人工神经网络理论及应用 屈桢深 哈尔滨工业大学 11. 神经网络系统辨识系统辨识应用 n 控制系统的分析和设计 n 自适应控制：辨识器作为被控对象的模型， 调整控制器参数，获得较好的控制效果 n 建立辨识系统的逆模型，作为控制器 n 预测、预报：建立时变模型，预测其参数， 以实现系统参数的预测、预报。 n 监视系统运行状态，进行故障诊断 神经网络解决非线性系统的离线/在线辨识 问题主要内容 主要内容 n 系统辨识理论基础 n 神经网络系统辨识原理 n NN线性模型辨识 n NN非线性模型辨识 n NN逆模型辨识系统辨识理论基础 定义：在输入/输出数据基础上，从一组给 定模型类中确定一个所测系统等价的模型。 辨识三要素： n 输入/输出数据 n 模型类(系统结构) n 等价准则 e.g. 符号 P: 待辨识系统； 辨识系统模型 u: 输入 y: 输出； 辨识模型产生的输出； w: 实际参数； 辨识参数 k: 采样时刻 J: 指标函数 v: 输出噪声 h: 数据向量 ：神经元作用函数系统辨识问题表述 以SISO离散动态系统为例 l u(k), y(k)是输入/输出时间序列(观测量) l 根
