神经网络系统辨识法：综述与未来发展

本文主要探讨了"神经网络系统辨识法综述"这一主题，由张国钧和李岚两位作者在太原理工大学信息工程学院进行的研究。文章的背景是随着系统辨识技术的成熟，人工神经网络在系统辨识领域的应用越来越广泛。作者首先对比了神经网络系统辨识法与传统经典辨识方法，如阶跃响应法、脉冲响应法、频率响应法、相关分析法、谱分析法以及最小二乘法等，强调了神经网络方法的优势，如其非线性映射能力、自学习适应性和并行信息处理能力。 神经网络系统的辨识不再受限于输入信号的精确性和数据的变化范围，能够更好地处理不确定性、复杂性和非线性问题，这是经典方法难以比拟的。例如，最小二乘法假设输入信号已知且丰富，但在实际动态系统中，这种条件并不总是满足；极大似然法虽然准确，但计算成本高且容易陷入局部最优解。相比之下，神经网络通过自我学习和适应性，能够适应这些复杂情况。 文章详细介绍了神经网络系统辨识的基本原理，包括其在模型构建中的应用，以及如何通过改进后的算法优化其性能。这些算法可能包括多层感知器、自适应神经网络、模糊神经网络等多种类型，每种都有其独特的特性和适用场景。神经网络辨识法的未来发展被预见将在更多领域展现其潜力，包括工业控制、信号处理、智能交通、甚至机器学习的基础理论。 总结来说，本文深入分析了神经网络系统辨识法在复杂系统辨识中的优势，并对未来的研究方向进行了展望。这对于理解现代系统辨识技术的发展趋势，特别是对于那些寻求解决不确定性和非线性问题的工程师和技术人员，具有重要的参考价值。通过阅读这篇文章，读者不仅能掌握神经网络在系统辨识中的核心原理，还能了解如何在实际问题中有效地应用这一技术。