基于神经网络的系统辨识与模式识别研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了人工神经网络在系统辨识领域的应用，提出了一些新的辨识方法。论文首先介绍了神经网络的基本结构和功能，然后针对受噪声干扰的随机系统，通过误差空间的划分，将系统辨识转化为模式识别问题，并建立相应的神经网络辨识模型。此外，论文还提出了一种基于完备状态点的神经网络集成方法，用于参数辨识，降低了对测试信息的需求。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。" 详细说明： 1. **神经网络基础**： - 神经元是大脑中的基本信息处理单元，它们接收和处理信息。人工神经元是对生物神经元功能的模拟，是人工神经网络的基本构建块。在人工神经网络中，这些人工神经元通过权重连接，形成复杂的网络结构，能够处理和学习各种复杂任务。 2. **系统辨识**： - 系统辨识是通过观察系统的输入和输出来构建系统模型的过程。论文针对输入输出受到噪声干扰的情况，通过将系统辨识问题转换为模式识别问题，利用神经网络进行辨识。这种方法考虑了已知的干扰概率信息，能更准确地模拟出系统输出的概率分布，从而提供更直观和实用的辨识结果。 3. **模式识别**： - 模式识别是神经网络擅长的任务之一。通过训练神经网络，可以学习和识别不同的模式或类别。论文提出的方法将系统辨识问题纳入模式识别框架，有助于在噪声环境中找到系统的特征模式。 4. **神经网络集成**： - 集成学习是提高神经网络性能的一种策略，通过结合多个模型的预测来提升整体准确性和泛化能力。论文提出的新方法融合了系统的类型和参数辨识，减少了需要的测试信息，使得在线辨识随机系统成为可能。 5. **参数辨识**： - 参数辨识是确定系统模型中未知参数的过程。文中介绍的神经网络集成方法旨在同时识别系统类型和参数，确保高精度的同时降低对额外数据的需求，这对于实时或在线的系统辨识尤其重要。 这些知识点展示了人工神经网络在复杂问题解决中的强大潜力，特别是在处理有噪声的数据和辨识动态系统时的有效性。通过神经网络的模式识别能力和集成学习，可以实现对系统的深入理解和控制，对于自动化、控制工程以及数据分析等领域具有重要价值。