基于人工神经网络的模式识别

人工智能与模式识别

人工智能与模式识别摘要：信息技术的飞速发展使得人工智能的应用范围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。模式识别是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。关键词：模式识别；数字识别；人脸识别中图分类号； Abstract:The rapid development of information technology makes the application of artificial intelligence become more and more widely. Pattern recognition, as one of the important aspects, has always been an important direction of artificial intelligence research. In the introduction of artificial intelligence and pattern recognition related knowledge at the same time, artificial intelligence in pattern recognition applications were discussed.Pattern recognition is a basic human intelligence, the emergence of the 20th century, 40 years of computer and the rise of artificial intelligence in the 1950s, pattern recognition technology has made great progress. Pattern recognition and statistics, psychology, linguistics, computer science, biology, cybernetics and so have a relationship. It has a cross-correlation with artificial intelligence and image processing. The potential of pattern recognition is huge. Key words:pattern recognition; digital recognition; face recognition; 1引言随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能

神经网络模式识别Matlab程序

神经网络模式识别Matlab程序识别加入20%噪声的A-Z26个字母。（20%噪声情况下，完全能够识别）clear;close all; clc; [alphabet,targets]=prprob; [R,Q]=size(alphabet); [S2,Q]=size(targets); S1=10; P=alphabet; net=newff(minmax(P),[S1,S2],{'logsig''logsig'},'traingdx'); net.LW{2,1}=net.LW{2,1}*0.01; net.b{2}=net.b{2}*0.01; T=targets; net.performFcn='sse'; net.trainParam.goal=0.1; net.trainParam.show=20; net.trainParam.epochs=5000; net.trainParam.mc=0.95; [net,tr]=train(net,P,T); netn=net; netn.trainParam.goal=0.6; netn.trainParam.epochs=300; T=[targets targets targets targets]; for pass=1:10; P=[alphabet,alphabet,... (alphabet+randn(R,Q)*0.1),... (alphabet+randn(R,Q)*0.2)]; [netn,tr]=train(netn,P,T); end netn.trainParam.goal=0.1; netn.trainParam.epochs=500; netn.trainParam.show=5; P=alphabet; T=targets; [netn,tr]=train(netn,P,T); noise_percent=0.2; for k=1:26 noisyChar=alphabet(:,k)+randn(35,1)*noise_percent; subplot(6,9,k+floor(k/9.5)*9); plotchar(noisyChar); de_noisyChar=sim(net,noisyChar); de_noisyChar=compet(de_noisyChar);

模式识别的研究现状与发展趋势

模式识别的研究现状与发展趋势摘要：随着现今社会信息技术的飞速发展, 人工智能的应用越来越广泛, 其中模式识别是人工智能应用的一个方面。而且现今的模式识别的应用也越来越得到大家的重视与支持，在各方面也有重大的进步。模式识别也成为人们身边不可或缺的一部分。关键词：人工智能，技术，模式识别，前景 Abstract：In the modern society with the rapid development of information technology, the application of a rtificial intelligence is more and more extensive, among them pattern recognition is one of the ap ply of artificial intelligence. And now the application of pattern recognition is also more and more to get everyone's attention and support, in various aspects have significant progress. Pattern rec ognition has become an integral part of people around. Keywords: Artificial Intelligence, Technology,Pattern Recognition, prospects 一，引言如今计算机硬件的高速发展, 以及计算机应用领域的不断开拓, 人们开始要求计算机能够更有效地感知诸如声音、文字、图像、温度、震动等人类赖以发展自身、改造环境所运用的信息资料。但就一般意义来说, 目前一般计算机却无法直接感知它们, 我们常用的键盘、鼠标等外部设备, 对于这些外部世界显得无能为力。虽然摄像机、图文扫描仪、话筒等设备业已解决了上述非电信号的转换, 并与计算机联机, 但由于识别技术不高, 而未能使计算机真正知道采录后的究竟是什么信息。计算机对外部世界感知能力的低下, 成为开拓计算机应用的瓶颈, 也与其高超的运算能力形成强烈的对比。于是, 着眼于拓宽计算机的应用领域, 提高其感知外部信息能力的学科———模式识别, 便得到迅速发展。人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式, 是对人类感知外界功能的模拟, 研究的是计算机模式识别系统, 也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。现将人工智能在模式识别方面的一些具体和最新的应用范围遍及遥感、生物医学图象和信号的分析、工业产品的自动无损检验、指纹鉴定、文字和语音识别、机器视觉地圈模式识别等方面。二，现状以地图模式识别为例，地图模式识别是由计算机来对地图进行识别与理解, 并借助一定的技术手段, 让计算机研究和分析地图上的各种模式信息, 获取地图要素的质量意义。其计算处理的过程类似于人对地图的阅读。地图模式识别是近年来在地图制图领域中新兴的一门高新技术, 是信息时代人工智能、模式识别技术在地图制图中的具体应用。由于它是传统地图制图迈向数字地图制图的一座桥梁, 因此,地图模式识别遥感技术、地理信息系统一起, 被称为现代地图制图的三大技术。目前, 地图模式识别由于具有广泛的应用价值和发展潜力,因而受到了人们的普遍重视。尤其是随着现今的计算机及其外部硬件环境的不断提高, 科技不过发展的情况下，

时间序列分析中模式识别方法的应用-模式识别论文

时间序列分析中模式识别方法的应用摘要：时间序列通常是按时间顺序排列的一系列被观测数据，其观测值按固定的时间间隔采样。时间序列分析(Time Series Analysis)是一种动态数据处理的统计方法，就是充分利用现有的方法对时间序列进行处理，挖掘出对解决和研究问题有用的信息量。经典时间序列分析在建模、预测等方面已经有了相当多的成果，但是由于实际应用中时间序列具有不规则、混沌等非线性特征，使得预测系统未来的全部行为几乎不可能，对系统行为的准确预测效果也难以令人满意，很难对系统建立理想的随机模型。神经网络、遗传算法和小波变换等模式识别技术使得人们能够对非平稳时间序列进行有效的分析处理，可以对一些非线性系统的行为作出预测，这在一定程度上弥补了随机时序分析技术的不足。【1】本文主要是对时间序列分析几种常见方法的描述和分析，并重点介绍神经网络、遗传算法和小波变换等模式识别方法在时间序列分析中的典型应用。关键字：时间序列分析模式识别应用 1 概述 1.1 本文主要研究目的和意义时间序列分析是概率论与数理统计学科的一个分支，它是以概率统计学作为理论基础来分析随机数据序列(或称动态数据序列)，并对其建立数学模型，即对模型定阶、进行参数估计，以及进一步应用于预测、自适应控制、最佳滤波等诸多方面。由于一元时间序列分析与预测在现代信号处理、经济、农业等领域占有重要的地位，因此，有关的新算法、新理论和新的研究方法层出不穷。目前，结合各种人工智能方法的时序分析模型的研究也在不断的深入。时间序列分析已是一个发展得相当成熟的学科，已有一整套分析理论和分析工具。传统的时间序列分析技术着重研究具有随机性的动态数据，从中获取所蕴含的关于生成时间序列的系统演化规律。研究方法着重于全局模型的构造，主要应用于对系统行为的预测与控制。时间序列分析主要用于以下几个方面：

模式识别的应用

模式识别的应用模式识别可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。文字识别——如何将文字方便、快速的输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正得到普及的应用。目前，汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。其中人工键入速度慢而且劳动强度大；自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。从识别技术的难度来说，手写体识别的难度高于印刷体识别，而在手写体识别中，脱机手写体的难度又远远超过了联机手写体识别。到目前为止，除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外，汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。语音识别——语音识别技术技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来，在生物识别技术领域中，声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的验证方式。而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术，该方法在语音识别时识别速度较快，也有较高的识别率。//https://www.360docs.net/doc/053165789.html,/p-67030326.html 指纹识别——我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。而这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的。依靠这种唯一性，就可以将一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，便可以验证他的真实

身份。一般的指纹分成有以下几个大的类别:环型(loop),螺旋型(whorl),弓型(arch),这样就可以将每个人的指纹分别归类，进行检索。指纹识别基本上可分成：预处理、特征选择和模式分类几个大的步骤。遥感——遥感图像识别已广泛用于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等。医学诊断——在癌细胞检测、X射线照片分析、血液化验、染色体分析、心电图诊断和脑电图诊断等方面，模式识别已取得了成效。

图像模式识别的方法介绍

2.1图像模式识别的方法图像模式识别的方法很多，从图像模式识别提取的特征对象来看，图像识别方法可分为以下几种：基于形状特征的识别技术、基于色彩特征的识别技术以及基于纹理特征的识别技术。其中，基于形状特征的识别方法，其关键是找到图像中对象形状及对此进行描述，形成可视特征矢量，以完成不同图像的分类，常用来表示形状的变量有形状的周长、面积、圆形度、离心率等。基于色彩特征的识别技术主要针对彩色图像，通过色彩直方图具有的简单且随图像的大小、旋转变换不敏感等特点进行分类识别。基于纹理特征的识别方法是通过对图像中非常具有结构规律的特征加以分析或者则是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计来完成。从模式特征选择及判别决策方法的不同可将图像模式识别方法大致归纳为两类:统计模式(决策理论)识别方法和句法(结构)模式识别方法。此外，近些年随着对模式识别技术研究的进一步深入，模糊模式识别方法和神经网络模式识别方法也开始得到广泛的应用。在此将这四种方法进行一下说明。 2.1.1句法模式识别对于较复杂的模式，如采用统计模式识别的方法，所面临的一个困难就是特征提取的问题，它所要求的特征量十分巨大，要把某一个复杂模式准确分类很困难，从而很自然地就想到这样的一种设计，即努力地把一个复杂模式分化为若干

较简单子模式的组合，而子模式又分为若干基元，通过对基元的识别，进而识别子模式，最终识别该复杂模式。正如英文句子由一些短语，短语又由单词，单词又由字母构成一样。用一组模式基元和它们的组成来描述模式的结构的语言，称为模式描述语言。支配基元组成模式的规则称为文法。当每个基元被识别后，利用句法分析就可以作出整个的模式识别。即以这个句子是否符合某特定文法，以判别它是否属于某一类别。这就是句法模式识别的基本思想。句法模式识别系统主要由预处理、基元提取、句法分析和文法推断等几部分组成。由预处理分割的模式，经基元提取形成描述模式的基元串（即字符串）。句法分析根据文法推理所推断的文法，判决有序字符串所描述的模式类别，得到判决结果。问题在于句法分析所依据的文法。不同的模式类对应着不同的文法，描述不同的目标。为了得到于模式类相适应的文法，类似于统计模式识别的训练过程，必须事先采集足够多的训练模式样本，经基元提取，把相应的文法推断出来。实际应用还有一定的困难。 2.1.2统计模式识别统计模式识别是目前最成熟也是应用最广泛的方法，它主要利用贝叶斯决策规则解决最优分类器问题。统计决策理论的基本思想就是在不同的模式类中建立一个决策边界，利用决策函数把一个给定的模式归入相应的模式类中。统计模式识别的基本模型如图2，该模型主要包括两种操作模型：训练和分类，其中训练主要利用己有样本完成对决策边界的划分，并采取了一定的学习机制以保证基于样本的划分是最优的;而分类主要对输入的模式利用其特征和训练得来的决策函数而把模式划分到相应模式类中。统计模式识别方法以数学上的决策理论为基础建立统计模式识别模型。其基本模型是:对被研究图像进行大量统计分析，找出规律性的认识，并选取出反映图像本质的特征进行分类识别。统计模式识别系统可分为两种运行模式:训练和分类。训练模式中，预处理模块负责将感兴趣的特征从背景中分割出来、去除噪声以及进行其它操作;特征选取模块主要负责找到合适的特征来表示输入模式;分类器负责训练分割特征空间。在分类模式中，被训练好的分类器将输入模式根据测量的特征分配到某个指定的类。统计模式识别组成如图2所示。

基于卷积神经网络的图像识别研究

第14期 2018年7月No.14July，2018 1 算法原理卷积神经网络的卷积层最重要部分为卷积核[1-2]。卷积核不仅能够使各神经元间连接变少，还可以降低过拟合误差[3]。子采样过程就是池化过程。进行卷积过程是将卷积核与预测试图像进行卷积，子采样能够简化网络模型，降低网络模型复杂程度，从而缩减参数。在图像识别时，首先需要对输入图像初始化，然后将初始化后图像进行卷积和采样，前向反馈到全连接层，通过变换、即可计算进入输出层面，最终通过特征增强效果和逻辑之间的线性回归判断是否符合图像识别期望效果，往复循环，每循环一次就迭代一次，进而对图像进行识别。流程如图1所示。图1 卷积神经网络模型流程 2 卷积神经网络卷积神经网络主要包括3个层次[4]，它由输入层、隐藏层、输出层共同建立卷积神经网络模型结构。2.1 卷积层卷积层的作用是提取特征[2]。卷积层的神经元之间进行局部连接，为不完全连接[5]。卷积层计算方法公式如下。()r array M a λ+ 其中λ为激活函数，array 是灰度图像矩阵， M 表示卷积核，表示卷积， a 表示偏置值大小。G x 方向和G y 方向卷积核。本文卷积神经网络模型中设定的卷积核分为水平方向和竖直方向。卷积层中卷积核通过卷积可降低图像边缘模糊程度，使其更为清晰，效果更好、更为显著。经过S 型函数激活处理之后，进行归一化后图像灰度值具有层次感，易于突出目标区域，便于进一步处理。2.2 全连接层该层主要对信息进行整理与合并，全连接层的输入是卷积层和池化层的输出。在视觉特征中，距离最近点颜色等特征最为相似，像素同理。全连接如图2所示。图2 全连接 3 实验结果与分析本文采用数据集库是MSRA 数据集，该数据集共包含1 000张图片。实验环境为Matlab2015a 实验环境，Windows 7以上系统和无线局域网络。本文从MSRA 数据集中选取其中一张进行效果分析。卷积神经网络模型识别效果如图3所示。作者简介：谢慧芳（1994— ），女，河南郑州人，本科生；研究方向：通信工程。谢慧芳，刘艺航，王梓，王迎港（河南师范大学，河南新乡 453007）摘要：为降低图像识别误识率，文章采用卷积神经网络结构对图像进行识别研究。首先，对输入图像进行初始化；然后，初始化后的图像经卷积层与该层中卷积核进行卷积，对图像进行特征提取，提取的图像特征经过池化层进行特征压缩，得到图像最主要、最具代表性的点；最后，通过全连接层对特征进行综合，多次迭代，层层压缩，进而对图像进行识别，输出所识别图像。与原始算法相比，该网络构造可以提高图像识别准确性，大大降低误识率。实验结果表明，利用该网络模型识别图像误识率低至16.19%。关键词：卷积神经网络；卷积核；特征提取；特征压缩无线互联科技 Wireless Internet Technology 基于卷积神经网络的图像识别研究

模式识别方法简述

XXX大学课程设计报告书课题名称模式识别姓名学号院、系、部专业指导教师 xxxx年 xx 月 xx日

模式识别方法简述摘要：模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的( 数值的、文字的和逻辑关系的) 信息进行处理和分析, 以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程, 是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别研究主要集中在两方面, 一是研究生物体( 包括人) 是如何感知对象的，属于认识科学的范畴, 二是在给定的任务下, 如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容, 后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力, 已经取得了系统的研究成果。关键词：模式识别; 模式识别方法; 统计模式识别; 模板匹配; 神经网络模式识别模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。随着2 0 世纪4 0 年代计算机的出现以及5 0 年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。（计算机）模式识别在2 0 世纪6 0 年代初迅速发展并成为一门新学科。模式识别研究主要集中在两方面, 一是研究生物体( 包括人) 是如何感知对象的，属于认识科学的范畴, 二是在给定的任务下, 如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容, 后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力, 已经取得了系统的研究成果。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。模式识别是一种借助计算机对信息进行处理、判别的分类过程。判决分类在

人工神经网络模式识别

人工神经网络模式识别一、人工神经网络模式识别 1、人工神经网络的概述人工神经网络从人脑的生理学和心理学角度出发，通过模拟人脑的工作机理，实现机器的部分智能行为，是从微观结构和功能上对人脑进行抽象和简化，是模拟人类智能的一条重要途径。具体的模式识别是多种多样的，如果从识别的基本方法上划分，传统的模式识别大体分为统计模式识别和句法模式识别，在识别系统中引入神经网络是一种近年来发展起来的新的模式识别方法。尽管引入神经网络的方法和引入网络的结构可以各不相同，但都可称为神经网络模式识别。而且这些识别方法在解决传统方法较难处理的某些问题上带来了新的进展和突破，因而得到了人们越来越多的重视和研究。人工神经元网络(Artificial Neural Network)简称神经网络，是基于日前人们对自然神经系统的认识而提出的一些神经系统的模型，一般是由一系列被称为神经元的具有某种简单计算功能的节点经过广泛连接构成的一定网络结构，而其网络连接的权值根据某种学习规则在外界输入的作用下不断调节，最后使网络具有某种期望的输出特性。神经网络的这种可以根据输入样本学习的功能使得它非常适合于用来解决模式识别问题，这也是神经网络目前最成功的应用领域之一。 2、神经网络进行模式识别的方法和步骤神经网络模式识别的基本方法是，首先用己知样本训练神经网络，使之对不同类别的己知样本给出所希望的不同输出，然后用该网络识别未知的样本，根据各样本所对应的网络输出情况来划分未知样本的类别。神经网络进行模式识别的一般步骤如图2-1所示，分为如下几个部分：预处理样本获取常规处理特征变换神经网络识别图 2-1 神经网络模式识别基本构成 1、样本获取这一步骤主要是为了得到一定数量的用于训练和识别的样本。

模式识别及其在图像处理中的应用

武汉理工大学模式识别及其在图像处理中的应用学院（系）：自动化学院课程名称：模式识别原理专业班级：控制科学与工程1603班任课教师：张素文学生姓名：王红刚 2017年1月3日

模式识别及其在图像处理中的应用摘要:随着计算机和人工智能技术的发展,模式识别在图像处理中的应用日益广泛。综述了模式识别在图像处理中特征提取、主要的识别方法(统计决策法、句法识别、模糊识别、神经网络)及其存在的问题, 并且对近年来模式识别的新进展———支持向量机与仿生模式识别做了分析和总结, 最后讨论了模式识别亟待解决的问题并对其发展进行了展望。关键词:模式识别;图像处理;特征提取;识别方法 Pattern Recognition and Its Application in Image Processing Abstract:With the development of computer and artificial intelli-gence , pattern recognition is w idely used in the image processing in-creasingly .T he feature extraction and the main methods of pattern recognition in the image processing , w hich include statistical deci-sion, structural method , fuzzy method , artificial neural netw ork aresummarized.T he support vector and bionic pattern recognition w hich are the new developments of the pattern recognition are also analyzed .At last, the problems to be solved and development trends are discussed. Key words:pattern recognition ;image processing ;feature extrac-tion;recognition methods

模式识别在神经网络中的研究

摘要：基于视觉理论的神经网络模式识别理论的研究一直是非常活跃的学科，被认为是神经网络应用最成功的一个方面，它的发展与神经网络理论可以说是同步的。几乎所有现有的神经网络物理模型都在模式识别领域得到了成功的应用，神经网络理论取得进步会给模式识别理论的发展带来鼓舞；相反，模式识别理论的进步又会大大推动神经网络理论的长足发展。它们的关系是相互渗透的。关键词：神经网络；模式识别 Abstract: The research of pattern recognition theories according to the neural network mode of sense of vision theories has been very active in academics, neural network has been thought one of the most successful applications , its development can been seen as the same step with the neural network theories.Almost all existing physics model of the neural network all identified realm to get success in the mode of application, neural network theories' progress will give the development of the pattern recognition theories much encourage;Contrary, the pattern recognition theories of progress again consumedly push neural network theories of substantial development.Their relations permeate mutually. Key word: neural network; pattern recognition

模式识别及应用--教学大纲

《模式识别及应用》课程教学大纲 ( 06、07级) 编号：40021340 英文名称：Pattern Recognition and Its Applications 适用专业：电子信息工程责任教学单位：电子工程系电子信息教研室总学时：32 学分：2 考核形式：考查课程类别：专业课修读方式：必修教学目的：模式识别是电子信息工程专业的一门专业必修课。通过该课程的学习，学生能够掌握模式识别的基本理论和主要方法，并且能掌握在大量的模式样本中获取有用信息的原理和算法，通过课外上机练习，学会编写模式识别的算法程序，达到理论和实践相结合的目的，使学生了解模式识别的应用领域，为将来从事这一方面的研究打下初步基础。主要教学内容及要求：由于本课程的目标是侧重在应用模式识别技术，因此在学习内容上侧重基本概念的讲解，辅以必要的数学推导，使学生能掌握模式识别技术中最基本的概念，以及最基本的处理问题方法。本课程安排了一些习题，以便学生能通过做练习与实验进一步掌握课堂知识，学习了本课程后，大部分学生能处理一些简单模式识别问题，如设计获取信息的手段，选择要识别事物的描述方法以及进行分类器设计。第一章概论 1.掌握模式识别的概念 2.熟悉模式识别系统 3.熟悉模式识别的应用第二章统计模式识别——概率分类法 1. 掌握概率分类的判别标准（1）Bayes法则（2）Bayes风险（3）基于Bayes法则的分类器（4）最小最大决策（5）Neyman-pearson决策 2. 熟悉正态密度及其判别函数（1）正态密度函数（2）正态分布样品的判别函数 3.了解密度函数的估计第三章聚类分析 1. 掌握基于试探的聚类算法（1）基于最近邻规则的试探法（2）最大最小距离法 2.熟悉层次聚类算法 3.熟悉动态聚类法（1）K均值算法（2）迭代自组织的数据分析算法4.了解合取聚类法、最小张树分类法第四章模糊模式识别 1.掌握模糊信息处理的基本概念 2.熟悉模糊识别信息地获取 3.熟悉模糊综合评判 4.熟悉基于识别算法的模糊模式识别 5.熟悉模糊聚类分析第五章神经网络识别理论及模型 1.掌握人工神经网络基本模型 2.熟悉神经网络分类器 3.熟悉模糊神经网络系统 4.熟悉神经网络识别模型及相关技术第六章特征提取与选择 1.掌握类别可分性判据 2.掌握基于可分性判据进行变换的特征提取与选择 3.掌握最佳鉴别矢量的提取 4.熟悉离散K-L变换及其在特征提取与选择中的应用 5.熟悉基于决策界的特征提取 6.熟悉特征选择中的直接挑选法本课程与其他课程的联系与分工：本课程的先修课程是线性代数、概率与数理统计。它与数字图像处理课可并开。所学知识可以直接应用于相关课题的毕业设计中，并可为学生在研究生阶段进一步深入学习模式识别理论和从事模式识别方向的研究工作打下基础。

7基于神经网络的模式识别实验要求

实验七基于神经网络的模式识别实验一、实验目的理解BP神经网络和离散Hopfield神经网络的结构和原理，掌握反向传播学习算法对神经元的训练过程，了解反向传播公式。通过构建BP网络和离散Hopfield 网络模式识别实例，熟悉前馈网络和反馈网络的原理及结构。二、实验原理 BP学习算法是通过反向学习过程使误差最小，其算法过程从输出节点开始，反向地向第一隐含层(即最接近输入层的隐含层)传播由总误差引起的权值修正。BP网络不仅含有输入节点和输出节点，而且含有一层或多层隐(层)节点。输入信号先向前传递到隐节点，经过作用后，再把隐节点的输出信息传递到输出节点，最后给出输出结果。离散Hopfield神经网络的联想记忆过程分为学习和联想两个阶段。在给定样本的条件下，按照Hebb学习规则调整连接权值，使得存储的样本成为网络的稳定状态，这就是学习阶段。联想是指在连接权值不变的情况下，输入部分不全或者受了干扰的信息，最终网络输出某个稳定状态。三、实验条件 Matlab 7.X 的神经网络工具箱：在Matlab 7.X 的命令窗口输入nntool，然后在键盘上输入Enter键，即可打开神经网络工具箱。四、实验内容 1.针对教材P243例8.1，设计一个BP网络结构模型（63-6-9），并以教材图8.5 为训练样本数据，图8.6为测试数据。（1）运行train_data.m和test_data.m文件，然后从Matlab工作空间导入（Import）训练样本数据（inputdata10，outputdata10）和测试数据（testinputdata，testoutputdata），其次新建一个神经网络（New Network），选择参数如下表1，给出BP神经网络结构图。

模式识别理论的研究与应用

模式识别理论的研究与应用摘要：通过对模式识别系统的简要评述，对近年来几种基本的模式识别方法进行了总结，并对模式识别在字符识别方面的应用原理作了介绍。字符识别技术属于模式识别的范畴，本文首先介绍模式识别的基本理论和基本方法，然后阐述了模式识别技术在光学识别技术上的应用，并将其应用到角铁字符识别系统上。实践证明，采用模式识别!能减轻人工操作的复杂性和失误。关键字：字符识别；模式识别；凹凸字符；OCR(光学字符识别)；特征抽取Research and Application of Pattern Recognition Theory Abstract:In this paper components of pattern recognition system were introduced. Several basic patternrecognition methods which were frequently utilized are summed up. Finally Chinese character recognition whichis a application of pattern recognition were introduced.Character recognition technology belongs to the category of pattern recognition, this paper first introduce the basic theory and basic methods of pattern recognition, and then expounds the application of pattern recognition technology in optical recognition technology! And apply it to the Angle iron character recognition system. Practice has proved that using pattern recognition! To reduce the complexity of manual operation and failure. KeyWord:Character Recognition;Pattern Recognition;Protuberant Characters;Optical Character Recognition;Feature Extraction

模式识别及其在图像处理中的应用

模式识别及其在图像处理中的应用摘要：随着计算机和人工智能技术的发展，模式识别在图像处理中的应用日益广泛。综述了模式识别在图像处理中特征提取、主要的识别方法（统计决策法、句法识别、模糊识别、神经网络）及其存在的问题，并且对近年来模式识别的新进展——支持向量机与仿生模式识别做了分析和总结，最后讨论了模式识别亟待解决的问题并对其发展进行了展望。关键词：模式识别；图像处理；特征提取；识别方法

模式识别诞生于20世纪20年代，随着计算机的出现和人工智能的发展，模式识别在60年代初迅速发展成一门学科。它所研究的理论和方法在很多学科和领域中得到广泛的重视，推动了人工智能系统的发展，扩大了计算机应用的可能性。图像处理就是模式识别方法的一个重要领域，目前广泛应用的文字识别（ MNO）就是模式识别在图像处理中的一个典型应用。 1.模式识别的基本框架模式识别在不同的文献中给出的定义不同。一般认为，模式是通过对具体的事物进行观测所得到的具有时间与空间分布的信息，模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类，其中个别具体的模式往往称为样本。模式识别就是研究通过计算机自动地（或者人为进行少量干预）将待识别的模式分配到各个模式类中的技术。模式识别的基本框架如图1所示。根据有无标准样本，模式识别可分为监督识别方法和非监督识别方法。监督识别方法是在已知训练样本所属类别的条件下设计分类器，通过该分类器对待识样本进行识别的方法。如图1，标准样本集中的样本经过预处理、选择与提取特征后设计分类器，分类器的性能与样本集的大小、分布等有关。待检样本经过预处理、选择与提取特征后进入分类器，得到分类结果或识别结果。非监督模式识别方法是在没有样本所属类别信息的情况下直接根据某种规则进行分类决策。应用于图像处理中的模式识别方法大多为有监督模式识别法，例如人脸检测、车牌识别等。无监督的模式识别方法主要用于图像分割、图像压缩、遥感图像的识别等。

图像模式识别的方法介绍(doc 10页)

图2 统计模式识别模型 2.1.2.1几种统计模式识别的方法统计模式识别根据采用方法的不同可以进行多种形式的分类：通过贝叶斯决策理论对条件密度已知的样本进行分类；对于类条件密度不明的情况，可根据训练样本的类别是否己知将分类问题分为监督学习和非监督学习两大类；监督学习和非监督学习又可根据是否通过参数决策分为参数估计和非参数估计。统计模式识别的另一种分类方法是根据决策界是否直接得到将其分为几何方法和基于概率密度的方法。几何方法经常直接从优化一定的代价函数构造决策界;而基于概率密度的方法要首先估计密度函数然后构造分类函数指定决策界。 1、几何分类法 1) 模板匹配法它是模式识别中的一个最原始、最基本的方法，它将待识模式分别与各标准模板进行匹配，若某一模板与待识模式的绝大多数单元均相匹配，则称该模板与待识模式“匹配得好”，反之则称“匹配得不好”，并取匹配最好的作为识别结果。 2）距离分类法距离是一种重要的相似性度量，通常认为空间中两点距离越近，表示实际上两样本越相似。大约有十余种作为相似性度量的距离函数，其中使用最广泛的是欧氏距离。它是使用最为广泛的方法，常用的有平均样本法、平均距离法、最近邻法和Ｋ－近邻法。 3）线性判别函数

模式识别应用Word版

1.模式识别的基本概念模式是通过对具体的事物进行观测所得到的具有时间与空间分布的信息，模式所属的类别或同一类中的模式的总体称为模式类，其中个别具体的模式往往称为样本。模式识别就是研究通过计算机自动的（或人为进行少量干预）将待识别的模式分配到各个模式类中的技术。图1 模式识别的基本过程模式识别的研究主要集中在两方面，一是研究生物体（包括人）是如何感知对象的，二是在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家的研究内容，属于认知科学的范畴；后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年的努力，已经取得了系统的研究成果。 2．模式识别的应用经过多年的研究和发展，模式识别技术已广泛应用于人工智能、计算机工程、机器学、神经生物学、医学、侦探学以及高能物理、考古学、地质勘探、宇航科学和武器技术等许多重要领域，如语音识别、语音翻译、人脸识别、指纹识别、手写体字符的识别、工业故障检测、精确制导等。 2.1 细胞识别细胞识别是最近在识别技术中比较热门的一个话题。以前，对疾病的诊断仅仅通过表面现象，经验在诊断中起到了主导作用，错判率始终占有一定的比例；而今，通过对显微细胞图像的研究和分析来诊断疾病，不仅可以了解疾病的病因、研究医疗方案，还可以观测医疗疗效。如果通过人工辨识显微细胞诊断疾病也得不偿失，费力费时不说，还容易耽误治疗。基于图像区域特征，利用计算机技术对显微细胞图像进行自动识别愈来愈受到大家的关注，并且现在也获得了不错的效果。但实际中，细胞的组成是复杂的，应该选择更多的特征，建立更为完善的判别函数，可能会进一步提高分类精度。最近我们有一个项目中就是关于细胞识别的。

实验七：基于神经网络的模式识别实验

实验七：基于神经网络的模式识别实验一、实验目的理解BP神经网络和离散Hopfield神经网络的结构和原理，掌握反向传播学习算法对神经元的训练过程，了解反向传播公式。通过构建BP网络和离散Hopfield网络模式识别实例，熟悉前馈网络和反馈网络的原理及结构。综合掌握模式识别的原理，了解识别过程的程序设计方法。二、实验内容熟悉模式识别的理论方法，用选择一种合适的识别方法，对图像中的字符（英文字母）进行识别，能够区分出不同的形态的26个字母。在Matlab中，采用BP神经网络，对读取的数据进行训练，进而识别。 1. 程序设计 (1)程序各流程图实验中主程序流程图如图4-1所示：

图4-1主程序流程图其中图像预处理的流程如图4-2 所示：图4-2图像预处理的流程神经网络训练的具体流程如图4-3所示：

图4-3 神经网络训练流程 (2)程序清单 %形成用户界面 clear all; %添加图形窗口 H=figure('Color',[0.85 0.85 0.85],... 'position',[400 300 500 400],... 'Name','基于BP神经网络的英文字母识别',... 'NumberTitle','off',... 'MenuBar','none'); %画坐标轴对象，显示原始图像 h0=axes('position',[0.1 0.6 0.3 0.3]); %添加图像打开按钮 h1=uicontrol(H,'Style','push',... 'Position',[40 100 80 60],... 'String','选择图片',... 'FontSize',10,... 'Call','op'); %画坐标轴对象，显示经过预处理之后的图像 h2=axes('position',[0.5 0.6 0.3 0.3]); %添加预处理按钮