"集成网络模型的稳定性分析-solidworks flow simulation分析功能"
本文主要探讨了神经网络在系统辨识中的应用,特别是在集成网络模型的稳定性和分析功能方面。集成网络模型是一种用于参数辨识的有效工具,它将多个子模型通过二次集成构建全局模型。这种模型能够处理重叠的物理意义参数,并通过加权集成算子实现信息融合。
首先,集成网络模型的辨识过程类似于传统的神经网络,但具有更复杂的反馈机制。每个子模型的输出经过加权平均进入反馈,这涉及到信息融合策略。反馈值的范围限制确保了模型的稳定性和准确性。当模型接收到含有部分信息的输入时,它能够恢复出相应的记忆模式,类似于联想记忆神经网络(CAM)。
接着,文章介绍了集成网络模型的稳定性分析。虽然集成模型的整体结构类似于Hopfield神经网络,但每个“神经元”是由独立训练的子网络组成,且其反馈受到限制,这使得模型并非对所有初始状态都能达到平衡点。然而,通过近似Hopfield网络的能量函数方法,可以分析集成神经网络的稳定性和收敛性。
根据神经网络系统理论,有以下关键点:
1. 每个原型样本点都是模型的平衡点,这些平衡点具有吸引力,前提是网络个体采用特定类型的训练算法。
2. 存在伪平衡点,即模型可能无法精确指定一个点,而指向多个点或区域。通过设置参照值,可以判断模型是否收敛。
模型的状态在概率上反映了目标的类别信息。如果模型收敛,意味着正确辨识;若发散,则表示目标状态不在样本域内。此外,当目标属于多个辨识模型的样本域,可能在多个模型中找到平衡点,识别结果就是对应的平衡点。
这篇研究论文还提到了一种新的神经网络集成方法,它结合了系统的类型和参数辨识,降低了对测试信息的需求,同时保持了辨识的精度和泛化能力。对于随机系统,通过建立神经网络辨识模型,可以快速模拟出输出的概率分布信息,提高辨识结果的实用性,并支持在线辨识。
关键词:人工神经网络、系统辨识、模式识别、神经网络集成、参数辨识
该研究论文深入研究了神经网络在系统辨识中的应用,特别是集成网络模型的稳定性和参数辨识,提供了新的方法来处理随机系统和噪声干扰的问题,增强了神经网络在实际应用中的效能。