MATLAB环境下神经网络模式识别与系统辨识研究与应用
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更新于2024-08-10
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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。
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