模式识别课程论文

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模式识别作业小论文

《模式识别》学习心得模式识别(Pattern Recognition)技术也许是最具有挑战性的一门技术了，模式识别有时又被称为分类技术，因为模式识别说到底就是对数据进行分类。

说到识别，最为常用的便是模仿人的视觉的图像识别（当然还有语音识别），也许你会想当然地认为那还不简单，觉得我们用我们的眼睛可以轻而易举地识别出各种事物，但是当你想用计算机中的程序来实现它时，于是你便会觉得很沮丧，甚至于有无从下手的感觉，至此你再也不会觉得电脑有多聪明，你会觉得电脑是多么的低能。

是的，现在的电脑智能，即人工智能还远不如蟑螂的智能，这其中最为根本的原因是模式识别技术还是处于较为低层次的发展阶段，很多的识别技术还无法突破，甚至有人还断言，再过30年也不会有本质的飞跃。

当然，世事总是让人难以预料，我们也用不着这么地悲观，科学技术总是向前发展的，没有人可以阻档得了的。

在这里，我把我对模式识别技术的学习和研究心得拿出来与大家分享一下。

模式识别具有较长的历史，在20世纪60年代以前，模式识别主要是限于统计学领域中的理论研究，还无法有较强的数学理论支持，20世纪80年代神经网络等识别技术得到了突破，计算机硬件技术更是有了长足的发展，模式识别技术便得到了较为广泛的应用，光学字符识别(OCR)是模式识别技术最早得到成功应用的技术，之后的应用还有如DNA序列分析、化学气味识别、图像理解力、人脸检测、表情识别、手势识别、语音识别、图像信息检索、数据挖掘等。

模式识别是一门与数学结合非常紧密的科学，所应用到的数学知识非常多，最基本的便是概率论和数理统计了，模式识别技术到处都充满了概率和统计的思想，我们经常所说的识别率，其实就是概率的表达：在大数据量（严格地说应当是数据量无穷大）测试中识别成功的概率，还有常用的贝叶斯决策分类器便是运用了概率公式。

模式识别还用到了线性代数，因为运用线性代数可以较为方便表达具有多特征的事物，我们一般会用向量来表达一个事物的特征，对于向量的计算是一定会用到线性代数的知识的。

模式识别人工智能论文

模式识别人工智能论文
本文研究的是基于模式识别的人工智能，旨在分析模式识别技术如何帮助实现人工智能。

它介绍了模式识别的基本概念，以及它在人工智能中的作用。

在模式识别技术的基础上，它给出了一些实际应用的示例，例如文本分析，图像识别和语音识别。

此外，它还探讨了模式识别在人工智能中的潜在挑战，并给出了解决方法。

首先，本文简单介绍了模式识别的基本概念。

模式识别是机器学习和人工智能的重要分支，它旨在分析数据，对输入数据进行有意义的分析，以确定它们的关系和结构。

它是人工智能中非常重要的一个技术，可以帮助机器学会从数据中提取特征，并建立模型来预测可能发生的结果。

其次，本文介绍了模式识别在人工智能中的作用。

它可以用来开发机器学习和计算机视觉系统，这些系统可以用于自动识别和分析文本，图像和视频等信息。

例如，使用模式识别技术，可以开发文本分析系统，该系统可以自动分析文本，从中提取有用的信息，从而节省人力。

此外，它还可以用来开发图像识别系统，可以快速识别不同类型的图片，比如动物、植物、自然场景等，并返回分析结果。

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：a 系统描述：根据观测得到的时间序列数据，用曲线拟合的方法对系统进行客观的描述；b 系统分析：当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理；c 未来预测：一般用数学模型拟合时间序列，预测该时间序列未来值；d 决策和控制：根据时间序列模型可调整输入变量使系统发展过程保持在目标值上，即预测到偏离目标时便可进行控制。

模式识别人工智能论文【范本模板】

浅谈人工智能与模式识别的应用一、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“能力”,诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息，这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造.但是从一般的意义上来讲，当前的计算机都无法直接感知这些信息，而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。

虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题，但是仍然存在着识别技术不高,不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。

这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下，成为计算机应用发展的瓶颈。

这时，能够提高计算机外部感知能力的学科—-模式识别应运而生，并得到了快速的发展，同时也成为了未来电子信息产业发展的必然趋势。

人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息，可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。

近年来电子产品中也加入了诸多此类的功能：如手机中的指纹识别解锁功能；眼球识别解锁技术；手势拍照功能亦或是机场先进的人耳识别技术等等.这些功能看起来纷繁复杂，但如果需要一个概括的话，可以说这都是模式识别技术给现代生活带来的福分.它探讨的是计算机模式识别系统的建立，通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知,从而将非电信号转化为计算机可以识别的电信号.二、人工智能和模式识别（一)人工智能。

人工智能（Artificial Intelligence），是相对与人的自然智能而言的，它是指采用人工的方法及技术，对人工智能进行模仿、延伸及扩展,进而实现“机器思维"式的人工智能.简而言之，人工智能是一门研究具有智能行为的计算模型,其最终的目的在于建立一个具有感知、推理、学习和联想，甚至是决策能力的计算机系统，快速的解决一些需要专业人才能解决的问题。

从本质上来讲，人工智能是一种对人类思维及信息处理过程的模拟和仿真。

（二)模式识别。

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。

模式识别人工智能论文

模式识别人工智能论文
模式识别是计算机视觉（CV）领域中重要的研究内容，也是人工智能（AI）领域中关键技术之一、模式识别通过分析不同类型的数据，识别出
其中的模式，以便对输入的特征或材料进行分类和分析。

它被用于更广泛
的计算机视觉应用，如图像分割，图像检索，图像检测，图像建模，图像
深度学习，机器视觉，以及计算机自动控制等应用。

目前，深度学习技术在模式识别领域取得了重大进展。

深度学习模型
具有有效的表示学习能力，可以从大量复杂数据中学习特征，从而更加准
确地预测和分析出数据中的模式。

例如，深度学习模型可以用于图像识别，通过训练模型来学习图像中各个对象的特征，从而可以准确地识别和分类
图像中的对象。

另外，语音识别也可以借助深度学习模型，根据不同语音
的特征，识别出不同的语音。

此外，深度学习模型可以用于识别和分析文本，可以分析文本中的主题，情感，语义等信息。

随着计算机视觉和人工智能的快速发展，模式识别技术也在不断地演
进和创新，提高了视觉计算和人工智能的性能。

模式识别(ECG信号的处理与识别)

课程论文ECG信号的预处理及筛选姓名：何**学号：2012052346专业班级：自动化提交日期：2014年12月31号摘要 (2)Abstract (3)1 绪论 (4)1.1 课题研究背景及意义 (4)1.2 国内外研究现状 (4)1.3 本文研究内容 (5)1.4 论文章节安排 (6)2 ECG信号的主要噪声及产生原因 (6)2.1 基线漂移噪声 (6)2.2 工频噪声 (7)3 去除基线漂移的算法设计 (7)3.1 方案研究 (7)3.2 去除基线漂移的具体步骤 (8)3.2.1 拟合函数的构造 (8)3.2.2 拟合点的选取[9] (8)3.2.3 最小二乘法基线拟合 (9)3.2.4 滤除基线 (9)4 去除工频干扰的算法研究[11] (9)4.1 方案研究 (10)4.2 ECG信号滤除工频噪声的实现步骤 (10)4.2.1 确定滤波器的性能指标[12] (10)4.2.2 根据数字滤波器性能指标设计巴特沃斯模拟滤波器 (11)4.2.3 借助设计好的模拟滤波器设计巴特沃斯数字滤波器[12] (11)4.2.4 利用设计好的数字滤波器对ECG信号进行滤波处理 (12)5 筛选出符合要求的ECG信号 (13)5.1 ECG信号的基本特征[1] (13)5.2 ECG信号的筛选条件 (14)5.3 ECG信号筛选的算法设计 (14)5.3.1 ECG波形的识别 (14)5.3.2 ECG波形参数的获取和条件的判断 (17)6 总结与展望 (19)6.1 系统总结 (19)6.2 工作展望 (19)参考文献 (20)附录 (21)摘要本论文针主要研究心电图(ECG)信号噪声滤除及不合格ECG信号的排除。

心脏病是严重威胁人类健康的疾病之一[1]。

ECG信号是诊断心脏病的重要依据，但在采集过程中受到各种噪声的干扰，而不利于ECG信号的特征提取，因此有必要对ECG信号滤除各种噪声。

本文设计了能有效滤除ECG信号中的基带漂移噪声和工频噪声的复合数字滤波器。

本科毕业论文-—基于opencv的图像识别

基于2DPCA的人脸识别算法研究摘要人脸识别技术是对图像和视频中的人脸进行检测和定位的一门模式识别技术，包含位置、大小、个数和形态等人脸图像的所有信息。

由于近年来计算机技术的飞速发展，为人脸识别技术的广泛应用提供了可能，所以图像处理技术被广泛应用了各种领域。

该技术具有广阔的前景，如今已有大量的研究人员专注于人脸识别技术的开发。

本文的主要工作内容如下：1)介绍了人脸识别技术的基础知识，包括该技术的应用、背景、研究方向以及目前研究该技术的困难，并对人脸识别系统的运行过程以及运行平台作了简单的介绍。

2)预处理工作是在原始0RL人脸库上进行的。

在图像的预处理阶段，经过了图象的颜色处理，图像的几何归一化，图像的均衡化和图象的灰度归一化四个过程。

所有人脸图像通过上述处理后，就可以在一定程度上减小光照、背景等一些外在因素的不利影响。

3)介绍了目前主流的一些人脸检测算法，本文采用并详细叙述了Adaboost人脸检测算法。

Adaboost算法首先需要创建人脸图像的训练样本，再通过对样本的训练，得到的级联分类器就可以对人脸进行检测。

4)本文介绍了基于PCA算法的人脸特征点提取，并在PCA算法的基础上应用了改进型的2DPCA算法，对两者的性能进行了对比，得出后者的准确度和实时性均大于前者，最后将Adaboost人脸检测算法和2DPCA算法结合，不仅能大幅度降低识别时间，而且还相互补充，有效的提高了识别率。

关键词：人脸识别 2DPCA 特征提取人脸检测2DPCA Face Recognition Algorithm Basedon The ResearchAbstract：Face recognition is a technology to detect and locate human face in an image or video streams,Including location, size, shape, number and other information of human face in an image or video streams.Due to the rapid development of computer operation speed makes the image processing technology has been widely applied in many fields in recent years. This paper's work has the following several aspects:1)Explained the background, research scope and method of face recognition,and introduced the theoretical method of face recognition field in general.2)The pretreatments work is based on the original ORL face database. In the image preprocessing stage, there are the color of the image processing, image geometric normalization, image equalization and image gray scale normalization four parts. After united processing, the face image is standard, which can eliminate the adverse effects of some external factors.3)All kinds of face detection algorithm is introduced, and detailed describing the Adaboost algorithm for face detection. Through the Adaboost algorithm to create a training sample,then Training the samples of face image,and obtaining the cascade classifier to detect human face.4)This paper introduces the facial feature points extraction based on PCA ,and 2DPCA is used on the basis of the PCA as a improved algorithm.Performance is compared between the two, it is concluds that the real time and accuracy of the latter is greater than the former.Finally the Adaboost face detection algorithm and 2DPCA are combined, which not only can greatly reduce the recognition time, but also complement each other, effectively improve the recognition rate.Key words：Face recognition 2DPCA Feature extraction Face detection目录第1章前言 (1)1.1 人脸识别的应用和研究背景 (1)1.2 人脸识别技术的研究方向 (2)1.3 研究的现状与存在的困难 (3)1.4 本文大概安排 (4)第2章人脸识别系统及软件平台的配置 (4)2.1 人脸识别系统概况 (4)2.1.1 获取人脸图像信息 (5)2.1.2 检测定位 (5)2.1.3 图像的预处理 (5)2.1.4 特征提取 (6)2.1.5 图像的匹配与识别 (6)2.2 OpenCV (6)2.2.1 OpenCV简介 (6)2.2.2 OpenCV的系统配置 (7)2.3 Matlab与图像处理 (8)第3章图像的检测定位 (8)3.1 引言 (8)3.2 人脸检测的方法 (8)3.3 Adaboost算法 (9)3.3.1 Haar特征 (10)3.3.2 积分图 (10)3.3.4 级联分类器 (11)第4章图像的预处理 (13)4.1 引言 (13)4.2 人脸图像库 (13)4.3 人脸预处理算法 (14)4.3.1 颜色处理 (14)4.3.2几何归一化 (15)4.3.3直方图均衡化 (16)4.3.4灰度归一化 (18)4.4 本章小结 (19)第5章图像的特征提取与识别 (19)5.1 引言 (19)5.2 图像特征提取方法 (20)5.2.1基于几何特征的方法 (20)5.2.2基于统计的方法 (20)5.2.3弹性图匹配(elastic graph matching) (21)5.2.4神经网络方法 (21)5.2.5支持向量机(SVM)方法 (22)5.3 距离分类器的选择 (22)5.4 PCA算法的人脸识别 (24)5.5 二维主成分分析（2DPCA） (25)5.5.1 2DPCA人脸识别算法 (25)5.5.2 特征提取 (27)5.5.3 分类方法 (27)5.5.4 基于2DPCA的图像重构 (28)5.6 实验分析 (28)第6章总结与展望 (33)6.1 本文总结 (33)6.2 未来工作展望 (33)致谢 (34)参考文献： (35)第1章前言1.1 人脸识别的应用和研究背景随着社会科学技术的发展进步，特别是最近几年计算机的软硬件技术高速发展，以及人们越来越将视野集中到快速高效的智能身份识别，使生物识别技术在科学研究中取得了重大的进步和发展。

模式识别与智能系统专业大学毕业论文

模式识别与智能系统专业大学毕业论文摘要：本文主要探讨了模式识别与智能系统专业的大学毕业论文研究方向和相关领域的现状。

首先介绍了模式识别和智能系统的定义和基本原理。

随后，分析了该专业的发展趋势和应用领域，并对相关领域的研究进行了概述。

最后，总结了毕业论文的选题建议，并提出了未来发展的展望。

1. 引言模式识别与智能系统是一门涉及模式分类、特征提取和决策理论等内容的学科，可以应用于图像识别、语音识别、机器学习、人工智能等众多领域。

大学毕业论文是对学生四年学习成果的总结，对于模式识别与智能系统专业的学生来说，选择一个合适的研究方向是十分重要的。

2. 模式识别与智能系统的基本原理模式识别是基于对数据进行分析和学习，从数据中提取出隐藏的模式，并通过分类或聚类等方法将其与已知模式进行比较和匹配的一种技术。

智能系统是指使用人工智能和机器学习等技术，使计算机拥有类似于人类智能的能力，可以进行智能化的决策和学习。

3. 模式识别与智能系统专业的发展趋势随着人工智能和机器学习等相关技术的快速发展，模式识别与智能系统专业在社会经济的各个领域都有着广泛的应用。

例如，在医学领域中，智能诊断系统和医学图像分析技术可以辅助医生进行疾病的诊断和治疗。

在机器人领域中，模式识别和智能系统可以使机器人具备感知和决策的能力。

此外，人脸识别、语音识别和自然语言处理等领域也需要模式识别和智能系统的支持。

4. 相关领域的研究概述在模式识别和智能系统专业中，有许多相关的研究领域，如图像处理、模式分类、模糊推理、机器学习等。

图像处理是模式识别中的一个重要组成部分，它可以对图像进行特征提取和处理，以支持模式的识别和分类。

模式分类是模式识别的核心内容，通过对数据进行分类和聚类，可以进行模式的识别和匹配。

模糊推理是一种处理不确定性和模糊性信息的方法，可以用于决策和推理。

机器学习是模式识别的重要工具，它可以让计算机从数据中学习和推理，为模式的识别和分类提供支持。

毕业设计--基于模式识别的水果智能分类系统[管理资料]

毕业设计基于模式识别的水果智能分类系统基于模式识别的水果智能分类系统摘要本论文综合运用了数字图像处理，模式识别的理论来构建起一个简单的水果智能分类系统。

实现了在相同条件下拍摄的水果图片的特征提取和种类识别，在此基础上设计出了基于人工神经网络的水果智能分类器，由计算机自动调整神经网络中各个权值，达到水果种类识别的自动化。

数字图像处理对源位图进行了加工，是特征提取的基础。

数字图像处理的理论涉及到彩色图像的灰度化、中值滤波、二值化、轮廓提取、种子填充、轮廓跟踪等。

其中，二值化采用了基本自适应门限的方法。

模式识别包括了特征提取和分类器的设计，是种类识别的关键。

特征提取主要利用了水果的几何特征，反映了水果的大小和形状。

分类器的设计主要采用了人工神经网络的方式来实现，具体说来是利用了神经网络中反向传播算法来进行网络训练，并利用训练结果完成了水果种类的智能识别。

关键词：特征提取人工神经网络二值化基本自适应门限反向传播算法A Intellective System for Fruit ClassificationBased on Pattern RecognitionAbstractIn this paper, we apply the theory of digital image processing and pattern recognition to construct a simply and intellective system for fruit classification based on pattern recognition. We have already fulfilled characteristic withdrew and type recognition for the pictures of fruit which are photographed under the same condition .We have also designed a categorize machine based on artificial neuro-network , which can adjust the weights of neuro-network automatically by computer in order to recognize the type of the fruit.Digital image processing deals with the original bitmap ,which is the basis of characteristic withdrew .The theory of digital image processing refers to the gradation of color image ,median filter ,image binary, outline withdrew ,the seed fills ,outline track and so on. Among them, image binary makes use of the basic auto-adapted threshold method.Pattern recognition involves characteristic withdrew and the design of categorize machine, which are the keys of type recognition. The characteristic withdrew has mainly used fruit's geometry characteristics ,which reflect fruit’s size and shape .The categorize machine is designed by means of artificial neuro-network, which uses the algorithm of Back-Propogation in detail and completes the fruit type intelligent recognition by using the training results. Keywords:characteristic withdrew, artificial neuro-network, image binary, basic auto-adapted threshold, the algorithm of Back-Propogation.目录摘要 (I)Abstract (III)第1章绪论 (6)模式识别的发展情况 (6)模式识别和模式的概念 (6)模式识别的应用 (7)水果智能分类系统的研究情况 (7)国内研究现状 (7)国外研究现状 (8)第2章图像采集 (9)图像采集的几种方法 (9)本课题所采用的图像采集方法 (9)第3章图像预处理 (11)数字图像处理的基本内容 (11)常用的几种图像文件 (11)与设备无关位图 (12)位图的显示 (14)彩色图像的颜色空间转换 (15)彩色图像的灰度化处理 (17)将伪彩色图像转化为灰度图 (17)将24位真彩位图转化为灰度图 (17)中值滤波 (18)图像的二值化处理 (18)基本全局门限 (19)基本自适应门限 (20)第4章图像分割与特征提取 (21)消除小杂质区域面积 (21)二值图像的区域标记 (21)二值图像的小区域消除 (22)消除大杂质区域 (22)轮廓提取 (23)种子填充 (24)消除杂质区域 (25)特征提取简介 (25)本系统的特征提取 (26)特征形成 (26)特征获取 (26)第5章分类器的设计 (28)人工神经网络基础 (28)人工神经元 (28)前馈神经网络 (29)反向传播算法的应用(BP法) (29)数据归一化 (29)BP算法 (30)神经网络设计思路 (32)结论 (34)致谢 (36)参考文献 (35)附录 (32)第1章绪论1.1模式识别的发展情况模式识别[1]诞生于20世纪20年代，随着40年代计算机的出现，50年代人工智能的兴起，模式识别在60年代初迅速发展成一门学科。

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。

pattern recognition letters overleaf模板

pattern recognition letters overleaf模板尊敬的读者：本文旨在讨论一种在科学研究中越来越重要的模式识别技术，及其在各种领域中的应用。

我们将详细介绍模式识别算法的基本原理，并探讨其在图像处理、生物信息学、金融分析等领域的应用。

一、引言随着计算机技术的发展，模式识别已成为科学研究的重要工具。

它通过对大量数据进行分析，识别出隐藏在数据中的模式，为决策提供依据。

在本文中，我们将探讨各种模式识别算法，如聚类、分类、回归等，及其在各个领域的应用。

二、模式识别算法1. 聚类：聚类算法将相似的对象分组，以便更好地理解数据的分布和结构。

常见的聚类算法包括K-means、DBSCAN等。

2. 分类：分类算法根据数据的特点，将数据分为不同的类别。

常见的分类算法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。

3. 回归：回归算法用于预测连续变量的变化趋势。

常见的回归算法包括线性回归、岭回归、随机漫步等。

三、应用领域1. 图像处理：模式识别在图像处理中发挥着重要作用。

例如，人脸识别、目标检测等应用都依赖于模式识别技术。

2. 生物信息学：基因序列分析、疾病预测等领域需要用到模式识别技术。

例如，基因聚类可以帮助科学家更好地理解基因组的结构和功能。

3. 金融分析：股票价格、市场趋势等金融数据可以通过模式识别进行预测和分析。

例如，趋势跟踪和投资组合优化等策略都依赖于模式识别技术。

四、结论总的来说，模式识别技术在各个领域都发挥着重要作用。

通过识别数据的模式，我们可以更好地理解数据的特点和趋势，为决策提供依据。

未来，随着大数据和人工智能技术的发展，模式识别技术将更加成熟，应用范围也将更加广泛。

五、未来展望1. 大数据驱动：随着大数据技术的发展，我们可以处理更多的数据，从而获得更丰富的模式信息。

这将有助于提高模式识别的准确性和可靠性。

2. 深度学习：深度学习是人工智能的一个重要分支，它可以通过模拟人脑神经元的工作方式，自动学习数据的特征和规律。

模式识别与智能系统硕士毕业论文选题(100个)

模式识别与智能系统硕士毕业论文选题（100个）网络头像的识别与分类研究基于深度学习的前列腺癌超声图像辅助诊断技术研究基于多模型交互的关键设备剩余寿命预测目标驱动的移动机器人自主导航研究基于C3D-BiLSTM网络和代价敏感学习的阿尔兹海默症图像分类算法分布式延时工业系统软测量建模与应用基于显著性区域的无参考图像质量评价方法研究弱监督时序动作检测算法研究基于判别式分类器的视频目标跟踪算法研究基于情感特征解耦学习的表情识别方法研究非线性系统滤波粒子退化解决策略与方法研究视频超分辨率重建中的细节保持算法研究基于视频内容的动态摘要生成算法研究基于目标表示增强的相关滤波跟踪算法研究基于GNN的小样本分类算法研究基于非负矩阵分解的降维方法研究与应用基于编解码模型的视频文本描述算法研究基于GAN和GRU的时间序列预测和填补方法研究人与物交互行为识别方法研究混合交叉熵算法求解模糊分布式流水线复杂调度问题神经网络多任务连续学习中灾难性遗忘问题的研究基于深度学习的可回收垃圾视觉分拣系统基于人体姿态迁移的视频生成方法研究基于图卷积的图像文本描述算法研究基于深度度量学习的小样本图像分类方法研究多源域深度迁移学习方法研究基于线结构光的旋转物体动态三维测量方法第一视角行为识别算法研究核相关滤波与卷积神经网络相结合的目标跟踪算法的研究基于主动Lamb波的碳纤维复合材料疲劳损伤结构健康监测方法研究面向森林火情的无人机航迹规划算法研究基于U-net的光纤散斑图像复原研究管路系统的分数阶减振降噪研究及故障分析管路系统的分数阶减振降噪研究及故障分析基于SiamRPN网络的回归损失函数及视觉跟踪研究基于信号质量评估的日常血氧及心率检测研究基于YOLOv3的目标检测方法研究基于扫频听觉诱发电位的听力损失检测方法研究基于光度学分析的高精度结构光三维重建方法研究基于神经肌肉生理信息的吞咽与发音功能评估方法研究基于机器学习的医学影像模态转换及其临床应用基于智能鲁棒模式识别的临床可行的多自由度控制假肢方法研究基于深度学习的磁共振动态成像基于孪生网络的单目标跟踪算法研究复杂场景下基于YOLOv3的人脸检测研究基于学习人类策略的移动机器人控制方法研究基于多源神经信号融合的人体运动意图识别研究肝肿瘤超声引导穿刺机器人的系统设计与控制基于中层语义表征的视频行为分析识别方法研究基于视觉的机械臂智能抓取系统研究基于主动红外入侵探测器的室内人员计数方法研究基于深度学习的金刚石锯片裂纹检测方法研究基于迁移强化学习的跨区互联电网调度优化多品种单站点外骨骼人机生产线系统的建模与优化研究快速超像素图像分割算法及其应用研究基于点云数据的SLAM图优化研究基于机器视觉的碳纤维预浸料表面质量检测研究基于机器视觉的汽车路况感知技术研究纤维素基离子电驱动器与纳米发电机的设计及性能研究基于磁阻测量的硬质合金锯片检测方法研究网约车用户出行行为分析及需求预测——以海口市为例服务机器人远程过程调用框架设计与实现——以表情识别为例基于2D旋转激光的室内三维SLAM技术研究基于网络表示学习的异常用户检测方法研究基于深度神经网络的高光谱波段选择方法研究基于SSD的小目标检测算法研究基于注意力机制的生成式对抗网络的图像增强和补全算法研究机载综合导航系统建模及其实现基于生成式对抗网络的图像识别研究基于移动端的艺术品智能识别地下隧道电缆环境下的少样本目标检测算法研究基于xPC实时平台的HIL架构设计关键技术研究与实现PROFIBUS现场总线通信性能仿真研究常规岛仪表系统可靠性建模分析AST电磁阀失电特性研究与可靠性分析规模化风电机组调频性能关键技术研究及应用核电常规岛给水系统可靠性分析及故障诊断基于自由基光谱的预混火焰温度检测研究前臂静脉特征的提取与匹配方法研究基于深度信息的室内场景分割算法研究基于语义分割的图像篡改盲取证技术研究永磁同步电机转速环控制策略研究基于深度学习的极光局部结构识别与定位基于双目视觉的道路场景语义分割技术研究基于强化学习的足式机器人控制方法研究考虑动态干扰和间歇运动的运动目标检测方法研究基于LoRa物联网组网方法研究与系统实现面向康复的运动想象脑电分析及结合VR训练研究基于组合模型的燃煤电站电煤库存短期预测方法研究基于可分离信号的Wiener模型辨识方法研究基于案例推理的时间限制进食治疗肥胖方法研究面向旅游领域的实体预测方法研究基于改进RPN的深度学习目标检测方法研究基于物联网技术的图像火焰检测系统设计基于姿态分析和局部特征的人脸识别系统研究基于卷积神经网络的飞机蒙皮紧固件腐蚀损伤检测研究贝叶斯网络分类器的参数学习算法研究与实现基于稀疏表示的超分辨率重建关键技术研究基于DSmT的多粒度信息融合方法及其应用研究基于先验约束的超分辨率图像复原方法研究。

基于决策树的调制模式识别与gnuradio模块实现

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要软件无线电的基本思想是以一个通用、标准、模块化的硬件平台为依托，通过软件编程来实现无线电台的各种功能，解除对基于硬件、面向用途的电台设计方法中的完全依赖。

由于它所特有的多频段、多体制、多功能的特点，事先无法知道所接收到的信号各种参数，因此，在对信号进行解调前必须要先识别该信号的调制模式及其信号参数。

尤其在当今通信环境下，通信双方处于非合作模式下，电子战日益复杂化，对未知信号的参数分析、模式识别等技术就显得更加重要，在非合作通信系统接收机设计中，自动调制模式识别已经成为重要的研究课题。

本文研究的调制识别是首先进行输入样本特征的选取和处理，这些特征能够表现出信号调制方式的不同，或者对这些特征进行一定的处理后能够表现出信号调制方式的不同。

然后根据所选的特征值进行分类，根据分类的结果判定是哪种调制模式。

调制的方法通常分为脉冲调制和正弦波调制两大类。

脉冲调制是用脉冲串或一组数字信号作为载波的调制方式，正弦波调制则是载波为高频正弦信号的调制方式。

本文主要讨论的是正弦波调制，基于决策树算法进行分类，对算法的选择也可以根据具体的情况具体分析，在具体的情况下，可以选择神经网络等不同的算法。

决策树算法具有高效性的特点，用其进行分类，提高了识别效率，并且可以用于CPU频率低的系统中进行调制模式识别，比如PDA，智能手机等，这样可以以最快的速度得到信号的解调信号，得到我们要用的信息。

本文通过提取信号的特征值，将特征值通过决策树进行分类，对输入的多种调制信号进行选择提取，能够正确识别出AM、FM、QPSK等调制信号，在8dB时对调制信号的平均识别正确率可达到95%以上。

本文使用GNU Radio平台，这个作为软件无线电的一种开发平台，利用它提供的信号运行和处理模块，在易制作的低成本的射频（RF）硬件和通用微处理器上实现软件定义无线电。

通过使用GNU Radio的通用的硬件开发平台，节省了大量资金，并且具有很强的扩展性，可以通过使用不同的软件算法，实现不同的功能。

基于无监督学习的模式识别算法

基于无监督学习的模式识别算法第一章：引言1.1 研究背景无监督学习是机器学习领域的一个重要分支，其研究目标是在没有标注信息的情况下，自动地从数据中学习到模式和结构。

模式识别作为无监督学习的一个重要应用领域，致力于发现数据集中的潜在结构和规律。

由于无监督学习不依赖于人工标注数据，因此具有广泛的应用前景，例如聚类、异常检测和降维等任务。

1.2 研究意义随着数据的快速增长和信息爆炸的时代到来，对大规模数据的分析和处理成为了亟待解决的问题。

传统的基于标签的监督学习方法在大规模数据集上的应用受到了限制，而无监督学习的模式识别算法可以从未标注的数据中挖掘出有用的信息和模式，为数据分析和决策提供了有力的支持。

因此，研究基于无监督学习的模式识别算法具有重要的理论和应用价值。

第二章：无监督学习的基本原理2.1 无监督学习概述无监督学习通常通过对未标注数据的统计分析来学习数据的模式和结构，而不需要任何先验知识和标签信息。

基于密度的聚类、基于原型（中心）的聚类和基于图论的聚类是无监督学习中常见的方法。

2.2 基于密度的聚类算法基于密度的聚类算法假设数据点附近的点属于同一簇，并通过计算密度来检测簇之间的边界。

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种常见的基于密度的聚类算法，能够有效地发现任意形状的簇，且对噪声数据具有一定的鲁棒性。

2.3 基于原型的聚类算法基于原型的聚类算法将聚类问题转化为寻找数据点和聚类原型之间的相似度或距离的最优化问题。

K-means算法是一种常见的基于原型的聚类算法，通过迭代优化原型与数据点之间的距离来实现聚类。

2.4 基于图论的聚类算法基于图论的聚类算法将数据点构建成一个图，通过图的连通性和分割来进行聚类。

谱聚类算法是一种常见的基于图论的聚类算法，通过对数据点之间的相似度矩阵进行谱分解，选择最小的特征值对应的特征向量来实现聚类。

模式识别论文(Pattern recognition)

模式识别论文（Pattern recognition）Face recognition based on sparse representationImage sparse representation of the image processing in the exergy is very suitable for image sparse representation of the image obtained by decomposition of gaugeThe calculations are enormous. Using MP implementation method based on image sparse decomposition algorithm using genetic algorithm for fast exergy processThe best atom is decomposed at each step.The problem of face recognition is a classical pattern recognition problem. In recent years by the Exergy Theory of compressed sensing based on dilute inspired exergySparse representation of face recognition technology has been extensively studied. Face recognition based on sparse representation is the construction of words using training picturesThe sparse linear combination coefficients and exergy exergy code by solving an underdetermined equation to obtain the test images according to these coefficientsThe image recognition classification.Keywords image processing in the sparse representation of the MP within the genetic algorithm of sparse decompositionFace, recognition, via, sparse, representationAbstract:, sparse, representation, of, images, is, very, suitable,, for, image, processing,But, the, computational, burden, in, sparse, decomposition, process, image, is, huge,, A, newFast, algorithm, was, presented, based, on, Matching, Pursuit (MP), image, sparseDecomposition. At, first, Genetic, Algorithms (GA), was, applied, to, effectively, searchIn, the, dictionary, of, atoms, for, the, best, atom, at, each,, step, of, MPFace, recognition, problem, is, a, classic, problem, of, pattern,, recognition., In, recentYears, inspired, by, the, theory, of, perception, is, compressed, sparseRepresentation-based, face, recognition, technology, has, been, widely, studied., FaceRecognition, based, on, sparse, representation, is, to, take, advantage,, of, the, trainingImages, constructed, dictionary, owed, by, solving, a, the, most,, sparse, linear, combinationCoefficients, given, equation, to, obtain, the, test, images, then, these, coefficients, toIdentify image classification.Key words: image processing; sparse representation; sparse decomposition;Matching Pursuit; Genetic Algorithms0 Introduction the current face recognition technology of rapid development especially the exergy basedStatic face detection and recognition, and face feature extractionMulti face recognition based on multi pose has been achievedA great deal of research. But the exergy exergy in more complex environmentsSuch as facial expression recognition, illumination compensation and Guang ZhaomoThe establishment of the model, the treatment of age changes, and a variety of testing dataThere is a lack of effective methods for fusion.Face recognition includes three steps in face detectionMeasurement, face feature extraction, face recognition and verification. There arePeople on thisExtension of the exergy based on the above three stepsOn Exergy increased early standardization, and correction and later pointsClass and management these two steps.The research of face recognition started in the late 1960sL2]. Has experienced 40 years of development. Roughly divided into threeThree stages:The first stage is the initial stage from 60s to the end of exergyLate 80s. The main technique adopted at that time was baseTo set the structure characteristics of the face recognition method of exergy isAs a general pattern recognition problem is studied. generationThe figures include Bledsoe (Bledsoe) and Gordon Stein(Goldstein), Harmon (Harmon), and Kim Wu Hsiung(KanadeTakeo) et al. At that time almost all were identifiedThe process relies on manual operation and results in no exergy into very important practical applications in not many basically noHave practical application.The second stage is in the exploration stage from 70s to eightThe ten age. During this period, as well as engineers in the smokeLead neuroscientists and psychologists to the fieldResearch. The former is mainly through the perception mechanism of the human brainTo explore the possibility in automatic face recognition while the orderSome theoretical obtained has some defects and partial nature but inEngineering techniques for design and implementation of algorithms and systemsThe personnel have the important theory instructionsignificance.The third stage is the stage of rapid development in the last century from the nineFrom the ten to the present. Computer vision and pattern recognition technologyIn the rapid development of computer image processing technology and drivesThe rapid development of face recognition. Governments are also heavily financedIn the study of face recognition and achieved fruitful results.Among them, Eigenfaee and Fisherface is this momentThe most representative, the most significant achievements of the twoThree kinds of face recognition algorithms have become the base of face recognitionAlgorithms and industrial standards.1 sparse representation of the mathematical form of sparse representation of the face recognition problem is represented mathematicallyF = A X Y is in the m where Y is the dimension of natural channelNo, A is also known from a predefined dictionary based X is a natural increase.The n-dimensional sparse representation of signals under predefined bases. KnownBased on the original signal by solving its in the predefined baseIn the sparse representation is a sparse encoding problem in the following twoSolution method]3-1 [fSparse encoding f sparse regularization constraints K||X|| S.T. ||AX-Y||argmin0?The 22 rate in XThe error constrained sparse encoding exergy in FRate of 220 ||AX-Y|| S.T. ||X||argmin?XType F XIs the original signal Y, under the predefined baseThe sparse representation coefficient of exergy is share error tolerance share K is sparseShare threshold 0||The || said in that the number of columns of 0l norm vector 0Number of elements.Sparse coding and compressed sensing reconstruction of signals haveThat rate and the minimum eight norm can be very goodRestructure。

《模式识别技术》论文

写一篇《模式识别技术》论文模式识别技术是一种可以从海量数据中发现有用信息和知识的机器学习技术。

它应用于各个领域，从自然语言处理到数据挖掘，从图像分析到机器人感知，都可以利用模式识别技术来解决问题。

本文将重点介绍模式识别技术的原理及其应用，并列出模式识别常用算法，以期为读者提供有关模式识别技术的基础知识。

模式识别技术涉及到许多不同的机器学习方法，它旨在通过分析大量数据来识别出模式，从而建立一个抽象模型，用于描述和预测数据特征。

它可以分析来自不同来源的数据，从而实现从原始数据识别出有用的信息。

它的主要目的是从不同的角度看待模式，寻找出对于模式分析有用的模式特征，包括形状、结构、纹理、声波等特征。

模式识别技术的应用十分广泛，从汽车识别到医疗诊断，再到生物识别，都有应用模式识别技术。

汽车识别是一种基于模式识别技术的一种应用，它可以判断出一辆车的牌照号码、品牌、型号等。

同样，在医疗诊断中，模式识别技术可以分析CT扫描等数据，以帮助医生准确地诊断病人的疾病。

此外，如指纹识别、人脸识别和声纹识别等都是基于模式识别技术来实现的。

此外，模式识别也可以用于社交网络分析，从关系图中找出有意义的模式，从而帮助用户对比统计不同人群的行为，发现新的情报。

模式识别技术常用算法有：朴素贝叶斯分类器、K-最近邻算法、决策树和支持向量机等。

其中，朴素贝叶斯分类器可以建立模型，从而实现决策与分类；K-最近邻算法可以快速分类大量数据；而决策树可以建立通过特征划分的分类数；支持向量机则可以找到一组最优的超平面用于分类。

总之，模式识别技术是一种有用的机器学习技术，可以用于从大量数据中发现有用信息。

它已被广泛应用于多个领域，从汽车识别到医疗诊断等。

本文介绍了模式识别技术的原理及其常用算法，以期为读者提供有关模式识别技术的基础知识。

新课程下数学教学中模式识别策略意识培养论文

浅谈新课程下数学教学中模式识别策略意识的培养摘要：中学数学教学的目的，归根结底在于培养学生的解题能力，提高数学解题能力是数学教学中一项十分重要的任务。

数学中许多问题可用固定的算法求解，但有更多的题目其算法是预先不知道的，需要运用某些策略来指导解决。

策略在数学问题的解决中发挥着极为重要的作用，如果我们在教学过程有意识培养学生的模式识别策略意识，那会对学生的思维、数学解题水平有很大的帮助。

提高学生的模式识别策略意识常用的途径有：回忆、多角度分析、恰当构造辅助元素、借助“形异质同”。

关键词：策略解题能力提高中学数学教学的目的，归根结底在于培养学生的解题能力，提高数学解题能力是数学教学中一项十分重要的任务。

提高学生解题能力始终贯穿于教学始终，我们必须把它放在十分重要的位置。

那么，如何才能提高学生的解题能力，面对一个数学问题，采取什么解决方法是我们首先进行的思维。

数学中许多问题可用固定的算法求解，但有更多的题目其算法是预先不知道的，需要运用某些策略来指导解决。

策略在数学问题的解决中发挥着极为重要的作用，学生倘若没有掌握一些解题策略或者所用解题策略不恰当，则常常导致无从下手或误入歧途，这样不仅不能解决问题，浪费学生的时间，还会打击学生的学习积极性。

模式识别策略就是当你接触到数学问题之后，首先要辨别题目的类型，以便与已有的知识、经验发生联系。

也就是当我们面临的是一道以前没有接触过的陌生题目时，要设法把它化为曾经解过的或比较熟悉的题目，以便充分利用已有的知识、经验或解题模式，顺利地解出原题。

如果我们在教学过程有意识培养学生的模式识别策略意识，那会对学生的思维、数学解题水平有很大的帮助。

使学生在平常学习中提高效率，在考试时稳操胜券，对学生数学素质的提高起到事半功倍的作用。

提高学生的模式识别策略意识常用的途径有：（一）回忆解数学题，就其本身而言，要有明确的目的性——实现题目的要求，始终想着目标，围绕目标，进行变换，要抓住条件，紧扣目标，广泛联想，要想解决问题，必须深刻熟练地掌握知识，对知识形成条件反射，看到问题条件和目标，就能联想到与此有关的知识，这是分析问题的基础。

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