VB调用MATLAB实现神经网络识别研究

"VB调用MATLAB的技术路线-sata 3.0 spec, 基于MATLAB的神经网络模式识别与系统辨识方法研究" 在IT领域，MATLAB是一款广泛应用的科技计算软件，以其强大的科学计算和可视化能力而受到青睐。MATLAB提供了多种外部接口，使得用户能够利用这些接口与其他软件开发工具进行交互，如C、Fortran、VB、Excel等。这些接口的实现方式主要包括MEX文件、MATLAB函数库、COM应用、MATLAB组件打包和加载动态链接库函数。 对于VB（Visual Basic）调用MATLAB的技术路线，描述中提到，由于MATLAB没有直接为VB提供接口，论文采用ActiveX技术，将MATLAB作为自动化服务器，而VB应用程序作为自动化控制器，实现了VB内部对MATLAB功能的调用。这种方式允许VB开发者利用MATLAB的强大计算能力，同时保持VB的易用性和可视化特性。 论文的主题聚焦于基于MATLAB的神经网络在模式识别和系统辨识中的应用。神经网络因其并行处理、自学习、自适应和高精度非线性逼近能力，成为处理复杂控制问题的有效工具。在模式识别方面，论文通过神经网络解决了逻辑运算问题（如逻辑"与"、"或"、"异或"）和汽轮机减速箱运行状态的分类。在大写英文字母识别中，不论是理想还是噪声环境下的字母，神经网络都能进行有效识别。 系统辨识方面，论文探讨了线性系统（如正弦和余弦曲线的辨识）和非线性系统的辨识。非线性系统辨识中，通过比较BP神经网络和RBF神经网络，发现RBF在达到相同目标误差时，其辨识效果更优。论文利用MATLAB和VB的组合，创建了一个用户友好的界面，MATLAB负责后台计算和绘图，VB负责前端交互，实现了两者的优势互补。 基于MATLAB的神经网络模式识别与系统辨识方法研究展示了其在实际应用中的潜力和广阔前景。这为使用MATLAB的开发者提供了更多可能性，尤其是在处理复杂数据和问题时，结合其他编程语言如VB，可以提高解决问题的效率和精度。未来的研究可能进一步优化这种结合，提高神经网络模型的性能和应用范围。