基于神经网络的系统辨识,神经网络的种类和特点

神经网络是一种模拟人脑神经网络的数学模型，具有自学习、联想存储和高速优化解等特点。其主要特点包括：自学习能力（如图像识别、模式分类），联想存储功能（如记忆和检索），以及在复杂问题中的高速求解能力。神经网络广泛应用于图像识别、时间序列预测、系统辨识等领域。通过实验，基于MATLAB的神经网络在数字识别任务中表现出100%的识别率，证明了其在模式识别中的有效性。神经网络的优势在于并行处理、适应性强和容错能力，为解决复杂问题提供了强大的工具。

神经网络的特点

无论何种类型的人工神经网络，它们的主要特点在于：并行处理能力、分布式存储结构、拓扑结构具有弹性、高度冗余性以及非线性运算能力。其主要优势在于显著的运算速度、强大的联想能力、适应能力、容错能力以及自组织能力。

这些特征和能力构成了人工神经网络模拟智能活动的技术基础，并在广泛的领域中得到了重要的应用。

在通信领域，人工神经网络可用于数据压缩、图像处理、矢量编码等基础通信技术，以及差错控制（包括纠错和检错编码）、自适应信号处理、自适应均衡、信号检测、模式识别、ATM流量控制、路由选择、通信网优化和智能网管理等前沿技术。

人工神经网络的研究已实现与模糊逻辑研究的深度结合，并在此基础上与人工智能研究实现相促进，成为新一代智能系统发展中的重要研究方向。

由于人工神经网络主要模仿人类右脑的智能行为，而人工智能主要类比于人类左脑的智能机理，因此，人工神经网络与人工智能的有机整合，从而更有效地模拟人类的各种智能活动。

新一代智能系统将有助于促进人类智力和思维能力的发展，成为人类认知世界、改造自然的智慧工具。由此可见，这种技术将继续发挥其在科学研究中的引领作用。

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人工神经网络的特点有哪些

人工神经网络的主要特点和优势体现在三个方面：首先，它具备自主学习能力**AI爱发猫** ；其次，具有适应性；最后，能够处理复杂的信息。在具体功能上，人工神经网络不仅能够完成信息的存储和处理，还具备并行处理能力。

为了使实现图像识别，通常需要将许多不同类型的图像样本及其应识别的结果输入到人工神经网络中，通过其自学习功能，网络将逐步掌握识别相似图像的能力。自学习功能在预测任务中扮演着至关重要的角色。

人工神经网络计算机将为人类提供三大重要应用：首先，其在经济行为、市场行为和企业效益预测方面具有显著应用价值。其次，该系统具备联想存储功能，可以通过反馈网络实现这一特性。最后，该系统擅长快速识别优化解，展现出强大的计算能力。

解决复杂问题的优化方案通常需要投入大量计算资源。通过设计专门针对该问题的反馈式人工神经网络，可以充分发挥计算机的高速运算能力，从而迅速找到优化解。

人工神经网络的优势主要体现在以下几个方面：(1)能够准确近似任意高度非线性关系；(2)各神经元中等势地存储了所有定量或定性的信息，从而具备了很强的鲁棒性和容错能力；(3)通过并行分布处理，使得大规模运算变得高效可行；(4)能够适应和学习未知或不确定的系统环境；(5)同时处理定量与定性知识。

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神经网络计算机的特点是什么？

神经网络计算机模仿人脑的判断和适应能力，多种数据信息能够并行处理，具备判断对象性质和状态的能力，并能自主采取相应行动。同时，该系统能够处理实时变化的大量数据，实现信息的高效处理和结论的合理引出。

以往的信息处理系统仅能处理条理分明、结构有序的数据，而大脑则展现出处理模糊、不完整信息的能力，因此第六代计算机将具备模仿人脑的智慧与灵活特征。

人类大脑包含140亿神经元和100亿多神经连接，其运算速度相当于每秒1000万亿次的计算机处理能力。通过大量微处理单元模仿人脑神经网络结构，构建了具有并行分布式计算能力的人工智能系统。

神经电脑除了拥有多个处理器外，还具备类似于神经网络结构的节点，每个节点与许多其他节点相连。如果将每一步运算分配给多台微处理器进行并行处理，这些微处理器将协同工作，从而显著提升整体计算能力和认知水平。

神经电子计算机的信息并非以存储器为载体，而是以神经元之间的连接网络为载体。若出现节点故障，该系统仍具备重建数据的能力，同时它还具备联想记忆、视觉识别和声音识别功能。神经电子计算机将在多个领域得到广泛应用。

该系统能够识别文字、符号、图形、语言，以及声纳和雷达接收的信号，并能够判读支票进行市场估计，分析新产品，进行医学诊断，控制智能机器人，并实现汽车和飞行器的自动驾驶，能够发现和识别军事目标，并进行智能决策和智能指挥。

由日本科学家开发的神经电子计算机采用大规模集成电路芯片技术。该芯片采用1.5厘米见方的硅片，可集成400个神经元和40000个神经键。这种芯片具有每秒2亿次的运算速度。

研究人员开发出一种由左右两个神经块构成的神经电子计算机。右脑负责经验功能，拥有约1万个神经元，擅长图像识别任务；左脑处理语言和语法规则，拥有100万个神经元，用于存储词汇和语法知识。

神经网络 的四个基本属性是什么?

神经网络的四个基本属性：（1）非线性：非线性是自然界的本质特征。非线性是脑智能的关键属性。人工神经元的工作状态是非线性的，它们处于两种不同的激活或抑制状态。

由二值化神经元组成的网络表现出较高的[性能]，从而增强网络的容错性和存储容量。（2）无限制性：神经网络通常由大量广泛连接的神经元构成。

一个系统的整体行为不仅由单个神经元的特性决定，还由单元间的相互作用网络和连接结构共同决定。通过密集连接网络模拟大脑的无限制行为模式，而联想记忆则是一个典型的无限制的例子。

（3）非常定性：人工神经网络展现出适应性、组织性以及学习能力。神经网络处理的信息不仅持续发生着变化，而且动态系统本身也在持续发生着变化。迭代机制通常被用来描述动态系统的演进过程。

非凸特性：在特定条件下，系统的发育走向由特定状态的函数决定。例如，能量函数的极值对应于系统的稳定平衡态。非凸性表现在该函数具有多个极值，系统表现出多个稳定平衡态，进而使系统演化的多样性得以体现。

扩展资料：相关内容中，人工神经网络的优势主要体现在三个方面：首先，具备自主学习能力。其次，具有强大的模式识别能力。最后，能够实现数据的深度处理。

在图像识别的实际应用中，我们通常需要将大量不同类别的图像样本及其对应的识别结果输入人工神经网络，通过其自适应学习机制，逐步掌握识别相似图像的能力。自适应学习机制在预测任务中扮演着至关重要的角色。

人工神经网络系统将为人类提供广泛的应用，包括经济行为预测、市场行为预测以及企业效益预测，其应用前景极为广阔。此外，该系统具备联想存储功能，通过反馈网络实现这一特性。最后，该系统擅长快速寻找优化解，展现出显著的计算能力。

在解决一个复杂问题的优化解时，通常会消耗大量计算资源。通过专门针对该问题设计的反馈型人工神经网络，并充分利用计算机的计算能力，可能迅速实现优化目标。

人工神经网络的基本特征

人工神经网络由大量处理单元通过互联构成非线性且具有自适应能力的信息处理系统。它基于现代神经科学研究成果而提出旨在通过模拟大脑神经网络的处理和记忆机制来进行信息处理。

人工神经网络具有四个基本特征：（1）非线性特征是自然界的普遍特性。人类智慧的本质体现为非线性特征。单个人工神经元的状态呈现激活或抑制两种动态变化，这种动态特性在数学上可被描述为非线性关系。

具有阈值的神经元构成的网络展现出卓越的性能，显著提升了系统的容错能力和存储容量。（2）非局限性：通常情况下，一个神经网络由多个神经元通过广泛连接构成。

一个系统的整体行为不仅受到单个神经元的特征影响，还可能主要由单元之间的相互作用和连接所决定。通过大量连接来模拟大脑的无限的处理能力。联想法则体现了无限的处理能力这一典型特性。

（3）非常定性的人工神经网络具备自适应性、自主组织性、自主学习能力。神经网络不仅能够处理信息的变化，而且在信息处理的过程中，非线性动力系统也在持续变化。通常采用迭代方法来描述动力系统的演变过程。

非凸特性决定了系统的演化趋势，其在特定条件下由特定的状态函数来决定。例如，能量函数的极值对应于系统处于相对稳定状态的情形。

非凸特性表征了这类函数具有多个极值点，从而使得系统包含多个相对稳定的平衡态，这将进而导致系统演化过程的多样性。在人工神经网络架构中，神经元处理单元能够代表多种不同的对象，如特征、字母、概念等，同时也可承载具有重要意义的抽象模式结构。

在处理网络单元时，分为三类：输入单元、输出单元和隐单元。输入单元接收外部世界的信息与数据；输出单元负责输出系统处理的结果；隐单元位于输入单元和输出单元之间，不可见于系统外部。

神经元间的权重参数表征了各单元之间的相互作用程度，而信息的表达和处理则体现在网络处理单元之间的相互作用机制中。

人工神经网络是一种非程序化、具有适应性特征的类脑型结构，其本质是通过网络结构的演变和动力学行为实现并行分布式信息处理功能，并模仿人脑神经系统的信息处理机制。

它涵盖了神经科学、思维科学、人工智能、计算机科学等多个领域的跨学科领域。

人工神经网络属于并行分布式系统，采用了与传统的人工智能及信息处理技术完全不同的机制，克服了传统基于逻辑符号的人工智能在处理直觉型、非结构化信息方面的局限性，具备自适应性、自组织能力以及实时学习的特点。

系统辨识理论及matlab仿真采用几级移位寄存器实现，为什么

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社会的进步推动了实际系统向具有不确定性的复杂系统转变，这些系统中应用的经典系统辨识方法暴露出以下问题：在某些动态系统中，系统的输入往往难以得到保证，而最小二乘法的系统辨识方法通常需要输入信号已知且变化较为丰富。

(2) 在线性系统中，传统的系统辨识方法在非线性系统辨识方面的表现优于前者。(3) 传统辨识方法的两个主要缺点是无法同时确定系统的结构和参数，且通常难以获得全局最优解。

在科技的持续进步下，基于神经网络的辨识相较于传统辨识方法具有以下显著特点：其一，无需进行系统机构建模，也不必为实际系统建立辨识格式；其二是辨识收敛速度主要由神经网络自身及其所采用的学习算法决定，因此能够实现对本质非线性系统的辨识；其三是通过调节神经网络的连接权值，可以实现网络输出逼近系统输出的目的；作为实际系统的辨识模型，神经网络也可应用于在线控制。

采用适合的神经网络模型来近似实际系统，是神经网络在系统辨识中所体现的核心内容。其辨识过程涉及模型、数据以及误差准则三个关键要素。系统辨识本质上是一个优化问题，其优化准则主要由辨识目标和辨识算法的复杂性等因素共同决定。

基于建立依赖于参数的系统模型，将辨识问题转化为模型参数的估计问题，被视为传统的辨识算法。这类算法在一定程度上成功地被应用于线性系统或本质线性系统。

神经网络在系统辩识方面具有显著优势，其主要优势在于无需预先建立实际系统的辩识格式。其辩识过程即为直接学习输入输出数据的过程，这使得神经网络能够高效地进行系统建模。

神经网络计算机有哪些特点？

传统的计算机在处理耗时费力的数值运算时，例如，精确计算圆周率π的值，展现出强大的计算能力，超出人类水平；然而，面对看似简单的人类识别、判断问题时，计算机则显得力不从心，无法胜任。

为解决这一问题，研究者们致力于研发神经网络型计算机，亦称神经元网络计算机。其工作原理类似于人脑。人脑由100亿至150亿个神经元构成，每个神经元则与数千至数万个神经元相连接。

神经网络计算机主要通过与人脑结构上具有高度的相似性，实现信息处理功能。该系统具备显著优势：其核心优势在于强大的自学习能力。人们可以利用这一特点，方便地教会它识别自然语言文字。

第二，神经元网络计算机的"智能"似乎是自发生成的，不是严格由人设计出来的，这源于众多简单操作的集合体构成。这与人类大脑的运作机制非常相似。

第三，神经元网络计算机的存储方式不同于传统存储器，其存储信息并非储存在单独的存储单元中，而是以复杂的神经元网络连接结构形式存在。这种特性使得即使个别神经网络组件损坏或中断，也不会影响整体的处理能力，即该系统具备恢复数据存储能力的特性。

当前，人工神经网络技术的研究已在多个领域实现了广泛应用。涵盖信息识别、系统控制、检测与监测智能化等多个方面。展望21世纪，人工神经网络研究将实现重大进展。

尽管试图用无生命的元器件实现人脑的所有功能是不切实际的，但在某些特定的智能领域，神经网络计算机有望达到甚至接近人脑水平，并在未来的某个时刻广泛应用于人类生活的各个方面。

神经计算机模拟人脑的神经网络模型运作。基于这种模型，人们得以通过电路实现对人脑神经细胞运作的模拟，并据此制造出能够仿效神经系统工作的集成电路芯片。

随后，人们设计出了基于神经网络原理的神经计算机。该系统不仅具备并行处理能力，还拥有以下两种主要功能：其一，具备联想功能，例如，当看到红色、圆形且带有芬芳气息的物体时，系统会联想到苹果；其二，能够执行特定任务，如识别图像或处理语言文本。

第二，具备自我组织能力，神经网络通过反复处理同类问题，能够将各个神经元相互连接，形成最适合处理该类问题的网络结构。通过持续进行同类任务的实践，系统能够逐步优化其处理机制，从而实现学习能力的形成。

神经计算机最能展现其优势的领域包括图像识别、声音识别以及运动控制等。基于并行处理的神经计算机，便于通过光计算机实现。未来，当光计算机得到广泛应用时，光神经计算机将展现出广阔的前景。

什么是神经网络

神经网络涵盖两种类型，一种是生物神经网络，另一种是人工神经网络。生物神经网络通常由大脑神经元、细胞和触点构成，用于产生生物的意识，并帮助生物进行思考和行动。

人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也可称为神经网络（NNs），也被称为连接模型（Connection Model）。它是一种通过模仿动物神经网络的行为特征，实现分布式并行的信息处理的算法数学模型，具体而言，这种模型用于通过模拟动物神经网络的行为特征来进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

该网络基于系统的复杂程度，通过优化内部大量节点之间的相互连接关系，以实现信息处理的目的。人工神经网络：是利用类似于大脑神经突触联接结构进行信息处理的数学模型。

在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。

如何通过人工神经网络实现图像识别

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人工神经网络（Artificial Neural Networks）（简称ANN）系统自诞生以来，经历了不足半个世纪的发展历程。然而，由于其具备信息以分布式形式存储、强大的并行处理能力以及自主学习机制等显著特点，已经在信息处理、模式识别、智能控制以及系统建模等多个领域取得了越来越广泛的应用。

特别地，基于误差反向传播（ErrorBackPropagation）算法的多层前馈网络（Multiple-LayerFeedforwardNetwork）通常被称为BP网络。它能够以任意精度逼近任何连续函数，因此在非线性建模、函数逼近以及模式分类等领域得到了广泛应用。

目标识别作为模式识别领域中的传统课题具有重要意义。这是因为目标识别问题并非孤立存在，而是模式识别领域中普遍关注的基础性课题。并且在各个具体课题中，由于条件的差异，解决方法也各有特点。因此，目标识别研究不仅在理论上有重要价值，而且在实际应用中也具有重要意义。

该系统通过成像头捕获目标物体的图像信号序列，将这些信号传递至计算机系统，通过神经网络实现图像识别的技术难题。不同成像方式，如红外成像或可见光成像，均可被系统有效处理。

该研究基于Widrow-Hoff学习算法和非线性可微激活函数构建了多层BP型网络模型。其中，典型的BP网络体系采用梯度下降法进行参数优化，这一方法系Widrow-Hoff算法所明确规定。

backpropagation被称为非线性多层网络梯度计算的一种方式。通常，BP网络的结构如图所示。我们采用向量图展示了该结构，如图所示。

在第k对模式中，输出层单元j的加权输入为该单元的实际输出为，同时隐含层单元i的加权输入为该单元的实际输出为。其中，函数f是一个可微递减的函数。算法描述如下：（1）初始化网络及学习参数，包括设置网络初始权矩阵、学习因子等。

（2）输入训练模式，训练网络，直至满足学习要求。（3）在前向传播阶段，对给定训练模式输入，计算网络的输出模式，并与期望模式进行比较。如果存在误差，则执行（4）；否则，返回（2）。

（4）后向传播过程：首先，对同一层的神经元进行误差计算和评估；其次，对网络中的权值和阈值进行优化调整；最后，循环往复，直至完成对上一层的处理。BP网络的隐层单元数量选择：对于仅含一个隐层的三层BP网络架构，其具备实现输入层至输出层任意非线性映射的能力。

通过增加网络隐层数，可以降低误差并提升精度，但这种做法也会导致网络复杂化，进而增加训练时间。误差精度的提升也可以通过增加隐层结点数量来实现。一般情况下，建议优先增加隐含层的结点数量。

在神经网络实现网络映射的过程中，隐含层神经元个数的设置直接影响着神经网络的学习能力和归纳能力。

当隐含层神经元数量较小时，网络学习所需时间显著缩短，但这种情况下可能出现学习不足导致网络无法有效存储所有训练信息。相反，当隐含层神经元数量较大时，网络的学习能力显著提升，但学习所需时间显著延长，同时伴随网络存储容量显著提升。然而，这种提升也可能削弱网络对未知输入数据的归纳能力，具体原因在于目前缺乏理论指导来确定最优的隐含层神经元数量，通常仅凭经验进行设定。

四、神经网络图像识别系统基于人工神经网络的方法实现模式识别，能够处理环境信息复杂、背景知识不足以及推理规则不明确的问题，对于样品的损伤或变形具有一定的耐受能力。其模型尚处于不断完善之中，目前识别的模式种类相对较少。该方法具有快速识别能力、良好的自适应性能以及高分辨率。

该系统属于神经网络模式识别系统的子类，其原理相同。通常，神经网络图像识别系统由预处理、特征提取和神经网络分类器三个主要部分构成。预处理阶段主要完成数据的预处理工作，包括去除冗余信息、数据平滑、二值化处理以及幅度归一化等操作。

在神经网络图像识别系统中，特征提取部分可能不存在，这样就分为两大类：①具有特征提取部分的：这类系统实际上是传统方法与神经网络方法技术的融合。这种方法不仅能够充分运用人的经验和知识来识别模式特征，同时也能够借助神经网络的分类能力来实现目标图像的识别。

特征提取必须能反应整个图像的特征。但它的抗干扰能力不如第2类。

在未采用特征提取方式的情况下，直接将整个图像作为神经网络的输入数据。这种方式下，神经网络结构的复杂度显著增加，同时输入模式的维度增加导致网络规模显著增大。

此外，神经网络结构需要完全消除形态变化的影响。然而，该网络具有较强的抗干扰能力，识别精度较高。在进行分类任务时，BP网络需要首先选择各类样本进行训练，且各类样本的数量应尽量相近。

该方法旨在针对训练后网络对类别样本数量的敏感性进行调整。具体而言，一方面，该方法旨在平衡各类别的响应强度，避免对类别样本数量较多的类别过于敏感，同时对类别样本数量较少的类别保持一定的敏感度。另一方面，该方法通过优化训练机制，显著提升了训练效率，有效避免了网络陷入局部极小值的问题。

由于BP网络不具备对模式的平移、旋转、伸缩具有不变性的能力，为了使网络对模式的平移、旋转、伸缩具有不变性，需要尽可能多地收集各种可能情况的样本。

例如，应选取具有多样姿态、方位、角度和背景的样本，这有助于提升网络的识别能力。

在选择神经网络分类器的结构时，需要考虑其适应性。神经网络分类器的输入层接收图像的特征向量作为处理对象。神经网络分类器的输出层的节点数应与类别数量一致。网络的隐层数量和各层神经元数目需要经过优化以达到最佳性能，目前，一层隐层的网络结构被广泛采用。

然后要选择适当的学习算法，这样才会有很好的识别效果。

在学习阶段，应通过大量样本数据的训练学习，使神经网络各层网络的连接权值发生调整，以实现对样本的正确识别结果。这一过程与人记忆数字相似，神经网络中的神经元如同人脑细胞，权值的动态变化类似于神经元之间的相互作用调整。神经网络在样本学习过程中，就像人记忆数字一样，其学习阶段可类比为人从不认识数字到认识数字的反复学习过程。在这一过程中，网络权值的调整相当于人记住各个数字的具体形象。网络权值本身即为网络存储的内容，整个网络的学习过程与人由不认识数字到认识数字的过程具有完全一致的特征。

神经网络是通过整个特征向量的整体模式来记忆图像的，当超过半数的特征与曾学习过的样本相匹配时，就可以被识别为同一类别。由此可见，即使在样本存在较大噪声的情况下，神经网络分类器仍能准确识别同一类别。

在图像识别阶段，通过将图像的点阵向量以矩阵形式作为神经网络分类器的输入数据，经过神经网络进行数据处理后，最终输出即为识别结果。五、仿真实验1、实验对象本实验基于MATLAB平台，完成了神经网络的训练以及图像识别过程的模拟。

从实验数据库中选取0至9这十个数字的BMP格式目标图像文件，每个文件尺寸为16×8像素。对每个目标图像文件分别加入10%至50%的随机噪声增量，共生成60个样本数据。

将样本划分为两组，一组用于训练，另一组用于测试。实验中，训练样本数量为40个，测试样本数量为20个。随机噪声通过调用randn(m,n)函数生成。

本试验采用三层BP网络结构，其中输入层的神经元数量等于样本图像像素数16×8。在实验过程中，我们确定了隐藏层应配置24个神经元，这一数值在多次实验中得到了验证。

输出层神经元的数量即为需要识别的模式总数，此例中共有10个模式，因此，输出层应配置10个神经元，每个神经元将对应一个特定的模式。

基于MATLAB语言的网络训练与仿真中，首先建立并初始化网络结构。% ================S1 = 24;% 隐层神经元数目S1 选为24[R,Q] = size(numdata);[S2,Q] = size(targets);F = numdata;P=double(F);net = newff(minmax(P),[S1 S2],{'logsig''logsig'},'traingda','learngdm')其中，numdata为128×40的训练样本矩阵，而targets为相应的目标输出矩阵，大小为10×40。

在MATLAB函数库中，函数newff被设计用于构建一个具有N层前向传播BP神经网络的函数体。其中，输入矢量PR的取值范围由矩阵[Pminmax]定义；各层神经元的数量分别为S1至SN；传递函数被指定为TF1至TFN；训练函数被指定为BTF；学习函数被指定为BLF；性能函数被指定为PF，其中PF的默认值设定为'mse'。

设置神经网络训练参数，具体操作如下：将神经网络的性能函数设置为平方和误差（sse）。平方和误差性能函数的目标值设定为0.1，这表示在训练过程中，平方和误差的值将被设定为0.1。神经网络的最大训练步数设定为5000，实现长期的训练过程。神经网络初始化操作完成，随后进行网络训练。对训练后的神经网络进行仿真测试，分别使用输入数据集P和B进行预测，得到输出结果D和A。其中，B为测试样本向量集，其维度为128×20的点阵。

D代表网络识别训练样本的结果，A代表测试样本的识别结果。实验数据显示，网络在训练样本和测试样本上的识别率均为100%。图中展示了64579五个数字加入50%随机噪声后的网络识别结果。

通过以上的实验可以看出，采用神经网络进行识别是切实可行的。其中给出的案例仅涉及基础数字识别，而要实现网络模式下对复杂目标图像的识别，则需要优化网络结构，提升识别性能，其基本原理保持一致。