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基于神经网络的复杂系统模型辨识技术及其应用研究

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毕业论文范文题目:基于神经网络的复杂系统模型辨识技术及其应用研究,论文范文关键词:基于神经网络的复杂系统模型辨识技术及其应用研究
基于神经网络的复杂系统模型辨识技术及其应用研究毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】:随着科学技术的迅猛发展,控制系统越来越复杂,对控制精度的要求越来越高。由于具有复杂非线性的系统无法用线性模型来描述,因此,研究非线性系统模型辨识方法有着很重要的实际意义。神经网络以其良好的非线性映射能力、自学习适应能力、联想记忆能力、并行信息处理方式及其对(此处忽略..)非线性函数具有任意逼近能力等优异性能,为非线性系统的模型辨识提供了一个快速而且有效的方法,并可以为复杂模型辨识问题提供一类通用的模式。因此,研究神经网络在非线性系统模型辨识中的应用,具有重要的研究价值和广泛的应用前景。本论文首先对系统模型辨识的发展和主要应(文章此处忽略..)用研究技术进行了综述,并在对神经网络的结构特点和训练算法综合分析的基础上,对神经网络在系统模型辨识技术中的应用,提出一些新的改进方法和控制策略。其次,详细地讨论了两种典型结构的神经网络——BP网络和RBF网络,并通过仿真实例,验证了神经网络对于非线性系统模(本文此处忽略..)型的良好辨识能力。本文所提出的几种神经网络结构和参数自适应调整的改进算法,都通过实例,验证了算法的有效性。最后,本论文通过神经网络在故障诊断中的应用实例分析,进一步验证了神经网络良好的分类、学习能力和泛化能力,可以为复杂系统的故障分析及诊断,提供一种快速、(此处忽略..)有效的方法。本文所完成的实验仿真与分析,都是在MATLAB环境下完成的,该环境强大的仿真分析与运算功能,为本文工作的研究提供了有力的支持。当然,在工程应用角度来看,所探讨的辨识或诊断方法,可能会存在实时性等问题。可以考虑在其它针对性较强的软件平台上实现。


以上为本篇毕业论文范文基于神经网络的复杂系统模型辨识技术及其应用研究的介绍部分。
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