MATLAB神经网络在模式识别与系统辨识中的应用研究

"这篇硕士学位论文探讨了基于MATLAB的神经网络在模式识别和系统辨识中的应用。作者刘兴华通过MATLAB 6.1和Visual Basic 6.0平台，设计并实施了神经网络模型，以解决模式分类、字母识别、线性与非线性系统辨识的问题。论文中，BP神经网络和RBF神经网络被用于对比非线性系统的辨识效果，结果显示RBF神经网络在达到相同目标误差时表现更优。此外，论文还开发了一套结合VB和MATLAB的仿真软件，实现了友好的用户界面和后台计算、绘图功能。该研究显示基于MATLAB的神经网络方法在实际应用中具有广阔前景。" 在本文中，主要的知识点包括： 1. **神经网络的基本特性**：神经网络具有并行处理、自学习、自适应和非线性函数逼近的能力，这使得它们成为处理复杂非线性问题的有效工具。 2. **MATLAB在神经网络中的应用**：MATLAB作为一个强大的数学和工程计算环境，被用来设计和实现神经网络模型，进行模式识别和系统辨识。 3. **模式识别**：论文通过神经网络解决逻辑运算（如逻辑"与"、"或"、"异或"）和汽轮机减速箱运行状态的分类问题。同时，对理想和噪声环境下的大写英文字母进行了识别。 4. **系统辨识**：线性系统辨识中，神经网络用于识别1到100Hz的正弦和余弦波形。在非线性系统辨识中，比较了BP神经网络和径向基函数（RBF）神经网络，发现RBF在特定条件下具有更好的辨识性能。 5. **软件开发**：利用Visual Basic 6.0创建用户界面，结合MATLAB进行后台计算和绘图，实现了VB和MATLAB的协同工作，提高了软件的易用性和效率。 6. **神经网络优化方法**：论文中应用了神经网络的优化算法，如BP算法，来改进模式分类和系统辨识的准确度。 7. **未来发展方向**：论文提出了进一步完善和优化神经网络模型的方案，以提高识别和辨识的精确度，拓宽其在实际应用中的潜力。 关键词涉及的领域包括：神经网络、模式识别、系统辨识以及MATLAB的使用，这些都是论文研究的核心内容。通过这些研究，我们可以理解神经网络在解决实际问题时的策略和方法，并看到MATLAB作为工具在这一领域的实用性。