【摘 要】
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系统建模在科学研究和工程应用中发挥着十分重要的作用;最优化对于提高设计效率和设计质量,获得最佳经济效益和社会效益都具有十分重要的意义.针对复杂非线性系统建模与优化
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系统建模在科学研究和工程应用中发挥着十分重要的作用;最优化对于提高设计效率和设计质量,获得最佳经济效益和社会效益都具有十分重要的意义.针对复杂非线性系统建模与优化存在的困难,该课题组乔俊伟博士提出了基于结构的神经网络建模与优化原理和方法.该建模与优化方法已经申请了发明专利(申请号:01139043.3).应用基于结构的神经网络建模与优化方法建立系统模型后,对系统模型稍作调整,即可进行系统结构参数的优化,通过优化算法调整与系统结构参数相对应的权值即可实现复杂系统结构参数的优化.这为非线性系统特别是大型、严重非线性系统的系统建模与结构参数优化提供了一条新的途径.但作为一个新的研究方向,还存在一些有待深入研究的内容.该文在课题组前期研究工作的基础上,以复杂M-K-B(质量—弹簧—阻尼)系统为对象在子系统编号问题、子系统的累积误差的减小及系统模型改进问题、子系统建模方案的完善和基于结构的神经网络优化方法的改进等方面对基于结构的神经网络建模与优化方法做了进一步研究.
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