MATLAB神经网络在模式识别与系统辨识中的应用研究

"神经网络-sata 3.0 spec 基于MATLAB的神经网络模式识别与系统辨识方法研究" 神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型，它具有多种类型，包括感知器神经网络、线性神经网络、BP神经网络、径向基函数神经网络（RBF神经网络）、自组织映射神经网络和反馈神经网络等。在描述中，重点提到了前向神经网络，这是神经网络的一个重要类别，其特点是神经元按照层次排列，输入层接收信息，经过一个或多个隐藏层处理后，最终在输出层产生结果。前向神经网络因其简单且易于理解的结构，被广泛应用在各种领域。 神经网络的主要特点包括： 1. 自适应能力：神经网络能够根据输入数据调整自身的权重，以适应不同的任务需求。 2. 自学习能力：通过训练，神经网络可以从数据中自动学习规律，并改进其表现。 3. 非线性函数逼近能力：能够近似任何非线性关系，这是其解决复杂问题的关键。 4. 并行处理：神经元同时处理信息，提高了计算效率。 在基于MATLAB的神经网络模式识别与系统辨识研究中，论文作者刘兴华利用MATLAB和VisualBasic6.0作为开发工具，对模式识别和系统辨识进行了深入研究。具体应用包括： 1. 模式分类：解决了逻辑运算（如“与”、“或”、“异或”）的识别，以及汽轮机减速箱运行状态的分类问题。 2. 大写英文字母识别：针对理想状态和带有噪声的字母图像进行了识别。 3. 系统辨识：对线性系统（如正弦、余弦曲线）和非线性系统进行了辨识，其中非线性系统辨识比较了BP神经网络和RBF神经网络，发现RBF网络在相同误差下的表现更优。 通过VB和MATLAB的结合，论文构建了一个友好的用户界面和强大的计算、绘图系统，实现了两种工具的优势互补。这些研究表明，基于MATLAB的神经网络方法在模式识别和系统辨识方面有广阔的应用前景，并提出了未来改进的设计方案。 关键词：神经网络、模式识别、系统辨识、MATLAB、西南石油学院、硕士学位论文。