神经网络在非线性系统辨识中的应用-基于atmel89s52单片机的三相桥式可控触发电路的设计

四、神经网络在非线性系统辨识中的应用是动态系统的神经网络辨识原理。其核心在于选择合适的神经网络模型来逼近实际系统，使得在相同输入作用下，网络输出与系统输出相吻合（在一定误差范围内）。你可以参考《神经网络辨识非线性系统》来更深入了解这个过程。下图展示了实际系统的输入和输出，其中延时输出器是人工神经网络的输出，其作用是对输入信号延时后再输出。在相同的输入作用下，实际系统的输出与网络输出，通过学习使得误差不断减小并最终将误差控制在允许范围内。

通过这种学习过程，网络的输入与输出逐渐吻合，此时神经网络模型可以替代系统的模型使用。更多关于这一过程的研究可以查看《非线性系统辨识》。神经网络用于系统辨识具有以下特点：它能够处理复杂的非线性关系，并通过反复训练来提高准确度。对于如何设计和训练这些神经网络，建议参考《论文研究基于Elman神经网络的非线性动态系统辨识》。

神经网络在非线性系统辨识中的优势在于其强大的逼近能力和自适应学习能力。想了解更多相关的前沿技术和应用实例，不妨看看《基于时变动态神经网络的非线性时变系统辨识》。这种方法不仅能够准确模拟系统行为，还可以通过不断调整权重和结构来适应新的环境和变化。

如果你对非线性系统的具体辨识方法感兴趣，参考《系统辨识级模型阶次辨识》可以帮助你更好地理解相关原理。神经网络的灵活性和强大的学习能力，使其成为处理复杂系统辨识问题的理想工具。