MATLAB神经网络在模式识别与系统辨识中的应用

"基于MATLAB的神经网络模式识别与系统辨识方法研究" 这篇硕士学位论文探讨了神经网络在模式识别和系统辨识领域的应用，重点在于使用MATLAB作为设计平台和开发工具。作者刘兴华通过MATLAB 6.1和Visual Basic 6.0实现了神经网络模型的建立、仿真和系统测试。 在模式识别部分，论文详细阐述了如何利用神经网络解决逻辑运算问题，包括逻辑"与"、逻辑"或"以及复杂的逻辑"异或"问题。此外，还讨论了一个具体的案例，即对汽轮机减速箱运行状态的分类，该对话框能够展示训练前后BP网络对减速箱运行状态的预测状态值。 在大写英文字母识别中，论文提到了两种情况：无噪声的理想字母和带有噪声的字母图像的识别。这展示了神经网络在图像处理和分类任务中的应用。 系统辨识方面，论文涵盖了线性系统的辨识，如对1到100Hz正弦和余弦曲线的识别。同时，对于非线性系统，通过对比BP神经网络和径向基函数（RBF）神经网络的辨识效果，指出在达到相同目标误差时，RBF神经网络通常能提供更优的辨识性能。 整个研究过程中，MATLAB负责后台的计算和绘图任务，而VB则用于构建用户友好的图形界面，这种结合充分发挥了两者的优势。论文最后对MATLAB神经网络模式识别与系统辨识方法进行了总结，并提出了未来改进的方向。 关键词：神经网络，模式识别，系统辨识，MATLAB，西南石油学院 这篇研究工作突显了神经网络在处理非线性、多变量问题上的优势，特别是在实际工程应用中的潜力，如工业设备状态监测和控制系统的设计。通过MATLAB的工具和算法，可以高效地构建和测试这些复杂的神经网络模型，为实际问题的解决提供了有效途径。