学位论文之仿生模式识别应用研究(pdf 60页)

学位论文之仿生模式识别应用研究内容提要：
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"为目标，存在着许多局限性，因而其应变能力差，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"的最佳覆盖，从而达到识别的目的。本文主要针对仿生模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。
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