MATLAB神经网络：模式识别与系统辨识在减速箱监控中的应用

本论文主要探讨了基于MATLAB的神经网络在模式识别与系统辨识领域的应用研究。作者刘兴华，专业为测试计量技术及仪器，硕士研究生，以MATLAB 6.1和VisualBasic 6.0作为设计平台和开发工具，针对实际问题进行了深入探索。 论文首先介绍了神经网络的特点，如并行处理能力、自学习能力、自适应性和逼近非线性函数的能力，这些特性使其在解决复杂控制问题上表现出色，特别是在模式识别和系统辨识方面广泛应用。论文的研究重点包括： 1. 模式分类：通过神经网络的优化方法，解决了逻辑运算（如“与”、“或”和“异或”）以及汽轮机减速箱三种运行状态的分类问题。这显示了神经网络在处理复杂决策问题上的能力。 2. 大写英文字母识别：针对理想和带有噪声的大写英文字母进行了识别，证明了神经网络在处理视觉信息处理任务上的实用价值。 3. 系统辨识：涵盖了线性系统辨识，通过识别频率范围为1~100Hz的正弦和余弦曲线，展示了神经网络在处理线性模型的有效性。同时，通过比较BP神经网络与RBF神经网络对非线性方程的辨识，得出RBF神经网络在达到相同目标误差下的优越性能。 4. 软件开发与界面设计：论文还提到了一个结合MATLAB和VisualBasic优势的软件体系结构。用户界面友好且易于操作，后台的计算和绘图任务由MATLAB高效完成，实现了两者之间的协同工作。 论文的结论指出，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建议。关键词包括神经网络模式识别、系统辨识、MATLAB等，这些都是当前研究的重要领域，显示出作者对该课题的深入理解和实践经验。 总结来说，本研究不仅提供了实际问题的解决方案，还展示了MATLAB在神经网络技术中的重要角色，为该领域的进一步发展提供了有价值的研究成果。