人工神经网络系统辨识教程与MATLAB实现

资源摘要信息:"本资源是一份基础教程，专注于介绍如何基于人工神经网络实现系统辨识，并附有相应的Matlab代码。系统辨识是指利用输入和输出数据来确定系统动态特性的一种方法，而人工神经网络因其出色的非线性逼近能力和自适应学习特性，成为实现系统辨识的一种有效工具。本教程适用于本科生和硕士研究生等进行教学研究使用，能够帮助学习者理解并掌握利用神经网络进行系统建模和辨识的基本原理和方法。教程中包含的Matlab代码，可以让学习者通过实践加深理解，提高学习效果。 【详细知识点】： 1. 系统辨识基本概念：系统辨识是指利用观测到的输入输出数据来推断系统模型的过程。在控制系统、信号处理等领域有广泛应用。 2. 人工神经网络(ANN)简介：人工神经网络是一种模仿生物神经网络行为特征，进行信息处理的数学模型。其由大量简单的、相互连接的神经元组成，具有强大的非线性映射能力和学习能力。 3. 神经网络在系统辨识中的应用：在系统辨识中，神经网络可以作为模型的一种，通过学习输入输出数据来模拟系统的动态行为。 4. Matlab编程基础：Matlab是一种广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域的高性能语言和交互式环境。本教程涉及的Matlab编程基础包括基本语法、数据操作、函数使用等。 5. Matlab实现系统辨识的过程：介绍如何使用Matlab编写程序，利用神经网络工具箱进行系统模型的建立、训练、验证和测试。 6. 示例程序解析：教程中提供的Example.m文件包含一个具体的神经网络系统辨识示例，通过阅读和理解该示例，学习者可以掌握如何将理论应用到实际编程中。 7. 结果可视化展示：教程中的2.png文件展示了系统辨识的实验结果，这有助于学习者直观理解神经网络在系统辨识中的表现和效果。 8. 适合人群分析：本教程适合在控制系统、信号处理等领域进行教学研究的本科生和研究生，以及对系统辨识和神经网络有兴趣的初学者。 9. 版本说明：教程配套的Matlab版本为2019a，版本较为现代，提供了丰富的工具箱和稳定的环境以支持复杂算法的实现。 总结：通过本资源的学习，学习者可以掌握基于人工神经网络的系统辨识方法，并能够使用Matlab这一强大的工具进行实践操作。这对于加深理解系统辨识理论，并将理论应用于实际问题解决具有重要意义。"