MATLAB平台上的神经网络模式识别与系统辨识应用

本研究论文深入探讨了"软件主界面-SATA 3.0 Spec"中的MATLAB在神经网络模式识别与系统辨识领域的应用。作者刘兴华，专注于测试计量技术及仪器专业，以其硕士学位论文的形式，展示了MATLAB作为强大的工具在模式识别和系统辨识中的关键作用。 首先，论文详细介绍了软件主界面上的逻辑分类功能设计，特别是神经网络实现的逻辑“与”操作，通过弹出的“神经网络实现逻辑‘与’分类”对话框，这一功能旨在解决模式分类问题，如汽轮机减速箱的三种运行状态分类。此外，大写英文字母识别也是模式识别的重要部分，无论是理想情况还是带有噪声的数据，都通过神经网络模型进行处理。 在系统辨识方面，论文涵盖了线性和非线性两种类型。对于线性系统，通过MATLAB实现对1~100Hz正弦和余弦曲线的辨识；而对于非线性系统，比较了BP神经网络和RBF神经网络的性能，结果显示在相同的误差目标下，RBF神经网络的辨识效果更优。 论文还强调了MATLAB与VisualBasic的集成，通过VB的用户图形界面设计提供友好的交互体验，而MATLAB则负责后台复杂的计算和绘图任务，两者优势互补，提升了软件的实用性。整个系统通过软件研制，构建了完整的计算和绘图流程。 论文总结认为，基于MATLAB的神经网络模式识别与系统辨识方法具有广阔的应用前景，并提出了未来改进的研究方向。这篇论文不仅提供了实用的工具和技术，也为相关领域的研究人员提供了有价值的参考案例。 关键词：神经网络模式识别、系统辨识、MATLAB、西南石油学院硕士论文。本文的研究成果表明MATLAB作为一种强大的工具，在处理复杂控制系统中的非线性问题上展现出显著的优势，为实际工程应用提供了强有力的支持。