MATLAB神经网络在非线性系统辨识中的应用研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于MATLAB的神经网络在模式识别与系统辨识中的应用。作者刘兴华使用MATLAB 6.1和Visual Basic 6.0作为设计平台和开发工具，研究了神经网络在解决实际问题中的建模、仿真和测试。" 在神经网络模式识别方面，论文涵盖了以下几个方面： 1. 模式分类：通过神经网络优化方法解决模式分类问题，例如逻辑运算（"与"、"或"、"异或"）的求解，并对某汽轮机减速箱的三种运行状态进行分类。 2. 大写英文字母识别：研究了如何识别理想和噪声干扰下的大写英文字母，这涉及到图像处理和特征提取技术。 在系统辨识领域，论文关注了线性和非线性系统的辨识： 1. 线性系统辨识：实现了对1到100Hz正弦和余弦曲线的辨识，这在控制系统分析和设计中是非常关键的步骤。 2. 非线性系统辨识：对比了BP神经网络和径向基函数(RBF)神经网络在辨识同一非线性方程时的性能。结果显示，RBF神经网络在达到相同目标误差时，其辨识效果优于BP神经网络。 此外，论文还构建了一个计算和绘图的完整体系，用户界面通过VB编程实现，友好且易于操作，后台的计算和绘图任务则由MATLAB完成，实现了VB和MATLAB的协同工作，提升了软件的实用性和效率。 总体而言，这项研究突显了MATLAB在神经网络模式识别和系统辨识中的潜力，并提出了未来改进的方案，包括可能的算法优化和系统扩展，预示着基于MATLAB的神经网络技术在相关领域的广阔应用前景。关键词包括神经网络、模式识别、系统辨识以及MATLAB，表明这些是论文的核心研究内容。