MATLAB环境下神经网络模式识别与系统辨识研究与应用

本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领域的应用。作者刘兴华，专业为测试计量技术及仪器，在西南石油学院攻读硕士，并在导师胡泽的指导下进行研究。MATLAB作为核心开发工具，论文重点展示了神经网络的特性，如并行处理、自学习和自适应能力，这些使得它在解决非线性、多变量和不确定性问题上表现出色。 在模式识别部分，论文涉及逻辑运算（如“与”、“或”和“异或”）的实现，以及针对汽轮机减速箱三种运行状态的分类。针对大写英文字母识别，研究不仅考虑了理想情况下的字母，还包含了带噪声的输入，显示了神经网络对复杂输入的处理能力。 在系统辨识方面，论文进行了线性和非线性系统的辨识。对于线性系统，能够识别1到100Hz的正弦和余弦曲线，展示了其在时间序列分析中的应用。而在非线性系统辨识中，比较了BP神经网络和RBF神经网络的效果，结果表明在相同目标误差下，RBF神经网络的表现更优。 论文通过结合MATLAB和VisualBasic6.0，构建了一个友好的用户界面，前台的图形界面由VB负责，后台的计算和绘图任务由MATLAB执行，实现了两者的优势互补。这表明MATLAB的强大计算能力与VB的易用性相结合，可以提升系统的整体效能。 研究结论指出，基于MATLAB的神经网络模式识别与系统辨识方法具有良好的实际应用潜力，并提出了未来改进的方向。关键词包括神经网络、模式识别、系统辨识和MATLAB，强调了这项研究的重要性和实用性。本文是一篇深入探讨如何利用MATLAB进行复杂控制系统分析与优化的高质量学术论文。