MATLAB神经网络在系统辨识与模式识别中的应用研究

"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。作者刘兴华在导师胡泽的指导下，使用MATLAB 6.1和Visual Basic 6.0作为设计和开发工具，研究了神经网络在解决非线性、多变量问题上的潜力。论文涵盖了模式分类、大写英文字母识别、线性系统辨识和非线性系统辨识等多个方面。 在模式识别部分，论文通过神经网络优化方法解决了逻辑运算（如逻辑“与”、“或”、“异或”）的问题，以及汽轮机减速箱运行状态的分类。此外，还进行了大写英文字母的识别，包括理想图像和带有噪声的图像。 对于系统辨识，论文重点讨论了线性系统辨识，特别是在1到100Hz频率范围内的正弦和余弦曲线的辨识。同时，论文也涉及了非线性系统辨识，通过对比BP神经网络和RBF神经网络的性能，发现RBF网络在达到相同识别精度时，通常表现出更好的效果。 整个研究中，MATLAB负责后台的计算和绘图任务，而VB则用于创建用户友好的图形界面，实现了两者的优势互补。通过这些研究和应用实例，论文指出基于MATLAB的神经网络模式识别和系统辨识方法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。" 这篇论文的核心知识点包括： 1. 神经网络的基本特性：并行处理、自我学习、自我适应和高精度逼近非线性函数的能力。 2. MATLAB在神经网络建模、仿真和系统测试中的应用。 3. 模式识别中的神经网络应用，包括逻辑运算问题的解决和汽轮机状态分类。 4. 大写英文字母识别，考虑了无噪声和有噪声的情况。 5. 线性系统辨识，特别是在1到100Hz频率范围内的正弦和余弦曲线辨识。 6. 非线性系统辨识，比较了BP神经网络和RBF神经网络的性能，强调了RBF网络在某些情况下的优越性。 7. 使用MATLAB和VB进行软件开发，实现计算、绘图和用户界面的结合。 8. 论文对未来工作的展望，包括对现有方法的优化和改进方案。