神经网络在模式识别中的应用研究

林翠平 刘焱煜

摘 要：现阶段人工智能领域研究十分侧重于智能识别方法的融合，鉴于模糊神经网络技术具有知识储存、不确定信息处理等多项优秀能力，将神经网络应用于模式识别中可以弥补原有技术领域的缺陷与不足，因此，关于神经网络在模式识别中的应用已成为一项研究重点。本文就神经网络在模式识别中的具体应用进行详细阐述。

关键词：神经网络;模糊逻辑;模式识别;具体应用

现阶段人工智能领域正在开展关于多种智能识别方法的融合应用来改善识别效果，基于模糊逻辑与神经网络而成的模糊神经网络对于真正智能模拟的实现有着极为重要的作用。

1.模式识别概述

模式在本质上是一个内涵十分丰富的概念，其主要是指人类可以利用感官直接或间接接受的外界信息，Watanabe等人在研究中将模式定义为：凡是可以给出一个名字的便可以称为“模式”，并且其在定义过程中将某些具有共同特性的模式集合统称为“模式类”。“模式识别”在本质上是识别特定事物或模式相同点与相似点的过程，所以在研究过程中主要是利用自动技术来实现这一过程，在该类技术的支撑下计算机可以自动地將待识别模式分配到各自的模式类中，在这个过程中用到的技术统称为模式识别技术，尤其是在计算机技术的支撑下使其发展形成一种模拟人的识别方法，所以对于模式识别的概念应该定义为自动判别和分类的过程。模式识别的过程为研究对象、数据采集、数据预处理、测量空间、特征选择与提出、特征空间比对、模式分类、储存至类型空间等，对于整个模式识别过程来说数据采集、数据预处理、特征提取以及特征选择是其重点。在模式识别中，数据预处理后所获取的原始数据所在空间则被称为测量空间，将模式进行分类的空间则称为特征空间。模式识别系统在设计过程中主要由学习模块与测试模块两个核心模块组成，并且整个系统在运行过程中具备训练模式样本特征数据输入、制定分类判决规则、错误率检测、模式样本特征选择和正特提取方法调整等多项功能。

2.模式识别系统分析

模式识别系统在运行中的学习模块与测试模块中都设计了数据预处理的功能，其可以根据用户需求将感兴趣的模式从背景中进行分离处理，并且可以避免噪声信号对整个系统的运行产生影响，还可以根据用户的实际需求来建立标准化模式样本等。学习模块在运行中会将已知的样本模式进行数值化处理后输入计算机，这个过程被称为训练模式样本特征数据的输入，系统可以对输入的样本进行分析并排除无效或容易出现混淆的特征，对于一些对分类判别有效的数据特征则可以进行界定并保留，这个过程被称为模式识别系统在运行阶段的特征选择。

模式识别系统在运行过程中还需要将一些变换技术作为支撑，这是因为通过变换技术的应用可以得出比原来数目少的综合性特征作为分类用，这一过程被称为特征维数压缩或特征提取，系统会按照设想的分类判决数学模型对样本模式进行训练来得出分类的判决规则。模式识别系统在获取判决规则后便可以开始整个识别过程，其需要将未知模式特征数据进行采集、选择与提取，然后根据已有的判决规则对输入的模式进行分类，最后便可以根据用户需求来输入整个模式识别的结果。系统还可以将已识别的分类结果与已知分类输入模式进行对比，以便于对判决规则与特征选择、提取方法进行不断的优化，系统只有在该种模式下才能制定出错误率最小的判决规则与特征选择、提取策略，对于模式识别系统来说，这一过程被称为再学习的过程。

3.神经网络在模式识别中的具体应用

国内在较早阶段便开始了神经网络在模式识别中应用的相关研究，但是学者所提出的研究成果并没有得到广泛应用。在20世纪80年代末期，我国一些专家对模式识别在地震特征提取等方面的应用进行了优化与改进，并结合不同地区不同地质条件开展了一系列试验研究，先后取得了很多效果十分显著的成果，并且在这个基础上为整个系统增加了人机交互功能，改进后的模式识别系统开始在国内相关领域中得到了广泛应用。我国部分领域所使用的模式识别系统在最初以统计识别策略为主，在最近几年才将神经网络识别策略应用于模式识别系统中。20世纪80年代后期，世界上关于人工神经网络的研究开始进入一个热潮，这是因为在该阶段由Rumelhart等人在研究中提出了反向传播学习算法，对于神经网络来说其可以有效解决前馈反向神经网络学习训练的问题，所以对于整个神经网络研究领域来说开辟了一条新的途径。前馈反向神经网络学习问题的有效解决使神经网络的各项优势充分彰显出来，而前馈反向神经网络模式识别则成为模式识别中的一个核心发展方向，并且开始被广泛应用于生物、医学、地质以及化工等产品检测领域中，本文认为关于神经网络在模式识别中的应用将会给社会带来巨大变革，同时也意味着基于神经网络的模式识别技术将成为网络数字化时代的一项核心技术。

4.结语

现阶段前馈反向神经网络模式识别已经开始在社会各领域进行实践应用，虽然在该技术体系中还存在一些不足与缺陷，但是在现代科技的支持下其势必会迎来一个新的发展时期，对于我国社会各生产领域来说有着极为重要的推动作用。

参考文献：

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（作者单位：中国计量学院）