神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識(shí)別中的簡(jiǎn)單分析及應(yīng)用
內(nèi)容豐富，建議下載閱覽。

①頁(yè)數(shù) 47

②字?jǐn)?shù) 16614

③ 摘要
模式識(shí)別就是機(jī)器識(shí)別、計(jì)算機(jī)識(shí)別或者機(jī)器自動(dòng)化識(shí)別，目的在于讓機(jī)器自動(dòng)識(shí)別事物，使機(jī)器能做以前只能由人類才能做的事，具備人所具有的對(duì)各種事物與現(xiàn)象進(jìn)行分析、描述與判斷的部分能力。它研究的目的就是利用計(jì)算機(jī)對(duì)物理對(duì)象進(jìn)行分類，在錯(cuò)誤概率最小的條件下，使識(shí)別的結(jié)果盡量與客觀事物相符合。
隨著人們對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不斷地認(rèn)識(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指用大量的簡(jiǎn)單計(jì)算單元構(gòu)成的非線性系統(tǒng),它在一定程度和層次上模仿了人腦神經(jīng)系統(tǒng)的信息處理、存儲(chǔ)及檢索功能，因而具有學(xué)習(xí)、記憶和計(jì)算等智能處理功能。這樣人們利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(cuò)性與聯(lián)想記憶功能，并且具有良好的自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)功能等突出特點(diǎn)，可運(yùn)用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效地提取信號(hào)、語(yǔ)音、圖像等感知模式的特征，并能解決現(xiàn)有啟發(fā)式模式識(shí)別系統(tǒng)不能很好解決的不變量探測(cè)、抽象和概括等問(wèn)題。這樣神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可應(yīng)用于模式識(shí)別的特征提取、聚類分析、邊緣檢測(cè)、信號(hào)增強(qiáng)以及噪聲抑制、數(shù)據(jù)壓縮等各個(gè)環(huán)節(jié)。使用機(jī)器來(lái)進(jìn)行模式的識(shí)別是一項(xiàng)非常有用的工作，能夠辨別符號(hào)等系列的機(jī)器是很有價(jià)值的。目前，模式識(shí)別技術(shù)可以應(yīng)用指紋識(shí)別、IC卡技術(shù)應(yīng)用、字符識(shí)別等實(shí)例。模式識(shí)別成為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特別適宜求解的一類問(wèn)題。因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在模式識(shí)別中也得到廣泛應(yīng)用與發(fā)展。


④目錄
引言 - 1 -
1 模式識(shí)別概述 - 1 -
1.1 模式識(shí)別基本概念 - 1 -
1.2 模式識(shí)別系統(tǒng) - 2 -
1.3 模式識(shí)別的主要方法 - 2 -
1.4 模式識(shí)別應(yīng)用 - 3 -
2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 - 4 -
2.1 人工神經(jīng)元模型 - 4 -
2.1.1閥值函數(shù)、Sigmoid函數(shù)和分線段性函數(shù) - 5 -
2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 - 5 -
2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)特點(diǎn) - 6 -
2.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識(shí)別問(wèn)題中應(yīng)用優(yōu)勢(shì) - 6 -
3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別 - 7 -
3.1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別 - 7 -
3.1.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型簡(jiǎn)述 - 7 -
3.1.2BP學(xué)習(xí)算法 - 8 -
3.1.3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于字符識(shí)別 - 9 -
3.2 基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別 - 16 -
3.2.1徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型簡(jiǎn)述 - 17 -
3.2.2徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用特征模式的分類 - 18 -
3.3 基于自組織競(jìng)爭(zhēng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別 - 19 -
3.3.1自組織競(jìng)爭(zhēng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本思想 - 20 -
3.3.2自組織競(jìng)爭(zhēng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)模式分類器的應(yīng)用 - 20 -
3.4 基于反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別 - 24 -
3.4.1反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型簡(jiǎn)述 - 24 -
3.4.2反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程領(lǐng)域的應(yīng)用 - 24 -
4 實(shí)驗(yàn)分析與總結(jié) - 31 -
參考文獻(xiàn) - 32 -
附 錄 - 33 -


⑤關(guān)鍵字 模式識(shí)別；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

⑥參考文獻(xiàn)
出版社，1998.
[2] 王旭，王宏，王文輝編著．人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)原理與應(yīng)用[M]．沈陽(yáng)：東北大學(xué)出版社，2000.
[3] 薛定宇，陳陽(yáng)泉著．基于MATLAB/Simulink的系統(tǒng)仿真技術(shù)與應(yīng)用[M]．北京：清華大學(xué)出版社，2002.
[4] 高雋編著．人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及仿真實(shí)例[M]．北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2003.
[5] 聞新，周露，李翔等編著．Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真與應(yīng)用[M]．北京：科學(xué)出版社，2003.
[6] Neural Network Toolbox User’s Guide．The MathWorks，Inc．2003.
[7] 飛思科技產(chǎn)品研發(fā)中心編著．MATLAB6.5輔助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析與設(shè)計(jì)[M]．北京：電子工業(yè)出版社，2004.
[8] 董長(zhǎng)虹編著．Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用[M]．北京：國(guó)防工業(yè)出版社，2005.
[9] 周開利，康耀紅編著．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其MATLAB仿真程序設(shè)計(jì)[M]．北京：清華大學(xué)出版社，2005.
[10] 肖健華著．智能模式識(shí)別方法[M]. 廣州：華南理工大學(xué)出版社，2006.
[11] 葛哲學(xué)，孫志強(qiáng)編著．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與MATLABR2007實(shí)現(xiàn)[M]．北京．電子工業(yè)出版社．2007.
[12] 楊淑瑩著．模式識(shí)別與智能計(jì)算－Matlab技術(shù)實(shí)現(xiàn)[M]．北京：清華大學(xué)出版社，2008.