基于人工神经网络的系统建模及MATLAB实现

### 基于人工神经网络的系统建模及MATLAB实现 #### 一、引言 随着信息技术的发展，系统建模已成为科学研究和技术开发的重要组成部分。针对非线性系统的建模，传统的数学方法往往难以准确描述复杂的非线性关系。人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)作为一种强大的工具，因其独特的非线性映射能力和自适应学习机制，在解决这类问题时显示出极大的优势。本文主要探讨了如何基于人工神经网络进行系统建模，并利用MATLAB软件进行实现。 #### 二、人工神经网络的基本概念 人工神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，由大量的简单处理单元——神经元(neurons)组成，通过连接权重(weight)来传递信息。神经网络可以通过学习调整这些权重来执行各种复杂的任务，例如分类、预测和建模。 #### 三、基于人工神经网络的建模技术 ##### 3.1 正向建模 正向建模是指训练一个神经网络以表达系统正向动态的过程。在这个过程中，神经网络与待辨识的系统并联，两者的输出误差用作网络的训练信号。实际系统作为教师，向神经网络提供期望输出，使得网络能够学习到系统的输入输出关系。常用的网络结构有多层前向网络，如BP网络或其变体。 ##### 3.2 逆向建模 逆向建模是指建立动态系统的逆模型。这种方法在神经网络控制中尤为重要。在逆向建模中，系统的输出作为网络的输入，网络输出与系统输入比较，相应的输入误差用于训练网络，从而使网络通过学习建立系统的逆模型。然而，这种方法的有效性依赖于系统的可逆性，对于不可逆系统，可能会得到错误的逆模型。 #### 四、人工神经网络的应用实例 本文介绍了一个具体的案例，即利用BP网络实现科研项目选题决策综合模糊评估系统。该系统利用逆向建模技术和MATLAB软件平台，通过收集和分析大量科研项目的相关数据，训练BP网络以模拟专家的评估过程。测试结果表明，该系统能够较为准确地对科研项目进行评分，提高了评估的客观性和公正性。 #### 五、利用人工神经网络求解问题的一般步骤 1. **确定信息表达方式**：将领域问题及其相关知识转化为网络可以接受并处理的形式。 2. **网络模型的确定**：根据问题的特点选择合适的网络模型，比如多层前向网络或反馈网络。 3. **网络参数的选择**：确定网络的结构参数，包括输入输出神经元的数目以及隐含层神经元的数量。 4. **训练模式的确定**：选择有效的训练算法，如梯度下降法或共轭梯度法，并设定训练步数和目标误差。 5. **网络测试**：通过独立的测试集验证网络的性能，确保其在实际应用中的可靠性。 #### 六、结论 基于人工神经网络的系统建模方法为复杂非线性系统的识别和控制提供了新的途径。通过MATLAB等高级编程环境的支持，可以有效地实现这些方法，并将其应用于实际问题中。本文提出的科研项目选题决策综合模糊评估系统的成功实施证明了这一方法的有效性和实用性。未来的研究可以进一步探索不同类型的神经网络在不同领域的应用潜力，以及如何优化现有的网络架构和训练算法。