7基于神经网络的模式识别实验要求
模式识别实验报告
模式识别实验报告————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：实验报告实验课程名称：模式识别姓名：王宇班级： 20110813 学号： 2011081325实验名称规范程度原理叙述实验过程实验结果实验成绩图像的贝叶斯分类K均值聚类算法神经网络模式识别平均成绩折合成绩注：1、每个实验中各项成绩按照5分制评定，实验成绩为各项总和2、平均成绩取各项实验平均成绩3、折合成绩按照教学大纲要求的百分比进行折合2014年 6月实验一、 图像的贝叶斯分类一、实验目的将模式识别方法与图像处理技术相结合，掌握利用最小错分概率贝叶斯分类器进行图像分类的基本方法，通过实验加深对基本概念的理解。
二、实验仪器设备及软件 HP D538、MATLAB 三、实验原理 概念：阈值化分割算法是计算机视觉中的常用算法，对灰度图象的阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范围内的灰度阈值，然后将图像中每个像素的灰度值与这个阈值相比较。
并根据比较的结果将对应的像素划分为两类，灰度值大于阈值的像素划分为一类，小于阈值的划分为另一类，等于阈值的可任意划分到两类中的任何一类。
最常用的模型可描述如下：假设图像由具有单峰灰度分布的目标和背景组成，处于目标和背景内部相邻像素间的灰度值是高度相关的，但处于目标和背景交界处两边的像素灰度值有较大差别，此时，图像的灰度直方图基本上可看作是由分别对应于目标和背景的两个单峰直方图混合构成。
而且这两个分布应大小接近，且均值足够远，方差足够小，这种情况下直方图呈现较明显的双峰。
类似地，如果图像中包含多个单峰灰度目标，则直方图可能呈现较明显的多峰。
上述图像模型只是理想情况，有时图像中目标和背景的灰度值有部分交错。
这时如用全局阈值进行分割必然会产生一定的误差。
分割误差包括将目标分为背景和将背景分为目标两大类。
实际应用中应尽量减小错误分割的概率，常用的一种方法为选取最优阈值。
第六章神经网络模式识别
梯度下降(gradient decent)法
准则函数: 准则函数: sum squared error, SSE
1 J = sse = 2S
BP 算法
∑ (t
j
S
j
− aj)
2
权值修正: 权值修正: 梯度下降法
∂J ∂J ∂n j ∂ J ( k −1) ∆ w j = −η = −η = −η a ∂w j ∂n j ∂w j ∂n j
§6.6 神经网络模式识别概述
神经网络模式识别方法是近几年的模式识别领域的一个重 要研究方向。由于神经网络的高速并行处理、分布式存储 信息等特性符合人类视觉系统的基本工作原理，且神经网 络具有很强的自学习性、自组织性、容错性、高度非线性、 联想记忆功能和逻辑推理功能等，能够实现目前基于计算 理论层次上的模式识别理论所无法完成的模式信息处理工 作。可以说，神经网络模式识别突破了传统模式识别技术 的束缚，开辟了模式识别发展的新途径。同时，神经网络 模式识别也成为神经网络最成功和最有前途的应用领域之 一。 神经网络模式识别的过程主要有两步：
j j j j j
j j j ji i
i
ij
j
i
ij
ij
ij
4. 径向基函数网络
前馈 网络
径向基函数网络：只有一个隐层，隐层单元采用径 向基函数。隐层把原始的非线性可分的特征空间变 换到另一个空间（通常是高维空间），使之可以线 性可分。 输出为隐层的线性加权求和。采用基函数的加权和 来实现对函数的逼近。 径向基函数(radial basis function, RBF)：径向对称 的标量函数k(||x-xc||)，最常用的RBF是高斯核函数
前馈 网络
(单层 单层) 2. (单层)感知器
7基于神经网络的模式识别实验要求
实验七基于神经网络的模式识别实验一、实验目的理解BP神经网络和离散Hopfield神经网络的结构和原理，掌握反向传播学习算法对神经元的训练过程，了解反向传播公式。
通过构建BP网络和离散Hopfield 网络模式识别实例，熟悉前馈网络和反馈网络的原理及结构。
二、实验原理BP学习算法是通过反向学习过程使误差最小，其算法过程从输出节点开始，反向地向第一隐含层(即最接近输入层的隐含层)传播由总误差引起的权值修正。
BP 网络不仅含有输入节点和输出节点，而且含有一层或多层隐(层)节点。
输入信号先向前传递到隐节点，经过作用后，再把隐节点的输出信息传递到输出节点，最后给出输出结果。
离散Hopfield神经网络的联想记忆过程分为学习和联想两个阶段。
在给定样本的条件下，按照Hebb学习规则调整连接权值，使得存储的样本成为网络的稳定状态，这就是学习阶段。
联想是指在连接权值不变的情况下，输入部分不全或者受了干扰的信息，最终网络输出某个稳定状态。
三、实验条件Matlab 7.X 的神经网络工具箱：在Matlab 7.X 的命令窗口输入nntool，然后在键盘上输入Enter键，即可打开神经网络工具箱。
四、实验内容1.针对教材P243例8.1，设计一个BP网络结构模型（63-6-9），并以教材图8.5 为训练样本数据，图8.6为测试数据。
（1）运行train_data.m和test_data.m文件，然后从Matlab工作空间导入（Import）训练样本数据（inputdata10，outputdata10）和测试数据（testinputdata，testoutputdata），其次新建一个神经网络（New Network），选择参数如下表1，给出BP神经网络结构图。
表1 BP网络结构模型的各项参数设置Network Name（神经网络名称）nn10_1Network Type（神经网络类型）Feed-forward backprop（前馈反向传播）Input ranges（输入信息范围）来自训练样本的输入数据（inputdata10）Training function（训练函数）TRAINGD(梯度下降BP算法)Performance function（性能函数）MSE（均方误差）Number of layers（神经网络层数）2Layer1（第1层）的Number ofneurons (神经元个数)6Layer1（第1层）的TransferFunction (传递函数)LOGSIG（S型函数）Layer2（第2层）的Number ofneurons (神经元个数)9Layer2（第2层）的TransferFunction (传递函数)LOGSIG（S型函数）（2）输入训练样本数据（inputdata10，outputdata10），随机初始化连接权（Initialize Weights），然后进行训练（Train），训练参数设置如表2所示，并观察训练目标值变化曲线图，最后把BP神经网络训练成功后(即误差不再变化后)的误差值填入表3。
实验七基于神经网络的模式识别实验
实验七基于神经网络的模式识别实验一、实验目的利用神经网络实现模式识别，并验证其性能。
掌握基于神经网络的模式识别方法。
二、实验原理1.神经网络神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型，它由大量的神经元节点相互连接而成。
在模式识别中，我们一般采用多层前向神经网络进行模式的训练和识别。
2.神经网络的训练过程神经网络的训练过程可以分为两步：前向传播和反向传播。
前向传播是指将输入样本通过网络的各个层传递到输出层，并计算输出结果。
反向传播是指根据输出结果和目标结果之间的误差，将误差反向传播到网络的各个层，并根据误差调整网络中的权值。
3.模式识别对于模式识别问题，我们首先需要将输入模式转化为特征向量，然后通过神经网络来训练这些特征向量，并将其与已知类别的模式进行比较，从而进行模式的识别。
三、实验步骤1.数据准备选择适当的模式识别数据集，例如手写数字识别的MNIST数据集，将其分为训练集和测试集。
2.特征提取对于每个输入模式，我们需要将其转化为一个特征向量。
可以使用各种特征提取方法，例如像素值，轮廓等。
3.神经网络设计设计合适的神经网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层，并确定各层的神经元数目。
4.神经网络训练使用训练集对神经网络进行训练，包括前向传播和反向传播过程。
可以使用各种优化算法，例如梯度下降法。
5.模式识别使用测试集对训练好的神经网络进行测试和验证，计算识别的准确率和性能指标。
6.性能评估根据得到的结果，评估神经网络的性能，并分析可能的改进方法。
四、实验结果通过实验我们可以得到神经网络模式识别的准确率和性能指标，例如精确度、召回率和F1-score等。
五、实验总结在本次实验中，我们利用神经网络实现了模式识别，并验证了其性能。
通过实验，我们可以掌握基于神经网络的模式识别方法，了解神经网络的训练和识别过程，以及模式识别中的特征提取方法。
实验结果表明，神经网络在模式识别问题中具有较好的性能，并且可以根据需要进行改进和优化。
智能控制基础答案
智能控制基础答案【篇一：智能控制基础思考题】xt>复习思考题一重要概念解释 1 智能控制答：智能控制是一门交叉学科，美国学者在运筹学的基础上提出了三元论的智能控制概念，即ic=ac n ai n or 各子集的含义为：ic为智能控制，ai为人工智能，ac为自动控制，or为运筹学。
所谓智能控制，即设计一个控制器，使之具有学习、抽象、推理、决策等功能，并能根据环境（包含被控对象或被控过程）信息的变化做出适应性反应，从而实现由人来完成的任务。
2 专家系统与专家控制答：专家系统是一类包含知识和推理的智能计算机程序，其内部包含某领域专家水平的知识和经验，具有解决专门问题的能力。
专家控制是智能控制的一个重要分支，又称专家智能控制。
所谓专家控制，是将专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合，在未知环境下，仿效专家的经验，实现对系统的控制。
3 模糊集合与模糊关系，模糊推理模糊控制答：模糊集合：给定论域u上的一个模糊集a?是指：对任何元素u?u 都存在一个数?a?u???0,1?与之对应，表示元素u属于集合a?的程度，这个数称为元素u对集合a?的隶属度，这个集合称为模糊集合。
模糊关系：二元模糊关系：设a、b是两个非空集合，则直积a?b???a,b?|a?a,b?b?中的一个模糊集合称为从a到b的一个模糊关系。
模糊关系r?可由其隶属度?r?a,b?完全描述，隶属度?r?a,b?表明了元素a与元素b具有关系r?的程度。
模糊推理：知道了语言控制规则中蕴含的模糊关系后，就可以根据模糊关系和输入情况，来确定输出的情况，这就叫“模糊推理”。
4神经网络？答：人工神经网络（artificial neural network ）是模拟人脑思维方式的数学模型。
神经网络是在现代生物学研究人脑组织成果的基础上提出的，用来模拟人类大脑神经网络的结构和行为，它从微观结构和功能上对人脑进行抽象和简化，神经网络反映了人脑功能的基本特征，如并行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等。
基于人工神经网络的模式识别技术
基于人工神经网络的模式识别技术技术的发展让我们的生活变得更加舒适、便利，而人工智能已成为了当代科技中不可或缺的一部分。
在这个领域里，模式识别技术得到了广泛的应用，其中基于人工神经网络的模式识别技术更是引人注目，在各个领域都得到了广泛的应用。
一、人工神经网络的基本原理人工神经网络是一种源自自然界生物神经系统的计算模型，它有着类似于人类和动物神经系统的结构和功能。
在它的功能实现过程中，利用大量的处理单元（神经元）和它们之间的连接模式，实现了大量的数据处理和分析。
每一个神经元相当于文脉单元，在进行信息传递时，神经元在其周边的神经元可以通过一些特定的权重值同步调整神经元之间的联系，实现了数据处理和计算。
二、人工神经网络的应用随着科技的发展，基于人工神经网络的模式识别技术在各个领域被广泛应用。
以下列举几个典型案例：1. 医学人工神经网络在医学领域的应用非常广泛，它可以通过对大量的数据进行处理和分析，实现疾病的诊断与治疗。
例如，人工神经网络可以用于癌症的筛查和鉴别诊断。
在人员健康管理领域，结合人工神经网络技术，可以便捷地判断患者的健康状况，并作出相应的医疗决策。
2. 金融基于人工神经网络的模式识别技术在金融领域的应用也非常广泛，例如在股票交易领域，可以通过人工神经网络技术对市场趋势进行分析，并做出投资决策。
在金融风险管理领域，可以结合人工神经网络的技术，更好地进行风险预警和风险控制。
3. 汽车在汽车行业中，人工神经网络的应用主要是在智能驾驶方面。
通过与传感器、GPS和电子地图等技术结合，人工神经网络可以实现车辆位置、路况、甚至是驾驶员行为的自主识别、判断，从而实现自动驾驶。
三、人工神经网络的优势1. 可以处理大量数据人工神经网络具有处理大量数据的优势，通过对海量数据的分析和处理，可以更好地从数据中提取特征，实现数据的学习和分类。
2. 适用于复杂问题人工神经网络技术适用于复杂的问题，例如语音识别、人脸识别、文字识别等问题。
实验七基于神经网络的模式识别实验
实验七基于神经网络的模式识别实验
一、实验背景
模式识别是机器学习领域中的一项重要研究领域，它可以被应用于多个领域，包括计算机视觉，图像处理，智能交通，自然语言处理和生物信息学等。
模式识别的目的是从观察到的数据中检测，理解和预测结果。
其中，神经网络（应用模式识别）是人工智能的关键部分，它模拟人类的神经元的工作方式，并且可以被用来识别，分类，计算和获取模式。
二、实验目标
本次实验的目的是，探讨神经网络在模式识别中的应用，并使用一个基于神经网络的模式识别系统来识别模式。
三、实验内容
（一）数据预处理
在进行本次实验之前，需要进行数据预处理，以便能够更好地使用神经网络。
数据预处理的目的是通过将原始数据处理成神经网络可以处理的格式，以便更好地提取特征。
（二）神经网络模型设计
（三）神经网络模型训练
在训练神经网络模型时，首先需要准备一组被识别的模式。
神经网络_实验报告
一、实验目的与要求1. 掌握神经网络的原理和基本结构；2. 学会使用Python实现神经网络模型；3. 利用神经网络对手写字符进行识别。
二、实验内容与方法1. 实验背景随着深度学习技术的不断发展，神经网络在各个领域得到了广泛应用。
在手写字符识别领域，神经网络具有较好的识别效果。
本实验旨在通过实现神经网络模型，对手写字符进行识别。
2. 神经网络原理神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，由多个神经元组成。
每个神经元接收来自前一个神经元的输入，通过激活函数处理后，输出给下一个神经元。
神经网络通过学习大量样本，能够自动提取特征并进行分类。
3. 实验方法本实验采用Python编程语言，使用TensorFlow框架实现神经网络模型。
具体步骤如下：（1）数据预处理：从公开数据集中获取手写字符数据，对数据进行归一化处理，并将其分为训练集和测试集。
（2）构建神经网络模型：设计网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层用于接收输入数据，隐藏层用于提取特征，输出层用于输出分类结果。
（3）训练神经网络：使用训练集对神经网络进行训练，调整网络参数，使模型能够准确识别手写字符。
（4）测试神经网络：使用测试集对训练好的神经网络进行测试，评估模型的识别效果。
三、实验步骤与过程1. 数据预处理（1）从公开数据集中获取手写字符数据，如MNIST数据集；（2）对数据进行归一化处理，将像素值缩放到[0, 1]区间；（3）将数据分为训练集和测试集，比例约为8:2。
2. 构建神经网络模型（1）输入层：输入层节点数与数据维度相同，本实验中为28×28=784；（2）隐藏层：设计一个隐藏层，节点数为128；（3）输出层：输出层节点数为10，对应10个类别。
3. 训练神经网络（1）定义损失函数：均方误差（MSE）；（2）选择优化算法：随机梯度下降（SGD）；（3）设置学习率：0.001；（4）训练次数：10000；（5）在训练过程中，每100次迭代输出一次训练损失和准确率。
【毕业论文】基于人工神经网络的人脸识别方法研究
2.1 生物识别技术 .................................................................................................... 7
2.1.1 生物识别的定义 .....................................................................................................7 2.1.2 生物识别技术 ........................................................................................................7
7基于神经网络的模式识别实验要求
7基于神经网络的模式识别实验要求神经网络在模式识别领域中具有广泛应用，它通过模拟人脑神经元之间的连接和传递信息的方式来进行模式识别任务。
在进行基于神经网络的模式识别实验时，我们需要遵循以下实验要求：1.实验目标：明确实验的目标，例如识别手写数字、人脸识别等。
确立目标有助于实验的设计和评估。
2.数据集选择：选择适合实验目标的数据集。
数据集应包含代表各类别的样本，并且具有足够的样本量。
常用的数据集有MNIST手写数字数据集、CIFAR图像数据集等。
3.数据预处理：对数据进行预处理，以便更好地适应神经网络模型的训练。
常见的预处理包括数据归一化、数据增强和数据划分等。
4.网络模型设计：选择合适的网络模型用于模式识别任务。
可以根据实验目标选择适当的神经网络结构，例如全连接神经网络、卷积神经网络或循环神经网络等。
5.参数设置：对于每个网络模型，需要设置合适的超参数。
超参数包括学习率、迭代次数、批次大小等。
通过调整这些超参数，可以优化模型的性能。
6. 训练与优化：使用训练集对神经网络模型进行训练，并使用验证集对模型进行优化。
可以使用常见的优化算法如梯度下降法或Adam优化算法等。
7.模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估。
评估指标可以包括准确率、精确率、召回率等。
通过评估指标，可以了解模型在处理不同类别的样本时的性能。
8.结果分析与展示：对实验结果进行分析和解释。
可以使用混淆矩阵、ROC曲线等方法对模型的性能进行可视化展示。
同时，也可以与其他模型进行比较，以验证所设计模型的优越性。
9.实验总结：总结实验的收获和不足之处。
可以对实验目标是否达到、模型性能是否满足要求等进行总结，并提出进一步改进的方向。
在进行基于神经网络的模式识别实验时，需要严格遵循科学实验的规范，确保实验结果的可靠性和准确性。
同时，在实验过程中，也要保持对最新研究成果的关注，不断探索新的模型和算法，为模式识别领域的发展做出贡献。
基于神经网络的通信信号调制模式识别
二 a ( t ) c o s [ w c t + 屮( t ) ]
(1)
其 中 ，a (t)表 示 信 号 的 幅 度 ， 表示信号的瞬时 相 位 ，信 号 的 瞬 时 频 率 可 通 过 对 瞬 时 相 式 之 间 的 差 异 ，主要体现在信号的
(2 )
1 . 2 瞬时相位
有 了 信 号 的 解 析 式 ，可 通 过 公 式 （3 ) 和 公 式 （4 )
求得信号的瞬时相位。
吨 ) = tan-1 [需]
(3 )
CHIN A RA D IO 2020.1 I
31
行业之窗 I Industry Window
卜 -1固
JT
史 （t ) ： 2
基于神经网络的通信信号调制模式识别
文 I 中国民用航空局空管行业管理办公室张嘉中国民用航空局第二研究所邹杰崔铠韬 西华大学无线电管理技术研究中心杨龙
摘 要 ：提取调制信导的瞬时参数特征，利用神经网络构建并学习非线性关系模咽的能力，设计一种相于通信信号 调 制 模 式 识 別 的 模 ®，提升民航无线电通信信号监测能力。与传统利用决策树模型做调制模式识别的方法扪比，本文 提出的模型不需耍人为设定判决阈值，而是通过挖掘训练数据间隐藏的非线性关系来预测结果，且具有较高的识別准 确率。
长 期 以 来 ，无 线 电 干 扰查处都是以人工借助 监 测 工 具的方式进行。民航通信中干扰因素有外部影响也有内部 影 响 ，由于干扰因素众多，而且干扰源隐蔽，在排查上往 往 需 要 消 耗 大 量 时 间 和 精 力 。排 查 人 员 掌 握 的 信 息 量 越 多 ， 排 查 的 速 度 就 越 快 。在 本 文 中 将 对 民 航 的 无 线 电 通 信 信 号 监 测 提 出 使 用 信 号 调 制 模 式 识 别 的 新 方 法 ，以提 升 信 号 监 测能力。
基于人工神经网络的模式识别研究
基于人工神经网络的模式识别研究随着人工智能技术的不断发展，人工神经网络的应用越来越广泛，其中最重要的之一就是模式识别。
人工神经网络是一种模仿人脑神经网络结构和功能的计算模型。
它可以处理大量的信息，从中发现模式和规律，从而实现自主学习和智能推理。
基于人工神经网络的模式识别研究，已经成为计算机科学、人工智能、智能制造和生物医学等领域的热门研究方向。
人工神经网络中最常见的一种网络结构是前馈神经网络。
前馈神经网络是一种由简单的神经元单元组成的多层网络结构。
它的输入层接受输入信号，中间层使用非线性的函数将信号处理后传递到输出层，输出结果是网络对于输入值的预测或分类结果。
前馈神经网络的目的是学习输入输出之间的关系，并且对新的输入进行预测或分类。
其核心思想是通过反向传播算法不断调整网络连接权值，使得网络输出结果与真实结果的误差最小。
这种算法利用梯度下降和反向传播技术寻找最优权重和偏置值。
由于前馈神经网络的学习算法是无监督的，它可以从大规模的数据中自主学习输入和输出的关系。
人工神经网络的模式识别应用非常广泛。
其中，最为典型的应用是图像处理和识别。
神经网络可以通过提取输入数据的特征并独立根据这些特征进行分类。
例如，在医学领域中，神经网络可以通过识别医学影像中的肿瘤和疾病，从而进行更加精准的诊断和治疗。
此外，神经网络可以在人脸识别和指纹识别等领域中使用，使识别效率大大提高。
在语音识别方面，神经网络也有着广泛的应用。
神经网络可以通过分析输入信号的谐波和波形等特征，从而准确地识别语音信号，并实现语音转文字和语音唤醒等功能。
除了图像处理和语音识别等领域外，神经网络还被广泛应用于工业领域。
例如，在无人机导航控制系统中，神经网络可以根据传感器的信息和飞行状态，对飞行路径和姿态进行智能控制。
在机器人控制和智能制造领域中，神经网络可以帮助机器人自主完成复杂的任务，实现智能化的制造流程。
总之，人工神经网络是一种基于模拟人脑神经网络的硬件或软件工具，它能够处理复杂的信息，对输入输出间的关系进行学习，实现自主学习和智能推理的目的。
基于离散Hopfield神经网络的数字模式识别
数字识别在现代科学发展中有着重要的意义。
特别是在车辆牌照的自动识别、表格数字的识别、证件数字的扫描识别中有广泛的应用。
当由于人为或者自然因素导致数据缺损或变形时，将会对数字提取带来一定的困难，对技术要求也较高，此时需要采用智能的提取方法去除干扰。
当前数字识别常用的方法是首先把所需识别的数字从图像中提取出来，再把多个数字组成的数字串分解成单个字符，最后利用分类器进行识别[1]。
根据人工神经网络方法设计的分类方法是人工智能分类方法的一种，其具有高度识别的功能，能够识别字符较集中的字符串，识别误差较小，应用较广。
Hopfield 神经网络具有联想记忆功能，能够在干扰的情况下对数字进行准确的识别，因此被广泛应用于图像识别、语声处理、信号处理、数据查询、模式分类等[2][3]。
一、离散Hopfield 网络模型离散Hopfield 神经网络第0层并不是真正的神经元，其无计算功能仅仅作为网络的输入层。
神经网络中第1层的神经元具有对信息进行计算处理的功能，是真正的神经元，其首先对输入层神经元信息进行加权求和，然后再经过神经元的作用函数处理产生输出。
离散Hopfield 网络输出端信息反馈到输入端，因此是一种典型的反馈神经网络；当给定神经网络输入值后，Hopfield 神经网络产生输出信息，输出信息会反馈到输入端，经过处理，得到新的输出，信息处理过程将一直进行下去，直到输出信息不再变化，即系统达到稳定，此时Hopfield 网络就会输出一个稳定的恒值。
对于建立一个Hopfield 网络来说，关键是在于确定它在稳定条件下的权系数。
二、数字识别模型建立离散Hopfield 神经网络模型的确立，最重要的是要找到输出稳定时的网络权值。
其具体过程如下：神经网络第j 个神经元的输入为：n j =∑i =1nw ij a j（1）神经网络中神经元的作用函数为阈值函数，因此第j 个神经元的输出为：a j =1，n j ≥θja j =-1，n j ≤θjj（2）神经网络模型为离散的Hopfield 神经网络，其输出状态是所有输出神经元输出信息的集合。
《人工智能及其应用》实验指导书
《人工智能及其应用》实验指导书浙江工业大学计算机科学与技术学院—人工智能课程组2011年9月前言本实验是为了配合《人工智能及其应用》课程的理论学习而专门设置的。
本实验的目的是巩固和加强人工智能的基本原理和方法，并为今后进一步学习更高级课程和信息智能化技术的研究与系统开发奠定良好的基础。
全书共分为八个实验：1.产生式系统实验；2.模糊推理系统实验；3.A*算法求解8数码问题实验；4.A*算法求解迷宫问题实验；5.遗传算法求解函数最值问题实验；6.遗传算法求解TSP问题实验；7.基于神经网络的模式识别实验；8.基于神经网络的优化计算实验。
每个实验包括有：实验目的、实验内容、实验条件、实验要求、实验步骤和实验报告等六个项目。
本实验指导书包括两个部分。
第一个部分是介绍实验的教学大纲；第二部分是介绍八个实验的内容。
由于编者水平有限，本实验指导书的错误和不足在所难免，欢迎批评指正。
人工智能课程组2011年9月目录实验教学大纲 (1)实验一产生式系统实验 (3)实验二模糊推理系统实验 (5)实验三A*算法实验I (9)实验四A*算法实验II (12)实验五遗传算法实验I (14)实验六遗传算法实验II (18)实验七基于神经网络的模式识别实验 (20)实验八基于神经网络的优化计算实验 (24)实验教学大纲一、学时：16学时，一般安排在第9周至第16周。
二、主要仪器设备及运行环境：PC机、Visual C++ 6.0、Matlab 7.0。
三、实验项目及教学安排序号实验名称实验平台实验内容学时类型教学要求1 产生式系统应用VC++ 设计知识库，实现系统识别或分类等。
2 设计课内2 模糊推理系统应用Matlab 1）设计洗衣机的模糊控制器；2）设计两车追赶的模糊控制器。
2 验证课内3 A*算法应用I VC++ 设计与实现求解N数码问题的A*算法。
2 综合课内4 A*算法应用II VC++ 设计与实现求解迷宫问题的A*算法。
基于BP神经网络的复杂系统模式识别算法
基于BP神经网络的复杂系统模式识别算法摘要：随着大数据时代的来临，复杂系统的模式识别问题变得越来越重要。
BP神经网络作为一种重要的机器学习算法，已经在许多领域中得到了广泛的应用。
本文主要研究基于BP神经网络的复杂系统模式识别算法，通过构建具有多层隐藏层的神经网络，实现复杂系统的模式分类和预测。
实验结果表明，基于BP神经网络的模式识别算法具有良好的分类和预测性能。
关键词：BP神经网络；复杂系统；模式识别；分类；预测一、引言复杂系统是指由大量相互作用的元素组成，且行为难以通过其组成部分的简单累加来预测的系统。
模式识别是处理大量数据的关键技术之一，它可以帮助我们从海量数据中提取有用的信息，从而更好地理解和预测系统的行为。
BP神经网络是一种重要的机器学习算法，它通过反向传播算法不断调整神经网络的权重和阈值，使得神经网络的输出逐渐逼近真实值。
二、BP神经网络的基本原理BP神经网络是一种多层前馈神经网络，它通过反向传播算法不断调整神经网络的权重和阈值，使得神经网络的输出逐渐逼近真实值。
BP神经网络的基本原理包括正向传播和反向传播两个过程。
正向传播过程中，输入数据通过输入层进入神经网络，经过多层隐藏层的处理，最终到达输出层。
如果输出值与真实值存在误差，则进入反向传播过程。
反向传播过程中，根据误差的大小不断调整神经网络的权重和阈值，直到误差达到预设的阈值或迭代次数。
三、基于BP神经网络的复杂系统模式识别算法基于BP神经网络的复杂系统模式识别算法主要包括以下几个步骤：数据预处理、特征提取、神经网络构建和训练、模式分类和预测。
数据预处理阶段主要是对原始数据进行清洗、归一化等处理，以便更好地提取特征。
特征提取阶段主要是从原始数据中提取出有用的特征，以便于后续的模式分类和预测。
神经网络构建和训练阶段主要是根据特征的数量和复杂度，构建具有多层隐藏层的神经网络，并通过反向传播算法不断调整神经网络的权重和阈值。
模式分类和预测阶段主要是将训练好的神经网络用于新的数据，实现复杂系统的模式分类和预测。
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。
基于神经网络的控制图模式识别和参数估计
ｔ ｒ ｅ ｏ ｉｉ ｎ； ａ ａ ｅ ｅ ｓ ｉ ａ ｅ ｅ ｎ ｒ ｃ ｇｎ ｔｏ ｐ ｒ ｍ ｔ ｒ ｅ ｔｍ ｔ
＼正 模／？＝ 一 出 是 常 式 ≥ 吗 ＞ 输
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Ｃ ＨＥ Ｐ ｎ ＬＵ Ｊ ｎ Ｎ ｉ ｇ． Ｏ ｉ ｇ （ ｒ ｉ ｎ ｔ ｕ ｅｏ ｃ ｎ ｌ ｇ 。 ｒ ｉ ５ ０ １ Ｃｈ ｎ ） Ｈａ ｂ ｎ Ｉ ｓ ｉ ｔ ｆＴｅ ｈ ｏ ｏ ｙ Ｈａ ｂ ｎ １ ０ ０ 。 ｉａ ｔ
摘要 ： 建立 了神 经 网络 模 型 ， 其可 以估计 趋势 使
模 式 的斜 率 ， 跃 模 式 的 幅 度 以 及 周 期 模 式 的 振 幅 阶 和 周 期 ， 了避 免 不 同模 式 间 的 相 互 干 扰 ， 别 采 用 为 分
问题 进行 研究 ， 出了趋势模 式 的斜率 、 给 阶跃 模式 的 幅度 、 期模式 的振 幅和周期 的参 数估计 方 法 。 周
的变化 ， 通过 对控 制 图的模式 识别 ， 以发现 生产 中 可
模式识别技术实验报告
模式识别技术实验报告本实验旨在探讨模式识别技术在计算机视觉领域的应用与效果。
模式识别技术是一种人工智能技术，通过对数据进行分析、学习和推理，识别其中的模式并进行分类、识别或预测。
在本实验中，我们将利用机器学习算法和图像处理技术，对图像数据进行模式识别实验，以验证该技术的准确度和可靠性。
实验一：图像分类首先，我们将使用卷积神经网络（CNN）模型对手写数字数据集进行分类实验。
该数据集包含大量手写数字图片，我们将训练CNN模型来识别并分类这些数字。
通过调整模型的参数和训练次数，我们可以得到不同准确度的模型，并通过混淆矩阵等评估指标来评估模型的性能和效果。
实验二：人脸识别其次，我们将利用人脸数据集进行人脸识别实验。
通过特征提取和比对算法，我们可以识别不同人脸之间的相似性和差异性。
在实验过程中，我们将测试不同算法在人脸识别任务上的表现，比较它们的准确度和速度，探讨模式识别技术在人脸识别领域的应用潜力。
实验三：异常检测最后，我们将进行异常检测实验，使用模式识别技术来识别图像数据中的异常点或异常模式。
通过训练异常检测模型，我们可以发现数据中的异常情况，从而做出相应的处理和调整。
本实验将验证模式识别技术在异常检测领域的有效性和实用性。
结论通过以上实验，我们对模式识别技术在计算机视觉领域的应用进行了初步探索和验证。
模式识别技术在图像分类、人脸识别和异常检测等任务中展现出了良好的性能和准确度，具有广泛的应用前景和发展空间。
未来，我们将进一步深入研究和实践，探索模式识别技术在更多领域的应用，推动人工智能技术的发展和创新。
【字数：414】。
模式识别实验
姓名：学号：院系：电子与信息工程学院课程名称：模式识别实验名称：神经网络用于模式识别同组人：实验成绩：总成绩：教师评语教师签字：年月日1实验目的1．掌握人工神经网络的基本结构与原理，理解神经网络在模式识别中的应用；2．学会使用多输入多输出结构，构造三层神经网络并对给定的样本进行分类；3．分析学习效率η，惯性系数α，总的迭代次数N，训练控制误差ε，初始化权值以及隐层节点数对网络性能的影响；4．采用批处理BP重复算法进行分类，结果与三层神经网络进行对比。
2原理2.1人工神经网络人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN），是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。
它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。
在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。
每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。
每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。
网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。
而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
最近十多年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。
2.1.1人工神经元图 1 生物神经元神经元是大脑处理信息的基本单元，以细胞体为主体，由许多向周围延伸的不规则树枝状纤维构成的神经细胞，其形状很像一棵枯树的枝干。
它主要由细胞体、树突、轴突和突触(Synapse，又称神经键)组成。
胞体：是神经细胞的本体（可看成系统）；树突：长度较短，接受自其他神经元的信号（输入）； 轴突：它用以输出信号；突触：它是一个神经元与另一个神经元相联系的部位，是一个神经元轴突的端部将信号（兴奋）传递给下一个神经元的树突或胞体；对树突的突触多为兴奋性的，使下一个神经元兴奋；而对胞体的突触多为抑制性，其作用是阻止下一个神经元兴奋。
模式识别实验报告哈工程
一、实验背景随着计算机科学和信息技术的飞速发展，模式识别技术在各个领域得到了广泛应用。
模式识别是指通过对数据的分析、处理和分类，从大量数据中提取有用信息，从而实现对未知模式的识别。
本实验旨在通过实践操作，加深对模式识别基本概念、算法和方法的理解，并掌握其应用。
二、实验目的1. 理解模式识别的基本概念、算法和方法；2. 掌握常用的模式识别算法，如K-均值聚类、决策树、支持向量机等；3. 熟悉模式识别在实际问题中的应用，提高解决实际问题的能力。
三、实验内容本次实验共分为三个部分：K-均值聚类算法、决策树和神经网络。
1. K-均值聚类算法（1）实验目的通过实验加深对K-均值聚类算法的理解，掌握其基本原理和实现方法。
（2）实验步骤① 准备实验数据：选取一组二维数据，包括100个样本，每个样本包含两个特征值；② 初始化聚类中心：随机选择K个样本作为初始聚类中心；③ 计算每个样本到聚类中心的距离，并将其分配到最近的聚类中心；④ 更新聚类中心：计算每个聚类中所有样本的均值，作为新的聚类中心；⑤ 重复步骤③和④，直到聚类中心不再变化。
（3）实验结果通过实验，可以得到K个聚类中心，每个样本被分配到最近的聚类中心。
通过可视化聚类结果，可以直观地看到数据被分成了K个类别。
2. 决策树（1）实验目的通过实验加深对决策树的理解，掌握其基本原理和实现方法。
（2）实验步骤① 准备实验数据：选取一组具有分类标签的二维数据，包括100个样本，每个样本包含两个特征值；② 选择最优分割特征：根据信息增益或基尼指数等指标，选择最优分割特征；③ 划分数据集：根据最优分割特征，将数据集划分为两个子集；④ 递归地执行步骤②和③，直到满足停止条件（如达到最大深度、叶节点中样本数小于阈值等）；⑤ 构建决策树：根据递归分割的结果，构建决策树。
（3）实验结果通过实验，可以得到一棵决策树，可以用于对新样本进行分类。
3. 神经网络（1）实验目的通过实验加深对神经网络的理解，掌握其基本原理和实现方法。
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实验七基于神经网络的模式识别实验
一、实验目的
理解BP神经网络和离散Hopfield神经网络的结构和原理，掌握反向传播学习算法对神经元的训练过程，了解反向传播公式。
通过构建BP网络和离散Hopfield 网络模式识别实例，熟悉前馈网络和反馈网络的原理及结构。
二、实验原理
BP学习算法是通过反向学习过程使误差最小，其算法过程从输出节点开始，反向地向第一隐含层(即最接近输入层的隐含层)传播由总误差引起的权值修正。
BP网络不仅含有输入节点和输出节点，而且含有一层或多层隐(层)节点。
输入信号先向前传递到隐节点，经过作用后，再把隐节点的输出信息传递到输出节点，最后给出输出结果。
离散Hopfield神经网络的联想记忆过程分为学习和联想两个阶段。
在给定样本的条件下，按照Hebb学习规则调整连接权值，使得存储的样本成为网络的稳定状态，这就是学习阶段。
联想是指在连接权值不变的情况下，输入部分不全或者受了干扰的信息，最终网络输出某个稳定状态。
三、实验条件
Matlab 7.X 的神经网络工具箱：在Matlab 7.X 的命令窗口输入nntool，然后在键盘上输入Enter键，即可打开神经网络工具箱。
四、实验内容
1.针对教材P243例8.1，设计一个BP网络结构模型（63-6-9），并以教材图8.5 为训练样本数据，图8.6为测试数据。
（1）运行train_data.m和test_data.m文件，然后从Matlab工作空间导入（Import）训练样本数据（inputdata10，outputdata10）和测试数据（testinputdata，testoutputdata），其次新建一个神经网络（New Network），选择参数如下表1，给出BP神经网络结构图。
（2）输入训练样本数据（inputdata10，outputdata10），随机初始化连接权（Initialize Weights），然后进行训练（Train），训练参数设置如表2所示，并观察训练目标值变化曲线图，最后把BP神经网络训练成功后(即误差不再变化后)的误差值填入表3。
表2 BP网络训练参数
表3 BP网络各训练算法的训练目标值
（3）选择不同的训练函数，例如TRAINGDM（梯度下降动量BP算法）、TRAINLMM （Levenberg-Marquardt BP训练函数）、TRAINRP（弹性BP算法）、TRAINSCG（变梯度算法），然后输入训练样本数据（inputdata10，outputdata10），训练参数设置如表2所示，设置相同的初始连接权（Revert Weights），观察不同BP训练算法的学习效果，把各训练算法的训练目标值填入上表3。
（4）选择训练目标值最小的一种训练算法，选择Weights选项给出其训练后的连接权值和偏置，然后输入测试数据（testinputdata，testoutputdata）进行仿真（Simulate），并把训练和测试的结果都导出（Export）到工作空间，给出训练后的输出结果和输出误差，以及测试后的输出结果和输出误差。
（5）对步骤（4）所选择的训练算法，再增加30组样本，然后新建一个神经网络（New Network ）的结构为63-16-4，设置Network Name （神经网络名称）为nn40,并重新按照步骤（2）进行训练（Train ），即输入训练样本数据（inputdata40，outputdata8421_40），训练参数设置如表2所示，随机初始化连接权（Initialize Weights ）。
其次输入测试数据（testinputdata ，testoutputdata8421）进行仿真（Simulate ），并把训练和测试的结果都导出到工作空间，给出训练后的输出结果和输出误差，以及测试后的输出结果和输出误差。
（6）针对Training function （训练函数）为TRAINGD 的BP 网络（nn10_1），然后设置不同的学习率（lr ），例如0.01、0.1、0.5、1，按照步骤（2）进行训练，观察TRAINGD 训练算法的学习效果，把各学习率下的训练目标值值填入表4。
表4 BP 网络各训练算法的训练目标值
2. 已知字符点阵为
模式，两组训练数据为
大写字母L 小写字母l
图1 训练数据
设计一个能够存储这两个字符的离散Hopfield 神经网络，要求： （1）给出相应的离散Hopfield 神经网络结构图； （
2）计算连接权值及阈值（阈值可设为 0）；
22⨯[][]）小写字母）
大写字母l a a T
T
(1010L (1101)2()1(==
（3）输入下列测试数据
图2 测试数据
给出网络最终输出的稳定状态。
五、实验报告要求：
1． 按照实验内容，给出相应结果。
2．分析比较采用梯度下降训练算法的BP 网络学习率的变化对于训练结果的影响。
3. 分析比较BP 网络和离散Hopfield 网络在模式识别方面的异同点。
下面是实验报告的基本内容和书写格式。
(10165956@ )
实验名称
班级： 学号： 姓名：
一、实验目的 二、实验原理 三、实验结果
按照实验内容，给出相应结果。
四、实验总结
1. 完成实验报告要求2。
2. 总结实验心得体会
——————————————————————————————————
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[]
T
T t t 11001011)2()1(==。