神经网络集成在系统辨识中的应用：参数辨识新方法

"该资料主要探讨了神经网络在系统辨识中的应用，特别是参数辨识的网络集成模型。通过将系统辨识问题转化为模式识别问题，提出了一种新的神经网络辨识模型，用于处理受到噪声干扰的随机系统。此外，还介绍了一种基于完备状态点的神经网络集成方法，该方法可以整合不同技术手段的辨识结果，提高参数辨识的准确性和泛化能力。关键词包括人工神经网络、系统辨识、模式识别、神经网络集成和参数辨识。" 在现代信息技术中，神经网络作为一种强大的工具，因其并行处理、自学习和自适应能力而被广泛应用于各种领域，如模式识别和系统辨识。系统辨识是理解复杂系统行为的关键步骤，它涉及到从观测数据中构建数学模型。在实际应用中，如远海舰船的辨识，可能需要从光学、声学、电磁学和动力学等多个角度进行分析，这就产生了多种技术手段和辨识模型。 5.2.2章节提到的参数辨识的神经网络集成模型，是将不同技术手段的辨识结果集成到一个网络中，以获得更全面、准确的系统状态描述。这种集成模型能够综合不同模型的优点，减少单一模型可能带来的偏差，从而提高整体辨识效果。通过网络中的节点和连接权重调整，模型可以学习和适应不同辨识结果，形成对系统状态参数的统一评估。 论文中提出的方法针对的是输入输出受到噪声干扰的随机系统。通过将系统误差空间划分为多个模式，将原本的系统辨识问题转化为模式识别问题。利用神经网络，可以模拟出系统输出的概率分布，帮助我们更直观地理解和预测系统的行为。此外，这种模型的快速构建特性使其适用于在线辨识，能够在系统运行过程中实时更新辨识结果。 在参数辨识方面，论文提出了基于完备状态点的神经网络集成方法。这种方法将系统类型和参数辨识结合，减少了对测试信息的需求，提高了辨识效率和准确性。通过集成不同技术手段的辨识结果，可以得到对系统参数的更全面估计，增强了神经网络辨识模型的泛化能力。 这篇论文深入研究了神经网络在系统辨识中的应用，特别是在处理随机系统和集成不同辨识模型方面的创新方法，为实际工程问题提供了有效的理论支持和解决方案。