MATLAB与VB协作的神经网络在模式识别与系统辨识中的应用研究

本文档探讨了如何利用MATLAB 6.1和Visual Basic 6.0开发环境制作简易可视化的控制，特别是在SATA 3.0规格的背景下，针对神经网络在模式识别和系统辨识中的应用进行了深入研究。MATLAB作为一种强大的科学计算工具，以其丰富的函数库、简洁的语法、高效的数值计算能力和广泛的模块集，被选为研究平台。论文主要关注了以下几个关键点： 1. 软件开发环境：作者以Windows 2000为操作系统，MATLAB用于神经网络模型的构建，如模式识别和系统辨识的建模、调试、仿真和测试。Visual Basic 6.0被用来创建用户界面，实现MATLAB与VB之间的无缝集成，提升了系统的可视化和易用性。 2. MATLAB的功能特性：MATLAB以其强大的计算能力、简洁的编程风格、丰富的库函数和出色的绘图功能受到青睐。它支持模块化设计和系统级仿真，适合于复杂的数值计算任务。然而，MATLAB也存在一些局限性，如运行速度相对较慢、实时性能不佳，以及程序不能独立运行和较低的保密性。 3. 神经网络应用：论文重点展示了神经网络在模式识别中的应用，如逻辑运算（"与"、"或"、"异或"）和汽轮机减速箱状态分类，以及大写英文字母识别，包括理想情况和噪声环境下的识别。在系统辨识方面，分别研究了线性系统和非线性系统的辨识，通过比较BP神经网络和RBF神经网络的性能，证明了RBF神经网络在某些非线性问题上的优势。 4. 交互式界面设计：通过Visual Basic编程，论文构建了一个友好的用户界面，用户可以直接操作而无需深入了解MATLAB的后台计算，实现了两者优势的互补，提高了工作效率。 5. 结论与展望：论文总结了基于MATLAB的神经网络模式识别与系统辨识方法的研究成果，认为这种方法具有良好的应用前景。未来的研究方向可能涉及进一步优化MATLAB的性能、提升界面的交互性和实时响应，以及探索更多的应用场景。 这篇论文深入研究了如何利用MATLAB进行神经网络的模式识别和系统辨识，并通过与Visual Basic的结合，创建了一个直观且高效的控制界面，展示了MATLAB在这些领域的强大潜力。