MATLAB神经网络在模式分类与系统辨识中的应用研究

"1模式分类实例分析-sata 3.0 spec" 本文主要探讨了神经网络在模式识别中的应用，特别是基于MATLAB神经网络工具箱的实例分析。文章以硕士学位论文的形式，由刘兴华撰写，专业为测试计量技术及仪器，导师为胡泽，发表于2005年。 在模式分类部分，论文详细介绍了如何利用神经网络解决逻辑运算的分类问题。神经网络的优化性能被用来实现逻辑"与"、逻辑"或"和逻辑"异或"的分类。通过MATLAB的newp()函数创建感知器神经网络，并使用adapt()函数进行训练。对于逻辑"与"分类，当网络的权值和阈值初始化为随机数（使用'rands'）时，分类效果显著，而初始化为0时，分类效果不佳。相反，对于逻辑"或"分类，仅初始化为0（不设置特定权值和阈值）即可获得良好的分类效果。 论文还提到了汽轮机减速箱运行状态的分类实例，展示了神经网络在实际工业问题中的应用。此外，大写英文字母的识别也被纳入研究，包括在理想和噪声环境下的识别，进一步证明了神经网络在模式识别中的适应性和鲁棒性。 在系统辨识方面，论文涵盖了线性系统和非线性系统的辨识。线性系统辨识中，神经网络用于识别1到100Hz的正弦和余弦曲线。非线性系统辨识部分，通过比较BP神经网络和RBF神经网络，发现RBF网络在达到相同目标误差时，其辨识效果优于BP网络。 论文采用了MATLAB和VisualBasic6.0作为设计平台和开发工具，实现了用户友好的图形界面和后台计算、绘图功能的集成，强调了MATLAB在神经网络应用中的强大功能，并对未来的研究方向提出了改进建议，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。 关键词：神经网络、模式识别、系统辨识、MATLAB、西南石油学院