模糊小波网络驱动的复杂系统参数辨识新方法

本文主要探讨了"基于模糊小波网络的复杂系统参数辨识研究"这一主题，由唐红雨和陈迅两位学者合作完成，他们的研究得到了2012年度镇江市工业科技支撑计划项目的资助。复杂系统，由于其非线性特性，往往使得传统的控制模型构建变得困难。论文的核心思想是利用小波网络的多分辨率特性和任意逼近能力来解决这个问题。 小波网络作为一种强大的数学工具，其非线性映射特性使得它能够有效地模拟系统的输入输出关系，这在处理复杂系统时具有显著优势。论文将小波网络与模糊规则相结合，通过动态调整网络的权值W和模糊规则，将原本的非线性映射问题转化为求解系统的最优解。这种方法旨在通过优化算法寻找到最接近实际系统的参数组合，从而实现对复杂系统参数的有效辨识。 模糊规则在此过程中起到了关键作用，它能够处理不确定性，提供了一种灵活的、适应性强的系统识别策略。模糊逻辑系统的优势在于能够处理模糊和不确定的数据，这在实际应用中是非常重要的，因为它能更好地适应现实世界的复杂性和噪声。 通过这种结合小波网络和模糊规则的系统辨识方法，研究者能够实现对复杂系统较高的控制精度，这对于许多工业过程控制、航空航天工程、电力系统等领域都有着广泛的应用潜力。此外，论文还可能探讨了具体的应用实例和实验结果，以证明这种方法的有效性和实用性。 这篇论文为复杂系统的参数辨识提供了一种创新且实用的方法，对于推动控制理论和技术的发展，尤其是在非线性系统建模和优化方面，具有重要的学术价值。对于那些致力于控制系统设计和优化的工程师和研究人员来说，理解并掌握这种基于模糊小波网络的辨识技术，无疑将有助于提升他们的工作效率和系统性能。