RBF神经网络在随机系统辨识中的应用与参数集成方法

本资源主要探讨了径向基概率神经网络(RBF神经网络)在系统辨识中的应用，特别是在处理随机系统时的独特优势。章节首先介绍了RBF神经网络的基本结构，包括输入层、隐层（通常具有高维以实现非线性变换）和输出层。RBF神经网络因其局部逼近特性，能够以任意精度逼近连续函数，这使其在模式识别和系统辨识中表现出强大的能力。 在系统辨识部分，资源将复杂的问题转化为模式识别问题，通过划分系统误差空间，利用RBF神经网络来模拟输出的随机特性。这种方法考虑了噪声干扰，并能直接提供系统输出的概率分布信息，提高了辨识结果的直观性和实用性。此外，这种模型还支持在线辨识，对于实时处理随机系统变化具有重要意义。 针对系统参数辨识，作者提出了一种新颖的神经网络集成方法，它结合了完备状态点的概念，能够有效地整合系统类型和参数辨识过程。这种方法在保持高精度和泛化能力的同时，降低了对测试信息的依赖，简化了参数识别的过程，对于实际工程应用具有显著的优势。 关键词：径向基函数神经网络(RBF神经网络)、系统辨识、模式识别、神经网络集成、参数辨识。这些关键词反映了论文的核心研究内容，展示了作者如何利用神经网络技术解决实际问题，特别是在随机系统和参数识别领域的创新方法。总体来说，该研究深入探讨了神经网络在复杂系统建模和识别中的重要作用。