人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢精選(九篇)

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第1篇：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢范文

【關(guān)鍵詞】人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 信息技術(shù) 發(fā)展趨勢

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在處理實際問題主要包括兩個過程，一個是學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程，另外一個是記憶聯(lián)想過程。近年來隨著人工網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在信號處理、圖像處理、智能識別等領(lǐng)域已經(jīng)取得了巨大的改變，為人們研究各類科學(xué)問題提供了一種新的方法和手段，使人們在交通運輸、人工智能、軍事、信息領(lǐng)域的工作更加便捷，近年來隨著AI的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得到了快速的發(fā)展階段。

1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也稱ANN，是隨著上個世紀(jì)八十年代人工智能發(fā)展興起的一個研究熱點，它的主要工作原理對人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象處理，并仿造人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立簡單的模型，按照不同的連接方式組成一個完整的網(wǎng)絡(luò)，因此學(xué)術(shù)界也直接將它成為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實就是一種運算模型，它是通過大量的節(jié)點——神經(jīng)元連接起來的，其中不同的節(jié)點所代表的輸出函數(shù)也不同，也就是所謂的激勵函數(shù)；當(dāng)有兩個節(jié)點連接起來時稱之為通過該連接信號的加權(quán)值，也稱為權(quán)重，這就相當(dāng)人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)記憶。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是采用并行分布式系統(tǒng)，這種工作機理與傳統(tǒng)的信息處理技術(shù)和人工智能技術(shù)完全不同，是一種全新的技術(shù)，它克服了傳統(tǒng)基于邏輯符號的人工智能處理非結(jié)構(gòu)信息化和直覺方面的缺陷，具有實時學(xué)習(xí)、自適應(yīng)性和自組織性等特點。

2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用分析

隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，它在模式識別、知識工程、信號處理、專家系統(tǒng)、機器人控制等方面的應(yīng)用較廣。

2.1生物信號的檢測分析

目前大部分醫(yī)學(xué)檢測設(shè)備都是通過連續(xù)波形得到相關(guān)數(shù)據(jù)，從而根據(jù)所得數(shù)據(jù)對病情進(jìn)行診斷。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)就是應(yīng)用了這樣的方式將多個神經(jīng)元組合起來構(gòu)成，解決了生物醫(yī)學(xué)信號檢測方面的難題，其適應(yīng)性和獨立性強，分布貯藏功能多。在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域該技術(shù)主要應(yīng)用于對心電信號、聽覺誘發(fā)電位信號、醫(yī)學(xué)圖像、肌電荷胃腸等信號的處理、識別和分析。

2.2醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)

傳統(tǒng)的醫(yī)院專家系統(tǒng)是直接將專家的經(jīng)驗、學(xué)歷、臨床診斷方面取得的成績等存儲在計算機中，構(gòu)建獨立的醫(yī)學(xué)知識庫，通過邏輯推理進(jìn)行診斷的一種方式。進(jìn)入到二十一世紀(jì)，醫(yī)院需要存儲的醫(yī)學(xué)知識越來越多，每天產(chǎn)生新的病況和知識，過去的一些專家系統(tǒng)顯然已經(jīng)無法適應(yīng)醫(yī)院的發(fā)展需求，因此醫(yī)院的效率很低。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的出現(xiàn)為醫(yī)院專家系統(tǒng)的構(gòu)建提出了新的發(fā)展方向，通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，系統(tǒng)能夠自主學(xué)習(xí)、自己組織、自行推理。因此在醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)中該網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用面較廣。麻醉醫(yī)學(xué)、重癥醫(yī)學(xué)中生理變量分析和評估較多，目前臨床上一些還沒有確切證據(jù)或者尚未發(fā)現(xiàn)的關(guān)系與現(xiàn)象，通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)便能有效地解決。

2.3市場價格預(yù)測

在經(jīng)濟活動中，傳統(tǒng)統(tǒng)計方法受到一些因素的制約，無法對價格變動做出準(zhǔn)確的預(yù)測，因此難免在預(yù)測的時候出現(xiàn)失誤的現(xiàn)象。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能夠處理那些不完整的、規(guī)律不明顯、模糊不確定的數(shù)據(jù)，并作出有效地預(yù)測，因此人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)具有傳統(tǒng)統(tǒng)計方法無法比擬的優(yōu)勢。例如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以通過分析居民人均收入、貸款利率和城市化發(fā)展水平，從而組建一個完整的預(yù)測模型，準(zhǔn)確預(yù)測出商品的價格變動情況。

2.險評價在從事某一項特定的活動時，由于社會上一些不確定因素，可能造成當(dāng)事人經(jīng)濟上或者其他方面的損失。因此在進(jìn)行某一項活動時，對活動進(jìn)行有效的預(yù)測和評估，避免風(fēng)險。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以根據(jù)風(fēng)險的實際來源，構(gòu)筑一套信用風(fēng)險模型結(jié)構(gòu)和風(fēng)險評估系數(shù)，從而提出有效地解決方案。通過信用風(fēng)險模型分析彌補主觀預(yù)測方面的不足，從而達(dá)到避免風(fēng)險的目的。

3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)未來發(fā)展

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)克服了傳統(tǒng)人工智能對語言識別、模式、非結(jié)構(gòu)化信息處理的缺陷，因此在模式識別、神經(jīng)專家系統(tǒng)、智能控制、信息處理和天氣預(yù)測等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，AI的快速發(fā)展，AI與遺傳算法、模糊系統(tǒng)等方面結(jié)合，形成了計算智能，很多企業(yè)和國家開始大規(guī)模研發(fā)AI，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正在模擬人類認(rèn)知的方向發(fā)展，目前市場已經(jīng)有很多不少人工智能產(chǎn)品面世。

4結(jié)語

通過上述研究分析，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已經(jīng)取得了相應(yīng)的發(fā)展，但還存在很多不足：應(yīng)用范圍狹窄、預(yù)測精度低、通用模型缺乏創(chuàng)新等，因此需要我們在此基礎(chǔ)上不斷尋找新的突破點，加強對生物神經(jīng)元系統(tǒng)的研究和探索，進(jìn)一步挖掘其潛在的價值，將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用在更多領(lǐng)域中，為社會創(chuàng)造更大的財富。

參考文獻(xiàn)

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第2篇：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢范文

關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 計算機安全 入侵檢測

中圖分類號：TP393.08 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-098X（2012）12（c）-00-01

自從1960年Widrow等提出自適應(yīng)線形神經(jīng)元用于信號處理中的自適應(yīng)濾波、預(yù)測和模型識別以來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)便被用來解決現(xiàn)實生活中的問題。而在McCulloch等基于模仿人腦結(jié)構(gòu)和功能建立起一種人工智能的信息處理系統(tǒng)后，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在土木工程、農(nóng)業(yè)、經(jīng)濟管理及企業(yè)管理等不同領(lǐng)域中被廣泛應(yīng)用[1-2]。該文介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念及特點，并分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計算機安全尤其是在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測中的應(yīng)用。

1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念及特點

1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個并行、分布處理結(jié)構(gòu)，是由神經(jīng)元及稱為聯(lián)接的無向訊號通道互連而成。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，ANN）指的則是模仿生理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能而設(shè)計的一種信息處理系統(tǒng)，即由多個非常簡單的處理單元彼此按某種方式相互連接而形成的信息處理網(wǎng)絡(luò)[3]。

1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點

在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，由于網(wǎng)絡(luò)中的每一個單元都是獨立的信息處理單元，因此其計算可獨立進(jìn)行，而整個網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)卻是并行計算的。這不同于傳統(tǒng)的計算機的串行運算。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個大規(guī)?；ヂ?lián)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，因而是大規(guī)模的并行處理，這在一定程度上提高了系統(tǒng)的處理速度，同時也為實時處理提供了重要條件。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人腦類似，具有學(xué)習(xí)的功能。通常只要給出所需的數(shù)據(jù)、實例，由網(wǎng)絡(luò)去學(xué)習(xí)，而學(xué)習(xí)獲得的知識都分布儲存在整個網(wǎng)絡(luò)的用權(quán)系數(shù)表示的連接線上。不同網(wǎng)絡(luò)因?qū)W習(xí)方法及內(nèi)容不同，可得到不同的功能和不同的應(yīng)用。因而有可能解決傳統(tǒng)人工智能目前最感困難的機器學(xué)習(xí)中知識獲取、知識表示等問題。此外神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還對于輸入數(shù)據(jù)的失真具有相當(dāng)?shù)膹椥浴?/p>

1.3 常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包括ARTMAP模型、ART模型、概率模型PNN、模糊模型ART、模糊多層感知器、Kohonen特征映射網(wǎng)絡(luò)、反饋多層感知器模型等[4-5]。其中，ART模型和Kohonen特征映射網(wǎng)絡(luò)、模糊模型ART屬于無監(jiān)督訓(xùn)練算法，而反饋多層感知器模型是受限反饋，ARTMAP模型、ART模型屬于反饋的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/p>

結(jié)構(gòu)。

2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測中的應(yīng)用

2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的優(yōu)勢

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于數(shù)據(jù)訓(xùn)練獲得預(yù)測能力的過程是通過完全抽象計算實現(xiàn)的，而不強調(diào)對于數(shù)據(jù)分布的假設(shè)前提，因此在建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型過程中沒有必要向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解釋知識的具體細(xì)節(jié)。同時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測中，可以通過數(shù)據(jù)運算而形成異常的判別值，這樣可以對于當(dāng)前是否受到攻擊行為影響做出判斷，從而實現(xiàn)對檢測對象是否存在異常情況的檢測[6-8]。

2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測中的應(yīng)用

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)安全尤其是入侵檢測方面已有了相當(dāng)?shù)难芯縖9]。有研究者將組織聚類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于計算機安全研究中，其采用了自適應(yīng)諧振學(xué)習(xí)法進(jìn)行數(shù)據(jù)的前期訓(xùn)練，對于無顯著意義的平均誤差減少時，采用遺傳算法繼續(xù)在前期基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)以得到最佳的權(quán)值。國內(nèi)也在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)入侵檢測上做了大量工作。王勇等研究者在參考MIT Lincoln有關(guān)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法基礎(chǔ)上，提出了基于Linux主機的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方案，實現(xiàn)了對于多種網(wǎng)絡(luò)攻擊的特征進(jìn)行抽取及檢測的目的[10]。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測中有廣泛的應(yīng)用空間[11-12]，今后應(yīng)該擴大訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量和范圍，并擴大操作系統(tǒng)的研究空間，通過模擬真實的計算機網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)真正應(yīng)用于計算機安全尤其是入侵檢測工作中。

參考文獻(xiàn)

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第3篇：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢范文

Abstract： Estimating the manufacturing cost of large-sized and complex-shaped non-standard product is hard. Now the manual estimation methods suffered from a high estimation error. When cost estimates are to be used for bidding purposes， a poor accuracy may have detrimental financial consequences. A cost overestimation bears the risk of making the firm uncompetitive and losing a customer， while underestimating the cost leads to winning a contract but incurring a financial loss. Therefore， a precise cost estimation is critical for project management. In this paper， building the parametric model of artificial neural networks， compare with the artificial neural networks and the manual estimation methods in estimating the manufacturing cost of large-sized and complex-shaped non-standard product. the accuracy is improved.

關(guān)鍵詞： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）；成本估算；非標(biāo)產(chǎn)品

Key words： artificial neural networks （ANN）；cost estimation；non-standard product

中圖分類號：TP183 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-4311（2014）14-0203-03

0 引言

生產(chǎn)成本評估是工業(yè)管理活動中的一個重要問題。通常情況下，成本的計算可被分類為預(yù)先計算，中間計算，后計算。前計算涉及估計未來成本，中間計算在產(chǎn)品開發(fā)周期內(nèi)進(jìn)行了成本控制的目的，而計算后，包括成本核算方法，用來確定實際成本作為未來預(yù)算數(shù)據(jù)。由于產(chǎn)品生命周期成本的很大一部分被定義在設(shè)計階段，因此在新產(chǎn)品開發(fā)過程中廣泛采用。然而，在這種情況下，通常用來提供合適的成本計算方法必需的數(shù)據(jù)，只有不完整的或不確定的產(chǎn)品描述的數(shù)據(jù)[1]。

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能以期望的精度逼近任何非線性函數(shù)，并且它具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)、并行處理和容錯等功能，因而可以較好的應(yīng)用于產(chǎn)品生產(chǎn)成本估算。

1 成本估算方法分類

從方法論的角度來看，成本估算，可以分為定性或定量的方法。如圖1。

定性的方法依賴于專家判斷和經(jīng)驗啟發(fā)式規(guī)則，定量的方法，可進(jìn)一步分類納入統(tǒng)計的模型，相似模型或生成分析模型。參數(shù)成本模型屬于傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法，統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)是用來確定因果聯(lián)系和關(guān)聯(lián)成本和產(chǎn)品特性，以便取得與一個或多個變量的。統(tǒng)計方法可以依靠公式或替代辦法連結(jié)產(chǎn)品特性，以成本為例，如回歸分析或優(yōu)化方法已被廣泛地應(yīng)用，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也被用來統(tǒng)計方法，這要歸功于它們有能力進(jìn)行分類，總結(jié)和推斷的數(shù)據(jù)集合。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型接受輸入形狀描述和語義的產(chǎn)品特性，并作為輸出產(chǎn)品的成本。搜索引擎優(yōu)化也利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和統(tǒng)計相關(guān)性在生命周期成本概念設(shè)計階段使用[2]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會表現(xiàn)出更好的線性回歸模型。類似的方法，而不是找出一個類似的產(chǎn)品，用成本信息來估計未來成本，調(diào)整產(chǎn)品成本之間的差異。類似的模型，從而推斷出相似的成本結(jié)構(gòu)，功能或產(chǎn)品功能之間的幾何相似。例如，作為一個多維特征空間中的點之間的距離測量。生成的分析方法是最準(zhǔn)確的，描繪出實際的產(chǎn)品制造過程中。生產(chǎn)過程的詳細(xì)分析和分解成單一的制造業(yè)務(wù)進(jìn)行，分析特定模型估計每個處理階段的成本歸因于資源消耗的貨幣價值的技術(shù)參數(shù)的基礎(chǔ)上的特征的操作。自下而上的方法，然后利用適當(dāng)總在制造過程中所產(chǎn)生的成本，通過各成本項目的總和。一個詳細(xì)的模型使用的勞動時間和價格的估計，材料、數(shù)量和價格的產(chǎn)品或活動，估計直接成本、間接成本。

在每個成本中心的制造時間的估計仍然是一個艱巨的任務(wù)，留給成本部門的經(jīng)驗和歷史數(shù)據(jù)的依賴。估計誤差是相當(dāng)重要的，一些歷史數(shù)據(jù)不可用。由于經(jīng)常發(fā)生在工程師對按訂單生產(chǎn)的任何產(chǎn)品和過去不同，因為它是由客戶的規(guī)格和設(shè)計的。這種傳統(tǒng)的方法是對制造時間的估計[4]。

因此，利用標(biāo)準(zhǔn)時間的方法是相當(dāng)困難的，在投標(biāo)階段，許多需要精確估計到工作中心的數(shù)據(jù)是沒有的，必須從過去的經(jīng)驗中得到，但是，由于是非標(biāo)產(chǎn)品，極有可能缺乏具體的經(jīng)驗，進(jìn)一步增加了時間和成本的不確定性。這種不確定性導(dǎo)致以下問題：報價風(fēng)險，與失去投標(biāo)報價的可能性。

針對這個問題，下面介紹一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的估算方法。

3 ANN成本建模

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理模型的基本計算的數(shù)量單元（神經(jīng)元）相連的的加權(quán)連接。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對一組訓(xùn)練數(shù)據(jù)是能夠自學(xué)習(xí)，并進(jìn)行分類，聚類，函數(shù)逼近和控制任務(wù)。特別是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被認(rèn)為是“普？？遍回歸工具”能夠逼近任意連續(xù)函數(shù)，利用在成本估算應(yīng)用。在特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非參數(shù)估計，這意味著要作出任何假設(shè)的形狀近似函數(shù)訓(xùn)練前。這是一個很大的實用優(yōu)勢，因為它節(jié)省了時間和費用成本，專家需要提供適當(dāng)類型的函數(shù)參數(shù)成本。

多層感知器網(wǎng)絡(luò)已被用作此配置提供了最好的結(jié)果作為函數(shù)逼近，而嘗試和錯誤的過程中已經(jīng)定義了的詳細(xì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。事實上，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以有顯著影響的估算精度。但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論尚未提供控制變量的最優(yōu)設(shè)置，適用規(guī)則和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)[5]。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入包括所有的產(chǎn)品特征變量的值

4 結(jié)論

在面對成本估算的問題上，模擬的選擇要根據(jù)不同的產(chǎn)品或過程，具體的資料和案例。另外，選擇還取決于各自的優(yōu)點，不同方法的局限性和能力。

統(tǒng)計或類似的模型也被稱為“'lump-sum”的方法[7]，因為他們不考慮生產(chǎn)過程的特點，或不顯示詳細(xì)的成本結(jié)構(gòu)。事實上，這種方法試圖建立一個整體的相關(guān)性（稱為CER，成本估算關(guān)系）的總制造成本和成本影響產(chǎn)品特性（即變量之間的相關(guān)產(chǎn)品的配置或物理特性，如重量，尺寸等，可作為成本動因）的關(guān)系。

統(tǒng)計方法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢是，它們可以有效地推斷和概括。數(shù)據(jù)模型之間的功能關(guān)系是隱藏的或不能以多項式的形式表示，不了解變量之間的函數(shù)關(guān)系。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有的優(yōu)點是不需要詳細(xì)定義了單一的制造過程的階段和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)自適應(yīng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集可擴展新的數(shù)據(jù)成為可用的變化來反映或在制造業(yè)務(wù)性能的提高和相關(guān)資源，得到一個連續(xù)的知識獲取。

參考文獻(xiàn)：

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第4篇：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢范文

關(guān)鍵詞：動車組；過分相區(qū)；故障識別；繼電保護

1 動車組過分相區(qū)故障識別中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法概述

1.1 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP算法

動車組過分相區(qū)發(fā)生運行故障會影響動車組的安全運行狀況，為了對動車組過分相區(qū)中存在的故障有一個清晰的認(rèn)識，文章利用智能控制領(lǐng)域內(nèi)的BP算法對動車組過分相區(qū)以及分相區(qū)的中性線出現(xiàn)接地故障時其狀態(tài)進(jìn)行了全方位的智能識別，利用這種方式能夠快速排除動車組運行故障，同時還能夠使繼電保護裝置快速動作，為動車組運行提供保護。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)克服了傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對語音識別、模式以及分結(jié)構(gòu)化信息處理等方面的局限，該算法具有較強的非線性適應(yīng)性信息處理能力，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能性，使之在模式識別、人工神經(jīng)專家系統(tǒng)以及智能控制等多個領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中包含了多種算法，基本上都具有故障識別的作用，但是不同的算法所產(chǎn)生的作用力也是不同的，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP算法較為常用，利用該種診斷技術(shù)，在故障識別過程中無需建立精確的數(shù)學(xué)模型，它能夠解決其他常規(guī)算法所不能解決的故障診斷，對動車組過分相區(qū)故障識別具有重要意義。

1.2 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法的優(yōu)勢與缺陷分析

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法是目前解決動車組故障診斷的創(chuàng)新途徑，其在動車組過分相區(qū)故障識別中的廣泛應(yīng)用是由其本身的功能性決定的。其優(yōu)勢主要表現(xiàn)在兩方面，一方面只要具備足夠的隱節(jié)點以及隱含層，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP就可以隨意的逼近非線性映射關(guān)系，具有一定的隨意性，另一方面人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP屬于一種全局逼近的方式，具有較好的泛化能力，BP網(wǎng)絡(luò)可以實現(xiàn)輸入與輸出的非線性映射關(guān)系，在此過程中其不依賴模型，即使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中有個別神經(jīng)元損壞，雖對輸入輸出有影響，但影響相對較小，由此可見人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法具有良好的容錯能力。然而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法也存在一定的局限性，其在應(yīng)用中收斂速度較為緩慢，隱含層與隱節(jié)點的實際數(shù)目難以準(zhǔn)確定位。

2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法下的動車組過分相區(qū)故障識別仿真分析

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法在動車組過分相區(qū)故障識別中的應(yīng)用大致可以分為四個步驟，第一，利用該種算法對動車組過分相區(qū)進(jìn)行故障識別與診斷，獲取動車組過分相區(qū)與未過分相區(qū)中各種狀態(tài)下的仿真數(shù)據(jù)，為故障診斷與故障識別提供有效依據(jù)。第二，對動車組過分相區(qū)與未過分相區(qū)故障識別仿真實驗中的各個參數(shù)值進(jìn)行有效提取，并根據(jù)這些參數(shù)值對動車組過分相區(qū)中存在的故障問題進(jìn)行全面分析。第三，以輸入的數(shù)據(jù)特點以及系統(tǒng)所需數(shù)據(jù)輸出要求為依據(jù)，從而確定輸入與輸出層的節(jié)點數(shù)以及隱含層的節(jié)點數(shù)。第四，將需要處理的矢量參數(shù)以及信息數(shù)據(jù)輸入到網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，而后進(jìn)行一系列訓(xùn)練，訓(xùn)練成功之后再將預(yù)先設(shè)定的訓(xùn)練結(jié)果以及信號進(jìn)行比較驗證。在動車組過分相區(qū)故障識別仿真實驗中若隱含層節(jié)點數(shù)過多，會導(dǎo)致識別時間過長，不能在短時間內(nèi)對動車組運行故障進(jìn)行判斷，會影響動車組的整體運行狀況，而隱含層節(jié)點數(shù)太少則容錯性較差，識別樣本能力也相對較低，因此在仿真實驗中要綜合考慮各種因素的影響，在仿真實驗中要想得到準(zhǔn)確的結(jié)果，需要對系統(tǒng)中的各個變量進(jìn)行反復(fù)訓(xùn)練，同時還要對其進(jìn)行收斂，在利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法計算時若實際計算中能夠得到和與其相近的值，那么就表明動車組過分相區(qū)的運行狀態(tài)被識別。

在仿真實驗中將正饋線電壓、接觸線電壓、暫態(tài)過程一的暫態(tài)過電壓、暫態(tài)過程一的暫態(tài)過電壓、暫態(tài)過程三的暫態(tài)過電灰、暫態(tài)過程四的暫態(tài)過電壓，將這六個變量輸入到系統(tǒng)中，將線路所呈現(xiàn)的六種狀態(tài)作為輸出，在利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法進(jìn)行方針數(shù)據(jù)處理以及狀態(tài)識別時，諸多BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實驗?zāi)Ｐ突旧隙际且許形函數(shù)作為實驗中的轉(zhuǎn)換函數(shù)，將函數(shù)的值域定義為[0，1]，那么在訓(xùn)練過程中就要將原始數(shù)據(jù)合理規(guī)范到[0，1]區(qū)間內(nèi)，而后再統(tǒng)一利用標(biāo)準(zhǔn)歸一化方式來實現(xiàn)。將六種線路的狀態(tài)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，即將狀態(tài)數(shù)據(jù)處理在0～1以內(nèi)。在仿真實驗中要利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法對動車組過分相區(qū)進(jìn)行智能化故障識別，并保證故障識別的準(zhǔn)確性，就要對歸一化數(shù)據(jù)進(jìn)行大量并反復(fù)訓(xùn)練，通過大量及反復(fù)訓(xùn)練得到的誤差曲線結(jié)果是快速的，收斂的，能夠為動車組過分相區(qū)故障識別利用精確數(shù)據(jù)。

3 動車組過分相區(qū)繼電保護研究

動車組過分相區(qū)中的繼電保護可以分為三種保護模式，分別是線路保護、分相區(qū)保護以及合閘過電壓保護，這三種保護方式對動車組過分相區(qū)的安全與穩(wěn)定運行都有一定的保護作用，但是三者的保護方式有所區(qū)別，以下是對這三種保護模式的具體分析：

3.1 線路保護

線路保護為了改善功率因數(shù)，機車上還設(shè)置有三次與五次諧波的濾波電路，為使諧波含量系數(shù)能夠準(zhǔn)確反映高次諧振狀況，通過高次諧振狀況可以對線路保護中的電阻繼電器動作進(jìn)行判定，電阻繼電器動作方程式為：

XZD，RZD分別是指電阻與電抗整定值。線路保護在對動車組過分相區(qū)實施保護動作時，為了避免動車組過分相區(qū)出現(xiàn)保護誤動的狀況，那么需要利用二次諧波進(jìn)行閉鎖操作。線路保護動作應(yīng)根據(jù)動車組過分相區(qū)實際情況來選擇，高次諧波抑制式電流增量保護也是線路保護中的一種，對動車組相區(qū)也有一定的保護作用。

3.2 分相區(qū)保護

分相區(qū)保護設(shè)置與線路保護設(shè)置相比相對較為復(fù)雜，在動車組運行過程中利用分相區(qū)保護方式可以在動車組分相區(qū)中性線位置設(shè)置RC保護與RL保護，其中RL保護能夠被開關(guān)控制，利用這兩種保護方式基本上可以解決動車組特定機型的暫態(tài)過電壓問題，然而目前很多型號的動車組機車在牽引網(wǎng)中運行，RL與RC保護方式具有一定局限性，在這種運行條件下常出現(xiàn)的問題是過電壓與過電流問題，針對這兩種問題可以采取電壓增量保護與電流速斷保護的方式。

3.3 合閘過電壓保護

動車組過分相區(qū)發(fā)生故障之后，需要在分區(qū)亭處先進(jìn)行合閘操作，而后再牽引變電所進(jìn)行再合閘操作，故障時合閘的主要目的是為了檢驗動車組故障屬于暫態(tài)性故障還是永久性故障。動車組中的短路故障屬于暫態(tài)故障，而短線故障則屬于永久性故障，暫態(tài)故障發(fā)生后所產(chǎn)生的暫態(tài)過電壓會在60ms之后穩(wěn)定在正饋線與界線中，而永久性故障則會穩(wěn)定在一個新電壓狀態(tài)下，為動車組過分相區(qū)運行提供一個良好的狀態(tài)。

4 結(jié)束語

綜上所述，動車組過分相區(qū)運行環(huán)境具有一定的復(fù)雜性，在運行中常發(fā)生一系列的故障，這些故障或多或少都會對動車組的正常運行造成影響，因此對動車組進(jìn)行故障識別，并采取繼電保護尤為必要?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP算法是現(xiàn)今動車組過分相區(qū)故障識別中的一種新方法，可以在不建立模型的情況下進(jìn)行故障診斷識別，快速查出故障原因，并根據(jù)實際情況采取相應(yīng)的保護措施，為動車組過分相區(qū)運行提供安全保障。

參考文獻(xiàn)

第5篇：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢范文

對于這種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理方式，其是根據(jù)生物學(xué)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的形式來研究出來的，所在對于這種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)來說，其有很大一部分特點都是跟生物學(xué)的中神經(jīng)系統(tǒng)是相似的，具備一些智能的功能。首先它所體現(xiàn)出來的一種特點是在記憶方面，因為它是根據(jù)生物神經(jīng)模式來進(jìn)行設(shè)計的，因此其在對信息進(jìn)行儲存及分析過程中，會第一這些信息進(jìn)行保留，并且還具備聯(lián)想記憶的功能。

其次其具備的特點就是可以進(jìn)行非線性映射。因為在很多的實現(xiàn)操作過程中，很多輸出的信息與輸入的信息之間并不能夠建立起一種線性的關(guān)系，使得很多熟悉的模型不能夠在其它信息處理系統(tǒng)中進(jìn)行設(shè)計出來。但是使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計方式，就使得在信息處理的過程中能夠做到滿足非線性映射，并且還可以在設(shè)計的過程中建立起很大的非線性的數(shù)學(xué)模型，并且各個領(lǐng)域中都可以得到應(yīng)用。

另外，在這種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理模式中，還可以對輸入的信息進(jìn)行識別，并做到有效的分類，這對原來在信息處理過程中存在的信息不易分離與辨別的問題做到了有效的解決。最后一項具備的功能就是它可以對輸入與輸出的信息及知識內(nèi)容進(jìn)行一個有效的處理，因為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式具備生物學(xué)中神經(jīng)傳遞的特點，所以它可以在信息到達(dá)的時候，對其進(jìn)行分析及處理，對于那些符合條件的信息加以利用，并進(jìn)行儲存。這就使得在信息的處理過程中，能夠做到對數(shù)據(jù)根據(jù)其特征來進(jìn)行分類與分析。

2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理技術(shù)在經(jīng)濟管理中的應(yīng)用

計算機科學(xué)與技術(shù)發(fā)展過程中所帶來的這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理模式，因為其具備的一些特征與功能，因此在眾多的領(lǐng)域中得到了有效的利用，解決了傳統(tǒng)信息處理過程中那些不能夠進(jìn)行解決的問題，并且都取得了很好的效果。所以，目前這種信息的處理方式不僅在經(jīng)濟管理過程中得以使用，還在醫(yī)學(xué)、工程技術(shù)及其它經(jīng)濟領(lǐng)域中都得到廣泛的應(yīng)用。

2.1在信貸分析過程中需要對這種信息處理技術(shù)加以利用

對于信貸分析工作來說，信用評估機構(gòu)是具備自己特征的，因此在信息處理過程中，因為這些企業(yè)所帶來的信息形式的不同，使得在對其信用度進(jìn)行評判的過程中，帶來很大的問題，也很難對其進(jìn)行判斷，使得很多時候都會帶來很多的經(jīng)濟損失。但是對這種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息的處理技術(shù)的使用，就會對所出現(xiàn)的問題做到有效的解決了。在對這些貸款企業(yè)進(jìn)行信用評價的時候，只需要將信息轉(zhuǎn)化為編碼來輸入進(jìn)去，就可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并且因為輸入的信息量比較大，使得在評價的過程中更做到具有更大的準(zhǔn)確性。對這種技術(shù)的使用，不僅可以做到準(zhǔn)確性，還可以避免操作人員的主觀思維形式。這是這些優(yōu)勢的存在，使得其在對企業(yè)風(fēng)險進(jìn)行分析的過程中得到很廣泛的應(yīng)用。

2.2使用這種方法可以對市場做到更準(zhǔn)確的預(yù)測

在經(jīng)濟管理過程中，需要對市場中出現(xiàn)的一些因素做到有效的分析，并做到對未來發(fā)展趨勢進(jìn)行相關(guān)的預(yù)測，使得在決策的過程中，能夠起到參考的作用，使得風(fēng)險得到降低。使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理技術(shù)來對市場進(jìn)行預(yù)測，使得對市場中變動的價格與走勢進(jìn)行考量與分析，使得一個可靠的市場模型可以得到建立。例如在期貨市場上運用這種技術(shù)，可以對其未來價格進(jìn)行預(yù)測。并且這種技術(shù)在股票市場中也有所應(yīng)用。

3、結(jié)束語

第6篇：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢范文

關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 應(yīng)用 經(jīng)濟預(yù)測 改進(jìn)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為新時展最快的人工智能領(lǐng)域研究成果之一，在科學(xué)計算、自動控制等方面得到了成功的運用。近年來，我國學(xué)者們將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運用于經(jīng)濟預(yù)測領(lǐng)域，并且不斷地改進(jìn)應(yīng)用方法，使基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)濟預(yù)測系統(tǒng)更具效益。本文在此背景下，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟預(yù)測的應(yīng)用進(jìn)行了研究，圍繞經(jīng)濟預(yù)測的方法應(yīng)用提出相應(yīng)的改進(jìn)建議，從而豐富了經(jīng)濟增長預(yù)測理論與實踐。

一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟預(yù)測的方法的概述

1.概念

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是對人腦或自然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)若干基本特征的抽象和模擬。從解剖學(xué)和生理學(xué)的角度來看，人腦是一個復(fù)雜的并行系統(tǒng)，他是由大量的細(xì)胞組合而成，這些細(xì)胞相互連接。神經(jīng)細(xì)胞與人體中的其他細(xì)胞的關(guān)鍵區(qū)別在于，神經(jīng)細(xì)胞具有產(chǎn)生、處理和傳遞信號的能力。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展過程中，對生物神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行了不同模擬，提出了各種各樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中具有代表的網(wǎng)絡(luò)模型有感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)、自組織網(wǎng)絡(luò)。

2.特征

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟預(yù)測的方法不同傳統(tǒng)的預(yù)測方法，它對經(jīng)濟系統(tǒng)里的多種因素進(jìn)行分析，進(jìn)行有效地多輸入、多輸出的經(jīng)濟預(yù)測數(shù)據(jù)。可以說神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟預(yù)測的方法具有以下幾種特征：其一，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由復(fù)雜的因素構(gòu)成的，它的輸入向量維數(shù)比較多。其二，經(jīng)濟系統(tǒng)數(shù)據(jù)具有很強的非線性，使得輸入的向量各分量之間存在著復(fù)雜的耦合關(guān)系。其三，經(jīng)濟系統(tǒng)處在一個“黑箱”模型下，導(dǎo)致數(shù)據(jù)之間的相互影響不存在明確表達(dá)式的關(guān)系。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也會隨著時間的增長，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出增長的趨勢。

3.優(yōu)勢

用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行經(jīng)濟預(yù)測相對來說比較準(zhǔn)確。因為這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計算量允許的范圍內(nèi)，可以很好地擬合任意多對多的映射關(guān)系，數(shù)據(jù)擬合的結(jié)果表明，系統(tǒng)擬合相對誤差在0%—0.75%，比采取回歸分析逼近效果好。此外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層節(jié)點之間的聯(lián)結(jié)權(quán)數(shù)及閾值恰好可以表達(dá)經(jīng)濟系統(tǒng)中各個因素之間相互交織、相互影響的強耦合關(guān)系.而采取多元回歸模型。

往往只能引入少量耦合項以避免模型過于復(fù)雜而無法求解.因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比傳統(tǒng)的多元回歸預(yù)測方法有更好的擬合能力和準(zhǔn)確度。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法是比較適合對經(jīng)濟預(yù)測的，因為它只需要少量訓(xùn)練樣本就可以確定網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值從而預(yù)測出宏觀經(jīng)濟發(fā)展趨勢，計算簡單、快捷、可靠。總而言之，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟預(yù)測方法具有顯著的優(yōu)勢，是比較適合經(jīng)濟預(yù)測的應(yīng)用過程的。

二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟預(yù)測方法應(yīng)用的改進(jìn)

由于商業(yè)、政府和工業(yè)所產(chǎn)生的預(yù)測間題，其復(fù)雜程度越來越高，以致于現(xiàn)有的預(yù)測系統(tǒng)難于解決，這就要求我們的預(yù)測系統(tǒng)能夠處理復(fù)雜度增加的問題，進(jìn)一步擴展傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法的能力，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)理論的不斷發(fā)展和完善、新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法的不斷產(chǎn)生，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型更加實用化、現(xiàn)代化，會給商貿(mào)和工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來巨大的經(jīng)濟效益。以下是本人對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟預(yù)測方法應(yīng)用改進(jìn)的建議：

首先，我們要改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟預(yù)測的過程。確定預(yù)測的目的，制定預(yù)測的計劃。經(jīng)濟預(yù)測首先要確定預(yù)測的目的，從決策和管理的需求出發(fā)，緊密聯(lián)系實際需要與可能，確定預(yù)測要解決的問題。預(yù)測計劃是根據(jù)預(yù)測目的而制定的預(yù)測方案，包括預(yù)測的內(nèi)容、項目，預(yù)測所需要的資料，準(zhǔn)備選用的預(yù)測方法，預(yù)測的進(jìn)程和完成的時間以及預(yù)測的預(yù)算、組織實施等。只有目的明確、計劃科學(xué)的預(yù)測，才可保證預(yù)測的順利進(jìn)行。

其次，建立新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟預(yù)測模型。經(jīng)過求增長率再進(jìn)行歸一化的處理，在給出的以往的數(shù)據(jù)的增長率范圍內(nèi)，網(wǎng)絡(luò)就可能不再陷入訓(xùn)練“盲區(qū)”。.當(dāng)采用了足夠年限的已知數(shù)據(jù)并將其增長率歸一化以后，“被預(yù)測年”數(shù)據(jù)的增長率可能不再會大于那些“已知年”數(shù)據(jù)的增長率.則外延問題可以得到基本解決。

最后，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟預(yù)測結(jié)果進(jìn)行檢驗，減小誤差。經(jīng)濟預(yù)測是立足于過去及現(xiàn)在的已知推測未來的未知，而過去和現(xiàn)在終歸不是未來，預(yù)測結(jié)果和未來實際值不可能絕對相符，存在的差異就是預(yù)測誤差。為了使預(yù)測誤差最小化，檢驗結(jié)果通過試探性的反復(fù)試驗來確定，預(yù)測準(zhǔn)確度應(yīng)盡可能進(jìn)行外推檢驗。

三、總結(jié)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟預(yù)測的方法相對于其他的經(jīng)濟預(yù)測方法，具有獨特的、顯著的優(yōu)勢，我們可以利用好其優(yōu)勢，從而有助于我們更好的對經(jīng)濟發(fā)展進(jìn)行預(yù)測分析，從而把握好經(jīng)濟發(fā)展動向，為經(jīng)濟決策提供依據(jù)。因此，我們應(yīng)當(dāng)根據(jù)社會發(fā)展需要，不斷改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟預(yù)測方法的應(yīng)用，使其效能最優(yōu)化，為我國經(jīng)濟發(fā)展助力。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳健，游瑋，田金信.應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行經(jīng)濟預(yù)測方法的改進(jìn)[J].哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報，2006（06）

第7篇：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢范文

關(guān)鍵詞：徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBFN）； 超高壓； 繼電保護； LLS； 梯度下降法

中圖分類號：TN911-34; TP332 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1004-373X(2011)20-0196-04

Algorithm of EHV Relaying Protection Based on RBF Neural Network

ZHANG Dong1, WANG Tao2

(1. Inner Mongolia Electric Power Group, Hohhot 010080, China;

2. School of Electronics and Information Engineering, Soochow University, Suzhou 215021, China)

Abstract： An algorithm of EHV (extra high voltage) relaying protection based on RBFN (radial basis function neural network) is proposed. The algorithm can conduct the training according to the existing relaying data sample set because the RBFN has learning ability, find the internal relations of fault detection, fault location, self-adaptive automatic reclosing technology, differential protection and distance protection by analysis, and realize the self-adaptive control over the future relaying protection data samples. The highlight of this algorithm is that the factors of both predicting precision and training time of RFBN are taken into consideration in the process of construction. The linear least squares (LLS) and the gradient descent method are employed for MATLAB simulation experiment to obtain a more accurate result of prediction.

Keywords： RBFN; EHV; relaying protection; LLS; gradient descent

0 引 言

隨著電力工業(yè)的不斷發(fā)展，現(xiàn)代電力系統(tǒng)已成為┮桓齦囈追竅咝浴⒏吒叢傭鵲拇笙低常人們對系統(tǒng)運行的可靠性、持續(xù)性和穩(wěn)定性要求也越來越高，這就使得電力系統(tǒng)中問題的解決越來越困難。

繼電保護的任務(wù)就是檢測故障信息，識別故障信號，進(jìn)而決定保護是否跳閘。傳統(tǒng)的繼電保護和故障診斷方法自適應(yīng)能力有限，不能適應(yīng)各種運行方式和診斷復(fù)雜故障。

徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBFN）具有很強的自適應(yīng)能力、學(xué)習(xí)能力、非線性映射能力和容錯能力，并且魯棒性好，應(yīng)用在電力系統(tǒng)繼電保護有很大優(yōu)勢，很多難以列出方程式或難以求解的復(fù)雜的非線性問題，應(yīng)用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBFN）方法都可以得到很好的解決。

1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)的概念

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，ANNs）也簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNs）或稱作連接模型（Connectionist Model），它是一種模范動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點之間相互連接的關(guān)系，從而達(dá)到處理信息的目的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的能力，可以通過預(yù)先提供一批相互對應(yīng)的輸入-輸出數(shù)據(jù)，分析掌握兩者之間潛在的規(guī)律，最終根據(jù)這些規(guī)律，用新的輸入數(shù)據(jù)來推算輸出結(jié)果，這種學(xué)習(xí)分析的過程被稱為“訓(xùn)練”。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一門模擬人腦生物過程的人工智能技術(shù),是根據(jù)大腦神經(jīng)元電化學(xué)活動抽象出來的一種多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它是由大量的神經(jīng)元互聯(lián)形成的復(fù)雜的非線性系統(tǒng)。神經(jīng)元結(jié)構(gòu)如圖1所示。所有輸入M通過一個權(quán)重K進(jìn)行加權(quán)求和后加上閾值d，再經(jīng)傳遞函數(shù)f的作用后即為該神經(jīng)元的輸出a，且有：

Иa=f(MK+d)(1)И

1.2 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論

徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBFN)是一個三層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括一個輸入層、一個徑向基層(即隱含層)和┮桓鍪涑霾恪F浠本原理是以徑向基函數(shù)作為隱層單元的基，構(gòu)成隱含層空間，隱含層對輸入矢量進(jìn)行變換將低維的模式輸入數(shù)據(jù)變換到高維空間內(nèi)，使得在低維空間內(nèi)的線性不可分問題在高維空間內(nèi)線性可分。徑向基函數(shù)它模擬了人腦中局部調(diào)整、相互覆蓋感受野(Receptive Field)，因此是一種局部逼近網(wǎng)絡(luò)，科學(xué)界已經(jīng)證明它能以任意精度逼近任意函數(shù)，其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖1 人工神經(jīng)元模型

圖2 RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

輸入層節(jié)點獲取輸入向量后，傳遞輸入向量到隱含層。隱含層節(jié)點由徑向基函數(shù)構(gòu)成，徑向基函數(shù)可采取多種形式(通常采用Gaussian函數(shù))。隱含層執(zhí)行非線性變換，將輸入空間映射到一個新的空間。輸出層通常是簡單的線性函數(shù)。隱含層節(jié)點和輸出層節(jié)點以不同的權(quán)重完全連接。隱含層節(jié)點的激活函數(shù)對輸入激勵產(chǎn)生一個局部響應(yīng)，輸入向量越靠近基函數(shù)的中心，隱含層節(jié)點做出的響應(yīng)越大。隱含層第j結(jié)點的輸出響應(yīng)為：

ИGj(x)=exp－x－μj2σ2j （2）И

式中：x= ［ X1,X2,…,Xn ］ 為輸入向量；μj,σj分別為第j個神經(jīng)元的中心和大??；c為神經(jīng)元的個數(shù)。

輸出層為隱含層各個單元的加權(quán)和:

И=f(x)=∑cj=1wjGj(x)（3）И

式中：wj為第j 個神經(jīng)元對應(yīng)的權(quán)值。

2 基于RBF的超高壓繼電保護算法

2.1 訓(xùn)練數(shù)據(jù)的樣本采集

訓(xùn)練所需要的樣本數(shù)據(jù)，直接關(guān)系到訓(xùn)練出來經(jīng)驗函數(shù)精度的優(yōu)劣，所以一組好的訓(xùn)練樣本是經(jīng)驗函數(shù)精度的保證。本文采用內(nèi)蒙古電力集團公司超高壓局近幾年對繼電保護數(shù)據(jù)記錄，其中樣本數(shù)據(jù)繁多，從中選取了5 000個有效數(shù)據(jù)作為樣本，用其中4 000來訓(xùn)練經(jīng)驗函數(shù)，后1 000個用來檢測訓(xùn)練效果。

2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合學(xué)習(xí)算法

RBF網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)分為兩個過程。第一個過程：根據(jù)所有輸入向量確定各隱含層節(jié)點的高斯函數(shù)的中心值cj。第二個過程：在確定了隱含層j的參數(shù)后，根據(jù)樣本，利用最小二乘法原則求出輸出層的權(quán)值wjt。建立RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵問題是根據(jù)給定的訓(xùn)練樣本確定徑向基函數(shù)的中心。因為一旦確定了徑向基函數(shù)的中心cj，則對于所有的訓(xùn)練樣本而言Gj和預(yù)期輸出yt 是已知的，輸出權(quán)值`jt可以通過最小二乘法求出。

2.2.1 調(diào)整隱層神經(jīng)元中心及寬度

梯度下降法的構(gòu)造過程中首先定義誤差函數(shù)：

ИE=12∑Nn=1En（4）И

式中：N為樣本個數(shù)；En為輸入第nЦ鲅本是的誤差定義為：

ИEn=∑sk=1(tnk－ynk)2， n=1,2,…,N(5)И

要使誤差函數(shù)最小化，則參數(shù)的修正量應(yīng)與其負(fù)梯度成正比則有：ЕCj=－η1ECj和Δσj=－η2E鄲要j Т入后得：

ИЕCj=2η1∑Nn=1∑sk=1(tnk－ynk)•Rnjwn(k,j)•pn－cnj(σnj)2(6)

Δσj=2η2∑Nn=1∑sk=1(tnk－ynk)•Rnjwn(k,j)pn－cnj2(σnj)3(7)И

當(dāng)所有樣本輸入完成后，運用迭代的方法對參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，如下所示：

ИCj(m+1)=Cj(m)+ΔCj(8)

σj(m+1)=σj(m)+Δσj(9)И

式中:Cj是中心的學(xué)習(xí)速率；σj是高斯寬度的學(xué)習(xí)速率；m為迭代次數(shù)。為了保證分類器的泛化性能，采用的高斯寬度的學(xué)習(xí)速率通常大于中心的學(xué)習(xí)速率，因為小的學(xué)習(xí)速率使算法收斂過慢，而過大的學(xué)習(xí)速率可能會導(dǎo)致算法變得不穩(wěn)定。

2.2.2 RBF網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值確定

首先設(shè)定輸入矩陣為：M∈Rr×N，隱層輸入矩陣為：P∈Ru×N；輸出層矩陣為：K∈Rs×N；其中n為訓(xùn)練樣本。若RBF網(wǎng)絡(luò)的待定輸出層權(quán)值W∈Rs×u，其三者關(guān)系為：

ИK=W×P（10）И

樣本的目標(biāo)輸出為：T=(t1,t2,…,ts)T∈Rs×N，在這里采用線性最小二乘法(LLS)來使得目標(biāo)輸出與網(wǎng)絡(luò)實際輸出之間的誤差達(dá)到最小,運用R的R+來求得W為R+T。

2.2.3 經(jīng)驗函數(shù)訓(xùn)練流程圖

本文所訓(xùn)練的經(jīng)驗函數(shù)的算法流程圖分為兩個階段，第一階段是樣本處理，由于樣本具有重復(fù)性，在經(jīng)過樣本處理后，就保證了存儲在樣本庫中的樣本都具有代表性，消除重復(fù)訓(xùn)練，提高訓(xùn)練速率；第二階段是訓(xùn)練經(jīng)驗函數(shù)。訓(xùn)練過程如圖3所示。

圖3 經(jīng)驗函數(shù)的算法流程圖

3 實驗結(jié)果與分析

該研究采用Matlab 7.0.0來做仿真實驗,針對關(guān)注的5個重要的超高壓繼電保護指標(biāo)分別進(jìn)行預(yù)測，實驗數(shù)據(jù)來自內(nèi)蒙古電力集團公司超高壓局近幾年對繼電保護數(shù)據(jù)記錄，實驗采用大量超高壓繼電保護值來訓(xùn)練RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練達(dá)到誤差平方和目標(biāo)0.01時，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)束。

圖4~圖8分別為故障檢測、故障定位，自適應(yīng)自動重合閘技術(shù)、差動保護以及距離保護的預(yù)測值與實際值之間的比較(其中橫軸均為時間序列，縱軸為超高壓繼電保護的相應(yīng)指標(biāo)值)。

通過仿真結(jié)果可以看出：曲線的擬合度較好，說明通過RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短期預(yù)測超高壓繼電保護取得了較好的效果。但是長期的預(yù)測則需要考慮超高壓繼電保護各衡量指標(biāo)的突變情況，此時RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法對其做出準(zhǔn)確的預(yù)測。

4 結(jié) 語

本文將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其相關(guān)算法應(yīng)用到超高壓繼電保護預(yù)測上，可以更好、更快地動態(tài)預(yù)測繼電保護的工作狀態(tài)。在其中RBF網(wǎng)絡(luò)大大提高了訓(xùn)練的速度，節(jié)省了時間且預(yù)測精度更高，在局部的短期預(yù)測中占有優(yōu)勢。怎樣進(jìn)一步改進(jìn)優(yōu)化預(yù)測算法是RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測超高壓繼電保護的下一步研究方向。

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第8篇：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢范文

糊理論、遺傳算法等人工智能技術(shù)的含義進(jìn)行了介紹，并對這些技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用和存在問題進(jìn)行了分析。

關(guān)鍵詞：人工智能、電力系統(tǒng)、應(yīng)用

中圖分類號：TM76 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-9416（2012）03-0000-00

1、人工智能技術(shù)

人工智能技術(shù)(AI artificial intelligence)是一項將人類知識轉(zhuǎn)化為機器智能的技術(shù)。它研究的是怎樣用機器模仿人腦從事推理、規(guī)劃、設(shè)計、思考和學(xué)習(xí)等思維活動，解決需要由專家才能處理好的復(fù)雜問題。在應(yīng)用方面，以專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等最為普遍[1][2] 。

1.1 專家系統(tǒng)(ES)

專家系統(tǒng)是利用知識和推理來解決專家不能解決的問題。傳統(tǒng)程序需要固定程序和復(fù)雜算法，輸入數(shù)據(jù)并得出結(jié)果。專家系統(tǒng)集中大量的符號處理，采用啟發(fā)式方法模擬專家的推理過程，通過推理，利用知識解決問題。它具有邏輯思維和符號處理能力，能修改原來知識，適合于電力系統(tǒng)問題的分析。

1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是大量處理單元廣泛互聯(lián)而成的網(wǎng)絡(luò)，是一種模擬動物神經(jīng)系統(tǒng)的技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)的能力，能并行處理分布信息。電力系統(tǒng)應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行實時控制、狀態(tài)評估等。

1.3 遺傳算法(GA)

遺傳算法是一種進(jìn)化論的數(shù)學(xué)模型，借鑒自然遺傳機制的隨機搜索算法。它的主要特征是群體搜索和群體中個體之間的信息交換。該方法適用于處理傳統(tǒng)搜索方法難以解決的非線性問題。

1.4 模糊邏輯(FL)

當(dāng)輸入是離散的變量，難以建立數(shù)學(xué)模型。而模糊邏輯則成功地應(yīng)用在潮流計算、系統(tǒng)規(guī)劃、故障診斷等電力系統(tǒng)問題。

1.5 混合技術(shù)

以上各種智能控制方法各有局限性，有些甚至難以處理電力系統(tǒng)實際問題。因此需要結(jié)合各個算法的優(yōu)勢，采用人工智能混合技術(shù)。其中包括：模糊專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)等技術(shù)。

2、人工智能技術(shù)的在電力自動化的應(yīng)用

2.1在電能質(zhì)量研究中的應(yīng)用

人工智能技術(shù)可以對電壓波動、電壓不平衡、電網(wǎng)諧波等電能質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行在線監(jiān)測和分析。在檢測和識別電能質(zhì)量擾動時能克服傳統(tǒng)方法的缺陷。專家系統(tǒng)隨著經(jīng)驗的積累、擾動類型變化而不斷擴充和修改，便于用戶的掌握[3] 。

此外，專家系統(tǒng)和模糊邏輯可用于培訓(xùn)變電站工作人員。智能軟件可以模擬故障情形，有利于提高運行人員的操作技能。

2.2 變壓器狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷專家系統(tǒng)

變壓器事故原因判斷起來十分復(fù)雜。判斷過程中，必須通過內(nèi)外部的檢測等各種方法綜合分析作出判斷。變壓器監(jiān)測和診斷專家系統(tǒng)首先對油中氣體進(jìn)行分析。異常時，根據(jù)異常程度結(jié)合試驗進(jìn)行分析，決定變壓器的停運檢查。若經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)變壓器已嚴(yán)重故障，需立即退出運行，則要結(jié)合電氣試驗手段對變壓器的故障性質(zhì)及部位做出確診。

變壓器監(jiān)測和診斷專家系統(tǒng)通過診斷模塊和推理機制，能診斷出變壓器的故障并提出相應(yīng)對策，提高了變壓器內(nèi)部故障的診斷水平，實現(xiàn)了電力變壓器狀態(tài)檢修和在線監(jiān)測。

2.3 人工智能技術(shù)在低壓電器中的應(yīng)用

低壓電器的設(shè)計以實驗為基礎(chǔ)，需要分析靜態(tài)模型和動態(tài)過程。人工智能技術(shù)能進(jìn)行分段過程的動態(tài)設(shè)計，對變化規(guī)律進(jìn)行曲線擬合并進(jìn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，建立變化規(guī)律預(yù)測模型，降低了開發(fā)成本。

低壓電器需要通過試驗進(jìn)行性能認(rèn)證。而低壓電器的壽命很難進(jìn)行評價。模糊識別方法，從考慮產(chǎn)品性能的角度出發(fā)，將動態(tài)測得的反映性能的特性指標(biāo)作為模糊識別的變量特征值，能夠建立評估電器性能的模糊識別模型[5] 。

2.4 人工智能在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化中的應(yīng)用

無功優(yōu)化是保證電力系統(tǒng)安全，提高運行經(jīng)濟性的手段之一。通過無功優(yōu)化，可以使各個性能指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)。但是無功優(yōu)化是一個復(fù)雜的非線性問題[6] 。

人工智能算法能應(yīng)用于電力系統(tǒng)無功優(yōu)化。如改進(jìn)的模擬退火算法，在求解高中壓配電網(wǎng)的無功優(yōu)化問題中，采用了記憶指導(dǎo)搜索方法來加快搜索速度。模式法進(jìn)行局部尋優(yōu)以增加獲得全局最優(yōu)解的可能性，能夠以較大概率獲得全局最優(yōu)解，提高了收斂穩(wěn)定性。禁忌搜索方法尋優(yōu)速度較快，在跳出局部最優(yōu)解方面有較大優(yōu)勢。遺傳算法在解決多變量、非線性、離散性的問題時有極大的優(yōu)勢。要求較少的求解信息的，模型簡單，適用范圍廣。

2.5 人工智能在電力系統(tǒng)繼電保護中應(yīng)用

自適應(yīng)型繼電保護裝置能地適應(yīng)各種變化，改善保護的性能，使之適應(yīng)各種運行方式和故障類型。它能夠有效地處理各種故障信息，獲得可靠的保護。

借助于人工智能技術(shù)不但能夠提取故障信息，還能利用其自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，根據(jù)不同運行工況，自適應(yīng)地調(diào)整保護定值和動作特性。

2.6 人工智能在抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩的應(yīng)用

大規(guī)模電網(wǎng)互聯(lián)易產(chǎn)生低頻振蕩，嚴(yán)重威脅著電力系統(tǒng)的安全。人工智能為電力系統(tǒng)低頻振蕩的控制提供了技術(shù)支持。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、GA等人工智能技術(shù)應(yīng)用于FACTS控制器和自適應(yīng)PSS的研究，為抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩提供了新的手段。

3、人工智能在電力系統(tǒng)中存在的前景

作為一門交叉學(xué)科，人工智能將隨著其他理論的發(fā)展而進(jìn)入新的發(fā)展階段。應(yīng)用新方法解決問題，或促進(jìn)各種方法的融合，保持簡單的數(shù)學(xué)模型和全局尋優(yōu)情況下，尋求到更少的運算量，提高算法效率，將是未來發(fā)展的趨勢。

隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展，電力系統(tǒng)的復(fù)雜性不斷增加，不確定因素越來越多。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和提高，利用人工智能技術(shù)來解決電力系統(tǒng)的問題將會受到越來越多的重視。

4、結(jié)語

隨著我國電力系統(tǒng)的持續(xù)穩(wěn)步發(fā)展，電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)量不斷增加，管理上復(fù)雜程度大幅度增長，市場競爭的加大，為人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)的應(yīng)用提供了廣闊前景。

但人工智能技術(shù)的基本理論還不成熟，只是停留在仿真和實驗階段。人工智能的開發(fā)是一個長期的過程，需要不斷改進(jìn)和完善，并在實際應(yīng)用中接受檢驗。

參考文獻(xiàn)：

[1] 馬少平,朱小燕. 人工智能[M]．北京：清華大學(xué)出版社，2004

第9篇：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢范文

【關(guān)鍵詞】系統(tǒng)辨識 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法 模糊邏輯

一、引言

系統(tǒng)辨識屬于現(xiàn)代控制工程范疇，是以研究建立一個系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型的技術(shù)方法。分析法和實驗法是主要的數(shù)學(xué)模型建立方法。系統(tǒng)辨是一種實驗建立數(shù)學(xué)模型的方法，可實時建模，滿足不同模型建立的需求。L.A.Zadeh于1962年提出系統(tǒng)辨識的定義：在輸入、輸出的基礎(chǔ)上，確定一個在一定條件下與所觀測系統(tǒng)相等的系統(tǒng)。系統(tǒng)辨識技術(shù)主要由系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)辨識和系統(tǒng)的參數(shù)估計兩部分組成。

系統(tǒng)的數(shù)學(xué)表達(dá)式的形式稱之為系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。對SISO系統(tǒng)而言，系統(tǒng)的階次為系統(tǒng)的機構(gòu)；對多變量線性系統(tǒng)而言，模型結(jié)構(gòu)就是系統(tǒng)的能控性結(jié)構(gòu)指數(shù)或能觀性結(jié)構(gòu)指數(shù) 。但實際應(yīng)用中難以找到與現(xiàn)有系統(tǒng)等價的模型。因此，系統(tǒng)辨識從實際的角度看是選擇一個最好的能擬合實際系統(tǒng)輸入輸出特性的模型。

本文介紹一些新型的系統(tǒng)辨識方法，體現(xiàn)新型方法的優(yōu)勢，最后得出結(jié)論。

二、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)辨識方法

近年來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到了廣泛的應(yīng)用，尤其是在模式識別、機器學(xué)習(xí)、智能計算和數(shù)據(jù)挖掘方面。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的非線性計算能力、并行計算處理能力和自適應(yīng)能力，這為非線性系統(tǒng)的辨識提供了新的解決方法。

結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辨識法被用于各領(lǐng)域的研究，并不斷提出改進(jìn)型方法，取得了較好的進(jìn)展。如劉通等人使用了徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對伺服電機進(jìn)行了辨識，使用了梯度下降方法進(jìn)行訓(xùn)練，確定系統(tǒng)參數(shù)；張濟民等人對擺式列車傾擺控制系統(tǒng)進(jìn)行了改進(jìn)，使用BP神經(jīng)對傾擺控制系統(tǒng)進(jìn)行辨識；崔文峰等人將最小二乘法與傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，改善了移動機器人CyCab的運行系統(tǒng)。

與傳統(tǒng)的系統(tǒng)識別方法相比較，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較多優(yōu)點：

（一）使用神經(jīng)元之間相連接的權(quán)值使得系統(tǒng)的輸出可以逐漸進(jìn)行調(diào)整；

（二）可以辨識非線性系統(tǒng)，這種辨識方法是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身來進(jìn)行，無需編程；

（三）無需對系統(tǒng)建行數(shù)模，因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)已都反映在內(nèi)部；

（四）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的獨立性強，它采用的學(xué)習(xí)算法是它收斂速度的唯一影響因素；

（五）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也適用于在線計算機控制。

三、基于遺傳算法的非線性系統(tǒng)辨識方法

遺傳算法是一種新型的求解最優(yōu)算法，它的思想來源于資源遺傳學(xué)，結(jié)合了自然選擇的優(yōu)點與數(shù)學(xué)概率性算法，具有諸多優(yōu)點，如全范圍的搜索域、求取的解為全局最優(yōu)和接受任意性質(zhì)的函數(shù)，因此在各領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。

雷旭升等人[5]使用了遺傳算法對小型無人飛行器的動力學(xué)模型進(jìn)行高精度的構(gòu)建，并對構(gòu)建的系統(tǒng)進(jìn)行了仿真，驗證了系統(tǒng)的有效性；趙靜等人[6]對人體能量代謝分析儀氣體流量系統(tǒng)進(jìn)行了模型建立，使用遺傳算法解決了傳統(tǒng)系統(tǒng)辨識方法辨識時產(chǎn)生的較大時延和誤差較大的問題。

四、基于模糊理論的非線性系統(tǒng)辨識方法

近年來，模糊邏輯理論在非線性系統(tǒng)辨識領(lǐng)域中得到廣泛的應(yīng)用，用模糊集合理論，從系統(tǒng)輸入和輸出量測值來辨識系統(tǒng)的模糊模型，是系統(tǒng)辨識的有效途徑。模型結(jié)構(gòu)辨識和模型參數(shù)預(yù)計是模糊建模的主要內(nèi)容。常用的模型是T-S模型，T-S模型具有計算速度快、結(jié)構(gòu)模型易觀、逼近力強等特點。

趙宏偉等人[7]提出了一種基于系統(tǒng)辨識的自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)模型，建立T-S推理模型系統(tǒng)，并應(yīng)用于磨礦控制領(lǐng)域；李超順等人[8]針對水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)的復(fù)雜性、非線性和難以用明確數(shù)學(xué)模型表達(dá)的特點，建立了該系統(tǒng)的T-S模型，實現(xiàn)了模糊模型結(jié)構(gòu)的自適應(yīng)優(yōu)化；葉劍斌[9]等人針對了現(xiàn)有算法中容易出現(xiàn)的維數(shù)災(zāi)難，同時將模糊語言理論和支持向量機的方法結(jié)合，提出了一種組合方法，提高了函數(shù)逼近的能力。此外，還有一些綜合上述三種方法的組合型辨識的方法。

五、結(jié)語

近年來，系統(tǒng)辨識的方法得到了不斷的發(fā)展，系統(tǒng)辨識已經(jīng)成為了現(xiàn)代控制工程領(lǐng)域中十分重要的技術(shù)與研究方向。隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯理論、遺傳算法、人工智能理論的成熟發(fā)展，越來越多的新型非線性系統(tǒng)辨識方法被不斷提出，且在實際工程應(yīng)用中得到了有效性驗證與較好的效果。但對于現(xiàn)實工程中結(jié)構(gòu)復(fù)雜的各種系統(tǒng)難以找到一個統(tǒng)一的系統(tǒng)辨識方法，因此研究需要更多的新型非線性系統(tǒng)辨識方法去解決實際工程應(yīng)用中出現(xiàn)的問題。對傳統(tǒng)的系統(tǒng)辨識方法進(jìn)行不斷完善將是系統(tǒng)辨識未來的發(fā)展方向。

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