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如何利用MATLAB作为设计平台和开发工具，结合VisualBasic6.0，实现神经网络在模式识别与系统辨识领域的应用。作者刘兴华在论文中详细介绍了神经网络的特性，包括并行处理能力、自我学习、自适应性和非线性函数逼近能力，并指出这些特性使其成为解决复杂控制问题的有效工具。 在模式识别方面，论文重点研究了逻辑运算的分类问题，如逻辑“与”、“或”、“异或”，以及汽轮机减速箱的运行状态分类。这些问题通过神经网络的优化方法得到解决。对于逻辑运算，论文展示了如何使用神经网络来模拟这些基本逻辑操作。而对于汽轮机减速箱的运行状态识别，论文中可能涉及到多个输入参数，通过神经网络构建分类模型，以区分不同工况。 在大写英文字母识别中，论文分别考虑了理想条件下的字母图像和含有噪声的字母图像，这也是模式识别领域常见的应用。神经网络被用来学习和识别这些图像特征，实现字母的准确分类。 系统辨识部分，论文涵盖了线性和非线性系统的辨识。在线性系统辨识中，神经网络用于识别不同频率的正弦和余弦曲线。而在非线性系统辨识中，通过对比BP神经网络和径向基函数(RBF)神经网络的性能，发现RBF神经网络在达到相同识别精度时表现更优。 此外，论文还讨论了软件设计，通过VB编程创建友好的用户界面，MATLAB负责后台的计算和绘图任务，实现两者的优势互补，提升了整体系统的实用性和效率。 这篇论文深入研究了基于MATLAB的神经网络在模式识别和系统辨识中的应用，提出了有效的建模、仿真和测试方法，并通过实际案例验证了其可行性和潜在的应用价值。关键词包括神经网络、模式识别、系统辨识和MATLAB，这表明该研究专注于利用MATLAB工具解决实际问题。未来的研究方向可能包括进一步提高神经网络的识别精度和效率，以及拓展到更多复杂场景的应用。