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文档简介
1、matlab在模式识别中的应用模式识别技术定义:识别出给定的事物与哪一个标本相同或相近。模式分类: 把供模仿的标本分成若干类,再判断给定的事物属于哪一类。例如:文字识别,疾病诊断,声纹识别。模式是被属于人工智能的研究范畴。matlab在模式识别中的应用模式识别的分类o有监督的模式识别:除了待识别样本外,还提供已经类别样本集(训练样本集),用来先行训练,使之积累经验,获得识别能力,再对未知样本识别,分类。o无监督的模式识别:无训练样本。采用集群(聚类)分析。matlab在模式识别中的应用模式识别系统 数据获取预处理特征提取决策分类 在实际问题中,提取的特征是把一个物理模式变成一个随机向量。 决策
2、分类:若已知待识别样本完整的先验知识,则可据此确定决策函数的数学表达式;若仅知待识别样本的定性知识,那么需要经过学习(训练),确定决策函数。matlab在模式识别中的应用例: Cancer 数据测试o调用cancer_dataseto采用BP网络识别癌症特征。o采用newpr(p,t,hidenum)创建网络o数据分类:1、60%用于训练 2、20%用于监测(防止过收 敛) 3、20%用于测试o采用train训练matlab在模式识别中的应用提高精度方法o对网络赋值新权值,重新训练o增加隐层神经元数目o增加训练样本o增加预测变量的数目(更多先验信息)o更好其他的训练算法o采用优化算法matla
3、b在模式识别中的应用nprtool的使用o在命令窗口输入nprtool,即可弹出GUI界面。o其中可以load软件中的样本数据,进行测试。matlab在模式识别中的应用例:血清胆固醇含量检测问题 通过临床实践共提取了264位病人的血样检测结果数据,其中每个检测结果均对应所测血样光谱的21个波长值。现利用样本数据训练,设计一个神经网络,使其能够自动完成上述检测过程。matlab在模式识别中的应用分析oStep1:采用load choles_all,调用内置的经典样本,训练样本名为p, 训练目标名为toStep2: 采用prestd(p,t)对原始样本归一化,获得归一化后的样本矩阵pnoStep3
4、: 采用ptran=prepca(pn,0.001),对归一化后的矩阵pn降维。oStep4: 对样本数据划分为训练集、验证集、测试集。Itest=2:4:Q;Ival=4:4:Q;Itr=1:2:Q;matlab在模式识别中的应用oVal.P=ptrans(:,Ival);val.T=t(:,Ival);oTest.P=ptrans(:,Itest);Val.T=t(:,Itest)oPtr=ptran(:,Itr);ttr=t(:,Itr);oStep5:创建网络net=newff(minmax(ptr),S1,S2,)oStep6:训练,并绘制误差曲线 net,tr=train(net,
5、ptr,ttr,val,test)Plot(tr.epoch,tr.perf,tr.epoch,tr.vperf,tr.epoch,tr.tperf)matlab在模式识别中的应用车牌号识别算法o字符识别相关:特征提取,识别算法。o在二值字符图像中,利用字符的点阵特征进行字符识别是最简单的方法,只需要将二值化的字符图像以数组的形式输入到分类器中。分类器可以采用模板匹配,或者利用大量的样本训练的神经网络来作分类器。o实验证明,该方法对于字符字体,型号变化不大的情况非常有效。matlab在模式识别中的应用特征提取o点阵特征:该组特征基于细化的二值图像,二值化字符图像的点阵结构反映了一个字符的整体结
6、构特征。o通常,分类器采用模板匹配,利用距离函数计算模板与当前字符之间的相似度,其中相似度最小的那个模板所代表的字符即为识别出的字符。该方法简单易行,计算复杂度低,适合实时识别。matlab在模式识别中的应用识别算法o利用BP神经网络来分类字符。BP神经网络包括3层:输入层,隐含层,输出层。o通过BP网络的泛化能力,进行字符的识别。matlab在模式识别中的应用matlab在模式识别中的应用matlab在模式识别中的应用例:用神经网络对26个字母识别 采用matlab中的prprob字母库,作为样本实例,进行字母的识别。 分析:1、训练样本为35x26的矩阵,每列对应于每个字母的布尔矢量,训练
7、目标为26x26的单位矩阵。 2、在实际的字母识别中,不同级别的噪声是存在的,因而会影响识别率,所以可以考虑扩张训练样本,并对扩张的训练样本加入小功率噪声。matlab在模式识别中的应用 采用newff(p,t,hidenums)创建新BP网络;采用train函数进行训练。采用plotchar画出5x7的字母网格图。 在对训练好的网络性能进行测试时,可以选择要识别的字母。由于受噪声影响,网络输出模式矢量中的元素可能不是单纯的0和1两个值。matlab在模式识别中的应用 其中测试的输出可以用compet竞争传递函数得出最接近网络输出的标准模式矢量。matlab在模式识别中的应用例:车牌号识别o给定车牌号是:J369o
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