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    基于遞歸神經網絡的非線性時變系統辨識方法.pdf 58頁

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    • 上傳作者 hp20083(上傳創作收益人)
    • 發布時間:2019-08-06
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    第一章 概 述 系統辨識技術是現代控制理論的重要分支,也是系統理論的基礎。系統 辨識自60年代以來開始研究,起初主要集中于線性系統辨識,后來逐漸推 廣到某些特殊類型的非線性系統辨識和線性時變系統辨識。目前,在對定常 的線性系統、典型的非線性系統、時變的線性系統的辨識上已有許多經典的 系統辨識方法可供選擇,但對于實際應用中更為普遍的非線性時變系統辨識 卻存在很大困難。人工神經網絡由于其具有大規模并行性、容錯性、本質的 非線性及自組織、自學習、自適應能力,已經被成功的應用到許多領域。已 經證明,三層前饋神經網絡可以對任意非線性函數進行映射111,這更從理論 上支持了神經網絡辨識技術。在用神經網絡進行時變系統參數辨識上也有人 做了工作,但僅限于線性模型和簡單的非線性模型。用其他網絡如自組織網 絡,RBF網絡等進行系統辨識也提出了很多方法,但大多數辨識方法均限于 平穩系統,對復雜的非線性非平穩系統的辨識還很少見。然而,在實際生產 過程中存在很多復雜的非線性時變的系統【2J,英國著名學者P.C.Young指出f3J, 許多物理和社會系統的響應特征明顯地隨時間而變,許多實際系統呈現明顯 的非線性動態行為。本文旨在運用神經網絡對非線性時變系統辨識的問題進 行一些研究。全文內容安排如下: 第一章簡述神經網絡的特點及其發展,綜述了傳統及現有的各種非線性 時變系統的辨識方法。 第二章綜述了現有的幾種遞歸神經網絡網絡結構及其學習算法,并且說 明了各網絡結構和算法的優缺點。 第三章推導了基于擴展卡爾曼濾波的遞歸神經網絡進行非線性時變系統 辨識算法,并通過仿真實例與其他算法比較表明該算法的優良性能。 第四章推導了帶轉移矩陣的擴展卡爾曼濾波遞歸神經網絡非線性時變系 統辨識算法,并通過仿真實例驗證了該算法的有效性。 第一節神經網絡概況 神經網絡是基于人類大腦的結構和功能而建立起來的新興學科,是人工 智能研究領域的一個重要分支。盡管目前他只是大腦的低級近似,但它的很 多特點和人類的智能特點類似。其主要特點為: (1)固有的并行結構和并行處理:神經網絡在結構上與目前的計算機 根本不同,他是由許多小的處理單元互相連接而成,每個單元的功能簡單, 但大量簡單的處理單元集體并行活動,具有較高的處理速度。 (2)知識的分布存儲:在神經網絡中,知識不是存儲在特定的存儲單 元中,而是分布在整個系統中。如在Kohonen聯想記憶機,獲得存儲的知識 則采用聯想的辦法,類似于人類的聯想記憶。當~個神經網絡輸入一個激勵 時,他要在已存儲單元的知識中尋找與該輸入匹配最好的存儲值為其解。 (3)容錯性:神經網絡具有很強的容錯性,即局部的或部分的神經元 損壞后,不影響全局的活動。這是由于知識存儲在整個系統中,而不是一個 存儲單元,一定比例的節點不參與運算對整個系統的性能不會產生影響。 (4)自適應性:神經網絡的自適應性包括以下四個方面:學習性、自 組織能力、推理能力和可訓練性。學習性和自組織能力是指神經網絡可通過 有指導的或無指導的訓練來調節連接權已達到識別或分類的效果。綜合推理 能力是指網絡具有正確響應和分辨從未見過的輸入樣本的能力。 (5)非線性映射能力:神經網絡本質上完成的是一種從網絡的輸入模 式空間到網絡的輸出空間的非線性映射。網絡本身具有較大的柔性,從而為 廣泛的復雜非線性系統的建模提供了保證及統一的理論基礎。 神經網絡理論和應用研究的成果,在系統辨識應用中取得了卓越的成 效。系統辨識,作為一種獲取未知結構系統動態信息的方法,系統辨識就是 在輸入和輸出數據的基礎上,從一組給定的模型類中,確定一個與所測系統 等價的模型。由于神經網絡具有上述的固有的并行結構和并行處理、知識的 分布存儲、容錯性、學習能力和非線性映射能力等特點,使得它成為系統辨 識強有力的工具。 總結了生物神經元的一些基本生理特性,提出了形式神經元的數學描述與結 構方法。即M—P模型,它的提出興起了對神經網絡的研究。之后,1949年 Hebb提出神經元之間突觸聯系強度可變的假設及Hebb學習規則嘲,為神經 網絡的學習算法奠定了基礎。50年代末,Rosenblatt提出單層感知機【6.7I,第 一次把神經網絡的研究付諸工程實踐,并帶動形成了研究神經網絡的第一次 2 塑二童堅墮

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