模式分类的可视化算法设计

模式识别是20世纪60年代发展起来的一门学科。目前,模式识别技术已在语音识别、文字识别、图象识别等领域得到成功的应用。主要对模式分类一些算法进行可视化技术研究,通过图表显示的统一数据接口,将模式分类的某些算法集成在一起,组成一个可以满足一定需要的模式分类应用系统。     

采用Parzen窗法的随机模式分类器研究

分类器的训练与学习是模式识别的一个重要环节,其目的在于按照某种算法,确定判决规则,使之具有自动分类识别的能力。本文介绍了采用Parzen窗法的随机模式分类器,并实现了一个简易的随机模式分类器。     

质量控制图中趋势模式的综合识别方法

提出了一种综合模糊技术与神经网络技术对基于控制图的趋势模式进行自动分类识别的智能方法,将控制图作为信息图用于趋势模式的提取,用模糊化的控制图模式数据构造训练集,将训练后的ＢＰ神经网络用来对真挚模式进行自动分类识别,该方法为工序状态异常模式识别提供了一种新的方法,提高了工序异常状态分类识别的效率和可靠性,最后用实例进行了仿真实验。     

质量控制图中趋势模式的综合识别方法

提出了一种综合模糊技术与神经网络技术对基于控制图的趋势模式进行自动分类识别的智能方法 .将控制图作为信息图用于趋势模式的提取 ,用模糊化的控制图模式数据构造训练集 ,将训练后的BP神经网络用来对趋势模式进行自动分类识别 .该方法为工序状态异常模式识别提供了一种新的方法 ,提高了工序异常状态分类识别的效率和可靠性 .最后用实例进行了仿真实验     

统计模式识别的研究

模式识别的基本目标就是在有监督和无监督的情况下进行分类,在模式识别的各种模型中,基于统计的方法已经被广泛的研究并应用于实际.一些新的技术和方法的引入（神经网络和支持向量机方法）也促进了该领域发展,文章研究了基于统计的模式识别的进展情况,给出了模式识别的概念、原理、方法并对各种方法进行了相关的评述.     

模式识别理论中的逻辑特征方法

本文提出了一个新的模式识别特征方法——逻辑特征方法。这个方法不同于经典的模式识别方法:统计特征方法和句法结构方法。在逻辑特征法中,决定模式特征匹配状态的只有“是”或“非”,而不象统计特征和句法特征那样有匹配程度之分如“远”或“近”。逻辑特征有两个重要特性。1.多个逻辑特征可以链接在一起做为逻辑特征向量,这个逻辑特征向量可以做为索引匹配的索引号而对模式进行直接和索引分类。2.逻辑特征还可与其他特征共同使用,其中逻辑特征将做为标志。亦即只有逻辑特征匹配了,才能用其他特征进行匹配程度的计算。     

智能交通系统中车型分类的模糊模式识别方法

目的 车辆经过环形线圈传感器时,车体铁磁物质与环形线圈相互作用改变了线圈的频率,形成感应曲线,针对感应曲线的不同形状,对车辆进行自动分类。方法采用特征分离的模糊模式识别方法,根据每类车辆感应曲线的特点,找出一组特征唯一地描述该类车辆,从而进行匹配分类。结果 本的研究方法及其装置已在道路,桥梁收费系统以及在交通流量统计中得到利用。结论 特征分离与匹配分类的模糊模式识别方法能够较为准确地对车辆进行分     

基于模糊聚类-模糊模式识别的复合材料高温机械性能评价

将模糊聚类和模糊模式识别相结合的识别方法应用于具有多模糊特征变量的复合材料高温机械性能的识别中.对给定特征的复合材料进行模糊分类,建立群体模式.通过模糊模式识别在模式库中对检验样本进行匹配,实现对未知材料的聚类识别.结果表明:对于多因子相关的复合材料性能,两种方法的结合是有效可行的,可以满足经济性和准确性的要求.     

一种有监督的模糊模式识别模型

给出了一种有监督的两类模式识别模型，该模型允许选取模糊特征，其学习或训练方法是模拟人们认识事物的过程实现的，它是Ｃｏｒａ－３模式识别方法的一种拓广。因此可作为较复杂的智能系统或专家系统的识别模型．     

论数学中的模式识别方法

模式识别是数学学习中的一种常用方法,善于进行模式识别是数学学习者必须具备的一项基本技能.从心理学来看,模式识别的机制可以用模板说、原型说和特征说这三种观点来进行解释,模式识别的类型通常包括对象识别、特征识别、关系识别、句法识别、方法识别及结构识别等.     

印刷体蒙古文文字识别的研究

分析了蒙文文字的结构特征，论述了蒙文印刷体文字识别的原理，提出了从蒙文文字的预处理到特征提取以及模式分类等各处理阶段的实现方法，并且已将这些方法应用于蒙文印刷体文字识别软件的设计中，试验结果表明这些方法是可行的和高效的。     

基于Gabor特征和局部二值模式融合的纹理图像识别

传统的Gabor滤波方法和局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)算法提取的纹理特征鉴别能力不足,导致纹理识别精度不够理想.为了解决上述问题,提出一种将全局Gabor特征和局部LBP特征进行融合的纹理图像识别方法.该方法利用Gabor滤波方法提取纹理图像的全局特征,利用LBP算法提取纹理图像的局部特征,然后在最近子空间分类器的框架下实现全局和局部特征的融合以及纹理图像识别.在CURe T和KTH-TIPS基准纹理库上的实验结果表明,笔者提出的方法显著超越了传统Gabor滤波方法和LBP算法的纹理识别精度.     

基于内容的医学图像分类研究

基于内容的医学图像分类是一个复杂的非线性问题,分类器的性能主要取决于提取的特征和模式识别算法。讨论了医学图像基本特征提取方法和多特征融合技术的发展,以及常用的模式分类算法。最后指出了支持向量机在医学图像分类中应用时需要解决的问题。     

模式识别理论和技术在语音识别研究中的应用

语音识别是让机器听懂人的说话,并准确地识别出语音的内容和执行相应操作的技术．该文介绍了语音识别发展的过程,语音识别系统的结构和识别过程,模式识别理论和技术在语音识别研究中的应用以及语音识别中的关键技术和面临的问题．最后讨论了语音识别技术存在的优点和不足,并展望了其应用研究的前景．     

由地震记录辅助推断沉积相──模式识别在地震勘探中应用的探讨

本文概述了国外在模式识别用于地震勘探方面的进展，提出了一种由地震道分类以别沉积相的方法，在此基础上着重讨论了地震道的分类识别问题，其中包括数据获取，特征抽取以及分类方法，文中并给出了相应的实验结果。     

人脸识别技术综述

人脸识别技术(FRT)是当今模式识别和人工智能领域的一个重要研究方向.虽然人脸识别的研究已有很长的历史,各种人脸识别的技术也很多,但由于人脸属于复杂模式而且容易受表情、肤色和衣着的影响,目前还没有一种人脸识别技术是公认快速有效的.本文主要讨论了人脸识别技术的一些常用方法,对现有的人脸检测与定位、人脸特征提取、人脸识别的方法进行分析和讨论,最后对人脸识别未来的发展和应用做了展望.