MATLAB神经网络在大写英文字母识别与系统辨识中的应用

"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。