MATLAB中RBF网络与BP网络在系统辨识中的性能比较

本研究论文深入探讨了基于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，通过硕士论文的形式，展示了MATLAB作为设计平台和开发工具在该领域的优势。论文首先介绍了神经网络的基本特性，如并行处理、自学习、自适应和非线性逼近能力，强调其在解决复杂控制问题上的有效性。 在模式识别方面，论文着重于逻辑运算问题的求解，如逻辑“与”、“或”和“异或”，以及汽轮机减速箱不同运行状态的分类。对于大写英文字母识别，不仅处理了理想情况下的字母，还考虑了噪声干扰，显示了神经网络在实际场景中的鲁棒性。 系统辨识部分，包括线性和非线性两种情况。线性系统辨识中，通过MATLAB实现对1到100Hz正弦和余弦曲线的精确辨识，展现了解决线性系统的高效性。非线性系统辨识中，通过比较BP神经网络和RBF神经网络的性能，发现RBF神经网络在相同目标误差下表现出更好的辨识效果，证明了其在非线性问题上的优越性。 论文还开发了一套结合MATLAB和VisualBasic的仿真软件，实现了前端用户友好的图形界面设计，后台计算和绘图任务由MATLAB高效执行，这体现了两者功能的互补。研究结果表明，基于MATLAB的神经网络模式识别与系统辨识方法在实际应用中具有广阔前景，并提出了未来改进的建议。 总结来说，这篇论文深入研究了MATLAB在神经网络技术中的运用，通过具体案例展示了其在模式识别和系统辨识中的实用价值，并对未来的研究方向进行了展望。这对于从事相关领域研究的人员和开发者来说，提供了有价值的参考和实践指导。