仿生模式識(shí)別應(yīng)用研究.pdf

1、模式識(shí)別是人工智能的一個(gè)重要的研究應(yīng)用領(lǐng)域。隨著人工智能的飛速發(fā)展，模式識(shí)別也相應(yīng)地在許多領(lǐng)域得到了廣泛的重視和應(yīng)用。然而，由于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別以“最佳劃分”為目標(biāo)，存在著許多局限性，因而其應(yīng)變能力差，實(shí)際效果遠(yuǎn)不能令人滿意。 近年來提出了一種仿生模式識(shí)別方法。這種新的模式識(shí)別方法是基于“認(rèn)識(shí)”事物而不是基于“區(qū)分”為目的，更接近于人類“認(rèn)識(shí)”事物的特性。以同源同類樣本間的連續(xù)性為先驗(yàn)概率，利用多權(quán)值高階神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，建立高維空

2、間封閉超曲面完成對(duì)“事物”的最佳覆蓋，從而達(dá)到識(shí)別的目的。本文主要針對(duì)仿生模式識(shí)別方法及其應(yīng)用進(jìn)行了研究，在國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目的支持下，初步完成了對(duì)同一藻類細(xì)胞不同形態(tài)的識(shí)別。 本文主要工作： 1.闡述了模式識(shí)別的發(fā)展現(xiàn)狀、系統(tǒng)構(gòu)成和基本方法，并在此基礎(chǔ)上總結(jié)了傳統(tǒng)的模式識(shí)別的局限性。與傳統(tǒng)的模式識(shí)別進(jìn)行比較，從人類認(rèn)知的角度介紹了仿生模式識(shí)別理論及其同源連續(xù)性原理，從理論上突出了仿生模式識(shí)別的優(yōu)越性。 2.對(duì)

3、仿生模式識(shí)別的數(shù)學(xué)工具進(jìn)行了研究：引入了高維空間幾何的一些基本概念及公理，分析了高維空間中點(diǎn)分布的相關(guān)性質(zhì)及點(diǎn)覆蓋的方法。高維空間與幾何方法相結(jié)合為信息科學(xué)發(fā)展尤其是模式識(shí)別問題的探索提供了思路，因此可以實(shí)現(xiàn)對(duì)高維空間復(fù)雜幾何體的構(gòu)造。 3.重點(diǎn)研究了仿生模式識(shí)別的應(yīng)用問題：仿生模式識(shí)別中建立的多權(quán)值神經(jīng)元在高維空間里表現(xiàn)為一個(gè)封閉的超曲面，可以同時(shí)涵蓋BP算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能，能夠較好地完成網(wǎng)絡(luò)覆蓋。通過選取一種