神经网络模式识别法

什么是模式识别模式识别的方法与应用模式识别是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。

那么你对模式识别了解多少呢?以下是由店铺整理关于什么是模式识别的内容，希望大家喜欢!模式识别的简介模式识别(英语：Pattern Recognition)，就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。

我们把环境与客体统称为“模式”。

随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。

信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。

对人类来说，特别重要的是对光学信息(通过视觉器官来获得)和声学信息(通过听觉器官来获得)的识别。

这是模式识别的两个重要方面。

市场上可见到的代表性产品有光学字符识别、语音识别系统。

人们在观察事物或现象的时候，常常要寻找它与其他事物或现象的不同之处，并根据一定的目的把各个相似的但又不完全相同的事物或现象组成一类。

字符识别就是一个典型的例子。

例如数字“4”可以有各种写法，但都属于同一类别。

更为重要的是，即使对于某种写法的“4”，以前虽未见过，也能把它分到“4”所属的这一类别。

人脑的这种思维能力就构成了“模式”的概念。

在上述例子中，模式和集合的概念是分未弄的，只要认识这个集合中的有限数量的事物或现象，就可以识别属于这个集合的任意多的事物或现象。

为了强调从一些个别的事物或现象推断出事物或现象的总体，我们把这样一些个别的事物或现象叫作各个模式。

也有的学者认为应该把整个的类别叫作模去，这样的“模式”是一种抽象化的概念，如“房屋”等都是“模式”，而把具体的对象，如人民大会堂，叫作“房屋”这类模式中的一个样本。

这种名词上的不同含义是容易从上下文中弄淸楚的。

模式识别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。

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。

模式识别实验报告（二）学院：专业：学号：姓名：XXXX教师：目录1实验目的 (1)2实验内容 (1)3实验平台 (1)4实验过程与结果分析 (1)4.1基于BP神经网络的分类器设计 .. 1 4.2基于SVM的分类器设计 (4)4.3基于决策树的分类器设计 (7)4.4三种分类器对比 (8)5.总结 (8)1)1实验目的通过实际编程操作，实现对课堂上所学习的BP神经网络、SVM支持向量机和决策树这三种方法的应用，加深理解，同时锻炼自己的动手实践能力。

2)2实验内容本次实验提供的样本数据有149个，每个数据提取5个特征，即身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学及是否喜欢运动，分别将样本数据用于对BP神经网络分类器、SVM支持向量机和决策树训练，用测试数据测试分类器的效果，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判。

具体要求如下：BP神经网络--自行编写代码完成后向传播算法，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算可以基于平台的软件包）；SVM支持向量机--采用平台提供的软件包进行分类器的设计以及测试，尝试不同的核函数设计分类器，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判；决策树--采用平台提供的软件包进行分类器的设计以及测试，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算基于平台的软件包）。

3)3实验平台专业研究方向为图像处理，用的较多的编程语言为C++，因此此次程序编写用的平台是VisualStudio及opencv，其中的BP神经网络为自己独立编写， SVM 支持向量机和决策树通过调用Opencv3.0库中相应的库函数并进行相应的配置进行实现。

将Excel中的119个数据作为样本数据，其余30个作为分类器性能的测试数据。

4)4实验过程与结果分析4.1基于BP神经网络的分类器设计BP神经网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。

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。

什么是计算机模式识别请解释几种常见的算法计算机模式识别是一种利用计算机技术来识别、分类和理解图像、声音、文字等数据的技术。

在现代社会中，计算机模式识别被广泛应用于人脸识别、语音识别、医学影像分析、金融数据分析等领域。

这些应用都要求计算机能够自动地对输入的数据进行分类、识别和理解，以帮助人们更高效地处理和利用信息。

常见的计算机模式识别算法包括：K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）、支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、决策树（Decision Tree）、神经网络（Neural Network）等。

下面，我将对这几种算法进行详细介绍：1. K近邻算法（K-Nearest Neighbors）K近邻算法是一种基本的分类算法，其原理是将未知数据与已知数据进行比较，将其归类为距离最近的K个数据所在的类别。

KNN算法简单易懂，适用于分类和回归问题，但在处理大规模数据时效率较低。

2. 支持向量机（Support Vector Machine）支持向量机是一种用于分类和回归问题的监督学习算法，其特点是能够有效地处理高维数据，并具有很好的泛化能力。

SVM通过寻找一个超平面来将数据分为不同类别，使得不同类别之间的间隔最大化。

支持向量机在图像识别、手写字符识别等领域有着广泛应用。

3. 决策树（Decision Tree）决策树是一种基于树状结构的分类算法，通过不断地对数据进行分裂，最终得到一个具有层级结构的分类模型。

决策树易于理解和解释，适用于处理大规模数据，并且能够处理具有缺失值的数据。

决策树算法在医学诊断、金融风控等领域具有较好的应用效果。

4. 神经网络（Neural Network）神经网络是一种模仿人类神经系统的学习模型，通过多个神经元之间的连接和权重调节来实现数据的分类和识别。

神经网络在模式识别领域有着广泛的应用，如图像识别、语音识别等。

深度学习中的深度神经网络已经在许多领域取得了显著的成果。

第六章神经网络在模式识别中的应用随着近几十年来工业、军事、商业和科学等领域的发展，模式识别技术的需求也在不断增加，并以快速的速度向前发展。

模式识别技术主要用于从输入的数据中确定特定的人员、物体或事物的标志、特征或性质。

模式识别技术有助于机器自动实现视觉、听觉以及其他感官功能，从而获得更准确、更有效的处理结果。

神经网络在模式识别中的应用是一种模式识别技术，它具有强大的泛化能力和自然的表达能力，可以适应各种不同的任务，既可以识别简单的模式，也可以识别复杂的模式。

神经网络模式识别技术被广泛应用于计算机视觉、文字识别、语音识别、生物识别等领域。

神经网络在模式识别中的特点主要有以下几点：
一、具有强大的泛化能力：由于使用神经网络来进行模式识别，神经网络具有极强的泛化能力，可以非常准确地识别出不同的模式，甚至是在训练过程中没有见过的模式。

二、可以自动学习：神经网络模式识别技术能够自动从输入的样本中学习有效的特征，进而在测试中获得准确的结果。

三、可以实现视觉、语音识别、生物识别等：神经网络模式识别技术可以实现视觉、语音和生物识别等多种任务，可以准确、快速地识别出复杂的模式。

模式识别的基本方法模式识别指的是对数据进行分类、识别、预测等操作的过程，它是人工智能中的一个重要分支。

在实际应用中，模式识别的基本方法主要包括以下几种。

一、特征提取特征提取指的是从原始数据中提取出有意义的特征用于分类或预测。

在模式识别中，特征提取是非常关键的一步。

因为原始数据可能存在噪声、冗余或不必要的信息，而特征提取可以通过减少数据维度、去除冗余信息等方式来提高分类或预测的准确性。

二、分类器设计分类器是模式识别中最为常用的工具，它是一种从已知数据中学习分类规则，然后将这些规则应用到新数据中进行分类的算法。

常用的分类器包括朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等。

分类器的设计需要考虑多种因素，包括分类精度、计算速度、内存占用等。

三、特征选择特征选择是指从原始数据中选择最具有代表性的特征，用于分类或预测。

与特征提取不同，特征选择是在原始数据的基础上进行的，它可以减少分类器的计算复杂度、提高分类精度等。

常用的特征选择方法包括卡方检验、信息增益、相关系数等。

四、聚类分析聚类分析是一种将数据按照相似度进行分组的方法，它可以帮助我们发现数据中的潜在模式和规律。

聚类分析的基本思想是将数据划分为若干个簇，每个簇内的样本相似度高，而不同簇之间的相似度较低。

常用的聚类算法包括k-means、层次聚类、密度聚类等。

五、降维算法降维算法是指通过减少数据的维度来简化数据，降低计算复杂度，同时保留数据的主要特征。

常用的降维算法包括主成分分析、因子分析、独立成分分析等。

降维算法可以帮助我们处理高维数据，减少数据冗余和噪声，提高分类或预测的准确性。

六、特征重要性评估特征重要性评估是指对特征进行排序，以确定哪些特征对分类或预测最为重要。

常用的特征重要性评估方法包括信息增益、基尼系数、决策树等。

通过特征重要性评估，我们可以选择最具有代表性的特征，提高分类或预测的准确性。

模式识别的基本方法是多种多样的，每种方法都有其适用的场景和优缺点。