基于人工神经网络的系统辨识

神经网络在系统辨识中的应用摘要应用于自动控制系统的神经网络算法很多，特点不一，对于非线性系统辨识的研究有一定影响。

本文就BP网络算法进行了着重介绍，并点明了其收敛较慢等缺点，进而给出了改进算法，说明了建立在BP算法基础上的其他算法用于非线性系统辨识的可行性与有效性。

关键词神经网络BP算法；辨识；非线性系统前言神经网络是一门新兴的多学科研究领域，它是在对人脑的探索中形成的。

神经网络在系统建模、辨识与控制中的应用，大致以1985年Rumelhart的突破性研究为界。

在极短的时间内，神经网络就以其独特的非传统表达方式和固有的学习能力，引起了控制界的普遍重视，并取得了一系列重要结果。

本文以神经网络在系统辨识中的应用作一综述，而后着重介绍BP网络算法，并给出了若干改进的BP算法。

通过比较，说明改进算法具有诸多优点及用于非线性系统辨识[1]的可行性与有效性。

1 神经网絡用于系统辨识的原理及现状神经网络在自动控制系统中的应用已有多年。

目前，利用神经网络建立动态系统的输入/输出模型的理论及技术，在许多具体领域的应用得到成功，如化工过程、水轮机、机器入手臂、涡轮柴油发动机等。

运用神经网络的建模适用于相当于非线性特性的复杂系统[2]。

目前系统辨识中用得最多的是多层前馈神经网络[1]。

我们知道，自动控制系统中，一个单隐层或双隐层的具有任意数目神经元的神经网络，可以产生逼近任意函数的输入/输出映射。

但网络的输入节点数目及种类（延迟输入和输出）、隐层节点的个数以及训练所用的算法对辨识精度和收敛时间均有影响。

一般根据系统阶数取延迟输入信号，根据经验确定隐层节点数，然后对若干个神经网络进行比较，确定网络中神经元的合理数目。

现在用得较多的多层前馈神经网络的学习算法是反向传播算法（Back Propagation），即BP算法。

但BP算法收敛速度较慢，后面将会进一步讨论。

1.1 神经网络的结构感知器是最简单的前馈网络，它主要用于模式分类。

系统辨识课程综述作者姓名：王瑶专业名称：控制工程班级：研硕15-8班系统辨识课程综述摘要系统辨识是研究建立系统数学模型的理论与方法。

虽然数学建模有很长的研究历史，但是形成系统辨识学科的历史才几十年在这短斩的几十年里，系统辨识得到了充足的发展，一些新的辨识方法相继问世，其理论与应用成果覆盖了自然科学和社会科学的各个领域。

而人工神经网络的系统辨识方法的应用也越来越多，遍及各个领域。

本文简单介绍了系统辨识的基本原理，系统辨识的一些经典方法以及现代的系统辨识方法，其中着重介绍了基于神经网络的系统辨识方法：首先对神经网络系统便是方法与经典辨识法进行对比，显示出其优越性，然后再通过对改进后的算法具体加以说明，最后展望了神经网络系统辨识法的发展方向。

关键字：系统辨识；神经网络；辨识方法0引言辨识、状态估计和控制理论是现代控制理论三个相互渗透的领域。

辨识和状态估计离不开控制理论的支持，控制理论的应用又几乎不能没有辨识和状态估计技术。

随着控制过程复杂性的提高，控制理论的应用日益广泛，但其实际应用不能脱离被控对象的数学模型。

然而在大多数情况下，被控对象的数学模型是不知道的，或者在正常运行期间模型的参数可能发生变化，因此利用控制理论去解决实际问题时，首先需要建立被控对象的数学模型。

所以说系统辨识是自动化控制的一门基础学科。

图1.1 系统辨识、控制理论与状态估计三者之间的关系随着社会的进步 ,越来越多的实际系统变成了具有不确定性的复杂系统 ,经典的系统辨识方法在这些系统中应用 ,体现出以下的不足 :(1) 在某些动态系统中 ,系统的输入常常无法保证 ,但是最小二乘法的系统辨识法一般要求输入信号已知，且变化较丰富。

(2) 在线性系统中，传统的系统辨识方法比在非线性系统辨识效果要好。

(3) 不能同时确定系统的结构与参数和往往得不到全局最优解，是传统辨识方法普遍存在的两个缺点。

1系统辨识理论综述1.1系统辨识的基本原理根据L.A.Zadel的系统辨识的定义:系统辨识就是在输入和输出数据的基础上，从一组给定的模型类中，确定一个与所测系统等价的模型。

人工神经网络及模式识别人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模仿生物神经网络结构和功能的数学模型，是深度学习的基础。

它由大量的神经元（也称为节点或单元）组成，通过连接不同神经元之间的连接权重进行信息传递和处理。

模式识别（Pattern Recognition）是指根据已知的模式进行辨识和分类的过程，人工神经网络在模式识别中有着广泛的应用。

人工神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。

输入层接收外部数据作为输入，隐藏层用于处理输入数据，输出层输出最终的结果。

神经元之间的连接权重和激活函数决定了信息的传递和处理方式。

常用的激活函数有 sigmoid 函数、ReLU 函数等。

通过调整神经元之间的连接权重和激活函数的选择，可以使神经网络对不同模式的输入数据进行学习和预测。

人工神经网络的训练过程通常包括前向传播和反向传播两个步骤。

前向传播是指依据当前的连接权重和激活函数，将输入数据从输入层传递到输出层，得到预测结果。

反向传播是指根据预测结果与真实结果的差别来调整连接权重，不断优化模型的性能。

模式识别是人工神经网络的主要应用之一、通过训练一个神经网络模型，可以使其具备识别和分类不同模式的能力。

例如，可以利用人工神经网络对图像进行分类，识别图像中的目标物体或区分不同类别的图像。

此外，人工神经网络还可以应用于语音识别、手写体识别、医学诊断等领域。

人工神经网络的模式识别能力取决于网络的深度和规模、数据样本的质量和数量，以及神经网络的参数设置等。

一般情况下，神经网络的规模越大、层数越深，其识别和分类的准确性和鲁棒性更高。

而充分的训练数据和合理的参数设置也是确保识别效果的重要因素。

总的来说，人工神经网络是一种模仿生物神经网络的数学模型，通过调整连接权重和激活函数的选择，实现对不同模式的输入数据进行学习和预测。

在模式识别中，人工神经网络可以应用于图像识别、语音识别、手写体识别等任务，具备较高的识别准确性和鲁棒性。

基于人工神经网络的图像识别技术随着科学技术的不断进步，人工智能已经成为了一个不可忽视的领域。

在人工智能的应用中，图像识别技术被广泛使用，其应用范围包括智能安防、无人驾驶、医学检查等。

而基于人工神经网络的图像识别技术，是人工智能图像识别技术的一种重要形式。

本文将就基于人工神经网络的图像识别技术展开阐述。

一、人工神经网络人工神经网络（artificial neural network）可以看做是生物神经网络的数字模拟，其基本思想是通过大量的数据训练，建立一个能够自动分析、学习和推理的计算模型。

在人工神经网络中，通常包括输入层、隐藏层和输出层三个部分。

输入层是图像数据的输入端，隐藏层通常是非线性的、用于处理形态特征和形成规律的部分，输出层是对结果的输出。

二、基于人工神经网络的图像识别技术基于人工神经网络的图像识别技术，其本质就是通过大量的图像数据训练神经网络，使其学习到不同类别的图像特征。

一旦神经网络训练完成，只需要将要识别的图像输入到神经网络中，神经网络就能够自动识别图像中的物体，并将结果输出。

在图像识别问题上，人工神经网络通常使用的是监督学习的方法，即在训练过程中需要有标记数据的帮助，以便神经网络能够根据标记数据进行分类。

三、基于人工神经网络的图像识别技术的优点基于人工神经网络的图像识别技术具有以下优点：1、识别准确率高：传统的图像识别技术通常是基于手工特征提取，往往对输入图像的质量、噪声等因素非常敏感，并且难以实现高准确率。

而基于人工神经网络的图像识别技术可以自动提取图像中的重要特征，对图像质量和噪声有一定的容错能力，能够实现更高的识别准确率。

2、识别速度快：由于神经网络采用并行式计算，因此对于大规模的图像识别问题，基于人工神经网络的图像识别技术比传统技术更具优势，具有更快的识别速度。

3、适应性强：与传统技术相比，基于人工神经网络的图像识别技术更加适应数据变化和环境变化，更具有鲁棒性。

四、基于人工神经网络的图像识别技术的应用随着人工神经网络技术的不断发展，基于人工神经网络的图像识别技术也被广泛应用于各个领域。

基于人工神经网络的图像处理与识别研究随着人工智能和计算机科学的不断发展，各种新型技术层出不穷，人工神经网络就是其中一大亮点。

人工神经网络是一种通过对计算机模拟人类神经网络来实现某种人工智能的技术手段，它不仅可以用于机器学习、自然语言处理、图像处理等各个领域，而且在图像识别和处理方面具有很大的应用潜力。

人工神经网络的基本原理是通过对人类神经元连接的模拟，构建出一个可以自我学习、自我优化的计算模型。

它由输入层、输出层和一层或多层隐藏层组成，其中每个神经元都接收到来自上一层的信息，进行处理后再将结果传递给下一层。

在神经网络中，不同的神经元之间通过各种连接权重进行交互，这种权重是网络自己学习并优化的结果。

这种高度自适应性使得神经网络可以在处理多种不同类型的数据时表现出色。

在图像识别和处理领域，人工神经网络可以用于图像分类、图像识别、目标检测、图像去噪等方面。

人工神经网络具备高效处理图像的能力，并可以在不同的图像场景下自我调整。

对于图像识别和分类问题，在网络训练时，我们可以通过对训练集中不同标签的数据进行训练，让神经网络自己提取特征，并建立出一个针对不同的类别的分类器。

在实际应用中，只要拍一张照片，神经网络就可以通过先前训练好的模型来识别出图像中的物体。

除此之外，人工神经网络还能够处理图像去噪问题。

在现实应用中，图像的清晰度难免存在一定程度的噪音，这时候可以通过人工神经网络来清晰图像。

常用的技术包括卷积神经网络和循环神经网络等。

目前，基于人工神经网络的图像处理和识别技术已经得到广泛应用。

在人脸识别、图像检测方面，这项技术已经达到或超越人类的水平。

例如，Google的ImageNet在2014年的竞赛中使用深度神经网络获得了湖广大学的第一名。

另外，在图像处理等方面，人工神经网络技术的精度和准确率都不断提高，为人们的生活和工作带来了很多便利。

总的来说，基于人工神经网络的图像处理和识别技术为我们带来了很多新的机遇和挑战。

基于人工神经网络的图像识别技术研究随着科技的飞速发展和智能化时代的到来，人工智能作为其中的一个重要领域，已经成为了当前备受关注的研究热点之一。

在人工智能中，图像识别技术是其中的核心技术之一。

因为它能够使计算机通过对图片的识别和比对，对图像内容进行分析和判断，从而更好地实现人机交互。

人工神经网络作为图像识别技术中的一个重要分支，是一种结构复杂又非常强大的算法模型，在解决图像、语音和文本等任务时具有极强的适应性和学习能力。

而基于人工神经网络的图像识别技术正是目前较为流行和主流的一种技术方案。

一、神经网络的基本原理与结构神经网络（Neural Network）是指一类人工神经元相互连接的网络。

其中每个人工神经元都可以将它的输入进行简单的处理，并将它的输出向网络中的其他神经元传递反馈。

简单来说，它就是通过不断的学习和训练，将大量的复杂问题分解成很多个小问题，然后通过多层次的神经细胞与连接，把小问题逐步解决，最终达到整个问题的综合解决的目的。

神经网络的基本结构通常分为输入层、隐藏层和输出层三个层次。

其中，输入层接受外部数据，隐藏层对数据进行处理加工，最后输出层输出预测结果。

节点之间的权值一般是通过不断学习，按照一定规律进行调整和更新的。

二、图像识别技术在生产生活中的应用图像识别技术在当前的生产生活中已经得到了广泛的应用。

比如说在工业生产中，我们可以用换模自动检测系统来识别模具是否异常。

在视觉监控领域中，通过识别人、车和物品等来实现智能监测。

在金融领域，人脸识别、指纹识别等技术的应用已经极大地提高了金融交易的安全性和有效性。

而在医疗领域中，利用图像识别技术可以便捷地对大规模的医学图像进行分析和诊断，从而更准确地判断病情和制定治疗方案。

比如说，乳腺癌是女性常见的恶性肿瘤之一，而利用高分辨率图像采集技术配合神经网络分析方法，可以有效地提高对乳腺癌的早期诊断率。

三、神经网络图像识别技术的研究方向神经网络在进行图像识别应用时，主要有以下几个方向进行研究：1. 模型结构设计方面。

基于神经网络的自动识别机制研究随着科技的不断发展，人工智能也逐渐成为了一个热门话题。

在人工智能领域中，神经网络技术是一种重要的算法，它可以实现自动识别和学习机制。

本篇文章将讨论基于神经网络的自动识别机制研究。

一. 什么是神经网络？神经网络是由大量相互连接的节点构成的一种计算模型，模仿人类的神经系统，能够自我学习和适应环境。

神经网络由许多神经元组成，每个神经元都可以接收来自其他神经元的信息，并产生输出。

这些神经元之间的连接可以被调整，从而使神经网络可以在输入数据发生变化时进行自我学习和调整。

二. 神经网络的自动识别机制在人工智能领域中，神经网络的自动识别机制是一种非常重要的应用。

神经网络可以通过学习大量的数据，从中提取出特征，最终实现自动识别的目的。

在实际应用中，神经网络的自动识别机制可以被广泛应用于语音识别、图像识别、自然语言处理等领域。

例如，在图像识别领域中，神经网络可以通过学习大量的图像数据，从中提取出一些共同的特征，最终实现图像的自动识别和分类。

三. 常用的神经网络模型在神经网络领域中，常用的神经网络模型包括感知器、多层感知器、卷积神经网络和循环神经网络等。

感知器是最简单的神经网络模型，它只有一个神经元。

多层感知器是一种基于前馈神经网络的模型，它通过多层神经元的组合来实现更为复杂的特征提取和分类。

卷积神经网络则是一种专门用于图像识别的神经网络模型，它可以通过卷积和池化等操作，从图像数据中提取出特征信息。

循环神经网络则主要应用于自然语言处理领域，它可以处理时序数据并提取出时间相关的特征。

四. 神经网络的优缺点神经网络的自动识别机制在实际应用中具有重要意义，但是神经网络也有一些缺点。

首先，神经网络需要大量的数据进行训练，这在一定程度上限制了其应用范围。

其次，神经网络算法比较复杂，需要一定的专业知识和技能进行实现。

另外，神经网络在处理图像等复杂数据时，容易出现过拟合的问题。

过拟合指的是神经网络过度拟合训练数据，导致在新的数据上效果较差。

基于人工神经网络的人脸识别技术研究与应用现代科技的高速发展给人们的生活带来了很多便利，其中之一就是人脸识别技术的应用越来越广泛。

现今市场上的人脸识别技术使用的多是基于人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）的深度学习算法，该算法模仿了生物神经网络处理信息和学习的模式，可以通过算法优化，使得计算机对人脸的识别更加准确，应用也更加广泛。

一. 什么是人工神经网络人工神经网络是模拟人脑运作的计算机算法。

它由一系列节点和边构成，可以将输入的信息转化成输出的信息。

这些节点被分为不同的层级，相邻层之间以及同一层之间的节点之间连接有一定的比例，前一层的节点通过边传递信息到后一层的节点，后一层的节点可以通过依据已传递的信息，自动提取特征分类信息等，逐渐深入处理信息处理过程。

二. 人工神经网络在人脸识别中的应用人脸识别作为计算机视觉领域和人工智能米克斯多重技术的产物，有着广泛的应用场景，如金融、安防、公共交通、系统登录等。

基于深度学习模型的人脸识别技术已成为当前最主流的人脸识别技术，其中最常见的就是利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。

三. 人工神经网络在人脸识别中的工作原理人工神经网络通过将人脸图像与图像库进行比对，不断地将比对结果向优化方向调整，使得识别结果更加准确。

在这个过程中，数据量以及标注数据的质量都非常关键。

一般来说，好的训练数据集应该具有足够大的规模以及多样性。

四. 人脸识别技术的应用场景人脸识别技术在很多领域都具有很高的应用价值，其中智能家居的应用将会是一个广阔的市场，如开关灯，家庭情况监控和智能语音等方面。

此外，在医疗等领域也将会有所应用，在手术过程中，医生可以通过人脸识别技术来确定患者的身份，确保手术过程的安全性。

在金融行业中，人脸识别技术的普及和运用也能增强银行和金融机构的安全系统，实现更加便捷的客户体验。

基于人工神经网络的人脸识别技术研究随着科技的不断发展，人工智能技术逐渐走进我们的日常生活中。

其中，基于人工神经网络的人脸识别技术，在安全监控、金融支付、社交网络等领域都有广泛的应用。

本文将从技术原理、应用案例、技术发展趋势等方面进行探讨。

一、技术原理人工神经网络是由神经元之间相互连接的计算模型，是模拟人脑神经网络的一种方法。

在人脸识别技术中，人脸图像是通过图像传感器采集的数字信息，经过特征提取和分类器进行比对，最终判断出输入图像中是否存在目标人脸。

特征提取是人脸识别技术的核心环节，常见的特征包括：皮肤颜色、眼睛位置、鼻子形状、嘴唇形状等。

以深度学习为基础的卷积神经网络，可以自动提取图像中的特征并进行分类识别，较传统的方法更加精准和快速。

二、应用案例人脸识别技术在安全监控、金融支付、社交网络等领域都有广泛的应用。

以下是一些常见的应用案例：1. 安全监控：人脸识别技术可以应用于视频监控场景中，通过比对目标人脸与数据库中的记录，实现自动识别和报警等功能，有助于提高监控系统的效率和准确性。

2. 金融支付：人脸识别技术可以应用于手机支付、刷脸支付等场景中，通过人脸识别来验证付款人的身份，减少支付过程中的安全风险。

3. 社交网络：人脸识别技术可以应用于社交网络中的人脸标记、照片管理等功能中，通过自动识别人脸并添加标记，方便用户进行照片管理和分享。

三、技术发展趋势人工神经网络作为一种核心的技术之一，将会在未来的发展中不断演化和升级。

以下是一些技术发展趋势：1. 数据集的扩大：随着人脸识别技术的应用范围越来越广，数据集的规模也在不断扩大。

大规模数据的使用可以提高人脸识别的准确性和鲁棒性。

2. 端到端的人脸识别技术：端到端的人脸识别技术是指从原始输入（例如人脸图像）到最终结果的端到端学习方法。

这种技术可以减少特征提取的环节，提高识别的准确性和速度。

3. 多样化的识别场景：人脸识别技术将会在不同的场景中得到应用，例如低光、复杂背景、多角度等不同的识别场景。

基于人工神经网络的行人识别算法研究行人识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其在视频监控、智能交通等领域具有广泛的应用前景。

随着人工智能技术的发展，基于人工神经网络的行人识别算法逐渐成为研究热点。

本文将深入探讨基于人工神经网络的行人识别算法，并对其在实际应用中面临的挑战进行分析。

一、引言随着计算机视觉技术和深度学习方法的快速发展，行人识别技术逐渐成为智能监控和交通管理中不可或缺的一部分。

传统的行人识别方法主要基于手工设计特征和分类器，但这些方法往往对光照、角度和遮挡等因素较为敏感，并且需要大量手动调参。

而基于深度学习和神经网络的行人识别算法则具有更好的鲁棒性和泛化能力。

二、基于神经网络的行人识别算法1. 数据集准备在进行行人识别实验之前，需要准备一个包含大量标注数据集。

这些数据集应包含不同光照、角度、遮挡等情况下的行人图像，以便训练和评估算法的性能。

常用的行人识别数据集有CUHK03、Market-1501和DukeMTMC等。

2. 神经网络模型选择神经网络模型是基于人工神经网络的行人识别算法中最关键的组成部分。

常用的模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和注意力机制（Attention）等。

根据实际需求，选择适合的模型进行行人识别任务。

3. 特征提取与表示学习在进行行人识别任务时，需要从图像中提取有用的特征来表示行人。

传统方法中常使用手工设计特征，如颜色直方图、局部二值模式（LBP）等。

而基于神经网络的方法则可以通过训练学习到更具判别性和鉴别能力的特征表示。

4. 行人重识别在实际应用中，由于光照、角度和遮挡等因素影响，同一个行人在不同场景下可能具有不同外观。

因此需要进行行人重识别来解决这个问题。

基于神经网络的方法可以通过学习到更具鲁棒性的特征表示来实现行人重识别任务。

5. 模型训练与优化模型训练是基于神经网络的行人识别算法中的关键步骤。

训练过程中需要选择合适的损失函数和优化算法来实现模型参数的更新。

基于神经网络的人物动作识别系统设计近年来，随着人工智能技术的不断发展，人们生活中的许多方面都得到了改善和提升。

其中，基于神经网络的人物动作识别系统是一个被广泛关注和应用的领域，其可以实现对人物在特定环境下的动作进行识别和分析。

一、技术背景在人物动作识别领域，常用的技术有图像处理、传感器识别、统计学习等。

其中，机器学习的发展为人物动作识别系统的实现提供了支持。

神经网络作为机器学习技术的一种，因其具备高效性和智能性而广受关注。

基于神经网络的人物动作识别系统通常分为数据采集、特征提取、分类预测三个阶段。

其中，数据采集需要通过传感器或摄像头对人物进行采集，以获取人物的运动轨迹等信息；特征提取则对采集到的数据进行处理，提取出人物的关键特征；而分类预测则使用神经网络对提取的特征进行学习和分类，以实现对不同动作的识别和分析。

二、数据采集数据采集是人物动作识别系统设计中的重要环节，其对后续的特征提取和分类预测具有关键影响。

通常采用的方式有：1. 传感器采集：通过加速度计、陀螺仪等传感器对人体运动进行采集，以获取人体姿态、运动轨迹等数据。

2. 摄像头采集：通过摄像头对人物在特定环境下的动作进行录制，并通过图像处理技术提取出相应的运动特征。

不同的采集方式具有不同的优缺点，其选择需要根据实际需求进行权衡和判断。

三、特征提取特征提取是基于神经网络的人物动作识别系统设计的关键步骤之一。

其目的是从采集到的数据中提取出物体的关键特征，从而为后续的分类预测提供支持。

通常采用的特征提取方式有：1. 时域特征提取：对于时间序列数据，通过处理其均方差等统计学特征，以及一些时域分析技术，如自相关、互相关等，提取出关键特征。

2. 频域特征提取：对于采集到的信号，采用快速傅里叶变换（FFT）等频域分析技术，提取出频率域的特征。

3. 小波变换：小波变换可将信号分解到不同长度尺度上，以及分解出信号中的不同频率成分，从而提取出更加细节的特征信息。