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      畢業論文標題:

      神經網絡在模式識別中的簡單分析及應用

       本文ID:LWGSW66047 字數:16622,頁數:47 價格:收費積分/100
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      論文編號:TX269  論文字數:16622,頁數:47

      摘  要

       模式識別就是機器識別、計算機識別或者機器自動化識別,目的在于讓機器自動識別事物,使機器能做以前只能由人類才能做的事,具備人所具有的對各種事物與現象進行分析、描述與判斷的部分能力。它研究的目的就是利用計算機對物理對象進行分類,在錯誤概率最小的條件下,使識別的結果盡量與客觀事物相符合。
       隨著人們對人工神經網絡的不斷地認識,神經網絡是指用大量的簡單計算單元構成的非線性系統,它在一定程度和層次上模仿了人腦神經系統的信息處理、存儲及檢索功能,因而具有學習、記憶和計算等智能處理功能。這樣人們利用人工神經網絡具有高度的并行性,高度的非線性全局作用以及良好的容錯性與聯想記憶功能,并且具有良好的自適應、自學習功能等突出特點,可運用MATLAB神經網絡工具箱中的神經網絡模型,對經過訓練的神經網絡可以有效地提取信號、語音、圖像等感知模式的特征,并能解決現有啟發式模式識別系統不能很好解決的不變量探測、抽象和概括等問題。這樣神經網絡可應用于模式識別的特征提取、聚類分析、邊緣檢測、信號增強以及噪聲抑制、數據壓縮等各個環節。使用機器來進行模式的識別是一項非常有用的工作,能夠辨別符號等系列的機器是很有價值的。目前,模式識別技術可以應用指紋識別、IC卡技術應用、字符識別等實例。模式識別成為人工神經網絡特別適宜求解的一類問題。因此,神經網絡技術在模式識別中也得到廣泛應用與發展。
       
      關鍵詞:模式識別;人工神經網絡;神經網絡模型;神經網絡技術


      Abstract

       Pattern Recognition is the machine identification, computer identification or identification of machine automation, machine aimed at automatic identification of things to do before the machine can only be made by man can do, with people with all kinds of things and on an analysis of the phenomenon, described with the ability to determine the part. It is the purpose of the study of the physical object to use the computer for classification, the probability of the smallest in the wrong conditions, so that the results of recognition as far as possible in line with objective things.
       As artificial neural network to recognize the continuing, neural network refers to a large number of simple calculation unit consisting of non-linear system, which to some extent and level system to imitate the human brain's information processing, storage and retrieval functions, which has learning, memory and computing functions such as intelligent processing. Such people to use artificial neural network with a high degree of parallelism, the overall role of a high degree of non-linear and good fault tolerance and associative memory function, and have good self-adaptive, self-learning function, such as prominent features, the availability of MATLAB neural network toolbox The neural network model trained neural network can effectively extract the signal, voice, video and other features of perceptual patterns and heuristics to solve the existing pattern recognition systems are not well resolved invariant detection, such as abstract and summary issues. This neural network pattern recognition can be applied to feature extraction, clustering analysis, edge detection, signal enhancement and noise suppression, data compression, such as various links. The use of machines for pattern recognition is a very useful work, such as series of symbols to identify the machines are of great value. At present, the pattern recognition technology can be applied to fingerprint identification, IC card technology applications, such as examples of character recognition. Artificial neural network pattern recognition has become especially suitable for solving a class of problem. Therefore, the neural network pattern recognition technology is also widely used and development.
       
      Key words:pattern recognition;artificial neural network;neural network model;neural network technology
      目  錄
      引言 - 1 -
      1  模式識別概述 - 1 -
      1.1 模式識別基本概念 - 1 -
      1.2 模式識別系統 - 2 -
      1.3 模式識別的主要方法 - 2 -
      1.4 模式識別應用 - 3 -
      2  人工神經網絡概述 - 4 -
      2.1 人工神經元模型 - 4 -
      2.1.1閥值函數、Sigmoid函數和分線段性函數 - 5 -
      2.2 人工神經網絡模型 - 5 -
      2.3 神經網絡學習特點 - 6 -
      2.4 人工神經網絡在模式識別問題中應用優勢 - 6 -
      3  神經網絡模式識別 - 7 -
      3.1 基于BP神經網絡的模式識別 - 7 -
      3.1.1BP神經網絡模型簡述 - 7 -
      3.1.2BP學習算法 - 8 -
      3.1.3BP神經網絡應用于字符識別 - 9 -
      3.2 基于徑向基函數神經網絡的模式識別 - 16 -
      3.2.1徑向基函數神經網絡模型簡述 - 17 -
      3.2.2徑向基函數神經網絡應用特征模式的分類 - 18 -
      3.3 基于自組織競爭神經網絡的模式識別 - 19 -
      3.3.1自組織競爭神經網絡基本思想 - 20 -
      3.3.2自組織競爭神經網絡設計模式分類器的應用 - 20 -
      3.4 基于反饋型神經網絡的模式識別 - 24 -
      3.4.1反饋型神經網絡模型簡述 - 24 -
      3.4.2反饋型神經網絡在工程領域的應用 - 24 -
      4  實驗分析與總結 - 31 -
      參考文獻 - 32 -
      附  錄 - 33 -


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