人工神经网络在系统辨识中的应用-Altium Designer教程

"神经组织的基本特征-altium_designer6.9经典教程" 在系统辨识领域，神经网络模型已经成为一种强大的工具，特别是在建模和控制问题上。人工神经网络（ANNs）自20世纪80年代起经历了显著的发展，成为跨学科的研究热点，融合了物理学、数学、计算机科学和神经生物学的元素。它们被广泛应用于过程控制、模式识别、函数逼近、动态建模、数据挖掘，以及模仿生物神经活动的诸多场景。近年来，将神经网络应用于系统辨识和控制的研究愈发活跃。 在第11章《神经网络模型》中，作者首先强调，虽然神经网络模型的名字源自人脑，但在讨论的内容上，它与人脑的复杂神经活动相距甚远。该章节主要关注建模中最常见的神经网络模型的数学描述，且只涉及软件实现，不涵盖硬件层面。同时，章节内容是初步介绍，意味着它仅触及了神经网络建模的皮毛，没有深入理论探讨。 神经网络模型由多层神经元组成，每层神经元通过特定方式相互连接。这种简化模型虽然忽略了单个神经元的许多细节，但仍能体现出生物神经活动的一些基本特征。神经元通常包括细胞体、轴突和树突。细胞体作为信号处理中心，轴突负责信号传输，而树突则接收来自其他神经元的信息。神经元间的通信发生在突触，即轴突末端与树突的接口。 书中还提到了线性系统、多变量线性系统、非参数表示和辨识、非线性系统、时间序列建模、房室模型辨识、神经网络模型辨识、模糊系统建模与辨识、遗传算法在辨识中的应用，以及辨识的实施方法等内容。每种方法都有详细的计算步骤或流程图，并通过实例或仿真案例进行解释，以帮助读者掌握其应用。 该书《系统建模与辨识》是为高等学校自动化、系统工程、经济管理和应用数学等专业的高年级学生以及科研人员和工程师设计的教材或参考书。书中强调实践性，鼓励读者通过具体案例学习和应用辨识技术。同时，书中提醒读者尊重版权，未经许可不得复制或抄袭内容。