基于人工神经网络的系统辨识
机器学习中基于人工神经网络的图像识别技术研究
机器学习中基于人工神经网络的图像识别技
术研究
机器学习是人工智能领域中的关键技术之一。随着计算机性能的提高和数据量
的增大，机器学习在人类社会中的应用也越来越广泛，而图像识别技术则是其中的一个重要方向。在机器学习中，基于人工神经网络的图像识别技术是最常用的方法之一。本文将从人工神经网络的基本概念、图像识别方法和应用实例三个方面介绍机器学习中基于人工神经网络的图像识别技术。
一、人工神经网络
人工神经网络是一种受到生物神经网络启发的计算模型。它由多个神经元组成，每个神经元都有输入和输出。一个神经元的输出将成为其他神经元的输入，从而通过这种方式构建出一个复杂的计算模型，称为神经网络。在人工神经网络中，每个神经元的输入与输出之间的关系是通过一个数学函数建模的。这个函数在神经网络的训练过程中被调整，以优化神经网络的性能。神经网络的训练过程是通过大量数据对神经网络进行反复的输入和输出，从而使神经网络不断优化自身的模型参数，以达到更精确的预测结果。
二、图像识别方法
图像识别是机器学习技术最为广泛应用的领域之一。图像识别的任务是对图像
中的物体、场景等进行自动识别和分类。在机器学习中，图像识别任务通常分为两个阶段：训练阶段和测试阶段。在训练阶段，机器学习算法使用大量的标注数据（图像和标签的对应关系）来训练一个图像识别模型。这个模型的目的是学习如何从图像中提取有用的特征来进行分类。在测试阶段，已经训练好的图像识别模型将对新的图像进行分类预测。
在基于人工神经网络的图像识别方法中，通常使用卷积神经网络（CNN）来实现。卷积神经网络是一种特殊的人工神经网络，其网络结构中包含卷积层、池化层和全连接层几个子层。在卷积层中，神经网络通过一个滑动窗口（卷积核）对图像进行局部卷积操作，从而提取出图像中的特征信息。在池化层中，神经网络对卷积层输出的数据进行下采样操作，从而减少数据量和计算复杂度。在全连接层中，神经网络将卷积层和池化层中的特征向量映射到最终的输出类别上。
《系统辨识》新方法
《系统辨识》新方法
引言
系统辨识是指通过收集系统的输入和输出数据，建立数学模型来描述系统的动态特性
和行为规律的过程。它在工程控制、通信系统、经济学、生物学等领域都有着广泛的应用。传统的系统辨识方法包括最小二乘法、频域法、状态空间法等，然而这些方法在处理高维
复杂系统时往往面临着诸多困难和局限性。开发新的系统辨识方法成为当前研究的重要方
向之一。
1. 基于深度学习的系统辨识方法
深度学习是近年来发展迅猛的机器学习方法，其在图像识别、语音识别等领域已经取
得了巨大的成功。研究者们开始将深度学习方法引入系统辨识领域，希望通过深度神经网
络对系统的非线性动态进行建模。与传统的线性模型相比，深度学习方法更加灵活和准确，能够处理更加复杂的系统动态特性。有研究者利用深度学习方法对非线性动力学系统进行
辨识，取得了较好的效果。这为系统辨识方法带来了新的思路和突破口。
2. 基于信息论的系统辨识方法
信息论是研究信息传输、存储和处理的数学理论。近年来，一些研究者开始探索将信
息论方法引入系统辨识领域。信息论方法可以量化系统输入与输出之间的信息流动，从而
揭示系统的动态行为。使用信息论方法进行系统辨识，不仅可以对系统的稳定性和故障诊
断进行分析，还可以对系统的冗余信息和关键信息进行提取，提高辨识的准确性和鲁棒性。基于信息论的系统辨识方法正逐渐受到研究者的重视。
3. 基于数据驱动的系统辨识方法
传统的系统辨识方法需要先对系统的数学模型进行假设和构建，然后根据收集到的数
据对模型进行参数估计和验证。然而在实际应用中，许多系统的动态特性往往十分复杂，
人工神经网络模式识别
人工神经网络模式识别
一、人工神经网络模式识别
1、人工神经网络的概述
人工神经网络从人脑的生理学和心理学角度出发，通过模拟人脑的工作机理，实现机器的部分智能行为，是从微观结构和功能上对人脑进行抽象和简化，是模拟人类智能的一条重要途径。具体的模式识别是多种多样的，如果从识别的基本方法上划分，传统的模式识别大体分为统计模式识别和句法模式识别，在识别系统中引入神经网络是一种近年来发展起来的新的模式识别方法。尽管引入神经网络的方法和引入网络的结构可以各不相同，但都可称为神经网络模式识别。而且这些识别方法在解决传统方法较难处理的某些问题上带来了新的进展和突破，因而得到了人们越来越多的重视和研究。
人工神经元网络(Artificial Neural Network)简称神经网络，是基于日前人们对自然神经系统的认识而提出的一些神经系统的模型，一般是由一系列被称为神经元的具有某种简单计算功能的节点经过广泛连接构成的一定网络结构，而其网络连接的权值根据某种学习规则在外界输入的作用下不断调节，最后使网络具有某种期望的输出特性。神经网络的这种可以根据输入样本学习的功能使得它非常适合于用来解决模式识别问题，这也是神经网络目前最成功的应用领域之一。
2、神经网络进行模式识别的方法和步骤
神经网络模式识别的基本方法是，首先用己知样本训练神经网络，使之对不同类别的己知样本给出所希望的不同输出，然后用该网络识别未知的样本，根据各样本所对应的网络输出情况来划分未知样本的类别。神经网络进行模式识别的一般步骤如图2-1所示，分为如下几个部分：
基于神经网络的人脸识别系统研究
基于神经网络的人脸识别系统研究
一、引言
自从计算机科学和人工智能领域取得了一系列的重大进展以来，人脸识别技术也发生了翻天覆地的变化。基于神经网络的人脸识
别系统是一种对于大量人脸图像数据进行建模和训练的机器学习
技术，能够高效、快速地在海量样本中检测、追踪和识别指定对象。
本文将介绍基于神经网络的人脸识别技术的原理、构建和优化
过程。同时，将涵盖神经网络的基本原理和使用方法、常见的卷
积神经网络、残差网络和循环神经网络的应用。
二、神经网络基础
神经网络是一种通过建立复杂的分层结构来模拟人脑的学习和
决策过程的动态系统。神经网络分为输入层、隐层和输出层。其中，输入层用于接收数据的输入，隐层是负责特征提取和模式识
别的核心部分，输出层则将机器预测的结果输出。
在神经网络中，常见的激活函数包括sigmoid、tanh和ReLU
（修正线性单元）。激活函数的作用在于将网络层的输出调整到
合适的范围内，使其变得可加性和可微分。
三、卷积神经网络
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）是一种特别适用于图像和语音处理的深度神经网络，是通过卷积核将输
入图像分解成不同尺度和不同层次的特征，然后对这些特征进行
分类和识别。
基本的CNN模型包括卷积、池化和全连接层等。卷积核是为
了在保留图像内容的同时减小计算量和参数数量而引入的。池化
层通常可用于缩小输出的维数和特征图的尺寸，全连接层则是将
所有的特征进行汇总和分类。常见的CNN模型包括LeNet、AlexNet、VGG和GoogLeNet。
基于人工神经网络的动力学参数辨识法
高技术通讯2020年第30卷第5期：495~500
doi：10.3772/j.issn.1002-0470.2020.05.008
基于人工神经网络的动力学参数辨识法①
杜其通②刘朝雨闵剑费燕琼③
(上海交通大学机器人研究所上海200240)
摘要针对传统最小二乘法辨识动力学模型精度不高的问题，结合深度学习方法，提出了一种基于人工神经网络的动力学参数辨识方法。使用线型整流单元(ReLU)作为神经网络的激活函数，使用RMSProp算法对神经网络权值进行迭代，使用Dropout方法防止过拟合。采用有限项傅里叶级数轨迹作为激励轨迹，对采集到的数据进行标准化处理及滤波处理。最后，对算法得到的模型进行比较验证。结果表明，本文提出的方法相对于传统方法有较高的精度，不需要对摩擦力进行建模，能够更好地应用于机器人模型控制系统。
关键词神经网络；参数辨识；动力学
0引言
工业机器人已经成为现代人类社会不可或缺的自动化工具，提高其控制精度一直是国内外研究的热点。传统的PID控制已经无法满足实际工作的精度要求，基于模型的控制方法成为主流。基于模型的控制器需要以机器人动力学参数作为先验值⑴，但是机器人是一个多变量、强耦合的非线性系统⑵，通过数学计算获得动力学模型很困难，一般采用实验辨识方法。
国内外研究人员提出了很多机器人参数辨识方法。Gautier等人⑶提出了串联机器人最小参数集的推导方法,能够减小辨识的运算量,提高算法的鲁棒性。Calafiore等人⑷采用递推的最小二乘法进行参数运算，提高了算法效率。丁亚东等人⑸提出了一种分布辨识方法,降低了辨识方程的复杂性。智能控制算法促进了机器人动力学参数辨识的发展，陈柏等人⑴采用人工蜂群算法，禹鑫錢等人⑹采用粒子群算法，谢宏⑺采用改进的遗传算法进行辨识，均取得了不错的辨识效果。
基于神经网络的系统辨识 PPT
13.2 基于神经网络的系统辨识
n 1
① y(k 1 ) a iy(k i) g (u (k)u (k 1 )L u (k m )) i 0
n=2,m=0时的并联结构如图3所示。
g +∑ +
u(k)
N +× +
y(k+1)
Z-1
凡是具备两个条件的智能学科都可以在智能 控制上占一席之地：①能够模拟人脑的智力行为 处理复杂性、不确定性、非线性对象。
②不需要对象的精确数学模型便能逼近满意 控制。
智能控制阶段的研究对象是控制器，而传统
13.2 基于神经网络的系统辨识
1）辨识系统的基本结构
系统辨识的主要任务就是选择辨识模型，确定输入信号
③ y ( k 1 ) f ( g ( k ) L g ( k n ) ) g ( u ( k ) L u ( k m ) ) ④ y ( k 1 ) f ( y ( k ) L g ( k n ) , u ( k ) L u ( k m ) )
后两种用神经网络实现起来较难。
13.2 基于神经网络的系统辨识
13.2 基于神经网络的系统辨识
基于神经网络的辨识系统结构图如下图所示。辨识不 在意神经网络以什么形式去逼近实际系统，只关心神经网 络的输出与被辨识系统的输出相差多少，e(k) 可否为零。
现代控制工程-第8章系统辨识
05
系统辨识的未来发展
数据驱动的系统辨识
总结词
通过大量数据训练模型，实现系统参数的估 计和预测。
详ຫໍສະໝຸດ Baidu描述
数据驱动的系统辨识利用大量的历史数据和 实时数据，通过机器学习、深度学习等算法 训练模型，实现对系统参数的估计和预测， 提高系统辨识的准确性和实时性。
基于深度学习的系统辨识
总结词
利用深度学习算法，自动提取特征并建立高 阶非线性模型。
感谢您的观看
THANKS
VS
最小二乘法的优点是简单易行，计算 量较小，适用于线性系统和参数估计。 其缺点是假设误差具有相同的方差， 且未考虑系统动态特性的变化。
极大似然法
极大似然法是一种基于概率模型的参 数估计方法。在系统辨识中，极大似 然法通过构造似然函数，使得实际观 测数据出现的概率最大，从而求解系 统的参数。
极大似然法的优点是能够考虑到数据 的统计特性，适用于非线性系统和参 数估计。其缺点是需要假设误差分布， 且计算量较大。
智能交通系统
要点一
总结词
系统辨识在智能交通系统中发挥着关键作用，主要用于交 通流建模、信号控制和智能车辆导航等方面。
要点二
详细描述
通过系统辨识技术对交通流特性进行分析和建模，可以优 化交通信号控制策略，提高道路通行效率。同时，系统辨 识技术还可以用于智能车辆导航系统，实现车辆的精确定 位和路径规划，提高道路运输的安全性和效率。
基于卷积神经网络的人脸检测与识别系统设计
基于卷积神经网络的人脸检测与识别系统设
计
I. 引言
人脸检测与识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一。基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的人脸检测与识别系统已经取得了重大进展。本文将介绍基于CNN的人脸检测与识别系统的设计与实现。
II. 人脸检测算法及其特点
1. 传统人脸检测算法
传统的人脸检测算法主要是利用Haar-like特征和Cascade分类器来实现。这种方法可以得到较好的检测效果，但是需要预先手工提取Haar-like特征，且对于图片大小和人脸位置的变化较为敏感。
2. 基于CNN的人脸检测算法
与传统的人脸检测算法不同，基于CNN的人脸检测算法不需要预处理图片特征，在训练时可以自动学习图片的特征，从而达到更好的检测效果。经常使用的CNN模型有Faster R-CNN、SSD 等。
III. 人脸识别算法及其特点
1. 传统人脸识别算法
传统的人脸识别算法主要是利用特征提取和分类器来实现。例如，利用主成分分析（PCA）提取人脸特征，和k-nearest neighbors分类器进行分类。
2. 基于CNN的人脸识别算法
基于CNN的人脸识别算法主要是利用CNN进行特征提取，并将特征向量送入分类器进行识别。在CNN特征提取的过程中，需要对CNN模型进行训练，以自动提取人脸图片的特征。
IV. 基于CNN的人脸检测与识别系统设计
1. 系统架构
基于CNN的人脸检测与识别系统整体分为三个模块：人脸检测模块、人脸对齐模块和人脸识别模块。其中，人脸检测模块利用CNN进行人脸检测，找到输入图像中的人脸框；人脸对齐模块将人脸框进行对齐，使得不同人脸图像的特征更加容易提取；人脸识别模块利用CNN进行特征提取，并将特征向量送入分类器进行识别。
人工智能与神经网络在图像识别中的应用
人工智能与神经网络在图像识别中的应用
在当今科技发展的大环境下，人工智能与神经网络一直是备受
瞩目的热门话题。它们的应用涉及的范围广泛，其中之一便是在
图像识别中。本文将会探讨人工智能与神经网络在图像识别中的
应用，并从不同角度详细分析这一主题。
一、人工智能在图像识别中的应用
人工智能作为现代学科，最早是为了模拟人类的思维方式从而
形成的。随着技术的逐步发展和完善，人工智能早已不再仅仅是
简单的智能模拟了。而在图像识别方面，早期的图像识别模型都
被设计成类似于人类的感知方式。也就是说，它们会尝试模拟人
类的大脑对于特定物体和场景的认知过程，从而发现和区分对应
的图像。
现在，人工智能在图像识别领域已经实现了很大的突破。比如，人脸识别技术、手写文字识别技术、物品辨识技术和场景分析技
术等常用的图像识别应用都已经非常成熟。其中，人脸识别技术
就被广泛应用于安防领域。手写文字识别技术则广泛应用于OCR （光学字符识别）技术。而物品辨识技术和场景分析技术则广泛
应用于物流、视频监控等领域。
二、神经网络在图像识别中的应用
神经网络，是近年来出现的新一代人工智能技术。与传统的人
工智能算法相比，神经网络的处理速度更快、处理效率更高、处
理的精度更高。并且，它能够自动学习和适应各种不同的任务，
这就使得神经网络在各种图像处理任务中的应用变得越来越广泛。
在图像识别中，神经网络的应用是至关重要的，它能够更好地
处理多种图像类型，例如图片、视频、三维物体和声音等。实际上，神经网络在深度学习领域有着非常广泛的应用，其中，深度
卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network，DCNN）就是
基于人工神经网络的智能控制系统
基于人工神经网络的智能控制系统随着AI技术不断的发展，基于人工神经网络的智能控制系统
已经成为一个很热门的话题。这项技术可以将各种设备和传感器
连接起来，通过非常精确和智能的方式来掌控这些设备和传感器。整个系统可以随着环境的变化以及输入信号的变化进行复杂的计
算和模拟。今天我们要探讨的就是这项基于人工神经网络的智能
控制系统。
一、什么是人工神经网络？
人工神经网络是一种人工智能计算模型，它模拟了生物神经网
络的结构和功能，并且具有这些网络的学习和适应能力。它是由
神经元构成的一种复杂的非线性系统，神经元通过连接形成网络。神经元接收外部的刺激，经过处理，产生一个输出信号，这个输
出信号又可以成为其他神经元的输入信号，从而形成复杂的信息
处理过程。在人工神经网络中，神经元被称为节点，它们之间的
连接被称为边，节点之间通过相互连接的边传输信号和信息。
二、人工神经网络的应用
人工神经网络在很多领域都有应用，如图像处理、语音识别、自然语言处理、控制系统等。在控制系统中，人工神经网络可以应用于四个方面：预测控制、控制优化、逆模型控制和自适应控制。
1）预测控制
预测控制就是基于历史数据，预测未来的状态，并根据预测结果来进行控制。这种控制方法可以被应用在复杂的系统中，如车辆控制、航空控制、制造业控制等。
2）控制优化
控制优化是指通过控制变量以及系统的响应来优化控制性能。通过使用人工神经网络，我们可以设计出一套能够预测和优化控制的算法，并且可以根据反馈信号来进行实时优化。
3）逆模型控制
逆模型控制是指通过逆向测量，对系统进行建模，并且根据此
基于人工神经网络的图像识别技术研究
基于人工神经网络的图像识别技术研
究
近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，基于人工神经网
络的图像识别技术在各个领域得到了广泛应用。图像识别技术是指利用计算机视觉和模式识别技术，将图像转化为计算机能够理解和处理的数据，从而实现对图像内容的自动识别和分类。本文将从人工神经网络的原理、图像识别的应用以及相关研究的进展等方面，对基于人工神经网络的图像识别技术进行探讨。
首先，人工神经网络是一种模拟生物神经网络工作原理的
人工智能技术。其由神经元、突触和权重构成，通过神经元之间的连接和信息传递，实现模式识别和学习。在图像识别中，人工神经网络可以通过构建多层次的神经元结构，实现对图像的自动化处理。常见的人工神经网络包括感知机、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。感知机是一种最简
单的前馈神经网络，可以通过学习样本数据的权重和偏置，实现对图像的分类。而卷积神经网络是一种专门用于处理图像的神经网络，其可以通过卷积、池化和全连接等操作，提取图像的特征信息，并进行分类和识别。循环神经网络则适用于序列
数据的处理，可以通过记忆上下文信息，实现对图像序列的识别。
其次，基于人工神经网络的图像识别技术在各个领域得到
了广泛应用。以人脸识别为例，通过构建深度卷积神经网络，可以实现对人脸图像的快速准确识别。在医学领域，人工神经网络可以通过学习大量的医学图像数据，实现对疾病的诊断和预测。在无人驾驶领域，人工神经网络可以通过图像识别技术，实现对行人、车辆和交通信号的识别，从而实现智能驾驶系统的自动化控制。此外，基于人工神经网络的图像识别技术还可以在安防、金融、农业等领域发挥重要的作用。
基于人工神经网络的故障诊断系统研究
基于人工神经网络的故障诊断系统研究
人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模仿人脑神经系统结
构和功能的计算模型。其以计算机程序的形式存在，通过学习数据中的特征和模式，对输入数据进行处理，并输出结果。人工神经网络广泛应用于各领域，包括故障诊断、图像识别、语音识别、自然语言处理等。本文将探讨基于人工神经网络的故障诊断系统研究。
一、人工神经网络的基本结构
人工神经网络模型由神经元组成，其中每个神经元接收来自输入层或前一层的
输入，对其进行处理，并将结果传递给下一层或输出层。多个神经元组成的层次结构通常称为深度神经网络，可以对复杂的非线性问题进行处理。每个神经元都包含一个激活函数，其作用是将输入转换为输出，并将输出传递给下一层。常用的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数和Tanh函数等。
二、基于人工神经网络的故障诊断系统
故障诊断是一项重要的技术，可用于判断某个系统或设备是否正常运行，当出
现故障时，可以迅速检测和定位问题，并采取相应的措施。传统的故障诊断方法通常是基于规则的方法，即根据专家定制的规则，对输入数据进行分类和判断。但这种方法存在需要手动设计规则、无法处理不确定性和复杂关系等问题。
基于人工神经网络的故障诊断系统，利用神经网络的自适应学习和泛化能力，
可以从数据中自动提取特征和模式，对数据进行分类和决策。其基本思路是，将输入的故障数据作为神经网络的训练数据，通过多次反向传播算法进行网络权值的优化，得到一个训练好的故障诊断模型。
三、基于人工神经网络的故障诊断系统的研究进展
基于人工神经网络的系统辨识
j 1
隐含层的第i个神经元的输出为： o ip g (n e tip ) (i 1 ,2 ,,q )
j
p1
输出层第k个神经元的总输入为：
q
netkp w kioipk i1
(k1,2,,L)
输出层的第k个神经元的实际输出为：
o k p g (n e tk p ) (k 1 ,2 ,,L )
p2
…
激活函数：
1、硬限幅(Heaviside) 激活函数
a
f
(n)
10,,
n0 n0
2、线性激活函数
a f (n)n
3、对数-S型(sigmoid) 激活函数
a f(n) 1 1exp(n)
Power Electronics & Electrical Drive Lab. HIT.
4、对称硬极限激活函数 5、饱和线性激活函数 6、双曲正切S型激活函数 7、正线性激活函数
⑷模型验证：验证所确定的模型是否 恰当地表示了系统
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基于神经网络的系统辨识技术
3.1 人工神经网络辨识的基本原理
（1）正向模型
在正向建模问题中，神经网络与 待辨识系统具有相同的输入，两 u 者的输出误差作为网络的训练信 号，这是典型的有监督学习问题。 学习结束后，网络模型将具有与 实际系统相同的输入输出特性。
基于神经网络的图像识别系统的设计与实现
基于神经网络的图像识别系统的设计与实现近年来，随着计算机技术的不断发展，人工智能、机器学习、
深度学习等技术逐渐成熟，并在各行业得到广泛的应用。其中，
图像识别技术在智能安防、自动驾驶等领域具有重要的应用价值。本文将介绍一种基于神经网络的图像识别系统的设计与实现。
一、系统设计思路
图像识别技术是将图像输入系统中，通过分析图像中的像素点
信息，识别图像中的物体、颜色等特征，并输出相应的结果。为
了实现图像识别，我们可以通过以下几个步骤设计系统：
1. 图像采集
首先，需要用相机或其他图像采集设备获取原始图像，可以通
过编程调用硬件接口实现。
2. 数据预处理
通过图像处理算法对采集到的原始图像进行降噪、增强等预处
理工作，以提高后续处理的准确性。
3. 特征提取
在处理过程中，需要对图像进行特征提取，即从大量的像素点
中提取出对我们所关心的物体具有代表性的特征。
4. 分类识别
最后，通过机器学习算法对提取出的图像特征进行分类识别，
输出识别结果。在此过程中，需要使用神经网络等算法进行模型
训练，以获取更高的准确性。
二、系统实现细节
在进行系统实现时，我们可以运用一些成熟的技术和工具来提
高系统的性能和可靠性。下面将介绍一些系统实现的细节。
1. 神经网络模型
神经网络是一种模仿人类神经系统进行信息处理的数学模型，
其具有学习、适应和自组织的能力。在图像识别领域中，使用深
度卷积神经网络(CNN)算法可以有效提高图像识别的准确性。通过对数据进行深度处理和卷积计算，可以获得更为优质的特征输入，
并输出更为准确的结果。常用的开源框架包括Tensorflow、Pytorch、Keras等。
系统辨识综述
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。
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飞行器系统气动力参数辨识
Power Electronics & Electrical Drive Lab. HIT.
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飞行器系统气动力参数辨识
Power Electronics & Electrical Drive Lab. HIT.
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谢谢大家！
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Power Electronics & Electrical Drive Lab. HIT.
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基于神经网络的系统辨识技术
3.1 人工神经网络辨识的基本原理
（1）正向模型 在正向建模问题中，神经网络与 待辨识系统具有相同的输入，两 者的输出误差作为网络的训练信 号，这是典型的有监督学习问题。 学习结束后，网络模型将具有与 实际系统相同的输入输出特性。
p1 p2 p3
连接权
数学模型
求和单元 激活函数
wk ,1
… …
k
阈值
uk
f
yk
pR
wk ,R
R uk wki pi k i 1 y f u k k
三个基本要素： 1、连接权；2、求和单元；3、激活函数。
Power Electronics & Electrical Drive Lab. HIT. 4
Power Electronics & Electrical Drive Lab. HIT. 2
人工神经网络的概述
1.1 人工神经元模型
生物神经元结构
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3
人工神经网络的概述
1.1 人工神经元模型
输 入 信 号
对象
u
y
e
＋ －
×
辨识模型
ˆ y
正向模型
Power Electronics & Electrical Drive Lab. HIT.
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基于神经网络的系统辨识技术
（2）逆向模型
直接逆模型
间接逆模型
直接逆向模型是把系统输出作为网络输入，用网络的输出与系统的输入作比较, 两者的误差作为网络的训练信号；而间接模型结构中有一个已知的系统正向模 型,同时将逆模型网络与系统串联，网络输入是系统的期望输出，训练信号为 系统的期望输出与其实际输出之差，或者是与己知神经网络正向模型的输出之 差。
p p j
Power Electronics & Electrical Drive Lab. HIT.
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人工神经网络的概述
BP网络学习算法的计算步骤
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 初始化：置所有的加权系数为最小的随机数； 提供训练集：给出输入向量p和期望的输出向量t。 计算实际输出； 计算期望值与实际输出的误差； 调整输出层的加权系数； 调整隐含层的加权系数； 返回步骤（3），直到误差满足要求为止。
p i j 1 p j j 1 M M
(i 1, 2, , q)
j
k
隐含层的第i个神经元的输出为：
oip g (netip )
q
(i 1, 2, , q)
p1
i
y1
输出层第k个神经元的总输入为：
netkp wki oip k
i 1
p2
… …
q
y2
…
(k 1, 2, , L)
滚转姿态（副翼）
Power Electronics & Electrical Drive Lab. HIT. 20
飞行器系统气动力参数辨识
俯仰（水平尾翼）
Power Electronics & Electrical Drive Lab. HIT. 21
飞行器系统气动力参数辨识
偏航（垂直尾翼）
Power Electronics & Electrical Drive Lab. HIT. 22
Power Electronics & Electrical Drive Lab. HIT. 18
飞行器系统气动力参数辨识
3.2 飞行器系统气动力参数辨识
飞行器系统各主要符号及其含义（6自由度）
Power Electronics & Electrical Drive Lab. HIT.
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飞行器系统气动力参数辨识
pM
输出层的第k个神经元的实际输出为：
o g (net )
p k p k
(k 1, 2, , L)
wij
M
wki
L
yL
输出层
输入层
隐含层
Power Electronics & Electrical Drive Lab. HIT.
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人工神经网络的概述
BP网络权系数的调整规则
对于每一样本p的输入模式对的二次型误差函数为：
Power Electronics & Electrical Drive Lab. HIT. 14
系统辨识概述
2.2 系统辨识三要素
辨识三要素和辨识要点 输入/输出数据
能够量测到的 系统的 输入/输出数据 输入信号的选择： 必须能充分激励 系统的所有模态。
系统模型类型
所考虑的 系统的结构
等价准则
给出辨识的 优化目标 最常用的误差 准则是 误差平方和函数
1 L p J p (tk okp ) 2 2 k 1
BP学习算法的基本原理是梯度最速下降法，它的中心思想是调整权值使
网络总误差最小。
学习过程按使误差函数Jp减小最快的方向调整加权系数直到获得满意的加权系 数为止。因此，权系数应按Jp函数梯度变化的反方向调整，使网络逐渐收敛。
输出层的神经元权系数修改公式：
人工神经网络的概述
激活函数：
1、硬限幅(Heaviside) 激活函数 2、线性激活函数
1, n 0 a f (n) 0, n 0
a f ( n) n
3、对数-S型(sigmoid) 激活函数
4、对称硬极限激活函数
1 a f ( n) 1 exp(n)
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飞行器系统气动力参数辨识
利用神经网络的正向辨识模型，对飞行器系统在小扰 动情况下的动态特性进行辨识。采用串并联辨识模型，通 过试验发现当输入、输出分别延时5个单元时能得到好的辨 识结果。各神经网络辨识模型均由四个不含隐层的线性神 经网络构成。 准则函数如下:
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pR1
pR
反馈（递归）型网络
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人工神经网络的概述
1.3 神经网络的学习
通过向环境学习获取知识并改进自身性能是神经网络的一个重要特 点，在一般情况下，性能的改善是按某种规定的度量调节自身参数 （如权值）并随时间逐步达到的，学习方式（按环境所供信息的多 少分）有以下三种： 1.有监督学习 2.无监督学习 3.强化学习 学习算法： 1.δ学习规则（误差纠正规则） 2.Hebb学习规则 3.竞争学习
飞行器系统气动力参数辨识
假设：
◆飞行器具有对称平面; ◆运动中对称平面处于铅垂位置,且运动平面与飞机对称平面重合; ◆飞行器进行定常直线运动。
线性小扰动方程可分为彼此独立的两组，即可在纵、横 两个方向上进行解耦。
注：系统方程见文档
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4. 竞争学习神经网络
5. Hopfield神经网络 6. Boltzmann神经网络
……
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人工神经网络的概述
BP神经网络
j
k
p1
i
y1
p2
… …
q
y2
…
pM
M
wij
输入层
wki
L
yL
输出层
隐含层
隐含层和输出层的激活函数采用对数-S型激活函数
wki (k 1) wki (k ) kpoip
kp okp (1 okp )(tkp okp )
i o (1 o )( kp wki )
p p i p i k 1 L
隐含层的神经元权系数修改公式：
wij (k 1) wij (k ) i o
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飞行器系统气动力参数辨识
纵向系统仿真
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飞行器系统气动力参数辨识
通过MATLAB 仿真得到纵向 系统输入如右
(其中，左侧输入 为宽度为3秒的单 位幅度脉冲；右侧 输入为宽度为1秒 的单位幅度脉冲)
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系统辨识概述
2.1 系统辨识的基本概念
设有一离散时不变因果系统，它的输入和输出分别 为u(t)和yp(t)，并设u(t)是一致有界函数，那么辨识问题 可以描述为寻求一数学模型, 使得模型的输出和被辨识 系统的输出尽量接近。
输入层
隐含层
输出层
yR
前馈型网络（FNN）
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人工神经网络的概述
y1 y2
输出 ……
yR1
yR
……
全局反馈：Hopfield网络、 Elman网络
……
p1
p2
输入
局部反馈网络是在单个神经 元上进行反馈，类型很多
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1 N 1 N 2 2 J (ti yi ) ei 2 i 1 2 i 1
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人工神经网络的概述
1.4 几种典型的人工神经网络
1. 感知机神经网络 2. BP（Back Propagation）神经网络 3. 径向基（Radial Basis Function, RBF）神经网络
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模型的选择： 兼顾精确性 和复杂性
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系统辨识概述
2.3 系统辨识的基本过程
⑴ 选定和预测被辨识系统的数学模型类型
⑵试验设计：选择试验信号，记录输入/输出数据
⑶参数估计：选择估计方法，根据测量数据估计 数学模型中的未知参数。 ⑷模型验证：验证所确定的模型是否 恰当地表示了系统
基于人工神经网络的系统辨识
系统辨识与自适应控制 课程讲义
主要内容
人工神经网络的概述 人工神经元模型 人工神经网络的结构 人工神经网络的学习 几种典型的人工神经网络 系统辨识概述 系统辨识的基本概念 系统辨识的三要素 系统辨识的基本过程 基于神经网络的系统辨识技术 人工神经网络辨识的基本原理 飞行器系统气动力参数辨识
1 y g ( x) 1 exp( x)
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人工神经网络的概述
BP网络的前馈计算
隐含层的第i个神经元在样本p作用下的输入为：
net wij o i wij x jp i
5、饱和线性激活函数
6、双曲正切S型激活函数 7、正线性激活函数
……
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人工神经网络的概述
1.2 神经网络的结构
p1
y1
p2
… …
… …
y2
pR
根据激活函数的不同，FNN又可 分为多种类型。如多层感知器 （MLP）、径向基网络（RBF）、 小波网络（WN）