MATLAB平台上的神经网络模式识别与系统辨识研究

本篇硕士学位论文深入探讨了神经网络模式识别与系统辨识在MATLAB平台上的应用。作者刘兴华，专业为测试计量技术及仪器，指导教师为胡泽，于西南石油学院撰写。论文的核心内容主要集中在以下几个方面： 1. 神经网络原理与仿真： - 神经网络的仿真过程涉及其根据输入数据计算输出，这对于评估和调整网络性能至关重要。静态神经网络由于无延迟和反馈，其仿真结果不受输入顺序影响；而动态神经网络由于包含反馈或延迟环节，输出会依赖于过去的数据，因此输入顺序至关重要。 2. 模式识别原理： - 模式识别是通过理解有限数量的样本推断出新样本所属类别的过程。论文中，模式识别应用到逻辑运算（如“与”、“或”、“异或”）和实际问题中，如汽轮机减速箱状态分类以及大写英文字母识别。 3. MATLAB在模式识别与系统辨识中的应用： - MATLAB被用来实现神经网络的建模、仿真和测试。通过优化方法，论文解决了模式分类和系统辨识中的问题，包括线性和非线性系统的辨识。例如，对正弦和余弦曲线进行辨识，以及对比BP神经网络和RBF神经网络在非线性方程辨识中的表现，得出RBF神经网络在达到相同目标误差下的更好性能。 4. 用户界面与后台计算： - 研究中结合了MATLAB的强大计算能力与VisualBasic的图形用户界面设计，两者优势互补，使得系统的用户界面友好且易于操作。通过这种方式，论文构建了一个完整的计算和绘图体系。 5. 研究结论与未来展望： - 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。同时，提出了未来改进和扩展的方向。 这篇论文深入剖析了神经网络技术在MATLAB环境中的实际应用，展示了其在复杂问题解决中的潜力，并为相关领域的研究者提供了有价值的设计思路和技术参考。