MATLAB神经网络在模式识别与系统辨识中的应用研究

"这篇资源是西南石油学院硕士研究生刘兴华的学位论文，主题是‘基于MATLAB的神经网络模式识别与系统辨识方法研究’。论文探讨了神经网络在模式识别和系统辨识中的应用，使用MATLAB 6.1和Visual Basic 6.0作为设计和开发工具，通过具体实例展示了神经网络在这些问题上的建模、仿真和测试。论文涵盖了模式分类（如逻辑运算问题和汽轮机减速箱状态分类）、大写英文字母识别（包括无噪声和有噪声的情况）、线性系统辨识（如正弦和余弦曲线）以及非线性系统辨识（通过对比BP神经网络和RBF神经网络的性能）。此外，还讨论了MATLAB与VB的集成，实现了友好的用户界面和强大的后台计算功能。研究表明，基于MATLAB的神经网络方法在模式识别和系统辨识领域具有良好的应用潜力，并提出了未来改进的方向。关键词包括神经网络、模式识别、系统辨识和MATLAB。" 这篇资源的核心知识点如下： 1. **神经网络**：神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，具备并行处理、自学习、自适应和非线性函数逼近能力，适合处理非线性、多变量、不确定性的复杂问题。 2. **模式识别**：是通过分析和理解数据，将数据归类到预定义的类别中。论文中，模式识别涉及逻辑运算（逻辑“与”、“或”、“异或”）和汽轮机减速箱的运行状态分类。 3. **系统辨识**：是指通过对系统的输入和输出数据进行分析，建立数学模型来描述系统的动态行为。论文涵盖了线性系统（如正弦和余弦曲线）和非线性系统的辨识。 4. **MATLAB**：是数学计算、算法开发和数据可视化的强大工具，在神经网络建模和仿真中扮演关键角色。 5. **Visual Basic 6.0**：用于开发用户界面，与MATLAB结合，提供了更直观的交互体验。 6. **BP神经网络**（Backpropagation Neural Network）：一种常见的多层前馈神经网络，用于训练和调整权重，以提高识别或预测的准确性。 7. **RBF神经网络**（Radial Basis Function Neural Network）：具有径向基函数作为隐藏层神经元激活函数的神经网络，通常用于非线性问题的解决，文中显示其在辨识效果上优于BP神经网络。 8. **MATLAB与VB的集成**：通过MATLAB的编译器和接口工具，可以将MATLAB的功能嵌入到VB应用程序中，实现两者的协同工作。 9. **应用前景**：基于MATLAB的神经网络方法在模式识别和系统辨识领域有广阔的应用前景，论文提出了一些潜在的改进方案和未来发展方向。