基于神经网络的系统辨识方法研究与应用

"基于神经网络的系统辨识方法研究" 本文研究了基于神经网络的系统辨识方法，充分发挥了神经网络的并行处理能力、自学习能力、自适应能力和以任意精度逼近任意非线性函数的特点。通过对神经网络在模式识别和系统辨识方面的应用研究，提出了一些新的系统模型辨识和模型参数辨识方法。 首先，本文对神经网络的基本概念和特点进行了介绍，包括神经网络的定义、类型、特点和应用领域等。然后，对神经网络在模式识别和系统辨识方面的应用进行了深入研究，讨论了神经网络在这两个领域的优点和挑战。 在系统辨识方面，本文提出了一种新的系统模型辨识方法，即将系统误差空间划分成多个子空间，并使用神经网络来辨识每个子空间的系统模型。该方法可以快速模拟出系统输出的概率分布信息，使辨识结果更加直观、实用。 在系统参数辨识方面，本文基于完备状态点的概念提出了一种新的神经网络集成方法，该方法将系统的类型与参数辨识融为一体，可以降低对待识别系统需知测试信息的要求。 本文还讨论了神经网络在模式识别和系统辨识方面的优点和挑战，包括神经网络的泛化能力、鲁棒性和计算复杂度等方面的考虑。最后，本文还对神经网络在模式识别和系统辨识方面的应用前景进行了展望，讨论了神经网络在这些领域的发展方向和挑战。 本文基于神经网络的系统辨识方法研究，提出了新的系统模型辨识和模型参数辨识方法，展示了神经网络在模式识别和系统辨识方面的应用前景，具有重要的理论和实践价值。 资源关键词：神经网络、系统辨识、模式识别、神经网络集成、参数辨识