MATLAB神经网络在模式识别与系统辨识中的应用

"基于MATLAB的神经网络模式识别与系统辨识方法研究" 这篇硕士学位论文主要探讨了使用MATLAB作为设计平台和开发工具，结合VisualBasic6.0，来进行神经网络在模式识别和系统辨识中的应用研究。作者刘兴华在论文中详细阐述了神经网络的特性，如并行处理、自我学习、自适应能力以及对非线性函数的逼近能力，这些使其在处理复杂控制问题上具有显著优势。 在模式识别部分，论文关注了模式分类，包括逻辑运算的"与"、"或"、"异或"问题的求解，以及一个特定汽轮机减速箱在不同运行状态下的分类。通过对训练误差曲线的分析，网络能够在26步后达到预定的训练目标，显示出良好的识别效果。此外，论文还涵盖了大写字母识别，能够识别理想状态和含噪声的大写英文字母，进一步验证了神经网络在模式识别中的实用性。 在系统辨识方面，论文涉及了线性系统和非线性系统的辨识。对于线性系统，神经网络用于识别1~100Hz的正弦和余弦波形。而对于非线性系统，通过对比BP神经网络和RBF神经网络的辨识性能，发现在达到相同目标误差的情况下，RBF神经网络的表现更优。 整个研究过程中，MATLAB和VB的结合使用提升了软件的易用性和效率。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，实现了两者之间的互补。 论文结论指出，基于MATLAB的神经网络模式识别与系统辨识方法具有广阔的应用前景，并提出了进一步的改进方案。关键词包括神经网络、模式识别、系统辨识以及MATLAB，强调了研究的核心内容和工具。 这篇论文详细揭示了神经网络在实际问题中的应用策略，为相关领域的研究提供了有价值的参考。