文档介绍：仿生模式识别应用研究摘要模式识别是人工智能的一个重要的研究应用领域。随着人工智能的飞速发展,模式识别也相应地在许多领域得到了广泛的重视和应用。然而,由于传统的统计模式识别以“最佳划分D勘辏嬖谧判矶嗑窒扌裕蚨溆Ρ淠芰Σ睿实际效果远不能令人满意。近年来提出了一种仿生模式识别方法。这种新的模式识别方法是基于“认识一事物而不是基于“区分”为目的,更接近于人类“认识刀事物的特性。以阿源同类样本间的连续性为先验概率,利用多权值高阶神经元网络,建立高维空间封闭超曲面完成对“事物淖罴迅哺牵佣锏绞侗鸬哪康摹1疚闹饕U攵苑律式识别方法及其应用进行了研究,在国家自然科学基金项目的支持下,初步完成了对同一藻类细胞不同形态的识别。本文主要工作:隽四J绞侗鸬姆⒄瓜肿础⑾低彻钩珊突痉椒ǎ⒃诖嘶∩献芙崃舜统的模式识别的局限性。与传统的模式识别进行比较,从人类认知的角度介绍了仿生模式识别理论及其同源连续性原理,从理论上突出了仿生模式识别的优越性。苑律J绞侗鸬氖Чぞ呓辛搜芯浚阂肓烁呶占浼负蔚囊恍┗靖念及公理,分析了高维空间中点分布的相关性质及点覆盖的方法。高维空间与几何方法相结合为信息科学发展尤其是模式识别问题的探索提供了思路,因此可以实现对高维空间复杂几何体的构造。氐阊芯苛朔律J绞侗鸬挠τ梦侍猓悍律J绞侗鹬薪⒌亩嗳ㄖ瞪窬在高维空间里表现为一个封闭的超曲面,可以同时涵盖算法神经网络和窬绲墓δ埽芄唤虾玫赝瓿赏绺哺恰Mü∪∫恢殖愠π问降神经元进行神经网络集成,表征高维空间中一点与两点之间的距离关系,构建目标的几何形体覆盖,从而对目标进行识别。由大量实验结果表明,超香
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肠神经元网络较好地完成对藻类细胞的识别,而且少量训练样本也可以达到期望的识别效果,同时随着样本数量的增加,其正确识别率越高。关键词:仿生模式识别;模式识别;高维空间点覆盖;多权值神经元网络Ⅱ;
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签字日期:况孵卵乡日掷臻学位论文作者签名:徐穆学位论文作者签名:徐薷签字日期:沁材暌自隆眨签字日期:辡年莎月多日独创声学位论文版权使用授权书明荩坏嬉挪槟顾肯家9倚椭钡阁危嚎够ブ或其他教育机构的学位或证书使本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含未获得用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权学校可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》,并通过网络向社会公众提供信息服务。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄊ导师签字:确的说明并表示谢意。
,灿支——模式识别的研究内容。自从十七世纪工业革命以来,机器的使用给人类带来了巨大的物质文明,但机器一直被认为只能做一些重复刻板的规则动作而已【俊V圃旌褪褂靡恢帜芄淮替人脑从事复杂智力活动的机器,是人类长期以来的愿望。由于世纪数理逻辑等学科的迅速发展,终于在年研制成功了人类第一台电子计算机,此后人们才深刻而具体地认识到计算机和人脑在符号信息处理这一点上有其相似性,正是这种相似性奠定了人工智能赖以形成和发展的实质基础。作为研究使机器模拟人类思维科学的人工智空间技术、原子能技术一起被誉为世纪的三大学科技术成就。它被认为是继三次工业革命后的又一次革命,因为前三次革命主要是延长了人手的功能,把人类从繁重的体力劳动中解放出来,而人工智能则是尝试延伸人脑的功能,实现脑力劳动的自动化。人工智能诞生之后不久,它的研究内容与成果迅速扩展,在有限的范围内充满了成功【EΧ蚨臀髅傻摹锻ㄓ梦侍馇蠼馄》被誉为“像人一样思考的程序”。镜募Dㄔ炝思负味ɡ碇っ骰年芄恢っ餍矶嗔笛纪诽鄣亩ɡ怼H讯奶宄绦蚓哂醒澳埽力,它不仅学会了跳棋,而且比它的设计者水平更高。经过半个世纪左右的发展,虽在各个领域取得了巨大成功,但是人工智能却远没有达到人们预计的智能。它比人们所要求的所想象的低得多,平凡得多。它不可能是一个可以取代人的机器,而仅仅是帮助人的一个工具。举一个例子:人穿越马路时眼观四方,很快地可以做出判断,以避免与车辆相撞。若要用亿次/每秒级的美国制造的超级计算机来做此事,需要的计算机的数量是惊人的,把它们并排起来,将布满美国的得克萨斯州,约占中国领土的四分之一。虽然人工智能计算能力相当