模糊模式识别.ppt

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1、模糊模式识别模式识别基本概念模式识别的原理模糊集的贴近度模糊模式识别的直接方法最大隶属原则模糊模式识别的间接方法择近原则多特征模糊模式识别模糊模式识别的应用3.1模式识别基本概念模式指事物的标准形式、样本。模式识别是将待识别的对象特征信息与给定样本特征信息比较、匹配，并给出对象所属模式类的判断。读远方家人亲笔信熟悉一个朋友的面孔公安人员识别指纹军用卫星遥感图像识别人类基因图谱识别3.1模式识别基本概念模式识别是利用计算机模拟人的形象思维方法对客观事物进行识别和分类。模式识别实质上是利用计算机辨识数据结构的过程。分类和识别二者

2、有许多相似之处，但有区别。本质上，分类是建立（或寻求）确定数据，而模式识别则是试图获取新的数据并将其归入由分类处理所得到的某一种类型之中。3.1模式识别基本概念分类是定义模式，模式识别是将数据进行归类。模式识别是一种有模式的分类问题，而聚类分析是一种无模式的分类问题。分类过程和模式识别过程都需要建立反馈回路，一方面用以寻找更好的数据分割方法，另一方面用于解决模式匹配错误以实现有效的归类。现实中的许多模式识别问题，都在很大程度上包含着模糊性信息，因此应用模糊集合论解决模式识别问题，有着广泛的应用。3.2模式识别的原理模式识别系统的

3、结构1传感器部分感知器，有时又称探头、测试头、感应头。用以将各种待识别对象的模式转变为电信号。根据识别对象，如目标、景物、图像、人物、文字、语言等的种类、性质不同，传感器的形式、原理也不一样，但它们大都基于物理学、电子学、光电子等原理，如利用微波、电磁感应、光电效应、红外线等。传感器的性能直接影响识别系统的质量一般要求它具有足够高的灵敏度、精度、保真性、稳定性及抗扰能力。3.2模式识别的原理2信号预处理部分传感器输出的信号一般比较微弱，波形不规则等，因此不能直接使用。必须对这一信号进行必要的加工、处理，如通过放大、去噪、整形、转

4、换为数字信号等，将信号进行“正规化”处理，可供识别使用。传感器和信号处理两部分的主要任务是向识别系统提供识别对象尽可能多的原始数据（信息）。3.2模式识别的原理3特征分析部分特征分析包括特征标定、特征选择和特征提取三部分。特征标定是提出原始特征值的过程，这项工作通常由专门技术人员根据特定传感器特性和实际测到的结果进行标定。特征选择是从原始的p个特征值中选择s个特征值构成最佳子集的过程。必须选择那些反映待识别对象的各种最重要而又本质的、可区别于它事物的特征作为最佳特征子集。3.2模式识别的原理特征提取表示将原始具有p个特征值的p维

5、特征空间转换为s维空间的过程。在转换过程中原p空间的有用信息得到最佳保存，其作用并得到加强。特征提取也可以通过计算机对有规则的数据进行判断，来评价特征提取的质量。4识别分类部分在基于数值模式识别的统计方法中，每个一个输入观测可表示为一个多维向量（特征向量），该向量的每一个分量表示一个特征。3.2模式识别的原理根据从待识别对象提取的特征信息量，按照某种设计的分类原则，对输入的模式进行聚类分析，一般认为把具有相似特征的不同输入观测值可以归入一类，而不同特征的输入观测值分到不同的类别。模式识别的原理被识别对象特征信息数字化多维数据向量

6、通过辨识其数据结构并根据定义的模式对其进行归类。3.3模糊集的贴近度1贴近度的定义贴近度是对两个模糊集接近程度的一种度量。定义1设A,B,CF(U),若映射N:F(U)F(U)[0,1]满足条件:(1)(2)(3)若ABC,则N(A,C)≤N(A,B)N(B,C)则N(A,B)称为模糊集A与B的贴近度.N为F(U)上的贴近度函数.几种常见的贴近度类型：设A,B,CF(U),(1)海明(Haming)贴近度若U={u1,u2,…,un}，则当U为实数域上的闭区间[a,b]时，则几种常见的贴近度类型：设A,B,CF(

7、U),(2)欧几里德(Euclid)贴近度若U={u1,u2,…,un}，则当U=[a,b]时，有(3)最大最小贴近度若U={u1,u2,…,un}，则当U=[a,b]时，有（4）算术平均最小贴近度若U={u1,u2,…,un}，则当U=[a,b]时，有例1设U=[0,100]，且求最大最小贴近度N(A,B)图3.1模糊集曲线解不难求得A(x)和B(x)的交点坐标x*=50，于是2格贴近度定义2设A,BF(U),称为模糊集A,B的内积。内积的对偶运算为外积。称为模糊集A,B的外积。如果在闭区间[0,1]上定义“余”运算:a

8、[0,1],ac=1a那么有如下命题命题1证先证第一式再证第二式定义3对AF(U),令称为模糊集A的峰值；称为模糊集A的谷值；模糊集A,B,C的内外积的性质性质1性质2性质3性质4性质5性质6且由性质1-6不难得出，给定模糊集A，让模糊集B靠近A，会使内积增