神经网络在系统辨识中的应用：误差最小化与随机系统分析

"这篇硕士论文主要探讨了神经网络在系统辨识中的应用，提出了新的系统模型辨识和参数辨识方法。针对噪声干扰下的随机系统，通过将系统辨识问题转化为模式识别问题，建立了利用概率信息的神经网络辨识模型。此外，还介绍了一种基于完备状态点的神经网络集成方法，提高了辨识精度和泛化能力，减少了对测试信息的需求。关键词包括人工神经网络、系统辨识、模式识别、神经网络集成、参数辨识。" 在标题"传递函数的导数-solidworks flow simulation分析功能"中，提到了传递函数的导数在SolidWorks Flow Simulation分析中的应用。SolidWorks Flow Simulation是一款强大的流体动力学分析工具，它允许工程师模拟和分析各种工程问题，如流体流动、热传递和结构力学。传递函数是控制系统理论中的一个重要概念，用于描述系统动态响应与输入信号之间的关系。在Flow Simulation中，传递函数的导数可能涉及到对系统响应速度或瞬态行为的分析，例如，它可以帮助理解和优化设计中的流场变化速度。 在描述中，提到了反向传播(BP)神经网络的误差计算和权重、阈值的调整过程，这是神经网络训练的核心步骤。误差E通过平方误差函数来度量，即每个神经元的输出与期望输出的差的平方和。学习率α决定了权重更新的速度，权矩阵W和阈值调整的目标是最小化误差，直到达到指定的学习精度。这个过程反映了神经网络如何通过梯度下降等优化算法来逼近理想的传递函数。 结合标签"神经网络"和"系统辨识"，我们可以理解这篇论文的重点在于利用神经网络的技术来识别和建模复杂系统。系统辨识是研究系统特性和行为的科学，通过观测输入和输出数据，构建能够描述系统行为的数学模型。神经网络在这里作为一种强大的非线性建模工具，可以处理输入输出数据中的非线性关系，并且能够自我学习和适应，因此在模式识别和系统辨识中有着广泛的应用。 在部分内容中，论文作者提出了将系统辨识问题转化为模式识别问题的新方法，这可能是通过将系统误差空间划分为不同的模式，然后用神经网络来识别这些模式。此外，还介绍了一种神经网络集成方法，这种方法结合了系统的类型和参数辨识，提高了辨识的准确性和适应性，减少了对实验数据的依赖。 这篇论文深入研究了神经网络在系统辨识中的创新应用，特别是如何通过神经网络来模拟和识别随机系统的模型和参数，以及如何优化辨识过程，提高模型的实用性和效率。这些研究对于理解和改进工程系统，尤其是在存在噪声和不确定性的情况下，有着重要的理论和实践价值。