模式识别课程设计

模式识别导论课程设计
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课程名称模式识别考试性质考查试卷类型 A 使用班级电信1101-1103考试方法大作业人数100题号一二三四五六七八九十总成绩成绩
（2）分类器设计方法概述及选择依据分析；（10分）
（3）感知器算法原理及算法步骤；（20分）
（4）感知器算法流程设计；（20分）
（5）感知器算法程序；（10分）
（6）程序仿真及结果分析；（20分）
（7）结论；（5分）
（8）参考文献。

（5分）
四、请结合具体的应用背景，设计基于K-L变换的特征提取算法，并编写程序，分析结果，提交报告一份。

报告内容包括：（1）具体应用背景的介绍；（10分）
（2）特征提取方法概述及选择依据分析；（10分）
（3）基于K-L变换的特征提取算法原理及步骤；（20分）
（4）基于K-L变换的特征提取算法流程设计；（20分）
（5）基于K-L变换的特征提取算法程序；（10分）
（6）程序仿真及结果分析；（20分）
（7）结论；（5分）
（8）参考文献。

（5分）
1具体应用背景的介绍
随着社会经济的发展、人口的增多，人们对水资源的利用更加重视，不同的水资源质量程度不一，为了更好地适应人类的需求，需要对水资源根据污染物有机物、无机物、重金属含量进行适当的分类。

在这里将运用模式识别的方法简单的对其分类为一类水与二类水。

2分类器设计方法概述及选择依据分析
感知器是一种神经网络模型，是20世纪50年代中期到60年代初人们对模拟人脑学习能力的一种分类学习机模型的称呼，当时有些人认为它是一种学习记的强有力模型，后来发现估计过高，由于无法实现非线性分类，到60年代中期，从事感知器研究的实验室纷纷下马，但在发展感知器是所获得的一些数学概念，如“赏罚分明”今天仍在模式识别中起着很大的作用。

将用感知器的方法在本次设计中对水资源进行分类
3感知器算法原理及算法步骤
两类线性可分的模式类 2
1,ωω，设
X W X d T
)(=其中，[]T
121,,,,+=n n w w w w W ，[]T
211,,,,n x x x =X 应具有性质
（3-1）
对样本进行规范化处理，即ω2类样本全部乘以(－1)，则有：
2)-(3 0)(T >=X W X d
感知器算法通过对已知类别的训练样本集的学习，寻找一个满足上式的权向量。

感知器算法步骤：
（1）选择N 个分属于ω1和 ω2类的模式样本构成训练样本集{ X1 ,…, XN }构成增广向量形式，并进行规范化处理。

任取权向量初始值W(1)，开始迭代。

迭代次数k=1。

（2）用全部训练样本进行一轮迭代，计算W T (k )X i 的值，并修正权向量。

分两种情况，更新权向量的值：
⎩⎨
⎧∈<∈>=2
1
T
,0,0)(ωωX X X W X 若若d
1. ()，若0≤T i k X W 分类器对第i 个模式做了错误分类，权向量校正为：()()i c k k X W W +=+1
c ：正的校正增量。

2. 若()，0T >i k X W 分类正确，权向量不变：()()k k W W =+1,统一写为：
()()()()(),01,
T k T k k k k k k C k ⎧≥⎪+=⎨
+<⎪⎩W W X W W X W X (3-3)
（3）分析分类结果：只要有一个错误分类，回到（2），直至对所有样本正确分类。

感知器算法是一种赏罚过程：
分类正确时，对权向量“赏”——这里用“不罚”，即权向量不变； 分类错误时，对权向量“罚”——对其修改，向正确的方向转换。

采用多类情况3的方法时，应有： 若i ω∈X ，则(),,
)(i j d d j i ≠∀>X X M j ,,1 =
对于M 类模式应存在M 个判决函数： {}
M i d i ,,1,
=,,,,,
算法主要内容：
设有M 中模式类别：M ωωω,,,21 设其权向量初值为：()M j j ,,1,
1 =W 训练样
本为增广向量形式，但不需要规范化处理。

第K 次迭代时，一个属于ωi 类的模式样本X 被送入分类器，计算所有判别函数
()()M
j k k d j j ,,1,
T ==X W (3-4)
分二种情况修改权向量：
① 若()()M j i j k d k d j i ,,2,1;, =≠∀>，则权向量不变；
()()M j k k j j ,,2,1,
1 ==+W W
② 若第L 个权向量使()()k d k d l i ≤，则相应的权向量作调整，即：
()()()()()()⎪⎩⎪
⎨⎧≠=+-=++=+l
i j k k c k k c k k j j
l l i i ,,111W W X
W W X W W
(3-5)
其中c 为正的校正增量，只要模式类在情况3判别函数时是可分的，则经过有限次迭代后算法收敛。

4感知器算法流程设计
5感知器算法程序
P= [0.4 0.5 0.6; 0.8 0.2 0.1]; %给定训练样本数据
T= [1 1 0]; %给定样本数据所对应的类别，用1表示二类水
质，0表示一类水质
net=newp([0 1;0 1],1); %创建一个有两个输入、样本数据的
取值范围都在[0，1]之间，并且网络只有一个神经元的感知器神
经网络
net.trainParam.epochs = 40; %设置网络的最大训练次数为40次
net=train(net,P,T); %使用训练函数对创建的
网络进行训练
Y=sim(net,P) %对训练后的网
络进行仿真
E1=mae(Y-T) %计算网络的平均绝对误差，表示
网络错误分类
Q=[0.6 0.9 0.4; 0.1 0.3 0.5 ]; %检测训练好的神经网
络的性能
Y1=sim(net,Q) %对网络进行仿真，仿真输出即
为分类的结果
figure; %创建一个新的绘图窗口
plotpv(Q,Y1); %在坐标图中绘制测试数据
plotpc(net.iw{1},net.b{1}) %在坐标图中绘制分类
6程序仿真及结果分析
从上可知，网络错误分类为0，输出三个数据中一个是一类水质，两个是二类水质。

从上图中可以看出直线上为二类水质，直线下为一类水质。

7结论
感知器算法是一种很好的二分类在线算法。

在解决线性可分问题时,感知器具有运算速度快,性能可靠的优点。

同时理解感知器的工作原理,可以为我们更好的理解其它复杂的神经网络模型奠定基础。

本次设计将matlab知识运用到其中，对本门课程有很好的帮助。

8参考文献
1模式识别导论齐敏、李大健著，清华大学出版社
2模式识别与智能计算杨淑莹著电子工业出版社
3模式识别与智能计算机的matlab实现贾瑛编北京航空航天大学出
版社。