模式识别在神经网络中的研究
基于模糊神经网络的模式识别技术研究
ｒｃ ｎ ａ ｓ ｃ ｑ ｉｍｅ ｔ ｙｔ Ｈｏ ｒｖ ｅｓｅ ｄａ ｄａｃ ｒｃ ｆ ｍａ ｉｇｔ ｇ ｔｅ ｏ ｎｔ ｎｉ ａ ｅｏ ｎ ｉ ａ ｅ ｕｐ ｎ ｓ ｍ． ｗ ｔ ｉ ｏ ｅｔ ｅ ｎ ｃｕａｙｏ ｇｎ ｅ ｃ ｇ ｉｏ ｓｎ ｅ ｓ ｅ ｏ ｍｐ ｈ ｐ ｉ ｒ ａ ｒ ｉ ｓ
维普资讯
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论文与报 告 ・
《 战术导弹控制 技 术》
２０ 年 Ｎ ． 总 ５ 期 ） ０７ ｏ１（ ６
基 于模糊神经 网络 的模式识 别技 术研 究
白玉辰 罗建华 装 甲兵工程 学院装备 指挥 管理 系，中国北京 １０ ７ ００ ２
摘 要 自 目 动 标识别（ｕ ｍ ｔ ａ ｅ Ｒ ｃｇｉ ｎ ｒ） Ａ ｔ ａｃ ｒ ｔ ｅ ｎ ｏ， Ｒ系统是现阶段和未来侦察装备系统 ｏ ｉＴ ｇ ｏ ｔ ｉ
的一个重要组成部分， 如何提高 图 目 像 标识别速度和准确性是 当前侦察 系统急需解决 的关键技术问题。
本 文尝试 构建 一种模 糊双 向联 想记 忆推 理 网络模 型 ，并根 据 此 网络模 型设 计 了一个模 式识别 系统 。
关键 词 模糊神经网络 目 标识别 应用研究
．
ｋ ｙ ｔｃ ｎ ｑ ｅ ｆ ｒｔ ｅ ｃ ｒｅ ｔｒ ｃ ｎ ａ ｓ ａ ｃ ｙ ｔ ｍ ｏ ｂ ｏ ｖ ｄ Ｔ ｉ ｐ ｐ ｒａｔ ｍｐ ｓｔ ｏ ｓ ｕ ｔａ ｆ ｚ ｙ ｅ ｅ ｈ ｉ ｕ ｕ ｒ ｎ ｅ ｏ ｎ ｓ ｅ ｓ ｓｅ ｔ ｅ ｓ ｌ ｅ ． ｈ ｓ ａ ｅ ｔ ｏ ｈ ｉ ｎ ｅ ｔ ｏ ｃ ｎ ｔ ｃ ｕ ｚ ｒ ｂ ｄ ｒ ｃ ｏ ａ ｅｗｏ ｋ ｍｏ ｅ ｔ ｏ ｓｄ ｒ ｔ ｎ ｍ ｅ ｏ ｙ ａ ｄ ｒ ａ ｏ ｉ ｇ ｎ ｄ ｄ ｓｇ ｓ ａ ｔ ｇ ｔｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｉ ｉｅ ｔ ｎ ｌｎ ｔ ｒ ｄ ｌ ｗｉ ｃ ｎ ｉ ｅ ａ ｏ ， ｍ ｒ ｎ ｅ ｓ ｎ ｎ ，ａ ｅ ｉ ｎ ａ ｅ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｉ ｈ ｉ ｒ ｉ
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
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。
基于CS和神经网络的传感器网络模式识别研究
摘
要 ：当前 ， 传感器 网络快速地发 展 ， 其节点不断增多 ， 需要传 输和储存 的数 据量也就不断增大 ， 同时现
有传感器节点尺寸与复杂度 限制 了传感器 网络 的数据存储 、 数据 的计算速度及频宽 。针对此类 问题 ， 将压 缩感知技术应用于传感器网络 ， 对传感器 网络中传 输的数据进 行压缩 ， 降低传输数 据量 ， 然后 在接收端 重 构数据 ， 将该数据样本作为 Ｂ Ｐ网络 的输入进行识别 。实 验证 明 ： 该方法 可 以提高 网络数据存储能力 和带 宽利用率 。 关键词 ：压缩感知 ； 传感器 网络 ； Ｐ神经网络 Ｂ
．
ｐｏｌ ｓ ｃｍｐｅｓｄｓｎｉｇｔｃｎｌｇ ｓａｐｉ ｅｓｒｎｔｏｋ ，ａ ｓｔ ｎｍ ｔｄ ｉ ｓｎｏ ｅ ｏｋ ｒ ｒ ｅ ， ｒｓｅ ｅ ｓ ｈ ｏｏｙｉ ｐｌ ｄｔ ｓｎｏ ｅ ｒｓ ｄｔ ｒ ｓ ｉｅ ｎ ｅ ｓｒ ｔ ｒｓａ ｂｍ ｏ ｎ ｅ ｅ ｏ ｗ ａ ａ ｔ ｎｗ ｅ
收 稿 日期 ：０ １ ｏ ＿６ ２ １ ＿ １２
Ｉ ］任意信号 都可 以表示为 ，
基金项 目： 国家 自 然科学基金资助项 目（ ０ ７０ ４ 国家重点实验室开放课题项 目（ ＦＪ０９ ５ ６ ８ １２ ）； Ｋ Ｊ ０ １） ２
第ｌ ２期
龚
静， ： 等 基于 ｃ ｓ和神经 网络 的传感器 网络模式识别研究
２， ９ 即采样 、 存 及 传 递 的数 据 量 还 不 到原 始 数 据量 的 储
式中
Ｃ为很 小 的系数 。那 么 ， 就要 设计 一个 平稳 的且 与
不相关的 Ｍ × Ｎ维 的观测矩 阵 Ｊ， Ｐ 对 进行观测 ， Ｄ投 将
模式识别算法在生命科学领域中的应用
模式识别算法在生命科学领域中的应用随着生物技术和高通量技术的快速发展，生命科学领域中的数据量不断增加，从而带来了大量的挑战。
如何从这些复杂的数据中提取有用的信息，成为了目前生命科学领域中的一个重要课题。
模式识别算法作为一种数据挖掘技术，已经在生命科学领域的研究中发挥了重要作用。
一、模式识别算法简介模式识别算法是通过机器学习的方法将数据进行分类或回归预测的一种技术。
其目的是根据已有的数据模型，对新的数据进行预测或分类。
在生命科学领域中，常用的模式识别算法包括神经网络算法、支持向量机、决策树等。
这些算法可以将不同类型的数据进行分类，例如蛋白质序列、基因表达数据、代谢组数据等，从而提供重要的分析结果和预测模型。
二、代谢组学领域中的应用代谢组学是研究生物体内代谢产物的组成和数量变化的学科，是现代生命科学领域中的一个重要分支。
通过代谢组学的研究，可以探究生物体的代谢调节机制，从而为疾病的诊断和治疗提供重要的帮助。
模式识别算法在代谢组学领域中的应用尤为重要。
例如，支持向量机算法可以帮助对代谢组数据进行分类和区分，提供对不同代谢组学特征的分辨能力。
神经网络算法则可以发现不同代谢物之间的关系，从而探究代谢物之间的代谢网络。
这些算法的应用可以分析出重要的生物标志物，并为疾病的诊断和治疗提供重要的支持。
三、基因表达数据分析中的应用基因表达数据分析是生命科学中一个研究性最为广泛的领域之一。
基因表达水平的高低对生物过程的调节和疾病的发生有重要的影响。
模式识别算法在基因表达数据分析中的应用可以帮助进行基因表达特征选择、分类、聚类以及模型的构建和应用。
例如，基于支持向量机的特征选择方法，可以确定基因表达数据中重要的差异性基因，从而帮助确定这些基因在疾病发生过程中的重要作用。
神经网络算法可以通过学习基因表达数据的规律，进一步探究基因之间的关系和调控机制，从而为疾病的发生提供更深入的理解。
四、蛋白质序列分析中的应用蛋白质序列分析是生命科学领域中的另一个重要研究领域。
神经网络在模式识别中的应用研究
神经网络在模式识别中的应用研究摘要：近年来，神经网络被广泛应用于模式识别领域。
本文将首先介绍神经网络的基本原理和结构，然后探讨其在模式识别中的应用，并讨论其优势和挑战。
最后，展望神经网络在未来模式识别中的发展趋势。
一、引言模式识别是计算机科学和人工智能领域的重要研究方向。
它涉及从原始数据中自动识别和分类出模式或规律。
在过去的几十年中，神经网络在模式识别中的应用逐渐得到了广泛关注和应用。
神经网络通过模拟人脑神经元之间的连接和相互作用，实现了对复杂模式的自动识别和学习。
本文将探讨神经网络在模式识别中的具体应用，并分析其优势和挑战。
二、神经网络的基本原理和结构神经网络是由一组相互连接的人工神经元（或称为节点）组成的信息处理系统。
其基本原理模仿了人脑神经元之间的连接和信息传递方式。
神经网络可以分为输入层、隐藏层和输出层，每个层由若干个神经元组成。
输入层接收外部输入信号，并将其传递到隐藏层，然后通过隐藏层的处理，最终得到输出层的结果。
神经网络通过对输入样本进行训练，调整其连接权重和阈值，以实现对模式的自动识别和学习。
三、神经网络在模式识别中的应用1. 图像识别神经网络在图像识别中具有广泛应用。
图像识别是指通过计算机视觉和模式识别技术，识别和分类图像中的物体或特征。
例如，人脸识别、车牌识别、指纹识别等都是图像识别的典型应用。
神经网络能够通过学习大量图像样本，提取图像的特征，并进行准确的分类和识别。
该技术在安防、人机交互、智能驾驶等领域具有广阔的应用前景。
2. 语音识别语音识别是指将语音信号转换为文本或命令的技术。
神经网络在语音识别中的应用效果显著。
传统的语音识别技术往往需要复杂的特征提取和模型训练过程。
而神经网络能够通过学习构建端到端的语音识别模型，无需复杂的特征工程，具有更强的泛化能力和自适应性。
语音助手、智能家居、智能客服等领域已经广泛应用了这一技术。
3. 数据挖掘神经网络在数据挖掘中也有重要应用。
数据挖掘是从大规模数据中发现隐藏模式和关联规则的过程。
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。
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
利用神经网络进行模式识别和预测
利用神经网络进行模式识别和预测神经网络是一种借鉴人类神经系统工作原理设计的计算模型，它以其出色的模式识别和预测能力而备受瞩目。
在各个领域，神经网络都被广泛应用于模式识别和预测任务中。
模式识别是指根据输入数据的特征，将其归类到不同的类别中。
神经网络通过学习大量样本的特征，能够将具有相似特征的数据自动分类。
例如，在图像识别任务中，神经网络可以通过学习大量不同类别的图像样本，实现对新图像的自动分类。
这一能力对于许多领域具有重要意义，如人脸识别、医学图像分析和安全监控等。
预测是指根据过去的数据和模式，预测未来的趋势和结果。
神经网络通过学习大量历史数据的模式和规律，能够实现准确的预测。
例如，在股市预测任务中，神经网络可以通过学习股票市场的历史数据，预测未来某只股票的走势。
这种能力对于金融投资和经济决策具有重要的参考价值。
神经网络的模式识别和预测能力源于其多层、非线性的结构。
神经网络由若干个神经元组成的层级网络，每个神经元通过接收上一层神经元的输出，并通过非线性的激活函数进行计算和传递。
这样的设计使得神经网络能够处理复杂的输入数据，并学习其中的模式和规律。
在神经网络的训练过程中，需要使用大量的样本数据进行参数调整和模型优化。
通过不断迭代调整网络的权重和偏置，使得神经网络能够更好地拟合训练数据，并具有良好的泛化能力。
在模式识别任务中，训练数据的质量和数量对于神经网络的性能至关重要。
然而，神经网络也存在一些挑战和限制。
首先，神经网络的训练过程通常需要较长时间，特别是对于复杂的任务和大规模的数据集。
其次，神经网络的结构和参数需要合理的选择和调整，否则可能导致模型过拟合或欠拟合。
此外，神经网络的解释性相对较弱，难以解释其学习到的模式和决策过程。
尽管如此，神经网络仍然是一种强大的模式识别和预测工具，被广泛应用于各个领域。
随着技术的不断发展，神经网络的性能和应用领域将得到进一步拓展。
我们有理由相信，神经网络将在未来的模式识别和预测任务中发挥更加重要的作用。
神经网络的主要研究方向
神经网络的主要研究方向神经网络的研究可以分为理论研究和应用研究两大方面。
理论研究可分为以下两类：利用神经生理与认知科学研究人类思维以及智能机理。
利用神经基础理论的研究成果，用数理方法探索功能更加完善、性能更加优越的神经网络模型，深入研究网络算法和性能，如：稳定性、收敛性、容错性、鲁棒性等；开发新的网络数理理论，如：神经网络动力学、非线性神经场等。
应用研究可分为以下两类：神经网络的软件模拟和硬件实现的研究。
神经网络在各个领域中应用的研究。
这些领域主要包括：模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。
随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展，神经网络的应用定将更加深入。
1.5 神经网络PID的发展现状和前景展望PID控制要取得较好的控制效果，就必须通过调整好比例、积分和微分三种控制作用在形成控制量中相互配合又相互制约的关系。
这种关系不一定是简单的“线性组合”，从变化无穷的非线性组合中可以找出最佳的关系。
神经网络所具有的任意非线性表达能力，可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制。
采用BP网络，利用其具有逼近任意非线性函数的能力，结构和学习算法简单明确的优点，建立参数Kp,Ki,Kd自学习的PID控制器。
基于BP网络的PID控制系统结构如图1-1所示，控制器有两部分组成：①经典的PID控制器：直接对被控对象过程闭环控制，且三个参数Kp,Ki,Kd为在线调整方式；②神经网络NN：根据系统的运行状态，调节PID控制器的参数，以期达到某种性能指标的最优化。
图1-1 基于BP神经网络的PID控制系统结构1.6 课题研究方法和内容本课题主要研究的问题是神经网络作为控制器和传统PID控制器在控制思想，设计方法，适用对象上有什么不同，并设计一种神经网络PID控制器，选择不同的对象用MATLAB进行仿真，比较其与一般PID控制器在控制效果上有什么改进。
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。
神经网络模式识别的改进及应用
神经网络模式识别的改进及应用神经网络是一种常用的模式识别算法，其具有自适应性和非线性映射的能力，因此被广泛应用于各个领域中，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
目前存在一些问题和改进空间，下面将介绍一些神经网络模式识别的改进方法以及应用案例。
1. 深度学习：深度学习是神经网络的一种改进方法，通过增加网络的深度和复杂度，可以提高模式识别的准确率。
深度学习将输入层与输出层之间的隐藏层逐层堆叠，从而实现对输入数据的多层次抽象和分层表示。
2. 卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，其在图像识别中具有很好的性能。
CNN通过卷积层和池化层对输入数据进行局部感知和特征提取，从而实现对图像的高效识别。
3. 递归神经网络（RNN）：递归神经网络是一种具有动态记忆能力的神经网络结构，适用于序列数据的模式识别。
RNN通过将上一时刻的隐藏状态作为输入，从而实现对序列数据的连续建模和预测。
4. 长短期记忆网络（LSTM）：长短期记忆网络是一种改进的RNN结构，专门用于解决长序列数据中的梯度消失问题。
LSTM通过引入记忆单元和门控机制，可以有效地处理长期依赖性和长距离依赖关系。
在实际应用中，神经网络模式识别已经被广泛应用于各个领域。
以下是神经网络模式识别的一些应用案例：1. 图像识别：神经网络可以通过训练数据集学习到图像的特征表示，并实现对图像的分类、检测等任务。
卷积神经网络在图像分类、物体识别等方面具有很好的性能，已经被应用于人脸识别、车辆识别等场景。
2. 语音识别：神经网络可以通过对语音信号进行特征提取，实现对语音的识别和理解。
深度神经网络在语音识别中具有很好的性能，已经被应用于语音助手、智能音箱等场景。
神经网络模式识别是一种强大的算法，通过不断的改进和应用，可以实现对不同类型数据的高效处理和准确识别，对推动人工智能技术的发展具有重要意义。
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作者：林加乡,葛元来源：《电脑知识与技术》2011年第07期摘要：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。
关键词：模式识别；Bp神经网络中图分类号：TP18 文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)07-1543-03On BP Neural Network in Pattern Recognition ApplicationLIN Jia-xiang, GE Yuan(Information Engineering College, Shanghai Maritime University, Shanghai 200135, China)Abstract: Pattern recognition technology, widely used in all works. Automatic detection of industrial and medical equipment on the inspection of samples, military satellites detect Police, intelligence has a pivotal role. This article describes the pattern recognition based on BP neural network method. Based on the use of BP Improved neural network algorithm, will be based learning is introduced into pattern recognition, data on the sample study and training, to form a good network Contact, and finally with the already trained network to test the whole process, because to a certain accuracy, to avoid the traditional method of calculating property Weight problems.Key words: pattern recognition; BP neural network模式识别作为一门新的学科，从1960年代开始逐渐应用于各科技及工业领域。
模式识别的主要研究内容
模式识别的主要研究内容模式识别的主要研究内容一、模式提取1、聚类：聚类是模式识别的重要内容，它是指从训练集中提取出有代表性的模式，将具有相似特征的实例归类到同一组中，形成聚类。
2、分类：分类是另外一种模式提取方法，它是指从训练集中提取出若干用于识别的模式，并将具有不同特征的实例划分到不同的类别中。
3、特征提取：特征提取是模式识别的一项关键技术，它是指通过提取实例中具有代表性的特征作为模式，以实现目标的识别。
二、模式识别模式识别是利用计算机对图像、文字、声音、影像等实例进行识别的技术。
其主要研究内容包括：1、基于模板的识别：基于模板的识别是利用计算机对实例中具有特定模板的特征进行识别的技术，常用于文字、图像识别中。
2、基于统计学的识别：基于统计学的识别是利用实例中的统计特征进行识别的技术，主要用于声音、图像识别等多变量模式识别任务中。
3、基于神经网络的识别：基于神经网络的识别是利用计算机模拟人工神经网络的原理对实例进行识别的技术，它主要应用于大规模复杂模式识别任务中。
三、模式分类模式分类是利用计算机对实例进行分类的技术，包括：1、有监督分类：有监督分类是在已有类别的基础上，利用有标注的训练集进行模式分类，以准确地完成分类任务。
2、无监督分类：无监督分类是利用无标注的训练集，自动对实例进行分类，以完成模式分类任务。
四、模式评估模式评估是用于评估模式识别的准确率的技术，主要采用以下几种方法：1、交叉验证：交叉验证是采用训练集上的一小部分样本，作为检验集，对模式进行评估的方法。
2、正确率：正确率是用来评估模式准确率的一种常用方法，指的是模式识别正确的比例。
3、受试者工作特征曲线：受试者工作特征曲线是采用混淆矩阵进行模式评估的方法，指的是模式识别准确率和模式识别的召回率之间的关系。
神经网络模式识别的改进及应用
神经网络模式识别的改进及应用神经网络是一种底层的计算机学习方法，可以帮助我们处理非线性、非参数化及复杂的数据。
神经网络的目标是通过识别多个层次的特征(pattern)达到较好的分类和回归效果，这个过程称为模式识别。
近年来，神经网络模式识别的研究一直扮演着极为重要的角色，其应用范围也越来越广泛。
神经网络模式识别的改进有多种方法。
以下列举了一些关键的方向：1. 深度架构网络：模型参数数量的增加，使得网络能够提取更高阶的特征信息。
比如，卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、自编码器等都采用了深度架构网络。
通过使用这些深度架构网络，我们可以提高神经网络的性能和泛化能力。
2. 激活函数的改进：激活函数在神经网络的训练中占据着至关重要的角色。
经典的激活函数包括sigmoid、tanh和ReLU等。
目前，softplus、leakyReLU等的出现让神经网络的效率和泛化性能进一步提高。
3. 正则化方法：为了避免神经网络出现过拟合现象，我们可以采用一些正则化方法，如dropout、权值正则化等。
这些方法的使用可以帮助网络更好地学习数据的结构。
4. 优化方法：在神经网络的训练中，参数优化对神经网络的性能有很大影响。
随着研究的深入，不断有新的优化方法被提出。
随机梯度下降(SGD)、动量法、Adam等都是常用的优化方法。
神经网络模式识别已经被广泛应用于各种领域。
以下列举了一些典型的应用：1. 语音识别：深度学习技术大幅提升了语音识别的效率和准确率。
目前使用的主要是循环神经网络和卷积神经网络。
2. 图像识别：通过深度学习，我们可以实现高效准确的图像识别。
人脸识别、车型识别、数字识别等都是神经网络在线识别的典型例子。
3. 自然语言处理：神经网络也可以应用于自然语言处理领域。
比如语句分类、情感分析、文本摘要等。
4. 医疗诊断：神经网络可以通过对病人的病理图片进行学习，识别出患者的病情，另外也可以辅助医生自动化筛查工作。
模式识别中的神经网络
模式识别中的神经网络导言随着人工智能技术的发展和普及，模式识别技术逐渐走入人们的视线。
模式识别是计算机领域的一个重要研究方向，它是指通过计算机对具有标识性特征的数据进行分类、聚类、模型检测等操作，从而有效地提取出其中所蕴含的语义信息。
而在模式识别中，神经网络是一种主流的方法之一，它具有很强的自学习和适应性能，能够有效地解决一些传统算法难以处理的问题。
本文将从基本概念、模型结构、优化方法、应用场景等方面对神经网络进行详细阐述。
第一章基本概念1.1 神经网络定义神经网络是一种基于大规模并行处理的信息加工系统，它最初是受到生物神经系统启发而提出的。
神经网络主要由与生物神经细胞类似的节点（神经元）和大量的链接（突触）构成，每个神经元接收到若干个输入信号后，会经过一定的处理后输出一个新的信号，同时将自己的输出信号传递给其他神经元。
这些神经元之间的链接权值会不断地自适应调整，以达到预期的输出结果。
因此，神经网络具有很强的自适应和自学习能力。
1.2 神经元模型神经元是神经网络中最基本的处理单元，它通常包括三个部分：输入部分、计算部分和输出部分。
输入部分接收到其他神经元传来的信号，经过计算部分的处理后输出到相邻的神经元。
神经元的计算部分主要包括两个步骤：加权和处理和激活函数处理。
其中，加权和处理是指将输入信号和权值进行乘法运算，再求和得到一个加权和；激活函数处理是指将加权和输入到一个特定的函数中，产生一个非线性的输出结果。
1.3 神经网络层次结构神经网络通常由多层（Layers）组成，它们之间的连接方式通常分为全连接和局部连接两种情况。
全连接是指前一层的每个神经元都与下一层的每个神经元相连；局部连接是指前一层的某些神经元仅与下一层的某些神经元相连。
神经网络最常见的层次结构有三种类型：输入层、隐藏层和输出层。
输入层是神经网络的输入，它通常包括一组输入向量。
隐藏层是神经网络中位于输入层和输出层之间的一层或多层节点集合，它通过对输入信号进行转换和组合，向输出层提供更为丰富的信息，从而提高网络的泛化能力。
第9章 神经网络模式识别 - 西安电子科技大学
0
(9-5)
1 exp( x) g ( x) 1 exp( x)
0
(9-6)
第9章 神经网络模式识别
图 9-2Sigmoid函数示意图 (a) 取值在(0, 1)内; (b) 取值在(－1, 1)内
第9章 神经网络模式识别
9.1.2
神经网络结构
神经网络是由大量的人工神经元广泛互连而成的网络。 根据网络的拓扑结构不同, 神经网络可分为层次型网络和网状
入和输出都是对网络内部的, 隐含层节点具有计算功能, 所 以隐含层纳入层数的计算中。 多层前馈神经网络的结构如 图9-4 所示。
第9章 神经网络模式识别
图9-4
多层前馈神经网络
第9章 神经网络模式识别
2. 反馈网络
反馈网络和前馈网络的不同在于, 反馈网络的输出层接
有反馈环路, 将网络的输出信号回馈到输入层。 一个无隐含 层的反馈网络如图9-5所示, 网络由单层神经元构成, 每个神 经元都将其输出反馈到其他所有神经元的输入。 图9-5中所 描述的结构不存在自反馈环路, 即没有输出神经元将输出反 馈到其本身输入的情况。 单层反馈网络有多种, 其中最典型 的是Hopfield网络。
wim xi wim
其中, α是小的学习常数。
(9-1５)
第9章 神经网络模式识别
7.内星和外星学习规则
内星和外星学习规则按下式计算：
（内星训练法）
wij n 1 wij n xi wij n
（外星训练法）
(9-16)
(9-12)
wij rj xi
该规则可以看做δ规则的特殊情况。 5. 相关学习规则 相关学习规则为
机器学习与模式识别算法的比较研究
机器学习与模式识别算法的比较研究机器学习和模式识别是计算机科学领域中的两个重要分支，它们广泛应用于自然语言处理、图像识别、语音识别、智能推荐等众多领域。
机器学习指的是让计算机自己抽象出数据的规律和模式，并且根据这些规律和模式来做出预测和决策。
而模式识别则是对给定的数据进行分析，从中发现有用的信息并进行分类、识别和分析。
在机器学习和模式识别算法中，常见的有决策树、神经网络、支持向量机、K近邻、随机森林等算法。
以下将对这些算法进行比较研究。
决策树是一种基于树形图的分类模型，它通过划分数据集，构建分层决策树来完成分类任务。
决策树的优点在于易于理解、处理缺失值和异常值、计算代价较低等。
但是决策树的不足之处在于容易过拟合、对于连续性、重复性较强的数据不够敏感等。
神经网络是一种模拟人类神经网络工作的算法，它通过输入层、隐含层和输出层组成，通过多次训练来优化权重和偏移量，从而得到更准确的预测结果。
神经网络的优点在于擅长处理复杂关系和非线性分类问题、可以自适应地调节权重和偏移量等，但是神经网络需要计算大量的权重和偏移量，容易被卡在局部最优解中。
支持向量机是一种最常用的分类算法之一，其基本思想是通过定义一个分类超平面，使得不同类别的数据被划分到不同的空间中。
支持向量机的优点在于泛化性能较好、可以处理高维数据等，但是支持向量机对于噪声和缺失数据比较敏感，在处理不规则数据时需要进行一定的预处理。
K近邻算法是一种基于数据最近邻点信息来进行分类的算法。
其基本思想是找到数据集中与目标数据最近的K个数据点进行投票，投票结果以多数作为分类结果。
K近邻算法的优点在于简单易懂、可以处理多分类问题，但是K近邻算法对于异常值比较敏感，需要花费一定计算代价。
随机森林是以决策树为基础的一种集成学习算法，其基本思想是通过构建多个决策树并将结果进行整合来达到更好的分类效果。
随机森林的优点在于由于使用多个树的投票结果进行分类，所以对于过拟合比较不敏感，同时可以处理高维数据、缺失数据和离散数据等，但是随机森林的缺点在于计算代价比较高、训练时需要使用大量的数据等。
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摘要：基于视觉理论的神经网络模式识别理论的研究一直是非常活跃的学科，被认为是神经网络应用最成功的一个方面，它的发展与神经网络理论可以说是同步的。
几乎所有现有的神经网络物理模型都在模式识别领域得到了成功的应用，神经网络理论取得进步会给模式识别理论的发展带来鼓舞；相反，模式识别理论的进步又会大大推动神经网络理论的长足发展。
它们的关系是相互渗透的。
关键词：神经网络；模式识别Abstract: The research of pattern recognition theories according to the neural network mode of sense of vision theories has been very active in academics, neural network has been thought one of the most successful applications , its development can been seen as the same step with the neural network theories.Almost all existing physics model of the neural network all identified realm to get success in the mode of application, neural network theories' progress will give the development of the pattern recognition theories much encourage;Contrary, the pattern recognition theories of progress again consumedly push neural network theories of substantial development.Their relations permeate mutually.Key word: neural network; pattern recognition模式识别在神经网络中的研究一、人工神经网络模式识别系统的意义人工神经网络是近年来的研究热点,其应用于建模、时间序列分析、模式识别和控制等领域。
它的理论与实践有引人注目的进展, 再一次拓展了计算概念的内涵, 使神经计算、进化计算成为新的学科。
在此同时, 神经网络的软件模拟得到了广泛的应用使用机器来进行模式识别是一项有价值的工作。
比如用机器来辨别银行的签字和邮政编码, 那么它就能在相同的时间里做比人多得多的工作。
模式识别不仅省时, 而且经济, 同时还能将劳动者从繁杂的重复劳动中解脱出来二、模式识别的基本原理模式识别系统的结构如图一所示，下面对各部分进行简要说明。
图一模式识别系统的构成（1）信息获取：为了使计算机能够对各种现象进行分类识别，要用计算机可以运算的符号来表示所研究的对象。
通常输入对象的信息有二维图像、一维波形、物理参量和逻辑值三种类型。
通过测量采样和量化，可以用矩阵或向量表示二维图像或一维波形。
这就是数据获取的过程。
（2）预处理：去噪声，提取有用信息，并对输入测量仪器或其它因素所造成的退化现象进行复原（3）特征值提取与选择：由图像或波形所获得的数据量是相当大的。
例如，一个文字图像可以有几千个数据，一个卫星遥感图像的数据量就更大。
为了有效的实现分类识别，就要对原始数据进行变换，得到最能反映分类本质的特征。
三、神经网络模式识别的特点（1）它具有自组织和自学习能力，能够直接输入数据并进行学习。
神经网络对多要处理的对象在样本空间的分布状态无须作任何假设，而是直接从数据中学习样本之间的关系，因而他们还可以解决那些因为不知道本分部而无法解决的识别问题。
（2）神经网络具有推广能力。
它可以根据样本间的相似性，对那些与原始训练样本相似的数据进行正确处理。
（3）网络是非线性的，即它可以找到系统输入变量之间复杂的相互作用。
在一个线性系统中，改变输入往往产生一个成比例的输出。
但在一个非线性系统中，这种影响关系是一个高阶函数，这一特点很适合于实时系统，因为实时系统通常是非线性的。
神经网络则为这种复杂系统提供了一种实用的解决办法。
四、基于神经网络的几种控制图表的模式识别对控制图表模式的分析，已经成为当今工业生产制造的一个热点话题。
通过对控制图表的研究更为快捷的找出生产过程中的异常状况，通过对控制图异常的分析，对控制图表进行自动识别，可以大大的提高企业的生产、检测、质量保证等各部门的自动化程度。
通过建立人工神经网络来对控制图表进行识别，可以有效的减少变量间的非线性关系造成的大量影响，是辨识过程更加准确，而且通过训练可以让网络适用于更多不同的具体情况。
4.1网络结构网络分为两大部分，第一层为判断层，用于判断输入图表的种类；第二层为再分类层，用于对第一层所判断的种类进行一次再划分，把分类错误图表划入它应属于的种类。
第一层采用的是3层的前向BP网来构建输入层个数为10，隐层为3，输出层个数为6，第二层利用第一层所得到的输出参数，进行比较再分类。
将0个连续的观测点的数据经过数据处理作为神经网络的输入量。
输出层包括6个神经元，每个神经元代表一种模式类型，若为该模式，对应神经元输出1，否则为-1，如正常模式为【1，-1，-1，-1，-1，-1】，逐渐上升趋势模式为【-1,1，-1，-1，-1，-1】第一层结构通过分析输入数据对数据的模式进行分类，然后根据图表模式对应的类别将数据输入到第二层网络中训练。
第二层中的网络和第一层所使用的结构相同，即分类层、阶跃模块、趋势模块、周期模块均有相同的结构。
三个子网构成一个复合型的神经网络，每个网络处理对应网络，通过处理，分别可以得到：阶跃模式的幅度的大小、趋势模式的斜率、周期模式的周期以及振幅，；例如：周期模块的输出为【-1,1,1,0.23，3,-1】,其中0.23为输入控制图的振幅，周期为3。
这样构建网络的好处是，提高同一网络模块的利用率，将图表模式分类和图表参数估计统一到一个复合网络中，降低程序的复杂度。
图二网络结构4.2 控制图表基本模式控制图表的基本模式有（a）正常模式；（b）阶跃模式；（c）趋势模式；（d）周期模式（如图三）。
图三控制图表基本模式五、常用的模式识别神经网络模型5.1 感知机及BP网络BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。
正向传播时，输入样本从输入层传入。
经各层逐层处理后，传向输出层。
若输出层的实际输出与期望的输出（教师信号）不符，则转入误差的反向传播阶段。
误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传、并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。
这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程，是周而复始的进行的。
权值不断调整的过程，也就是网络的学习训练过程。
此过程一直进行到网络输出的误差减少到可接受的程度，或进行到预先设定的学习次数为止。
5.2竞争学习和侧抑制上述前馈网络属于监督学习，需要同时提供输入样本和相应的理想输出。
引进竞争机制的前馈网络可以实现无监督学习，完成类聚的任务。
竞争学习网络的结构与二层前馈网络类似，只是在输出层加上了侧抑制。
侧抑制是将输出层各单元之间相互作用较大的负权值输入对方的输出，这种互连构成正反馈，类似于双稳态或多稳态触发器。
5.3 自组织特征映射人脑是由大量的神经元组成的，大脑中分布着大量的只有协同作用的神经元群体，同时大脑网络又是一个复杂的反馈系统，即包括局部反馈，也包括整体反馈及化学交互作用，聚类现象对于大脑的信息处理起着重要作用。
自组织映射网络的学习算法也是一种竞争学习算法，区别只是输出层具有几何分布，由交互作用函数取代了简单的侧抑制，因此其学习算法也是类似的。
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