毕设使用的基于人工神经网络源程序

资 源 简 介

毕设使用的基于人工神经网络源程序

详 情 说 明

本文将介绍一个结合多种先进算法的毕业设计项目，主要基于人工神经网络实现智能预测控制，并融合了预报误差法参数辨识、SAR目标成像仿真等关键技术。

人工神经网络预测模型 项目采用神经网络作为智能预测的核心框架，通过训练网络学习系统的动态特性，实现复杂非线性关系的建模。相比传统方法，神经网络能够自动提取特征，适应性强。

预报误差法与松弛思想 参数辨识采用预报误差法，通过最小化模型输出与实际观测值的差异来优化参数。引入松弛思想提高了算法鲁棒性，避免陷入局部最优，特别适合处理带噪声的实际系统数据。

SAR成像仿真 针对合成孔径雷达的目标成像需求，项目实现了回波信号模拟和成像算法。通过距离反比加权(IDW)等空间插值方法，优化了图像重建质量，为后续目标识别提供高分辨率数据。

智能预测控制集成 最终系统通过Matlab整合上述模块：先利用神经网络建立预测模型，结合参数辨识结果在线更新模型，再基于预测输出滚动优化控制指令。这种闭环架构在仿真中表现出良好的跟踪性能和抗干扰能力。

该项目的技术路线对智能控制、信号处理等领域的算法开发具有参考价值，特别是多方法融合的思路值得借鉴。