神经网络在模式识别中的简单分析及应用毕业论文 精品
神经网络模型的研究毕业论文
神经网络模型的研究毕业论文简介本文旨在研究神经网络模型在机器研究中的应用。
神经网络是一种模仿人类神经系统工作的数学模型，能够研究输入和输出之间的复杂关系，并通过调整模型参数来提高预测准确度。
本文将探讨神经网络的基本原理、常见的网络结构和训练方法。
神经网络的基本原理神经网络由许多神经元组成，每个神经元接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数进行处理，最终产生输出。
神经网络通过不断调整神经元之间的连接权重来研究输入和输出之间的关系。
常见的神经网络结构本文将介绍几种常见的神经网络结构，包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。
前馈神经网络是最基本的神经网络结构，信息只在一个方向传递。
卷积神经网络在图像处理中有广泛应用，能够从原始像素中提取特征。
循环神经网络则可以处理具有时序关系的数据，如文本和语音。
神经网络的训练方法神经网络的训练是通过优化算法来调整网络参数以减小预测误差。
本文将介绍几种常用的优化算法，包括梯度下降法和反向传播算法。
梯度下降法通过计算损失函数的梯度来更新网络参数，以使预测结果与实际输出更接近。
反向传播算法则是一种高效计算梯度的方法。
实验与结果分析本文将设计并实施几个实验来验证神经网络模型的性能。
通过使用公开的数据集和适当的评估指标，我们将对不同网络结构和训练方法进行比较，并对实验结果进行分析和讨论。
结论神经网络模型在机器研究中有着广泛的应用前景。
本文通过对神经网络的基本原理、常见的网络结构和训练方法的介绍，以及实验结果的分析，为研究和应用神经网络模型提供了有效的参考。
以上为《神经网络模型的研究毕业论文》的大纲。
浅谈BP神经网络在模式识别中的应用
浅谈BP神经网络在模式识别中的应用
林加乡; 葛元
【期刊名称】《《电脑知识与技术》》
【年(卷),期】2011(007)007
【摘要】模式识别技术在各行各业都有广泛的应用。
在工业检测、医疗仪器的样本检查分析、军事卫星侦察、人工智能方面有着举足轻重的作用。
该文介绍基于BP神经网络的模式识别方法。
运用一种基于BP神经网络的改进算法，将基于学习的思想引入到模式识别中，对样本数据进行学习和训练，形成良好的网络，最后对与已训练好的网络进行检验的整个过程，由于达到了一定的准确度，避开了传统方法计算属性权重的问题。
【总页数】3页(P1543-1545)
【作者】林加乡; 葛元
【作者单位】上海海事大学信息工程学院上海 200135
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.小波变换在BP神经网络遥感影像模式识别中的应用 [J], 王翔;曾建潮
2.改进BP神经网络模式识别在消除惯导漂移误差中的应用 [J], 武虎子;南英;武进雄;吴欢欢
3.BP神经网络在模式识别PR中的应用 [J], 杜川;赵芳
4.浅谈BP神经网络在模式识别中的应用 [J], 林加乡;葛元
5.小波包分析和BP神经网络在滚动轴承故障模式识别中的应用 [J], 黄良沛;吴超威;王靖
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神经网络的应用论文
神经网络的原理及应用摘要：通过阅读相关文献，总结了神经网络方面的基本原理和应用。
首先介绍了Hopfield神经网络中的离散型网络，并介绍其实现交通标志的步骤。
随着神经网络的发展，其局限性日益凸显。
为此，科学家们提出了与其它方法结合的神经网络。
本文介绍了遗传算法优化BP神经网络的原理及在在坝基岩体渗透系数识别中的应用，还介绍了模糊神经网络的原理及在预测地基沉降量中的应用，最后介绍了小波神经网络的原理及在电力负荷预测中的应用。
关键字：神经网络、Hopfield、遗传算法、模糊神经网络、小波神经网络绪论Hopfield网络及学习算法最初是由美国物理学家J.J Hopfield于1982年首先提出的，曾经为人工神经网络的发展进程开辟了新的研究途径。
它利用与阶层型神经网络不同的结构特征和学习方法，模拟生物神经网络的记忆机理，获得了令人满意的结果。
Hopfield最早提出的网络是二值神经网络，神经元的输出只取1和0，所以，也称离散Hopfield神经网络（Discrete Hopfield Neural Network，DHNN）。
在离散Hopfield网络中，所采用的神经元是二值神经元，因此，所输出的离散值1和0分别表示神经元处于激活和抑制状态。
Hopfield神经网络是递归神经网络的一种，在函数优化和联想记忆等方面有大量的应用。
其运行机理与反馈神经网络有本质的区别，运行规律更加复杂。
神经网络由于高度复杂的非线性结构导致其内部存在大量的局部极值点，而传统的梯度下降法训练神经网络有可能收敛于局部极值点，造成神经网络性能变差，甚至无法使用。
随着现代非线性优化方法异军突起，特别是赫赫有名的遗传算法，具有极强的全局搜索能力，其收敛的有效性得到了理论和实践的充分检验。
因此，遗传神经网络是解决高复杂性情况下全局收敛问题的有效途径。
系统的复杂性与所要求的精确性之间存在着尖锐矛盾，模糊逻辑、神经网络和专家控制等智能系统为缓解这种矛盾提供了有效途径，但是这些系统单个运用时常常存在多种问题，因此人们便根据它们的优缺点提出了融合使用的新思路，如本文的模糊神经网络。
神经网络在物体识别中的应用
神经网络在物体识别中的应用随着人工智能技术的快速发展，神经网络在物体识别中的应用越来越受到关注。
神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，通过学习和训练，可以实现对物体的自动识别和分类。
本文将探讨神经网络在物体识别中的应用以及相关的技术挑战。
一、神经网络的基本原理神经网络是由大量的人工神经元组成的，每个神经元接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数进行计算和传递。
神经网络通过不断调整神经元之间的连接权重，以实现对输入数据的模式识别和分类。
在物体识别中，神经网络通常采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）结构。
CNN模型通过多层卷积层和池化层提取图像中的特征，并通过全连接层进行分类。
这种结构使得神经网络能够有效地处理图像数据，并具备较高的识别准确性。
二、1. 图像分类神经网络在物体识别中最常见的应用是图像分类。
通过大量的训练样本，神经网络可以学习到不同物体的特征，并能够对新的图像进行分类。
例如，当我们输入一张猫的图片时，神经网络可以判断出这是一只猫，并给出相应的分类结果。
2. 目标检测除了图像分类，神经网络还可以实现目标检测。
目标检测是指在图像中找出特定物体的位置和边界框。
通过在神经网络中引入额外的定位和回归层，可以实现对多个物体的同时检测和定位。
这种技术在自动驾驶、安防监控等领域有着广泛的应用。
3. 物体分割物体分割是指将图像中的物体从背景中分离出来。
神经网络可以学习到物体的边界和轮廓信息，并能够对图像进行像素级别的分类。
这种技术在医学影像分析、图像编辑等领域有着重要的应用价值。
三、神经网络在物体识别中的挑战尽管神经网络在物体识别中取得了显著的成果，但仍然面临一些挑战。
1. 数据集的规模和质量神经网络需要大量的训练数据才能够学习到有效的特征表示。
然而，获取大规模高质量的标注数据是一项困难且耗时的任务。
此外，数据集中可能存在标注错误和不平衡的问题，这会对神经网络的性能产生负面影响。
BP神经网络在模式识别PR中的应用
络 不可 能接 收到一 组理想 的布尔 向量作 为输入 。当噪声均值 为０ ，标 准差小于 或等于０ ２ ． 时，系统应 该能够做到正确 识别
输 入 向 量 ， 这 就 是 网络 的容 错 能力 。
Hale Waihona Puke （ ）Ｂ 二 Ｐ神经 网络 在模 式识 别 Ｐ Ｒ中 的应用
随 着 计 算 机 技 术 的 发 展 ，Ｐ （ａ ｔ ｒ ｅ ｏ ｎ ｔ ｏ ） Ｒ Ｐ ｔ ｅ ｎ Ｒ ｃ ｇ ｉ ｉｎ 发 展迅 速 ，Ｃ Ｒ （ｏ ｐ ｔ ｒ Ｐ ｔ ｅ ｎ Ｒ ｃ ｇ ｉ ｉ１ 也 显 得 越 来 Ｐ Ｃ ｍ ｕ ｅ ａ ｔｒ ｅ ｏ ｎ ｔ０ ） １ 越 重 要 。如 果 利 用 计 算 机 为 核 心 的 智 能 机 器 来 识 别 银 行 签 字 ， 那 么 能够 节 省 人 力 物 力 ，提 高 工 作 效 率 ，本 文 即 介 绍 Ｂ Ｎ Ｐ Ｎ在 模 式 识别 中应 用 的 一 个 实 例 。 １ 问题 提 出 ． 设计 一个 Ｎ （ｅ ｒ ｌＮ ｔ ｏ ｋ 并 训 练 它 来 识 别 ２ Ｎ Ｎ ｕ ａ ｅ ｗ ｒ ） ６个 英 文 字 母 表 中 的字 母 ， 数 字 成 像 系 统 对 每 个 字 母 进 行 数 字 分 析 将 其 变 成 数 字 信 号 ， 以 矩 阵 形 式 存 储 在 数 据 库 中 。 图 ｌ所 示 即为 字 母 Ａ的 网格 图和 实 际 中 存 在 噪 声 的字 母 Ａ的 网格 图 ：
２ 网络 建 立 ． 根 据 上 面 的 设 计 要 求 ，输 入 向 量 义 有 ３ ５个 元 素 ，网 络 输
出 就 是 反 映 字 母 所 在 位 置 的具 有 ２ ６个 元 素 的 输 出 向量 。如 果
网 络 正 确 ，那 么 输 入 一 个 字 母 ， 网络 就 能 输 出 一 个 向量 ， 它 对 应位 置 的 元 素 值 为 １ 其 他 位 置 的 元 素 值 为 ０ ， 。 另 外 ， 网络 还 必 须 具 有 容 错 能 力 。 因 为 实 际 情 况 下 ， 网
基于深度神经网络的模式识别方法探究
基于深度神经网络的模式识别方法探究近年来，随着深度学习技术的迅猛发展，基于深度神经网络的模式识别方法在各个领域都取得了显著的成果。
本文将探究基于深度神经网络的模式识别方法的原理、应用和发展趋势。
一、深度神经网络简介深度神经网络是一种由多个神经网络层级构成的机器学习模型。
它通过将多个非线性函数嵌套起来，可以从数据中提取更抽象、更高层次的特征，并将这些特征用于各种任务，如图像分类、语音识别和自然语言处理等。
二、基于深度神经网络的模式识别方法原理1. 数据预处理在进行深度神经网络训练之前，首先需要对原始数据进行预处理。
常见的预处理技术包括数据归一化、降维和数据增强等，这些步骤有助于提高模型的准确性和鲁棒性。
2. 网络架构设计深度神经网络的网络架构设计是模式识别中的核心问题之一。
常用的深度神经网络结构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
根据不同的应用领域和任务需求，选择合适的网络结构可以提高模型的性能。
3. 特征提取和表示学习深度神经网络通过多层的非线性映射，可以将原始数据转换为更高维度的特征表示。
通过学习这些特征表示，模型可以更好地区分和识别不同的模式。
常用的特征提取方法包括卷积操作、池化操作和降维操作等。
4. 模型训练和优化深度神经网络的训练过程是通过优化损失函数来调整网络参数，使得模型产生预期的输出。
常用的训练方法包括梯度下降和反向传播算法等。
另外，为了防止模型过拟合，还可以采取正则化、dropout和批归一化等技术。
三、基于深度神经网络的模式识别方法应用1. 图像识别基于深度神经网络的图像识别方法已经在计算机视觉领域取得了巨大的成功。
通过深度学习模型的训练，可以实现对图像中的对象、场景和特征的准确识别。
2. 语音识别深度神经网络在语音识别领域也有着广泛的应用。
通过对声音信号进行特征提取和模式识别，可以实现语音指令的转换和语音内容的理解。
3. 自然语言处理基于深度神经网络的自然语言处理方法可以用于机器翻译、情感分析和文本生成等任务。
神经网络技术在数据分析中的应用
神经网络技术在数据分析中的应用近年来，随着数字化时代的到来以及互联网的普及，越来越多的数据被产生和收集，这些数据背后蕴含着巨大的价值。
而数据分析技术的不断发展也促进了数据的应用与价值的发掘。
而神经网络技术作为人工智能领域中的一种强大的工具，为数据分析提供了无限的可能性。
一、神经网络技术简介神经网络是一种模拟生物神经系统结构和功能的人工智能技术，它是由大量的人工神经元构成的网络，用于进行模式识别、自适应控制、数据分类、非线性映射等领域。
其数据的输入层、隐藏层和输出层，每一层都有若干个神经元，神经元之间通过各自的权值进行相互连接。
相比于传统的机器学习算法，神经网络具有如下优势：1. 可以应对大量异构数据，并自动提取其特征；2. 能够学习到数据中的非线性模式，处理复杂问题；3. 具备自适应性，可以对数据进行实时的调整。
二、神经网络技术在数据分析中的应用神经网络技术可以应用于多个领域中，比如图像识别、语音识别、自然语言处理、智能推荐等。
这里我们着重探讨其在数据分析中的应用。
1. 金融风险管理金融数据量大、变动频繁，而且很多特征都是非线性的。
使用神经网络技术可以从数据中自主学习特征，并能够进行自适应分析。
而且，神经网络可以对金融市场的波动进行追踪，从而预测未来市场的走势。
2. 医学数据分析在医学领域，神经网络可以用来分析医疗数据，比如疾病风险评估、疾病预测、药物疗效预测等。
而且，神经网络还可以用于医学图像分析，如CT、MRI等图像的自动分析，帮助医生进行诊断。
3. 工业生产监控工业生产需要进行精确的数据监控，以避免不必要的损失和浪费。
而神经网络可以自主学习生产流程中的规律，并且可以发现有问题的环节。
在发现问题后，神经网络还可以进行预警，以避免损失。
4. 电子商务推荐系统电子商务平台基于用户历史数据进行商品推荐。
而神经网络作为一种智能算法，可以分析用户的历史消费习惯、商品关键字以及用户行为等多种数据，为其提供更适合的推荐服务。
浅谈BP神经网络在模式识别中的应用
Ｅ— ａｌ ｎｏ＠ｃ ｃ ． ｔｃ ｍ ｉ：ｉｆ ｃ ｅｎｅ．ｎ
Ｃ ｍ ｕｅ ｎ ｗｅ ｇ ｎ ｅ ｈ ｏ ｇ ｏ ｐ ｔｒ ｏ ｌ ｅａ ｄＴ ｃ ｎ ｌ ｙ电脑 知 识 与技术 Ｋ ｄ ｏ
Ｖｏ ． Ｎｏ７ １ ７， ．，Ｍａ ｃ ０１ ， ｐ １ ４ －１ ４ ｒ ｈ２ ｐ ．５ ３ ５ ５ １
ＬＮ ａ ｘａ ｇ Ｇ ａ Ｉ Ｊ — ｉ ， Ｅ Ｙｕ ｎ ｉ ｎ （ ｆｒ ｔ ｎ Ｅ ｇｎ ｅ ｎ ｏ ｅ ｅ Ｓ ａ ｇ ａ Ｍａ ｔ ｉｅ ｉ ， ｈ ｎ ｈ ｉ ０ １ ５ Ｃ ｉａ Ｉｏ ｍａ ｏ ｎ ｉｅ ｒ ｇＣ ｌ ｇ ， ｈ ｎ ｈ ｉ ｒ ｉ Ｕｎ ｒ ｔ Ｓ ａ ｇ ａ ２ ０ ３ ， ｈｎ） ｎ ｉ ｉ ｌ ｉ ｍｅ ｖ ｓｙ
摘 要 ： 式识 别 技 术 在各 行 各 业 都 有 广 泛 的应 用。在 工 业检 测 、 模 医疗仪 器的 样 本检 查分 析 、 军事 卫 星 侦 察 、 工 智 能方 面有 着举 足 轻 人
重 的作 用 该 文介 绍 基 于 Ｂ Ｐ神 经 网络 的模 式识 别 方 法 。运 用一 种 基 于 Ｂ Ｐ神 经 网络 的 改进 算 法 ， 基 于学 习的 思想 引入 到模 式 识 将 别中， 对样 本 数 据进 行 学 习和 训 练 ， 成 良好 的 网络 ， 后 对 与 已训练 好 的 网络 进 行 检 验 的 整 个 过 程 ， 于达 到 了一 定 的 准确 度 ， 形 最 由 避
ｈｔ ： ｗ ． ｎ ｓｎ ｔ ｎ ｔ ／ ｗｗ ｄ ｚ ．ｅ ． ｐ／ ｃ
Ｔｅ： ８６ ５１ ６９ ６ ５６ ０９ １＋ －５ —５ ０９ ３ ９ ６４
浅谈 Ｂ Ｐ神 经 网络 在模 式 识 别 中的应 用
神经网络模式识别法介绍
光学字符识别（OCR）
文本分类
词向量表示
文字识别
图像识别
深度学习模型
利用卷积神经网络（CNN）进行图像特征提取和分类，提高图像识别的精度和鲁棒性。
声音识别
音频分类
利用神经网络对音频进行分类，例如语音识别、音乐分类等。
语音合成
利用神经网络将文本转化为语音，例如智能客服、虚拟人物配音等。
声纹识别
利用神经网络对人类的声音进行识别和分类，例如身份认证、安全监控等。
优点
参数众多且难以调优
01
神经网络的参数众多，包括层数、每层神经元数量、激活函数等，需要进行反复调整和优化才能达到较2
由于神经网络的强大拟合能力，容易导致过拟合现象，使得模型在训练数据上的性能很好，但在测试数据上的性能较差。
解释性较差
03
神经网络通常被视为“黑盒”，因为其决策过程很难解释，这限制了其在某些领域的应用。
需要改进的地方
05
神经网络模式识别未来发展
通过增加网络的深度和复杂度，提高模型的表达能力和泛化性能。
深度神经网络（DNNs）
特别适合处理图像和视觉任务，通过引入新的结构和算法，改进CNN的性能。
卷积神经网络（CNN）
适用于处理序列数据，如语音和自然语言处理，通过引入长短时记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU）等算法，提高RNN的长期依赖处理能力。
xx年xx月xx日
神经网络模式识别法介绍
CATALOGUE
目录
神经网络基本概念神经网络模式识别原理神经网络在模式识别中的应用神经网络模式识别优缺点神经网络模式识别未来发展
01
神经网络基本概念
1
神经元模型
2
3
第六章神经网络在模式识别中的应用
第六章神经网络在模式识别中的应用随着近几十年来工业、军事、商业和科学等领域的发展，模式识别技术的需求也在不断增加，并以快速的速度向前发展。
模式识别技术主要用于从输入的数据中确定特定的人员、物体或事物的标志、特征或性质。
模式识别技术有助于机器自动实现视觉、听觉以及其他感官功能，从而获得更准确、更有效的处理结果。
神经网络在模式识别中的应用是一种模式识别技术，它具有强大的泛化能力和自然的表达能力，可以适应各种不同的任务，既可以识别简单的模式，也可以识别复杂的模式。
神经网络模式识别技术被广泛应用于计算机视觉、文字识别、语音识别、生物识别等领域。
神经网络在模式识别中的特点主要有以下几点：
一、具有强大的泛化能力：由于使用神经网络来进行模式识别，神经网络具有极强的泛化能力，可以非常准确地识别出不同的模式，甚至是在训练过程中没有见过的模式。
二、可以自动学习：神经网络模式识别技术能够自动从输入的样本中学习有效的特征，进而在测试中获得准确的结果。
三、可以实现视觉、语音识别、生物识别等：神经网络模式识别技术可以实现视觉、语音和生物识别等多种任务，可以准确、快速地识别出复杂的模式。
神经网络算法在人脸识别中的应用分析
神经网络算法在人脸识别中的应用分析近年来，随着科技的不断发展，人脸识别技术越来越成熟。
其中，神经网络算法在人脸识别中的应用越来越广泛，成为了人脸识别技术的重要组成部分。
本文将探讨神经网络算法在人脸识别中的应用以及其优势。
一、神经网络算法在人脸识别中的应用神经网络是一种类似人脑的计算机算法，适用于处理复杂、非线性的数据集。
在人脸识别中，神经网络算法可以通过训练数据来学习特征，并通过学习实现对人脸的自动识别。
具体来说，神经网络算法可以通过以下步骤来实现人脸识别：1. 数据准备：首先需要收集足够的人脸图像数据，并对图像进行预处理，如灰度化、归一化等操作。
2. 特征提取：对预处理后的图像进行特征提取，以便神经网络进行学习。
在人脸识别中，常用的特征提取方法包括PCA、LBP 等。
3. 训练神经网络：根据提取出的特征进行神经网络的训练，以便神经网络可以正确识别人脸。
在训练过程中，需要使用大量的人脸图像数据和标签数据。
4. 测试模型：经过训练的神经网络可以用来测试新的人脸图像，以确定其是否为已知人脸的一部分。
二、神经网络算法在人脸识别中的优势相对于传统的人脸识别方法，神经网络算法在人脸识别中具有以下优势：1. 对于复杂和非线性问题具有出色的解决能力。
人脸识别是一项复杂而非线性的问题，需要解决很多变量之间的相互影响，神经网络算法可以通过学习自适应特征来处理这些变量。
2. 神经网络可以自适应地学习新的样本数据。
这意味着神经网络算法不需要重新训练模型即可识别新的人脸数据。
3. 神经网络可以识别多个人脸图像，并确定它们是否为同一人。
这可以使人脸识别系统更加准确和可靠。
4. 神经网络算法具有较高的识别精度。
已经有大量的研究表明，在人脸识别中，神经网络算法比传统方法具有更高的识别精度。
三、神经网络算法在人脸识别中的局限性尽管神经网络算法在人脸识别中具有许多优势，但仍然存在一些局限性。
1. 对于嘴巴被遮挡、眼睛被遮挡以及佩戴口罩等情况，神经网络算法的识别精度较低。
神经网络在模式识别中的简单分析及应用
神经网络在模式识别中的简单分析及应用神经网络是一种数学模型，是由人工神经元组成的网络。
它能够从一些未知的数据中发现规律，并将这些规律应用于新的数据上，实现模式识别的功能。
神经网络是由神经元组成的网络，每个神经元接收来自其他神经元的输入并产生一个输出。
神经元之间的连接具有不同的权重，这些权重确定了一个神经元的输出对其他神经元输入的影响。
神经网络通过向前传递输入信号，并经过一系列的隐藏层，每个隐藏层都会通过权重计算产生新的输出，最终得到一个输出层的结果。
在输出层，输出结果会被解释为输入为某种类别的概率。
在神经网络训练过程中，我们输入一组已知的数据，并将数据与预期结果进行比较。
结果的误差将被反向传播到所有的神经元，然后通过对权重的微调，降低误差并提高准确性。
神经网络可以应用在许多模式识别领域，包括语音识别、图像识别和自然语言处理，其中图像识别是其中最为流行的应用之一。
在图像识别中，神经网络可以接受数字图像作为输入，并通过学习识别目标物体的特征来输出预期的结果。
这使得神经网络可以在许多应用中自动识别数字、人脸、车牌等等。
神经网络在医疗诊断中也有广泛的应用，如肺病检测、恶性肿瘤诊断等。
通过使用神经网络来自动识别医学图像中的异常，医生可以更迅速、准确地诊断疾病，并为患者提供更好的治疗计划。
综上所述，神经网络是一种用于模式识别的强大工具。
它能够通过学习和适应，识别任何可量化的数据，并通过对数据的分类进行预测。
神经网络在许多领域中的广泛应用，为我们带来了更高效、更准确和更快捷的智能化决策。
神经网络论文
神经网络原理及应用论文神经网络在模式识别领域的应用院系：专业：姓名：学号：指导教师：手机号：2013年5月摘要：神经网络已经广泛地应用于图像分割和对象的识别、分类问题中。
随着人工神经网络技术的发展，神经网络模式识别在模式识别领域中起着越来越重要的作用，神经网络模式识别已成为模式识别的一种主要方法。
由D．E．Rumelhart和J．L．Mcclelland于1986年提出的多层人工神经网络及误差逆传播学习算法，即BP网络算法是至今影响最大的一种网络学习算法，据统计有90％的实际网络使用了这一算法。
在处理环境信息十分复杂、背景知识不十分清楚、推理规则不明确、样本有较大的缺损、畸变的R&D项目中止决策分析等方面，可以认为BP算法会有更好的结果。
关键词：神经网络模式识别 BP网络算法目录一：神经网络在模式识别领域的研究现状 (1)1、神经网络简述 (1)1.1神经网络定义 (1)2.2 神经网络发展史 (1)2、神经网络在模式识别领域的研究 .................................. 错误!未定义书签。
2.1神经网络模式识别法优点 (3)2.2神经网络模式识别原理 (3)二：神经网络在模式识别领域的应用实例 (5)1、BP网络学习算法及改进 (5)1.1 BP网络学习算法 (5)1.2 将附加动量反向传播训练法用于BP算法...............................错误!未定义书签。
1.3 将自适应学习速率反向传播训练法用于BP算法 (7)2、R&D项目终止决策的人工神经网络模式识别 (8)2.1 传统模式识别技术用于R&D项目中止决策分析的局限性 (8)2.2 建立R&D项目中止决策的人工神经网络模式识别模型........错误!未定义书签。
2.3 R&D项目中止决策的人工神经网络识别应用示例 (16)三：神经网络在模式识别领域的未来展望............ 错误!未定义书签。
卷积神经网络在模式识别中的应用概述
卷积神经网络在模式识别中的应用概述摘要：卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）强大的建模和表征能力很好地解决了特征表达能力不足和维数灾难等模式识别方面的关键问题，受到学者们的广泛关注。
因此，本文首先介绍了卷积神经网络的发展历程及其理论模型，然后重点对卷积神经网络在文字语音识别、图像识别和人脸表情识别等中的应用作了总结。
最后对卷积神经网络未来在模式识别领域的发展潜力和应用前景进行了展望。
关键词：卷积神经网络；模式识别；文字语音识别；图像识别；人脸表情识别1引言模式识别(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20世纪40年代计算机的出现以及50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20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科，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。
模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。
模式还可分成抽象的和具体的两种形式[1]。
前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。
我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物的传感器等对象进行测量的具体模式进行分类和辨识。
模式识别方法主要可分为四种，分别为：模板匹配法、统计模式识别法、语法模式识别法以及神经网络。
其中模板匹配法是出现较早的一种方法，实现起来较简单，匹配是个通用的操作，用于定义两个实体间的相似性程度，一般是采用二维模板，匹配的要素一般采用像素、曲线及形状信息，当然在定义模板及相似性函数时要考虑到实体的姿态及比例问题，这种方法一般不需要训练，实际上模板就是由训练集建立起来的，它的缺点是适应性差。
神经网络在控制图模式识别中的应用
用来诊断分析加工过程异常变化 ， 消除加工异常因素 ，
以达 到加 工 稳 定 并 提 高 工 序 能 力 的 工 序 质 量 控 制 方
法。其中， 休哈特 （ｈｗ ａ ） Ｓ ｅｈａ 控制 图是最有效的工具
之一 ， 根据 控制 图所 描 述 的加 工 过程 的变 化 ， 以判 断 可 加工 过程是 否处 于 控 制状 态 ， 并且 尽 可 能 地 根 据 控 制
统计分类和专家系统方法存在的问题迫使研究人
员转 向寻 找其 它更加 有效 的方 法来 完 成这 类 工作 。９ ０ 年代 以来 ， 随着 神经 网络技 术 的快 速发 展 ， 内外许 多 国 专家 学者利 用 神 经 网络 的 自组 织 、 自学 习、 想 记忆 、 联 分布 式并行 计算 及 良好 的容 错性 能 等特 点 ， 其 应 用 将 到控 制 图的模式 识别 中 ， 开 了研究 ， 开 发 出一 些 实 展 并 用 系统 。研 究表 明采 用神经 网 络 的方法 比基 于规 则 的
维普资讯
２ ７ 第１期 ０ 年 １ ０
文章 编 号 ：０ １ ２ ６ （０ ７ １ ０６ ０ １０ — ２ ５ ２０ ） １— ０ ７— ３
・ 制与检测 ・ 控
神经网络在控制图模式识别 中的应用
沈维蕾 ， 谢峰 ， 柴畅
（ 合肥 工 业大 学 机械 与汽 车工 程学 院 ， 合肥 ２００ ） ３０ ９
Ａｐ ｌ ａ ｉ ｎ ｏ ｔｅ ｎ Ｒｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｏ ｎ ｒ ｌＣｈ ｒｓ Ｂａ ｅ ｎ ｔ ｅ Ｎｅ ｒ ｌ ｔ ｒ ｐ ｉ ｔ ｆＰａ ｔ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｆＣｏ ｔ ｏ ａ ｔ ｓ ｄ ｏ ｈ ｕ ａ ｗｏ ｋ ｃ ｏ ｉ Ｎｅ Ｓ ＨＥＮ Ｗ ｅ— ｉ Ｉ ｅ ｇ ｉｌ ，Ｘ Ｅ Ｆ ｎ ，Ｃ ｅ ＨＡＩＣ ａ ｇ ｈｎ
仿生神经网络在模式识别中的应用研究
仿生神经网络在模式识别中的应用研究近年来，仿生神经网络逐渐成为人工智能领域的热点研究方向。
仿生神经网络是指通过对生物神经系统的研究，模拟出一种类似生物神经系统的人工神经网络。
很多科学家认为，真正智能的机器应该是仿生的，即类似人类的智能。
仿生神经网络在模式识别中的应用，具有非常广泛的前景。
一、概述人类感官信息获取渠道繁多，涉及到视觉、听觉、嗅觉、触觉等多种感官系统。
仿生神经网络在模式识别领域的应用，就是将人类感官系统的特点与仿生神经网络相结合，将其运用到图像识别、语音识别、生物医学信号处理等众多领域。
二、仿生神经网络的原理仿生神经网络是一种有机神经元和突触器官网络，在人机交互中，它的神经元承担接受信息、处理信息和传递信息的作用。
这种神经元不仅能按行为方式实现神经元动作，反应到实际中的学习和实验中，其权重和偏执信号的自我更新也可以通过仿生神经网络的学习算法，使得该网络可以自行调整、模拟和学习人类感官系统的工作方式。
三、仿生神经网络在图像识别中的应用图像识别技术可以应用到很多领域，例如人脸识别、图像相似性检索、人体姿态识别等。
在图像识别中，人类是如何实现图像的识别的呢？这是因为人类大脑对物体的视觉信息进行了多层次的分析和处理。
仿生神经网络可以模拟人类视觉系统的工作方式，将多层次的特征提取和组合运用到图像识别中。
通过仿生神经网络，可以以人脑神经元为参考，将图像分割和分析的过程分成多个部分，并进行不同层次的特征提取和处理。
首先，仿生神经网络会将输入的图像进行初步处理，提取出基本的边缘和颜色特征。
其次，对提取出来的特征进行运算和筛选，得到更高层次的组合特征。
最后，通过逐层递归的计算，最终得到物体的判别结果。
通过仿生神经网络，可以实现对单一图像或同类图像集的自动识别。
四、仿生神经网络在语音识别中的应用仿生神经网络同样可以应用在语音识别领域。
语音识别的困难在于声音信号经常受到噪声的干扰，而人类的大脑可以通过多种方式快速适应不同环境中的语音信号。
神经网络的应用
神经网络的应用神经网络是一种由多个神经元组成的计算模型，它模仿了人类大脑神经元之间的连接方式和信息传递过程。
神经网络在人工智能领域有着广泛的应用，可以用于模式识别、数据分析、语音识别、图像处理等多个领域。
本文将探讨神经网络在各个方面的应用。
1. 模式识别神经网络在模式识别中具有出色的表现。
通过训练网络，使其学会识别不同的模式，并根据模式的特征进行分类和判别。
例如，在语音识别中，神经网络可以根据输入的声音样本来判断说话者是男性还是女性，还可以识别不同的语音命令。
在图像处理中，神经网络可以识别和分类不同的图像，例如识别人脸、识别动物、识别交通标志等。
2. 数据分析神经网络在数据分析中有着广泛的应用。
通过将大量的数据输入到网络中进行训练，神经网络可以分析数据之间的关联和趋势，从而预测未来的趋势。
例如，在股票市场中，神经网络可以分析历史数据并预测股票价格的变动。
在销售预测中，神经网络可以根据历史销售数据来预测未来的销售额。
神经网络在数据分析中的应用使得决策者能够做出更加准确和可靠的决策。
3. 语音识别语音识别是神经网络应用的一个重要领域。
通过将大量的语音样本输入神经网络进行训练，可以使网络学会识别不同的语音指令和语音声纹。
这可以在很多场景中得到应用，例如智能助理、语音控制系统等。
通过语音识别，用户可以通过语音指令控制设备，执行各种任务，如发送短信、播放音乐等。
语音识别的应用极大地提高了人机交互的便利性。
4. 图像处理神经网络在图像处理领域也有着广泛的应用。
通过将图像输入神经网络进行训练，可以使网络学会识别不同的图像特征和模式。
例如，在人脸识别中，神经网络可以识别不同的人脸，并根据人脸特征进行身份验证。
在图像分类中，神经网络可以对图像进行分类，如识别汽车、识别动物等。
神经网络在图像处理中的应用使得计算机能够更好地理解和处理图像信息。
5. 自然语言处理神经网络在自然语言处理中也起着重要的作用。
通过将大量的文本数据输入神经网络进行训练，可以使网络学会自然语言的理解和生成。
神经网络模型及其应用案例
神经网络模型及其应用案例神经网络模型是一种模拟人脑神经网络结构和工作原理的计算模型，它通过模拟神经元之间的连接和信息传递，实现了复杂的模式识别和学习能力。
神经网络模型已经在多个领域取得了重大的突破和应用，为科学研究和工程实践提供了重要的工具和方法。
一、神经网络模型的基本结构和工作原理神经网络模型由多层神经元组成，每层神经元与前一层神经元相连，并通过权重和偏置调节连接强度和阈值。
神经网络模型的基本思想是使用反向传播算法不断调整权重和偏置，以最小化损失函数，从而实现对输入模式的模式识别和学习。
神经网络模型的工作原理可以简单描述为以下步骤：1. 初始化权重和偏置：为神经网络模型的连接权重和神经元的阈值设置初始值。
2. 前向传播：将输入模式通过连接权重和神经元的阈值计算，从输入层传递到输出层，得到一个输出。
3. 计算损失：将输出与期望的目标输出进行比较，计算出一个损失函数，衡量模型的预测误差。
4. 反向传播：通过链式法则计算梯度，并根据梯度下降算法更新权重和偏置，不断优化模型。
5. 重复步骤2-4：不断迭代前向传播、损失计算和反向传播，直到模型达到收敛状态，即损失函数最小化的状态。
二、神经网络模型的应用案例1. 图像识别神经网络模型在图像识别领域取得了巨大的成功。
例如，卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，已经实现了在图像分类、目标检测等任务上表现出色。
通过多层卷积和池化操作，卷积神经网络能够提取图像的特征，并进行分类或者检测。
应用案例包括人脸识别、物体识别、图像分割等。
2. 自然语言处理神经网络模型在自然语言处理领域也得到广泛应用。
例如，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）是一类特殊的神经网络模型，能够处理序列数据，适用于机器翻译、情感分析、文本生成等任务。
通过对语言序列进行建模，神经网络模型可以学习到语言的结构和语义信息，提高自然语言处理的效果。
3. 声音识别神经网络模型在语音识别和语音合成领域也有广泛应用。
神经网络论文
人工智能专题报告题目模式识别及人工神经网络概述姓名专业学号学院电脑科学与技术学院内容摘要：模式识别是一项极具研究价值的课题，随着神经网络和模糊逻辑技术的发展，人们对这一问题的研究又采用了许多新的方法和手段，也使得这一古老的课题焕发出新的生命力.目前国际上有相当多的学者在研究这一课题，它包括了模式识别领域中所有典型的问题:数据的采集、处理及选择、输入样本表达的选择、模式识别分类器的选择以及用样本集对识别器的有指导的训练。
人工神经网络为数字识别提供了新的手段。
正是神经网络所具有的这种自组织自学习能力、推广能力、非线性和运算高度并行的能力使得模式识别成为目前神经网络最为成功的应用领域。
关键词：模式识别，神经网络，人工智能，原理，应用Abstract：Pattern recognition is an extremely valuable project research, with neural network and fuzzy logic technology development, people on this subject, and adopted many new methods and means, also make the ancient subject coruscate gives new vitality. Current international has quite a number of scholars in the study of this topic, and it includes pattern recognition field of typical problems: the data acquisition, processing and selection, input data express choice, the choice of mode identification classifier and using samples of the reader has guidance training. Artificial neural network for digital recognition to provide a new way. It is neural network which has this kind of self-organization self-learning capability, generalization, nonlinear and computing highly parallel ability makes the pattern recognition become the neural network was the most successful application fields.引言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。
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毕业论文神经网络在模式识别中的简单分析及应用模式识别就是机器识别、计算机识别或者机器自动化识别，目的在于让机器自动识别事物，使机器能做以前只能由人类才能做的事，具备人所具有的对各种事物与现象进行分析、描述与判断的部分能力。
它研究的目的就是利用计算机对物理对象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与客观事物相符合。
随着人们对人工神经网络的不断地认识，神经网络是指用大量的简单计算单元构成的非线性系统,它在一定程度和层次上模仿了人脑神经系统的信息处理、存储及检索功能，因而具有学习、记忆和计算等智能处理功能。
这样人们利用人工神经网络具有高度的并行性，高度的非线性全局作用以及良好的容错性与联想记忆功能，并且具有良好的自适应、自学习功能等突出特点，可运用MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型，对经过训练的神经网络可以有效地提取信号、语音、图像等感知模式的特征，并能解决现有启发式模式识别系统不能很好解决的不变量探测、抽象和概括等问题。
这样神经网络可应用于模式识别的特征提取、聚类分析、边缘检测、信号增强以及噪声抑制、数据压缩等各个环节。
使用机器来进行模式的识别是一项非常有用的工作，能够辨别符号等系列的机器是很有价值的。
目前，模式识别技术可以应用指纹识别、IC卡技术应用、字符识别等实例。
模式识别成为人工神经网络特别适宜求解的一类问题。
因此，神经网络技术在模式识别中也得到广泛应用与发展。
关键词：模式识别；人工神经网络；神经网络模型；神经网络技术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毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
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本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
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本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日指导教师评阅书评阅教师评阅书教研室（或答辩小组）及教学系意见目录引言 .......................................................................................................................................................... - 1 -1 模式识别概述............................................................................................................................. - 1 -1.1模式识别基本概念 .. (1)1.2模式识别系统 (2)1.3模式识别的主要方法 (2)1.4模式识别应用 (3)2 人工神经网络概述 .................................................................................................................. - 4 -2.1人工神经元模型. (4)2.1.1阀值函数、Sigmoid函数和分线段性函数 .................................................................. - 5 -2.2人工神经网络模型 .. (5)2.3神经网络学习特点 (6)2.4人工神经网络在模式识别问题中应用优势 (6)3 神经网络模式识别 .................................................................................................................. - 7 -3.1基于BP神经网络的模式识别.. (7)3.1.1BP神经网络模型简述 ............................................................................................................ - 7 -3.1.2BP学习算法 ............................................................................................................................... - 8 -3.1.3BP神经网络应用于字符识别.............................................................................................. - 9 -3.2基于径向基函数神经网络的模式识别 . (16)3.2.1径向基函数神经网络模型简述 ....................................................................................... - 17 -3.2.2径向基函数神经网络应用特征模式的分类 ............................................................... - 18 -3.3基于自组织竞争神经网络的模式识别 . (19)3.3.1自组织竞争神经网络基本思想 ....................................................................................... - 20 -3.3.2自组织竞争神经网络设计模式分类器的应用 .......................................................... - 20 -3.4基于反馈型神经网络的模式识别 . (24)3.4.1反馈型神经网络模型简述................................................................................................. - 24 -3.4.2反馈型神经网络在工程领域的应用.............................................................................. - 24 -4 实验分析与总结...................................................................................................................... - 31 -参考文献 ............................................................................................................................................. - 32 -附录................................................................................................................................................... - 33 -引言模式识别的具体过程大致是对研究对象进行数据采集，数据预处理，特征提取和选择以及模式分类四步骤。