辨识结果通过图4.16(2)呈现。 研究不仅限于理论，还涉及实际应用，例如，通过MATLAB解决了模式识别中的模式分类（包括逻辑运算和汽轮机减速箱状态分类）、大写英文字母识别（包括理想和带噪声情况）以及系统辨识中的线性和非线性问题。在系统辨识中，分别针对不同频率的正弦和余弦波，以及非线性方程进行了实验，结果表明RBF神经网络在相同目标误差下表现优于BP神经网络。 论文还提到了软件开发的集成框架，结合MATLAB的强大计算能力与VisualBasic的用户界面友好特性，构建了一套完整的计算和绘图体系。这不仅提升了用户体验，也展示了两种工具的互补优势。 总结，基于MATLAB的神经网络模式识别与系统辨识方法在实际问题中的应用效果显著，展示了其在复杂系统处理中的潜力。论文作者对未来的研究方向提出了改进方案，认为这种方法具有广阔的应用前景。通过这篇论文，读者可以了解到神经网络在工程实践中的实用价值，以及如何通过MATLAB有效地进行模型构建和性能优化。