模糊模式识别方法及应用

模糊模式识别是模式识别的一个最新分支,已得到广泛的应用。本文介绍模糊模式识别的方法和应用。     

模糊模式识别理论在温度传感器互换性分析中的应用

针对热敏电阻温度传感器生产中对互换性分析的需要,提出了利用模糊模式识别理论解决该问题的设想,并得到了一种简洁实用的算法。在此基础上利用计算机和标准总线模板研制成温度传感器互换性模糊模式识别系统。运行结果表明,系统各项指标满足用户要求。     

具有自我学习能力的模式识别程序的原理与编制

多因素模式识别方法在各科学领域有广泛的应用，它可以将多因素协同影响的样本准确地分类。如果已知判别准则（分类函数），分类一般是不困难的，但对新的复杂的多因素问题，判别准则往往是未知的，必需从大量已知分类的样本中经过学习而得到，这就需要编制相应的具有自我学习能力的计算机程序。本文作者用最优化方法中的奖惩算法和ＦＯＲＴＲＡＮ７７语言编程，较满意地实现了这项功能，程序精练实用。     

基于模糊理论的车型识别

随着机动车数量的增加,交通管理、公路收费的工作量和工作难度日益加大,因此车型自动识别在公路交通管理和自动收费中有重要的应用价值。文中主要提出了运用模糊理论建立隶属度函数对提取了特征数据的车辆进行模式识别的方法,该方法能识别常见的轿车、越野车、货车和客车。并给出了识别过程实现的程序框图。该方法结构简单而且识别效率较高,速度较快,相比神经网络的方法更容易实现,应用于实际作业将会明显减少人员的工作量。     

基于模糊理论的车型识别

随着机动车数量的增加，交通管理、公路收费的工作量和工作难度日益加大，因此车型自动识别在公路交通管理和自动收费中有重要的应用价值。文中主要提出了运用模糊理论建立隶属度函数对提取了特征数据的车辆进行模式识别的方法，该方法能识别常见的轿车、越野车、货车和客车。并给出了识别过程实现的程序框图。该方法结构简单而且识别效率较高，速度较快，相比神经网络的方法更容易实现，应用于实际作业将会明显减少人员的工作量。     

模式识别概述及其应用

本文对什么是模式及其模式识别做出了解释,并说明了模式识别的方法,同时还列举了在现阶段模式识别在我们生活中的应用。     

形象（直感）思维与人机结合的模式识别

本文首先从启发性的论据等几个方面加以引伸，对形象（直感）思维进行探讨，并从传统的中医诊断来说明形象（直感）思维与人识别模式的思维方式，然后以人的模式识别为借鉴，讨论机器的模式识别，以综合集成为着眼点，扼要地介绍了作者所提出的“基于人工神经网络的语义句法模式识别方法”、以手写汉字识别中的子结构检测为例，阐述了有教师的学习及人机结构的模式识别的重要意义。     

采用单片机的并行图像处理系统

本文介绍了一种用单片机构成的并行计算机结构，主要用于实时图像数据的采集和处理。该结构由１６个以８０３１为核心的处理单元组成。每个处理单元将并行处理一幅图像的１６分之一。     

基于神经网络的平移旋转不变模式识别

本文将经二进制编码的不变性矩作为神经网络的输入进行不变性模式识别,计算机模拟结果表明,神经网络与不变性矩的结合不仅对输入模式具有位移旋转不变的性能,而且有较好的容错性。     

标志树文法及其语法分析

树文法是一种高维文法，能够用来表达二维以上复杂对象的构造规则．在模式识别、图式语言等领域有着广泛的应用前景．本文在树文法有关概念基础上提出了标志树、连接标志、标志树文法等概念，构造了标志树的匹配和识别算法，并成功解决了标志树文法的语法分析器构造问题．     

通用PRIP程序设计语言EPPPI的设计

本文介绍了一种同时具有PASCAI和PROLOG语言特点的通用的模式识别和图象处理(PRIP)程序设计语言EPPPL,相对于PASCAL,EPPPI包含了抽象级更高的数据类型和相应的公共操作.因而该语言具有比PASCAL更强的描述能力,使在科学计算程序设计时有更高的效率.文中论证了在EPPPI中引入PROLOG机制的可行性.由于在EPPPI中包含了PROLOG的机制,使该语言适用于人工智能程序设计,并具有陈述式特点,因而使它的编程效率更进一步提高.     

一个基于神经网络的专家系统

医疗专家系统主要使用基于知识的技术，其中的决策规则和策略来自于人类的专家。把这些知识和各种推理方法结合，可以建立一个模拟专家决策过程的系统。建立这样一个系统，需要经常与专家磋商，以获取专家的知识，因而需要大量的时间和精力。为此，本文提出直接从数据中提取有效的信息，即用神经网络提取隐含在大量数据中对医疗诊断有效的信息，继之与基于规则的知识，各种推理方法相结合，建立一个神经网络专家系统。