MATLAB与VB结合的神经网络模式识别与系统辨识软件

"这篇硕士学位论文探讨了基于MATLAB的神经网络模式识别与系统辨识方法。作者刘兴华使用MATLAB 6.1和Visual Basic 6.0作为设计和开发工具，研究了神经网络在模式分类、大写英文字母识别、线性与非线性系统辨识等方面的应用。通过VB界面，用户可以方便地与MATLAB进行交互，实现建模、仿真和测试。在模式分类中，论文涵盖了逻辑运算符的识别，以及汽轮机减速箱运行状态的分类。在字母识别中，对理想和噪声干扰的字母进行了区分。线性系统辨识涉及1到100Hz正弦和余弦曲线的辨识，而非线性系统辨识则通过BP和RBF神经网络对比，显示出RBF网络在某些情况下具有更好的辨识效果。此研究显示了MATLAB神经网络方法的潜力，并提出了进一步的改进方案。" 本文主要研究了神经网络在模式识别和系统辨识领域的应用，利用MATLAB的强大数学计算和图形处理功能，结合VB的用户界面设计，构建了一款操作简便的软件。在软件设计实现的主要功能方面，该论文详细介绍了以下几个方面： 1. **模式识别**：模式识别部分包括了逻辑运算符的分类（逻辑“与”、“或”、“异或”）以及对特定机械设备（如汽轮机减速箱）运行状态的分类。这展示了神经网络在解决复杂分类问题上的潜力。 2. **大写英文字母识别**：论文涵盖了对理想和噪声干扰环境下大写英文字母的识别，这在图像处理和字符识别领域有着实际应用。 3. **系统辨识**：线性系统辨识部分涉及1到100Hz的正弦和余弦波形辨识，这在信号处理和控制系统中非常重要。非线性系统辨识则通过BP神经网络和RBF神经网络的比较，突显出RBF网络在某些非线性问题上的优势。 4. **软件设计**：使用MATLAB进行后台计算和绘图，VB负责前端用户界面，这种结合使得软件既具备强大的计算能力，又拥有直观友好的用户交互体验。 作者刘兴华在MATLAB和VB的协同工作上进行了创新，使得神经网络的功能得以充分发挥。研究结果表明，这种基于MATLAB的神经网络模式识别与系统辨识方法具有广泛的应用前景，并且指出了未来可能的改进方向，包括提高效率、增强鲁棒性和优化用户界面。 关键词：神经网络、模式识别、系统辨识、MATLAB、Visual Basic、BP神经网络、RBF神经网络。