基于模式识别的创新概念设计
模式识别课程设计
模式识别课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握模式识别的基本概念、方法和应用,培养学生运用模式识别解决实际问题的能力。
具体目标如下:1.知识目标:(1)了解模式识别的定义、发展历程和应用领域;(2)掌握特征提取、相似度测量和分类器设计等基本方法;(3)熟悉常见的模式识别算法,如K近邻、决策树、支持向量机等;(4)理解模式识别在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域的应用。
2.技能目标:(1)能够运用模式识别方法解决实际问题;(2)具备基本的编程能力,能够实现简单的模式识别算法;(3)学会使用模式识别相关软件和工具,如MATLAB、Python等。
3.情感态度价值观目标:(1)培养学生的创新意识,鼓励积极探索新的模式识别方法;(2)培养学生团队合作精神,学会与他人共同解决问题;(3)培养学生具有良好的职业道德,关注模式识别在现实生活中的影响。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分:1.模式识别的基本概念和方法;2.特征提取和相似度测量;3.分类器设计及常见分类算法;4.模式识别在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域的应用;5.模式识别相关软件和工具的使用。
三、教学方法为实现教学目标,本课程将采用以下教学方法:1.讲授法:用于讲解基本概念、方法和算法;2.案例分析法:通过分析实际案例,使学生更好地理解模式识别的应用;3.实验法:让学生动手实践,掌握模式识别相关软件和工具的使用;4.讨论法:鼓励学生积极参与课堂讨论,培养团队合作精神。
四、教学资源为实现教学目标,本课程将采用以下教学资源:1.教材:《模式识别与应用》;2.参考书:《模式识别导论》、《模式识别与机器学习》;3.多媒体资料:教学PPT、相关视频资料;4.实验设备:计算机、模式识别相关软件和工具。
五、教学评估本课程的教学评估将采用多元化的评价方式,以全面、客观地评价学生的学习成果。
评估内容包括:1.平时表现:包括课堂参与度、提问回答、小组讨论等,占总成绩的30%;2.作业:包括课后练习、小项目等,占总成绩的20%;3.考试:包括期中和期末考试,占总成绩的50%;4.实验报告:包括实验完成情况、实验结果分析等,占总成绩的10%。
基于模式识别技术的数字图像水印算法设计与实现
基于模式识别技术的数字图像水印算法设计与实现数字水印技术已经成为了保护数字媒体内容的重要手段之一,其中基于模式识别的数字图像水印算法是一种较为常见的方法。
本文将着重探讨基于模式识别技术的数字图像水印算法设计与实现的过程。
一、数字图像水印技术简介数字图像水印技术是将信息嵌入到数字图像中,在不影响原有图像信息的前提下,以保护图像版权和防伪等目的。
数字图像水印可以分为盲水印和非盲水印两种,其中非盲水印需要原始图像作为解密时的比对参考,而盲水印则不需要。
目前,数字水印技术的应用越来越广泛,如音视频媒体、文献资料、软件程序等,因此对数字水印技术的研究与应用也越来越深入。
二、基于模式识别的数字图像水印算法设计基于模式识别的数字图像水印算法主要利用图像自身的特征,将水印嵌入到图像的纹理中。
这种算法具有良好的可见度和鲁棒性,同时也能有效地抵御一些攻击手段,如JPEG压缩、旋转、缩放等。
基于模式识别的数字图像水印算法主要包括以下步骤:1. 选择合适的水印模式。
水印模式一般是由一些比较简单的图形或文字组成,如线条、字母、数字等。
水印模式应该尽可能符合图像本身的特征,以提高水印的可见度和鲁棒性。
2. 对水印进行加密处理。
为了保证水印的安全性,一般采用加密技术对水印进行加密处理。
常用的加密方法有AES、DES等对称加密算法和RSA、ECC等非对称加密算法。
3. 计算水印的嵌入位置。
一般需要对图像进行分块,并将水印嵌入到每个块的纹理中。
对于嵌入位置的选择,可以根据图像的不同特征,如亮度、色调、纹理等进行选择,以保证水印的可见度和鲁棒性。
4. 将加密后的水印嵌入到图像的纹理中。
可以利用一些比较常用的嵌入算法,如DCT变换、DWT变换等。
5. 提取水印。
在接收端,通过类似的算法对图像进行处理,从而可以提取出嵌入的水印。
提取水印的过程可以分为两步,即定位和解密。
首先根据水印的嵌入位置,找到水印所在的区域,然后利用相应的解密算法将水印解密出来。
小班数学教案模式识别
小班数学教案模式识别一、引言在小班数学教学中,模式识别是一个非常重要的概念和技能。
通过教育者的引导,学生可以逐步发展并完善模式识别的能力,从而提高其数学解决问题的能力。
本文将讨论小班数学教案中的模式识别,包括定义、重要性以及如何在教学活动中应用模式识别。
二、什么是模式识别?模式识别是指人类的一种认知能力,通过观察和分析一系列具有相同或相似特征的事物,从中发现规律和共性。
在数学教学中,模式识别是指学生通过观察和分析数学问题、算式或数列等,从中寻找规律和模式,进而应用于解决其他类似问题。
三、模式识别在小班数学教学中的重要性1. 培养学生的观察力和思维能力通过模式识别,学生需要观察和分析问题,培养了他们的观察力。
在观察的过程中,学生需要运用逻辑思维,推理和判断,从而提高了他们的思维能力。
2. 帮助学生理解和应用数学概念通过观察和分析问题的模式和规律,学生能够更好地理解数学概念,并将这些概念应用于解决其他类似的问题。
模式识别有助于学生建立起数学知识的联系,培养他们的数学思维。
3. 提高学生的问题解决能力模式识别是问题解决的关键环节之一。
通过观察和分析问题的模式,学生可以找到问题的规律并提出解决方案。
通过培养学生的模式识别能力,可以提高他们的问题解决能力,培养他们的创造力和创新思维。
四、如何在小班数学教案中应用模式识别1. 设计富有模式的教学活动在小班数学教案中,教育者可以设计一系列富有模式的教学活动,帮助学生进行模式识别。
例如,可以使用图形、图表、数列等形式呈现问题,引导学生观察并发现其中的规律和模式。
2. 引导学生进行观察和分析在教学活动中,教育者需要引导学生进行观察和分析。
通过提出问题、鼓励学生提出假设、引导学生寻找规律和模式,帮助学生发展模式识别的能力。
教育者可以提供一些提示,如问学生数列中的数字是否有规律,或者观察图形的边数和面数的关系等。
3. 提供多样化的学习资料和资源为了培养学生的模式识别能力,教育者需要提供多样化的学习资料和资源。
设计如何应用模式识别和原型说的理论举例说明
设计如何应用模式识别和原型说的理论举例说明模式识别和原型说是两种常用的理论框架,可以应用于各个领域,比如计算机科学、心理学、社会科学等。
它们可以帮助我们识别和解释事物之间的关联性和相似性,从而提高我们的认知水平和问题解决能力。
首先,我们来介绍一下模式识别。
模式识别是一种研究对象之间的关联性和相似性的方法。
它的基本思想是通过比较事物之间的相似之处,找到它们的共同特征或规律。
模式识别可以帮助我们从海量的数据中提取出有用的信息,并将其应用于实际问题的解决中。
下面举一个计算机科学中的应用例子。
假设我们要开发一个能够自动识别图片中物体的系统,比如识别猫的系统。
我们可以使用模式识别的方法来训练此系统。
首先,我们需要收集大量的猫的图片作为数据集。
然后,我们可以使用机器学习算法,比如卷积神经网络,来训练我们的模型。
通过反复的训练和调整参数,我们可以使模型具备识别猫的能力。
最后,当我们给系统输入一张新的图片时,它就能够通过比对图片的特征和已有的模式来判断出其中是否有猫的存在。
接下来,我们来介绍一下原型说。
原型说是一种心理学理论,认为人类在形成概念时会根据已有的原型或范例进行分类和判断。
原型说认为人们对于一些概念的理解是基于一种典型的例子,而不是根据所有实例的综合。
下面举一个心理学中的应用例子。
假设我们要研究人类对于美的感知。
我们可以采用原型说的方法,首先让被试评价一系列图片的美观程度,并记录下他们的评分。
然后,我们可以分析这些评分数据,找出评分较高的几个图片,并将它们作为我们研究的“美的原型”。
接下来,我们可以设计更多的实验,观察人们对于这些原型的反应。
通过检测人们对于这些原型的注意力、情绪等方面的反应,我们可以研究出人们对于美的感知的一些普遍规律。
无论是模式识别还是原型说,它们都可以帮助我们在认知和问题解决中起到指导作用。
模式识别通过发现事物之间的关联性和相似性,帮助我们提取有用的信息;而原型说通过找出典型范例,帮助我们建立概念和判断。
基于双重模型的人脸识别系统设计与实现
基于双重模型的人脸识别系统设计与实现近年来,人脸识别技术越来越受到关注。
在日常生活中,人脸识别系统已经被运用到很多领域,例如生物识别、监控安防等。
而双重模型的人脸识别系统,则是在传统模型的基础上增加了一个反馈模型,从而提高了识别精度。
本文将详细介绍基于双重模型的人脸识别系统的设计与实现。
一、引言人脸识别技术是数据挖掘、模式识别等多个领域交叉的产物,其应用范围涵盖了生物识别、安防监控、身份识别等多个领域。
人脸识别系统的核心是特征提取和匹配算法。
在传统的人脸识别系统中,通常采用的是单一模型,即采用传统的特征提取和匹配算法。
但是,这些算法在处理复杂场景或变化较大的数据时容易出现误识别的情况。
为此,我们引入了双重模型的概念,并在传统模型的基础上进行了改进,提高了识别精度。
二、双重模型的概念及优点双重模型是指将两种不同的识别算法结合起来使用,从而提高识别精度。
其中一个模型为传统的特征提取和匹配模型,这通常是一个基于深度学习和卷积神经网络的模型。
而另一个模型则是反馈模型,它能够通过反馈机制来修正传统模型的误差。
这种双重模型的设计,可以有效避免传统模型在面对复杂场景时出现误识别或漏识别的情况,从而提高识别精度。
双重模型的优点有以下几点:1.提高识别精度经过反馈机制的修正,传统模型的误差得以减小,从而提高了识别精度。
尤其是在复杂场景下,双重模型的识别能力更强。
2.适应性强双重模型可以根据环境和应用场景进行自适应调整,从而提高了整个系统的鲁棒性。
3.易于扩展和升级双重模型可以灵活地进行扩展和升级,增加新的识别算法或更改反馈机制,从而不断提高系统的性能。
三、基于双重模型的人脸识别系统设计基于双重模型的人脸识别系统主要包括数据集、传统模型的构建和反馈模型的设计三个部分。
1.数据集数据集是构建每个人脸的特征数据的基础。
在构建数据集时,需要注意以下几点:(1)数据的完整性和准确性:数据需要包括多个角度和不同表情的人脸图片,确保数据的全面性和准确性;(2)数据集的标注:对每张图片进行标注,标明所属人员的姓名、性别、年龄等信息;(3)数据集的保存和备份:数据集需要保存在可靠的存储介质中,并进行备份。
基于SVM模式识别系统的设计与实现代码大全
基于SVM模式识别系统的设计与实现1.1 主要研究内容(1)现有的手写识别系统普遍采用k近邻分类器,在2000个数字中,每个数字大约有200个样本,但实际使用这个算法时,算法的执行效率并不高,因为算法需要为每个测试向量做2000次距离计算,每个距离计算包括了1024个维度浮点运算,总计要执行900次,此外需要保留所有的训练样本,还需要为测试向量准备2MB的存储空间。
因此我们要做的是在其性能不变的同时,使用更少的内存。
所以考虑使用支持向量机来代替kNN方法,对于支持向量机而言,其需要保留的样本少了很多,因为结果只是保留了支持向量的那些点,但是能获得更快更满意的效果。
(2)系统流程图step1. 收集数据(提供数字图片)step2. 处理数据(将带有数字的图片二值化)step3. 基于二值图像构造向量step4. 训练算法采用径向基核函数运行SMO算法step5. 测试算法(编写函数测试不同参数)1.2 题目研究的工作基础或实验条件(1)荣耀MagicBook笔记本(2)Linux ubuntu 18.6操作系统pycharm 2021 python31.3 数据集描述数据集为trainingDigits和testDigits,trainingDigits包含了大约2000个数字图片,每个数字图片有200个样本;testDigits包含了大约900个测试数据。
1.4 特征提取过程描述将数字图片进行二值化特征提取,为了使用SVM分类器,必须将图像格式化处理为一个向量,将把32×32的二进制图像转换为1×1024的向量,使得SVM可以处理图像信息。
得到处理后的图片如图所示:图1 二值化后的图片编写函数img2vector ,将图像转换为向量:该函数创建1x1024的NumPy 数组,然后打开给定的文件,循环读出文件的前32行,并将每行的头32个字符值存储在 NumPy 数组中,最后返回数组,代码如图2所示:图2 处理数组1.5 分类过程描述 1.5.1 寻找最大间隔寻找最大间隔,就要找到一个点到分割超平面的距离,就必须要算出点到分隔面的法线或垂线的长度。
模式识别与应用课程设计
模式识别与应用课程设计一、课程目标知识目标:1. 让学生掌握模式识别的基本概念,理解其在实际生活中的应用。
2. 使学生了解并掌握常用的模式识别算法,如统计方法、机器学习方法等。
3. 帮助学生了解模式识别技术在各领域的发展趋势。
技能目标:1. 培养学生运用模式识别技术解决实际问题的能力。
2. 提高学生运用编程语言(如Python)实现模式识别算法的技能。
3. 培养学生分析数据、提取特征、选择合适算法并进行模型训练的能力。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对模式识别技术及其应用的兴趣,激发学生的创新意识。
2. 培养学生严谨的科学态度,养成良好的学术道德。
3. 增强学生团队合作意识,提高沟通与协作能力。
课程性质分析:本课程为应用性较强的学科,结合当前热门的人工智能技术,旨在培养学生的实际操作能力和创新思维。
学生特点分析:学生具备一定的数学基础和编程能力,对新鲜事物充满好奇,喜欢探索未知领域。
教学要求:1. 理论与实践相结合,注重培养学生的动手操作能力。
2. 采用案例教学,让学生在实际问题中感受模式识别技术的魅力。
3. 强化团队合作,培养学生的沟通与协作能力。
二、教学内容1. 模式识别基本概念:包括模式、特征、分类、聚类等基本概念及其相互关系。
教材章节:第一章 模式识别概述2. 模式识别算法:重点讲解统计方法、机器学习方法及其在实际中的应用。
教材章节:第二章 统计模式识别;第三章 机器学习与模式识别3. 特征提取与选择:介绍常用的特征提取和选择方法,如主成分分析、线性判别分析等。
教材章节:第四章 特征提取与选择4. 模型评估与优化:讲解模型评估指标、过拟合与欠拟合问题,以及优化方法。
教材章节:第五章 模型评估与优化5. 模式识别应用案例分析:分析实际案例,如人脸识别、语音识别等。
教材章节:第六章 模式识别应用案例分析6. 实践环节:安排学生进行编程实践,实现简单的模式识别算法,如K-近邻、支持向量机等。
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。
基于模式识别技术的智能机器视觉系统设计与优化
基于模式识别技术的智能机器视觉系统设计与优化智能机器视觉系统是一种基于模式识别技术的先进系统,通过对图像信息的解析和分析,让机器能够像人类一样理解、感知和处理视觉输入。
在工业生产、自动驾驶、安防监控等领域,智能机器视觉系统发挥着重要作用。
本文将讨论智能机器视觉系统的设计与优化,探讨如何利用模式识别技术提升系统性能。
首先,智能机器视觉系统的设计需要考虑以下几个方面。
首先是图像采集和处理技术。
图像采集设备应具备较高的分辨率和灵敏度,能够捕捉到细节丰富的图像。
同时,图像处理算法需要针对具体的应用场景进行优化,提取出关键的特征信息。
其次是模式识别算法的选择和优化。
不同的应用场景可能需要不同的模式识别算法,如神经网络、支持向量机等。
选用合适的算法并进行参数的调优,可以提高系统的准确性和稳定性。
最后是系统的实时性和可扩展性。
智能机器视觉系统通常要求对图像进行实时处理,因此需要考虑算法的复杂度和计算资源的分配。
此外,系统设计还应具备一定的可扩展性,以应对未来可能的扩展需求。
其次,对于智能机器视觉系统的优化来说,一个重要的问题是如何提高模式识别的准确性。
首先,需要充分利用图像的特征信息。
可以采用特征提取和特征选择的方法,将图像中的关键特征提取出来,并去除冗余或不相关的特征。
其次,模式识别算法的选择也至关重要。
不同的算法对于不同的应用场景具有不同的优势和局限性。
可以通过实验和对比分析,选择适合当前任务的算法,并进行参数的优化。
此外,还可以考虑多模型融合的方法,将几种模式识别算法的结果进行综合,从而提高系统的准确性和稳定性。
除了准确性,智能机器视觉系统还需要具备较高的实时性。
对于实时性要求较高的应用场景,可以利用并行计算、硬件加速等技术手段来提高系统的处理速度。
近年来,深度学习技术在机器视觉领域取得了很大的突破,通过利用图形处理单元(GPU)和专用硬件加速器,可以加快深度神经网络的推理速度,从而提高系统的实时性。
此外,还可以采用分布式计算的方式,将计算任务分配到多个节点上,从而进一步提高系统的处理能力。
基于模式识别的异常用户行为检测系统设计
基于模式识别的异常用户行为检测系统设计摘要:随着互联网和大数据的发展,用户在互联网平台上的行为数据成倍增长。
为了保护用户隐私和维护网络安全,设计一个基于模式识别的异常用户行为检测系统非常重要。
本文将介绍该系统的设计原理和步骤,并对其在实际应用中的效果进行评估。
1. 引言随着互联网的普及和发展,人们越来越多地在网络上进行各种活动,包括购物、社交、银行业务等。
然而,互联网上也存在各种安全威胁和网络攻击,例如钓鱼、网络诈骗等。
为了保护用户和平台的安全,设计一个能够检测异常用户行为的系统就显得尤为重要。
本文介绍了基于模式识别的异常用户行为检测系统的设计原理和步骤。
2. 设计原理基于模式识别的异常用户行为检测系统的设计基于如下原理:- 用户行为模式:在平常的网络活动中,用户会形成一种特定的行为模式,包括登录时间、访问时间、访问频率等。
系统通过分析用户行为模式,构建用户的正常行为模型。
- 异常检测算法:系统使用异常检测算法来检测用户的行为是否与正常行为模型相符。
常用的异常检测算法包括统计学方法、机器学习方法和深度学习方法等。
- 实时监测:系统需要能够实时监测用户的行为,及时发现异常行为并采取相应的措施。
3. 系统设计步骤基于模式识别的异常用户行为检测系统的设计包括以下步骤:步骤1:数据收集系统首先需要收集用户的行为数据,包括登录日志、点击记录、购物记录等。
这些数据将作为系统训练和测试的基础。
步骤2:特征提取从收集到的行为数据中提取有用的特征。
常用的特征包括登录时间、访问频率、活跃时间段等。
这些特征将用来构建用户的正常行为模型。
步骤3:正常行为模型构建使用机器学习或深度学习算法构建用户的正常行为模型。
通过训练算法,系统将学习用户的正常行为模式,并能够识别异常行为。
步骤4:异常行为检测通过对用户行为数据进行实时监测,系统可以识别出与正常行为模型不符的异常行为。
如果系统发现异常行为,将触发相应的预警和防御机制。
步骤5:系统评估对系统的性能进行评估和改进。
模式识别课程设计
模式识别课程设计一、课程目标知识目标:1. 让学生掌握模式识别的基本概念,包括特征提取、分类器设计等;2. 使学生了解模式识别在现实生活中的应用,如图像识别、语音识别等;3. 帮助学生理解并掌握不同模式识别算法的原理及优缺点。
技能目标:1. 培养学生运用编程工具(如Python等)实现简单模式识别任务的能力;2. 培养学生运用所学知识解决实际问题的能力,提高学生的动手实践能力;3. 培养学生团队协作、沟通表达的能力。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对模式识别技术的兴趣,激发学生探索未知、勇于创新的科学精神;2. 培养学生具有积极的学习态度,树立正确的价值观,认识到技术对社会发展的积极作用;3. 引导学生关注人工智能伦理问题,培养其具有良好社会责任感。
课程性质:本课程为理论与实践相结合的课程,注重培养学生的实际操作能力和解决问题的能力。
学生特点:学生具备一定的数学基础、编程能力和逻辑思维能力,对新鲜事物充满好奇心。
教学要求:结合学生特点,采用案例教学、任务驱动等教学方法,注重理论与实践相结合,提高学生的实际操作能力和创新能力。
在教学过程中,关注学生的情感态度价值观的培养,使其成为具有社会责任感的优秀人才。
通过分解课程目标为具体的学习成果,为后续的教学设计和评估提供依据。
二、教学内容1. 基本概念:特征提取、特征选择、分类器、评估指标等;教材章节:第一章 模式识别概述2. 传统模式识别方法:统计方法、结构方法、模糊方法等;教材章节:第二章 传统模式识别方法3. 机器学习方法:监督学习、无监督学习、半监督学习等;教材章节:第三章 机器学习方法4. 特征提取技术:主成分分析、线性判别分析、自动编码器等;教材章节:第四章 特征提取技术5. 分类器设计:决策树、支持向量机、神经网络、集成学习等;教材章节:第五章 分类器设计6. 模式识别应用案例:图像识别、语音识别、生物特征识别等;教材章节:第六章 模式识别应用案例教学安排与进度:第1周:基本概念学习,了解模式识别的发展历程;第2-3周:学习传统模式识别方法,对比分析各种方法的优缺点;第4-5周:学习机器学习方法,掌握监督学习、无监督学习的基本原理;第6-7周:学习特征提取技术,进行实践操作;第8-9周:学习分类器设计,通过实例分析各种分类器的性能;第10周:学习模式识别应用案例,开展小组讨论和项目实践。
模式识别实验课程设计
模式识别实验课程设计一、课程目标知识目标:1. 学生能理解模式识别的基本概念,掌握其应用领域及重要性。
2. 学生能够运用课本知识,对给定的数据集进行预处理,包括数据清洗、特征提取等。
3. 学生能够掌握并运用基本的模式识别算法,如K-近邻、决策树、支持向量机等,对数据集进行分类和识别。
4. 学生能够理解并解释模式识别算法的原理及其优缺点。
技能目标:1. 学生能够运用编程工具(如Python等)实现模式识别算法,对实际问题进行求解。
2. 学生能够通过实验,学会分析数据,选择合适的模式识别方法,并调整参数以优化模型。
3. 学生能够通过小组合作,培养团队协作和沟通能力,提高解决问题的效率。
情感态度价值观目标:1. 学生通过学习模式识别,培养对人工智能和数据分析的兴趣和热情。
2. 学生在实验过程中,学会面对困难和挑战,培养坚持不懈、勇于探索的精神。
3. 学生能够认识到模式识别在生活中的广泛应用,意识到科技对生活的影响,增强社会责任感和使命感。
本课程针对高年级学生,结合学科特点和教学要求,旨在提高学生的理论知识和实践技能。
课程以实验为主,注重培养学生的动手能力和实际问题解决能力。
通过本课程的学习,使学生能够更好地理解和掌握模式识别的理论和方法,为未来进一步学习和应用奠定基础。
二、教学内容本课程教学内容主要包括以下几部分:1. 模式识别概述:介绍模式识别的基本概念、应用领域及其重要性。
关联课本第一章内容。
2. 数据预处理:讲解数据清洗、特征提取和特征选择等数据预处理方法。
关联课本第二章内容。
3. 模式识别算法:- K-近邻算法:原理、实现和应用。
- 决策树算法:原理、实现和应用。
- 支持向量机算法:原理、实现和应用。
关联课本第三章内容。
4. 模式识别模型的评估与优化:介绍模型评估指标,如准确率、召回率等,以及模型优化方法。
关联课本第四章内容。
5. 实际案例分析与实验:- 结合实际案例,运用所学算法进行模式识别。
基于深度学习的自动识别系统设计与实现
基于深度学习的自动识别系统设计与实现人工智能技术在近年来得到了越来越广泛的应用。
基于深度学习的自动识别系统是其中重要的一种,可应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等场景。
本文将探讨基于深度学习的自动识别系统的设计与实现。
一、深度学习概述深度学习是机器学习的一个分支,其核心思想是人工神经网络。
深度学习模型可以通过多层次的神经网络进行训练和优化,从而实现对数据的自动学习和预测。
在自然语言处理、图像识别等领域,深度学习已经成为一种不可或缺的技术手段。
二、自动识别系统自动识别系统是一种基于模式识别和机器学习技术的应用系统,可以实现对事物的自动识别和分类。
自动识别系统广泛应用于人脸识别、语音识别、指纹识别、车牌识别等领域,在日常生活中也有着广泛的应用。
三、基于深度学习的自动识别系统设计基于深度学习的自动识别系统设计需要考虑以下几个要素:1. 数据准备数据准备是一个良好的开始。
它是决定深度学习模型质量的关键因素之一。
准备好的数据应该是清晰、准确、多样性和足够量的数据集。
2. 模型架构和神经网络设计深度学习模型包括很多层的神经网络。
每一层都会处理输入数据的特定方面,并且将其组合成高级抽象概念。
模型架构和神经网络设计是构造模型的关键。
3. 模型训练和优化训练深度学习模型需要大量的计算资源和时间。
该过程中需要考虑的因素包括:神经网络的超参数选择、权重和偏差的初始化和优化算法等。
4. 模型测试和效果评估深度学习模型的测试和效果评估是模型设计过程中不可缺少的重要环节。
模型测试需要应用到测试数据集中进行,通过计算不同评估指标得出模型的最终性能。
四、自动识别系统实现1. 软件实现深度学习的开源工具库使得软件实现成为较为常见的一种方式。
TensorFlow、PyTorch、Keras等工具库为深度学习模型提供了各种数据处理、模型搭建和训练等工具。
利用深度学习开源工具库设计和实现自动识别系统可以在降低技术门槛的同时,提高开发效率。
基于模式识别的体外反搏系统的设计与实现
基于模式识别的体外反搏系统的设计与实现
刘金琪;崔艳敏;许万平
【期刊名称】《机械与电子》
【年(卷),期】2007(000)005
【摘要】介绍了一种基于单片机的体外反搏系统的设计.该系统以80C196KC微控制器、数据采集调制单元、人机接口单元和气动单元为主要硬件,能实时采集心电信号,分析动态心电信号,确定心脏的舒张期,实施无创的体外反搏.为了准确识别QRS波,首先对心电信号进行滤波,然后分段线性逼近,再用句法模式识别方法识别.试验证明了该识别方法的有效性和该系统的医学效果.
【总页数】4页(P44-47)
【作者】刘金琪;崔艳敏;许万平
【作者单位】哈尔滨工业大学电气工程系,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学电气工程系,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学电气工程系,黑龙江,哈尔
滨,150001
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
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2.基于模式识别的体外反搏系统的设计与实现 [J], 李玉华;刘金琪
3.体外反搏技术值得大力推广——访山东大学齐鲁医院体外反搏中心主任沈琳 [J], 霍京
4.体外反搏与心血管康复论坛暨第二届国际体外反搏学术交流会会议通知 [J],
5.体外反搏与心血管康复论坛暨第二届国际体外反搏学术交流会会议通知 [J],
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关于模式识别的课程设计
关于模式识别的课程设计一、教学目标本课程旨在帮助学生掌握模式识别的基本概念、方法和应用,提高他们在实际问题中运用模式识别的能力。
具体的教学目标如下:1.知识目标(1)理解模式识别的定义、特点和分类。
(2)掌握特征提取、降维和分类器设计等基本技术。
(3)了解模式识别在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域的应用。
2.技能目标(1)能够运用模式识别的基本技术解决实际问题。
(2)能够使用相关软件和工具进行模式识别的实验和应用。
(3)具备一定的创新能力和团队合作精神,能够参与模式识别相关项目的研究和开发。
3.情感态度价值观目标(1)培养学生的科学精神和批判性思维。
(2)增强学生的社会责任感和使命感,关注模式识别在国家安全、经济发展和社会进步等方面的应用。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分:1.模式识别概述:介绍模式识别的定义、特点和分类,以及模式识别的发展历程和现状。
2.特征提取:介绍特征提取的概念、方法和应用,包括图像特征提取、音频特征提取等。
3.降维:介绍降维的概念、方法和应用,包括主成分分析、线性判别分析等。
4.分类器设计:介绍分类器设计的方法和应用,包括感知机、支持向量机、决策树、随机森林等。
5.模式识别应用:介绍模式识别在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域的应用。
三、教学方法本课程采用多种教学方法,包括讲授法、案例分析法、实验法等。
1.讲授法:通过教师的讲解,让学生了解模式识别的基本概念、方法和应用。
2.案例分析法:通过分析具体的模式识别应用案例,让学生了解模式识别在实际问题中的应用。
3.实验法:通过实验让学生掌握模式识别的基本技术和相关软件工具的使用。
四、教学资源本课程的教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备等。
1.教材:主要包括《模式识别与机器学习》、《模式识别原理》等。
2.参考书:主要包括《统计学习基础》、《机器学习》等。
3.多媒体资料:包括教学PPT、视频资料等。
基于模式识别的物流分拣系统的设计与开发
基于模式识别的物流分拣系统的设计与开发随着电子商务的迅速发展,物流行业也面临着巨大的挑战和机遇。
为了提高物流分拣的效率和准确性,许多物流公司开始采用基于模式识别的物流分拣系统。
这种系统利用计算机视觉和机器学习等技术,通过对物品图像进行分析和识别,自动完成物流分拣的工作。
基于模式识别的物流分拣系统的设计与开发包括以下几个关键步骤。
需要收集和标注大量的物品图像数据。
这些数据将用于训练模型,使其能够准确地识别不同物品的特征。
在收集数据时,应尽量包含各种不同形状、颜色和大小的物品,以提高系统的适应性和泛化能力。
需要选择合适的模式识别算法。
常用的算法包括卷积神经网络(CNN)、支持向量机(SVM)和决策树等。
这些算法各有优劣,选择合适的算法取决于具体的应用场景和需求。
然后,需要对模型进行训练和优化。
训练模型时,可以利用已标注的数据集进行监督学习,通过不断调整模型的参数和结构,提高模型的准确性和鲁棒性。
同时,还可以利用无监督学习和强化学习等方法进行模型的自主学习和优化。
在模型训练完成后,需要进行系统的集成和部署。
物流分拣系统通常由图像采集设备、识别算法和分拣装置等组成。
图像采集设备用于获取物品的图像数据,识别算法用于对图像进行分析和识别,分拣装置用于根据识别结果将物品分拣到相应的位置。
在集成和部署过程中,需要确保各个组件之间的协调和配合,以实现整个系统的高效运行。
需要进行系统的测试和评估。
测试过程中,可以使用真实的物品图像数据对系统进行验证,评估系统的准确性和稳定性。
同时,还可以对系统进行性能测试,评估系统在不同工作负载下的处理能力和响应速度。
基于模式识别的物流分拣系统的设计与开发还面临一些挑战和问题。
首先,物品图像的多样性和复杂性会对系统的识别准确性造成影响。
不同形状、颜色和大小的物品可能存在相似的特征,容易导致识别错误。
其次,物流环境的复杂性和不确定性也会对系统的稳定性和可靠性提出要求。
例如,光线、噪声和震动等因素可能会干扰图像的采集和识别过程。
基于模式识别的手写体文字识别系统设计
基于模式识别的手写体文字识别系统设计手写体文字识别技术是近年来人工智能领域取得的一个重要突破。
基于模式识别的手写体文字识别系统是实现自动识别手写文字的关键。
本文将从设计原理、算法选择、模型训练和性能评估等方面详细介绍基于模式识别的手写体文字识别系统的设计。
一、设计原理基于模式识别的手写体文字识别系统的设计原理是将手写文字作为输入,通过一系列特征提取、分类和识别算法,将手写文字转换为计算机可理解的文本。
系统的设计包括数据采集、预处理、特征提取和分类等步骤。
1. 数据采集:为了构建一个有效的手写体文字识别系统,需要收集足够数量和种类的手写文字样本作为训练集和测试集。
样本的多样性能够提高系统的鲁棒性和泛化性能。
2. 预处理:手写文字包含噪声、不规则形状和变化大小等问题,预处理阶段的目标是对手写文字图像进行去噪、二值化和大小标准化处理,使得输入图像符合模型的输入要求。
3. 特征提取:手写体文字的特征提取是手写体文字识别的核心任务。
常见的特征提取方法包括基于像素、轮廓、SIFT特征等。
特征提取的目标是将复杂的手写文字图像转换成计算机可处理的特征向量,保留文字的语义和形态信息。
4. 分类和识别:基于特征向量,可以使用机器学习或深度学习算法进行分类和识别。
常见的算法包括支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)等。
分类和识别阶段的目标是将特征向量映射到相应的文字类别或字母数字。
二、算法选择手写体文字识别系统的算法选择直接影响系统的性能和效果。
以下是常见的手写体文字识别算法:1. 支持向量机(SVM):SVM是一种常用的二分类模型,利用核函数将输入特征映射到高维空间,通过找到一个最优超平面来实现分类。
SVM算法对于小样本和多分类问题有较好的性能。
2. 卷积神经网络(CNN):CNN是一种深度学习模型,通过多层卷积和池化操作进行特征提取和分类。
CNN模型在图像识别领域取得了巨大成功,对于手写体文字识别同样适用。
基于模式识别的创新概念设计
科
基 于模 式识别 的创 新概念设 计
于 兰 孙 洪伟
( 尔滨 电力 职 业技 术 学院 , 哈 黑龙 江 哈 尔滨 100 ) 5 0 0
摘 要: 现提 出了一种基于遗传算法的 自动求解算 法, 并将该算法在 C D 中的应 用作 了展望。该算法采 用基元模式识 别方法识别原 有的以图 A 像形式存储 的模型 , 在适应度 函数 中引入形象度和抽 象度的标准 , 并辅 以人机 交互的方式来判别算法运行过程 中产生的个体 。实验 结果表 明, 该算 法 可 以充 分利 用原 有 设 计 图 案 , 并能 够 在 运 行过 程 中产 生 大量 的 优 良个体 。
关 键 词 : 式 识 别 ; 传算 法 ; 新 设 计 ;A 模 遗 创 C D
Ab t a t s r c :Th s a e rn s o wa d n u o t s l in l o i m b s d o g n tc lo ih a d h n i e h o e a t f t r o h a — i p p r b i g fr r a a t ma i out ag rt c o h a e n e ei a g rt m, n t e gv s t e f r c s u u e f t e p
n i ai n f t e a g rt m i CAD. e lo t m u e a e 】 t o h lo h c o i n Th ag r h i s s n w me h d f p t r r c g i o b s d o B sc - e n — An l ss o e o ie h t o o a t n e o n t n a e n a i El me t e i ay i t r c g z t e n o d a t r s so e n t e f r o ma e . nd i o t e o c p o iu d g e n a s r c e e o t e i n s u c i n o i e wi u l p t n t r d i h o m f i g s a mp  ̄s h c n e t f v s a e r e a d b ta t d g e t h f e s f n t c mb n d e i l r t o t h— h ma c mp e n e a to tc n q e o v l a e h u i p o u e i t e u i g p o e s f h a g rt m. p rme t r s l a r v d h t h n o utr i t r c in e h i u t e au t t e n t r d c d n h r nn n r c s o t e l o h Ex e s i i n e u t s p o e t a t e h me h d c n ma e t e e t o n e e d sg d l n r d c a g u es o x el n n t a tma ia l . t o a k h b s f i h r e i n mo e a d p o u e l e n mb r f e c l t u i u o tc l r e y K e r s a t r e o n t n; n t Alo t ms c e tv d sg ; AD y wo d :p t n r c g i o Ge e i e i c g r h ; r a ie e i C i n
基于模式识别的创新概念设计
a s a td ge o te fn s u cin c mbn d wi u n c mp tr itrcin tc nq e t v u t h nt rd c d i h b t c e re t tes fn t o ie t h ma o ue nea t e h iu o e a ae t e u i po u e n te r h i o h o l s rn ig rc s o h g r m.x e me t es l a po e ta te u nn po es fte a oi l h t E p r n r ut s rv d h t h me o cn i h h t d a ma e h b s f n ee d sg mo e a d k te et ih r e in o d l n po u e lre n m e f ec l n nta tmaial. rd c ag u b r o x el tu i uo tcl s e y Ke r s:p t r e o io G n t g rtms c aie d s ; y wo d at n rcg t n; e ei Alo h e n i c i ;r t ei CAD e v n g
关 键 词 : 式 识 别 ; 传 算 法 ; 新 设 计 ;A 模 遗 创 CD 文章 编 号 :0 2 8 3 (0 7 0 — 15 0 文 献 标 识 码 : 中 图分 类 号 :P 9 . 10 — 3 12 )1 0 1— 3 A T312 7
l 引 言
随 着 社 会 的 不 断发 展 和 人 民 生 活 水 平 的 逐 步 提 高 。 场 竞 市 争越来越激烈 。 社会 的消 费 观 念也 不 断 发生 变 化 。产 品 的创 新 性 、 观 造 型 、 人 性 、 保 性 等 因 素 愈 来 愈 受 到 重 视 . 竞 争 外 宜 环 在 中 占据 突 出 地位 f 1 1 种 趋 势促 使 企 业 在 着 手进 行 新 产 品 开 发 。这 时 把 面 向产 品 的 创 新 性 、 观 造 型 、 体 工 程 等 方 面 的设 计 提 外 人
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自 主权 交 给 了设 计 者, 种 选 择 方 式 是 这 以人 为 中 心 的 , 分 考 虑 到 了 设 计 人 员 充 的 喜 好 , 且 通 过 设 计 A e t 察 和 保 并 gn 观 存 设 计 者 的喜 好 避 免 了 重 复 指 定 适 应 度 值 , 对 难 以定 义 目标 函数 的 创 新 性 这 设 计 , 一 种 非 常有 效 的方 法 。 是 ( ) 体实现。 3具 使 用 V 作 为 开 发 工 具 。并 利 用 C A I C S产生 相 应 的 曲线 和 曲 面. 行 相 应 进 的 旋 转 变 换 或 Z 轴 扫 描 , 生 新 的 概 念 产 设 计 阶 段 的 工 艺 品 的 形状 。 以 花瓶 设 计 为 例, 绍一 下 该 算 法 的具 体 实现 。 介 步 骤 1 初始 化群 体 。将 知 识 库 中在 : 模 式识 别 阶段 识 别 出来 的 曲线 的基 元 作 为 基本 的父 代 个 体 , 成 初 始 的群 体 , 生 以 进 行后 续 的操 作 。 步骤2 :根 据新 生成 的 曲线 形 状 , 画 出该 形 状 的连 续 曲线 . 步 骤 3 允 许 设 计 人 员 对 草 图进 行 局 : 部修改, 以得 到 满 足 新 需 求 的个 体 , : 步骤4 :通 过 与设 计 人 员 的交 互 。 得 到 每一 个 形 状 个 体 的适 应 度 函数 值 : 步 骤 5 根 据 适 应 度 函数 值 选 择 新 群 : 体: 步骤6 :用 交 叉 和 变 异 对 群 体 操 作 :
的识 别 就 十 分 复 杂 。 有 非 常 巨 大 的 特 具 征 量 。 因 此 需 要 把 复 杂 模 式 分 解 为 若 干 简 单 子 模 式 的 结 合 , 模 式 又 分 解 为 若 子 干 基 元 。 过 对 基 元 的识 别 , 而 识 别 子 通 进 模 式 , 终 识 别 复 杂模 式 。可 见 , 元 模 最 基
一
6 活力21. 4 0 1 00
两 个后 代 。
② 变异 。变 异操 作 用 来 加 强后 代 的
多 样性 , 而 扩 展 解 空 间 。 操 作 在 单个 从 该 父 辈 树 上 随机 地 选 择 一 个 节 点 , 后 用 然 棵新 的 子 树 替代 父 辈树 上 以选 定 节点 为 根 的 子树 。
一
法, 单通用, 棒性强, 于并行处理, 简 鲁 适 发 展 极 为 迅 速 , 已广 泛 应 用 于 计 算 机 现 科 学 、 化 调 度 、 输 问 题 、 合 优 化 控 优 运 组
遗 传 操 作 执 行 前 后 比较 。该 选 择 、 叉 、 交 变 异 和 人 工 修 改 过 程 一 直 进 行 到 被 设 计
人 员 中止 。这 些 生 成 形 状 可 以形 成 工 艺 品 概 念 设 计 阶段 的 构 造 草 图. 后 由设 然 计 人 员 发 挥 人 的智 慧 及 经 验 实 现 详 细 设 计 。 此 设 计 过 程 中 , 户 可 以选 择 自己 在 用 感 兴 趣 的实 体, 对 实体 进 行 。 在 评 价 打 分 后 存 入 知 识 库 。 以后 在 使 用 的过 程 中 , 以 直 接从 知识 库 中 提取 。 可 ( ) 验 与 结 果 分 析 4试 使 用 VC+ 60 在 Wid w +. n o sXP 平 台 上 对 提 出的 遗 传 算 法 进 行 了实 验 。 在 实 验 中, 取 原 始 群 体 大  ̄ = , 选 bN 2 交叉 概 率 P = .5 变 异 概 率P 00 。 时设 置 了 c 08 , m= .2 同 n1 = 0个 被 选 优 良个 体 。 于在 算 法 运行 用 过 程 中 由载 人 遗 传 算 子 加 人 种 群 , 验 试 共 迭 代 了1 0次 , 验 生 成 的部 分 产 品 。 0 试 实 例 表 明 该 算 法 对 于 工 艺 品 创 新设 计 问题 较 为 有效 。 模 式 识 别 作 为 一 门新 兴 学 科 .它 的 知 识 应 用 领 域 进 一 步 得 到 扩 展 。 它 被广 泛 应 用 到 图 像 处 理 ,又 以 人 工 智 能 学科 知 识 结 合 ,运 用 数 学 算 法 进一 步对 图像 进 行 处 理 。 其 应 用 到 实 际 生产 中 . 进 将 促 了 科 学 的 进 步 及 社 会 生 产 的 发 展 。 由此 可 见 .模 式 识 别 将 会 广 泛 应用 到社 会 发 展 的各 个 领 域 。口 ( 辑/ 安 ) 编 永
的重 新 组 合 ,改 进 可 行 解 在 多 维 空 间 内 的移 动 轨 迹 或 趋 向, 终走 向最 优 解 。 最 它 克 服 了传 统 优 化 方 法 容 易 陷 入 局 部 极 值 的缺 点 。这 是 一 种 新 的 全 局 优 化 搜 索 算
V N 是形象度, S N 是抽象度, D AD w 是形象度权值。形象度和抽象度具有 自 学 习 和 自调 整 功 能 。 ( ) 传 操 作 2遗 遗 传操 作 包 括 交 叉 、 异 和 选 择 。 变 ① 交叉 。 交 叉操 作 是 在 两 个 成 功 父 辈 树 产 生 的 两 棵 新 树 之 间 进 行 的 , 每 在 棵父辈树 上随机地选择 一个交叉 点。 然 后 交 换 以 交 叉 点 为 根 的 两 棵 子 树 。 生 产
基于模式识别的创新概念设计
刘立鑫
( 尔滨 电 力职 业 技 术 学 院 , 尔滨 1 0 3 ) 哈 哈 50 0
【 关键词] 模式识别; 遗传算法 ; 创新设计 ;A CD
随 着 社 会 的 不 断 发 展 和 人 民 生 活 水 平 的逐 步 提 高 , 市场 竞 争 越 来 越 激 烈 。 社 会 的消 费 观 念 也 不 断 发 生 变 化 。产 品 的 创 新 性 、 观 造 型 、 人 性 、 保 性 等 因 外 宜 环 素 愈 来 愈 受 到 重 视 , 竞 争 中 占据 突 出 在 地位 。 工 艺 品 的 设 计 更 是 突 出 了产 品 的 创 新 性 和 外 观 造 型 的 新 颖 性 、多 样 性 的 重 要 性 , 此 在 设 计 过 程 中要 充 分 考 虑 工 因 艺 品 的 美 学 特 点 及 创 新 特 性 。 但 是 创 新 性 和 美 学 观 念 是 人 类 独 有 的 特 性 , 难 很 用 计 算 工具 来 模 拟 实 现 这 个 过 程 。 本 文 提 出 了 一 种 基 于 基 元模 式 识 别 的 外 观 造 型 创 新 设 计 的 新 方 法 . 方 法 该 展 示 出 利 用 现 有 的 计算 方 法 生 成 草 图 及 图 像 以 支 持 特 定 领 域 的 外 观 造 型 创 新 设 计 ,是 可 以 实 现 的 ,而 且 是 有 很 大 潜 力
③ 选 择 。对 于概 念设 计 阶段 的 创 意 设 计 , 法 给 出一 个 形 成 目标 函 数 的统 无 标准 。 因此 。 难 用 一 个 公 式 来计 算适 很 应 度 。在 这 里 将 采 用 一 种 通 过 与设 计 人 员 交互 产 生 适 应 度 值 的方 法 。经 过 一个 进 化 过 程 , 由 设 计 A e t 设 计 人 员 将 gn 将 所 挑选 出 的满 意 的产 品进 行 形 象 度 和抽 象 度 的计 算 值 所 得 适 应 度 为知 识 存 储 到 设 计 A et 知识 库 中 。 后 如 果遇 到类 gn 的 以 似 的 情 况 , g n 可 以 直 接 将 其 从 知 识 Aet 库 中取 出重 用 。该 方 法 将 选 取 新 设 计 的
、
基 本 理 论
1 式 识 别 。 模 式 是 通 过 对 具 体 的 . 模 事 物进 行 观测 所 得 到 的具 有 时 间 与空 间 分 布 的信 息 , 式 所 属 的 类 别 或 同一 类 模 中 的 模 式 的 总 体 称 为 模 式 类 。 中个 别 其 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 f 者 人 为 进 或 行 少 量 干 预 ) 待 识 别 的 模 式 分 配 到 各 将 个 模 式 类 中的 技 术
可 见 , 了达 到 正 确识 别 , 是 用 形 状 分 为 关 析 的有 关 技 术, 原 图像 中提 取 基 元 。 从 获 取 各 个 图 像 的 编码 2利用 遗传 算 法 实 现 产 品设 计 . ( ) 应 度 函数 1适 系 统 借 鉴 了工 艺 品 设 计 中的 形 象 度 和 抽 象 度 的 概 念 , 其 引 入 到 遗 传 算 法 将 适 应 度 函 数 的 计 算 中 。 用 了 一 种 新 的 应 面 向工 艺 品 的 设 计 问 题 求 解 算 法 。 该 方 法 既 充 分 利 用 了遗 传 算 法 在 全 局 优 化 方 面 的 优 势 , 服 了 以 往 布 局 算 法 的弊 病 。 克 又 简 化 了 遗 传 算 法 的 运 算 复 杂 度 , 而 从 提 高 了 算 法性 能 。 定 义G 为基 因适 应 度 函 数
2遗 传 算 法 。遗 传 算 法 (A 是 一 种 . G1 基 于达 尔 文 的生 物 进 化 论 的适 者 生 存 原 理 的人 工 智 能 方法 。 由美 国 M cia ih n大 g 学 H ln o a d教 授 于 1 7 l 9 5年 首 次 提 出 的 它模 拟 生 物 进 化 的 步骤 , 繁 殖 、杂 交 、 将 变 异 、 争 和选 择 等 概 念 引 入 到算 法 中 。 竞 通 过 维 持 一 组 可 行 解 , 通 过 对 可 行 解 并
的。
一
式识 法 规 则 来 描 述 大 而 复杂 的模 式 因 此 将 基 元 模 式 识 别 用 于 工 艺 品 结 构 识 别, 以及 对 图 像 内容 进 行 描 述 是 非 常 有 效的。 本 文 采 用 的基 元 识 别 方 法 的第 一 步 是 将 一 个 复 杂 的 图像 ,分 解 成 一 个 个 子 图像 , 后 将 子 图 像 分 解 成 最 简 单 、 小 然 最 的基 元 。基 元 可 以是 直 线 段 、 线段 、 斜 圆 弧 段 …… 然 后 进 行 语法 分 析 、 查 , 照 检 按 对 象 的 结 构 规 则 去 组 成 这 些 基 元 形 成 模式, 配要识别 的对象, 决策输 出。 匹 作