MATLAB神经网络在大写英文字母识别与系统辨识中的应用
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更新于2024-08-10
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"这篇硕士学位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中的应用。作者刘兴华通过MATLAB工具箱中的函数,如plotchar()和prprob(),研究了大写英文字母的特征矢量表示,并以此为基础进行模式识别。论文中,神经网络被用来解决模式分类问题,例如逻辑运算(与、或、异或)以及汽轮机减速箱运行状态的分类。此外,还涉及大写英文字母的识别,包括理想状态和带有噪声的情况。在系统辨识方面,论文涵盖了线性系统(如正弦和余弦曲线的辨识)和非线性系统的辨识,通过对比BP神经网络和RBF神经网络的性能,指出RBF在达到相同目标误差时表现出更好的辨识效果。整个研究过程中,MATLAB与Visual Basic 6.0结合使用,前者负责后台计算和绘图,后者构建用户友好的图形界面,实现了两者功能的互补。论文结论指出,基于MATLAB的神经网络方法在模式识别和系统辨识领域具有广阔的应用前景,并提出了未来改进的方案。关键词包括神经网络、模式识别、系统辨识和MATLAB。"
这篇硕士论文详细阐述了神经网络作为解决非线性、多变量问题的有效工具,其在模式识别和系统辨识中的应用。作者首先介绍了如何使用MATLAB来表示和识别大写英文字母的特征矢量,这涉及到将字母的位图转换成二维矩阵,然后拉直为一维列向量,这些向量作为识别的特征。论文通过实际案例展示了神经网络在模式分类中的应用,如逻辑运算问题和汽轮机设备状态的分类。同时,对于大写英文字母的识别,论文分别讨论了理想字母和含噪声字母的处理,进一步强化了神经网络在图像处理和识别中的实用性。在系统辨识部分,论文涵盖了线性和非线性系统的建模与辨识,对比了BP和RBF神经网络的性能,证明了RBF网络在某些情况下可能更优。整个研究过程中,MATLAB被充分利用,结合Visual Basic 6.0创建用户界面,提升了软件的易用性。论文的结论表明,这种基于MATLAB的方法在实际应用中有很大的潜力,并提出了未来研究的建议。
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杨_明
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