模式识别的改进算法研究

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神经网络模式识别的改进及应用

神经网络模式识别的改进及应用

神经网络模式识别的改进及应用神经网络模式识别是一种人工智能技术,利用计算机系统中的神经网络模型,通过模拟人类大脑神经网络处理信息的方式,对输入的模式进行分析分类。

随着计算机技术的飞速发展和应用场景的不断扩展,神经网络模式识别也在不断改进和应用中。

首先,对神经网络的改进主要包括以下方面:网络结构的改进、学习算法的改进和特征提取算法的改进三个方面。

网络结构的改进是指对神经网络层数的调整、神经元数目的调整、激活函数的选择等方面的优化。

通过加深神经网络模型的层数,可以提高模型的表达能力;可以通过增加神经元数目来提高网络的适应能力。

激活函数的选择也可以影响模型的性能,如常用的sigmoid函数适用于二分类问题,而ReLU函数适用于多分类问题。

学习算法的改进是指对神经网络中的BP算法、反向传播算法、共轭梯度算法等的优化和改进。

这些算法能够提高神经网络的学习速度和准确性。

特征提取算法的改进是指对图像、声音、文本等不同模式的特征提取算法的优化。

常用的包括主成分分析法、独立成分分析法等,这些算法可以对模式数据进行降维和抽象,提高模型的处理效率和准确性。

其次,神经网络模式识别的应用场景也在不断扩展。

除了常见的图像识别、语音识别、自然语言处理等领域,神经网络模式识别还开始应用到智能医疗、智能制造、智能交通等领域。

在智能医疗领域,神经网络模式识别可以用于医学影像分析、医学信号处理等方面,对于医学图像的分类、诊断等具有较高的准确度和可靠性。

在智能制造领域,神经网络模式识别可以用于品质控制、机器自主运维等方面。

通过神经网络模式识别技术,可以及时预测机器的故障和品质问题,优化制造流程,提高产品质量和生产效率。

基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术研究

基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术研究

基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术研究人脸识别是一种通过计算机视觉和模式识别技术来识别和验证人脸的生物特征,并将其与已知的人脸进行匹配的技术。

近年来,随着计算机算力的提升和人工智能技术的发展,人脸识别技术得到了广泛的应用,例如人脸解锁、人脸支付等。

PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)和LDA(Linear Discriminant Analysis,线性判别分析)是两种常见的降维方法,用于从高维数据中提取有用的特征。

基于这两种方法的人脸识别技术研究已经得到了广泛关注。

PCA是一种无监督学习方法,通过将高维数据投影到低维子空间中,保持数据的大部分方差,从而达到降维的目的。

在人脸识别中,PCA可以通过计算训练集中人脸图像的协方差矩阵,然后提取其特征向量和特征值,选择前k个特征向量作为主成分,将人脸图像投影到主成分空间中。

在测试阶段,将待识别的人脸图像也投影到主成分空间中,通过计算其与训练集中人脸图像的距离,来判断其身份。

PCA的一个问题是它在无监督降维的可能忽略了一些与分类有关的信息。

为了解决这个问题,可以利用LDA来增加分类的准确性。

LDA是一种有监督学习方法,它通过最大化类别之间的差异性和最小化类别内的方差,选择最佳的投影方向。

在人脸识别中,LDA可以通过计算训练集中各类别的均值和类内散度矩阵,得到最佳的投影方向。

在测试阶段,将待识别的人脸图像投影到最佳的投影方向上,通过计算其与训练集中各类别的距离,来判断其身份。

由于PCA和LDA均是线性方法,它们对于人脸图像的非线性变化不敏感。

为了提高人脸识别的准确性,可以将PCA和LDA与非线性方法相结合,例如核技巧(kernel trick)。

通过将人脸图像映射到一个高维的特征空间中,利用核函数来计算其与训练集中人脸图像的相似性。

还可以利用深度学习方法来改进人脸识别技术。

深度学习是一种通过构建多层神经网络来学习数据特征的方法,它可以自动地学习人脸图像中的高级特征。

人工智能中的模式识别算法研究

人工智能中的模式识别算法研究

人工智能中的模式识别算法研究人工智能,是近些年来备受瞩目的科学领域。

它已经逐渐引领了各个领域的技术创新,像无人驾驶、机器翻译、智能客服等日常生活中已经嵌入了人工智能的应用。

而模式识别,作为人工智能中最为常见的领域之一,是世界各地牛人不断研究的重点。

本文将介绍人工智能中的模式识别算法研究,并深入探讨其应用领域。

一、什么是模式识别?模式识别,即对一系列已知的、或者预先设定的模式,通过自动分析、比对、分类的方式,从中提取出其本质的规律和结构。

在这个过程中,算法需要有效地筛选出模式中关键的特征和属性,以获取更为准确的分类结果。

模式识别常被应用于图像识别、语音识别等领域。

在图像识别领域中,模式识别系统可以自动提取、识别出图片中的物体、形状和颜色等特征,进而实现物体的检测与识别;语音识别中,则可以自动将语音转化成可供计算机处理的文本等形式,方便用户获取所需的信息。

二、人工智能中的模式识别算法作为人工智能中最常用的领域之一,模式识别算法也有着十分大的发展前景。

按照应用场景和数据类型的不同,现有的模式识别算法,可以分为监督式学习和非监督式学习两种类型。

1、监督式学习算法监督式学习算法,即在已知分类标签下,通过训练数据来构建分类模型,以便对未知数据进行分类。

此类算法最为典型的代表就是k-邻近算法和决策树。

k-邻近算法,即将测试数据与已有训练数据进行比对,根据其相似度来确定新数据的分类。

这种算法对数据量较小的情况下效果最佳,但是在遇到样本类别不平衡、特征数据众多等情况下,这种算法就会出现精度问题。

决策树,则是通过树形结构来区别、确定数据的类别。

在训练过程中,算法会依次选择属性来构建决策树,并通过计算每个属性的信息熵来评估分类效果。

这种算法尤其擅长于对含有多属性、大量数据、基础结构不确定的数据进行分类。

2、非监督式学习算法与监督式学习算法不同,非监督式学习算法,也就是在未知分类标签情况下,尝试对数据进行分类。

典型的非监督式学习算法有k-means、高斯混合模型等。

用于神经网络模式识别的一种改进的BP算法

用于神经网络模式识别的一种改进的BP算法

h =‘ , vx 一e) , 一( .
( k=1 2 八 , , , N)
收 稿 日期 :o l l一 2 20— l 8
式 中 : M 分 别 为 神经 网络 的输 入 和 输 出 的维 数 , N、 H

作 者 简 介 : 岚 , ,96年 出 生 , 刘 男 15 副教 授 , 要从 事 通 信 与 信 息 工 程 力 主
O O
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所面 临的许 多问题 。
1 前 向神 经 网 络
() 1 神经元 的信 息处理 对 于输 入信 号 x , 八, 膜 电位 的变 化量 由 ,x , x , 输 入信 号的加权 和来 决定 ,
U v . = . x
i 1 =

() 1
图 l 前 向 神 经 络 的 结 构 不 总
An Up a e ih e i o u a t r te n Re o n to d t d BP Ar t m tc f r Ne r lNe wo k Pa t r c g ii n
Lu a , iH n i n Qn og L
( o e eo fr t n E gn eig,W u a ies yo eh ooy,W u a 3 0 0 C R g fI o mai n iern n o h n Unv ri f cn lg t T h n 4 0 7 ,Chn ) ia
维普资讯
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6 ·




20 0 2年 第 6期
用 于神 经 网络模 式 识别 的 一种 改进 的 B P算 法
刘 岚 ,秦 洪
( 汉 理 工 大 学 信 息 工 程学 院 .武汉 407 ) 武 300

模式识别的研究现状与发展趋势

模式识别的研究现状与发展趋势

模式识别的研究现状与发展趋势模式识别是一种利用计算机技术来识别和分类模式或数据的研究领域。

它广泛应用于许多领域,如图像处理、语音识别、自然语言处理等。

在过去几十年中,模式识别经历了快速发展,并取得了许多重要的研究成果。

同时,模式识别领域面临着一些挑战,需要进一步的研究和发展。

目前,模式识别的研究主要集中在以下几个方面:1.特征提取与选择:特征提取是模式识别的关键步骤之一、目前,有许多不同的特征提取方法,如主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等。

此外,还有一些新的特征选择方法被提出,如稀疏编码、深度学习等。

研究人员正在努力提高特征提取和选择的效果,以提高模式识别的性能和准确性。

2.分类算法:分类算法是模式识别的核心部分。

目前,有许多不同的分类算法可供选择,如支持向量机(SVM)、神经网络、k近邻算法等。

研究人员正在研究新的分类算法,以提高模式识别的效果。

3.多模态模式识别:多模态模式识别是指利用多种类型的信息(如图像、语音、文本等)进行模式识别的研究。

多模态模式识别在人脸识别、情感分析等领域有广泛应用。

目前,研究人员正在探索更有效的多模态模式识别方法,以提高准确性和鲁棒性。

4.深度学习:深度学习是一种基于神经网络的模式识别方法,近年来取得了很大的突破。

深度学习可以自动从数据中提取特征,并具有极强的表征能力。

它在图像处理、语音识别等领域取得了很好的效果。

未来,深度学习有望在更多应用领域得到广泛应用。

未来,模式识别的发展趋势主要体现在以下几个方面:1.多模态与跨模态模式识别:随着信息技术的发展,多模态数据的应用越来越普遍。

未来的模式识别趋势将更加注重多模态数据的处理和利用,以更全面地理解所研究问题。

2.深度学习的进一步应用:深度学习在模式识别中有着广泛应用的潜力。

未来,研究人员将会进一步探索和发展深度学习的新算法和方法,以提高模式识别的性能。

3.跨学科研究的持续发展:模式识别涉及多个学科领域,如计算机科学、数学、统计学等。

模式识别教学改进项目阶段实验计划

模式识别教学改进项目阶段实验计划

模式识别教学改进项目阶段实验计划1. 背景介绍模式识别是计算机科学和人工智能领域的重要研究方向,涉及到机器研究、数据挖掘和模型建立等技术。

为了提高模式识别课程的教学效果,我们计划进行一项教学改进项目。

2. 目标该项目的目标是通过引入实验环节,帮助学生更好地理解和应用模式识别的理论知识。

具体目标包括:- 提供实践机会,让学生能够亲自动手构建和训练模式识别模型;- 培养学生的问题解决能力和创新思维;- 加强学生对模式识别算法的理解和运用能力。

3. 实验内容和步骤3.1 实验一:数据预处理3.1.1 实验目的通过实际操作,使学生掌握数据预处理的基本步骤和技术。

3.1.2 实验步骤- 收集适当的模式识别数据集;- 进行数据清洗,处理数据中的噪声和缺失值;- 对数据进行特征选择和降维。

3.2 实验二:分类器构建与训练3.2.1 实验目的让学生了解常用的分类器算法,并能够构建和训练分类器模型。

3.2.2 实验步骤- 介绍常见的分类器算法,如K近邻、支持向量机、决策树等;- 学生根据实验要求,选择合适的分类器算法;- 使用已处理好的数据集,构建和训练分类器模型。

3.3 实验三:模型评估与优化3.3.1 实验目的教导学生如何评估和优化模式识别模型的性能。

3.3.2 实验步骤- 介绍模型评估指标,如准确率、召回率、F1值等;- 学生根据实验要求,评估已构建的模型的性能;- 针对模型的性能问题,进行优化措施的尝试和调整。

4. 评估和改进为了评估实验计划的有效性和改进之处,我们将进行以下评估和改进措施:- 定期收集学生的反馈意见和建议;- 对实验过程和结果进行分析和总结;- 根据评估结果,对实验计划进行适当调整和改进。

5. 时间安排本实验计划将在课程教学周期内进行,具体时间安排如下:- 实验一:第3周- 实验二:第5周- 实验三:第8周6. 预期成果通过本项目的实施,我们预期能够达到以下成果:- 学生对模式识别的理解更加深入;- 学生的实践操作能力和问题解决能力得到提升;- 学生对模式识别技术的应用能力有所提高。

人类行为模式识别算法的研究与应用

人类行为模式识别算法的研究与应用

人类行为模式识别算法的研究与应用随着人工智能技术的不断发展,人类行为模式识别算法成为了研究热点之一。

人类行为模式是指人们在特定的环境和时间下所表现出来的一些规律性行为,例如购物行为、交通出行行为等等。

利用计算机算法对人类行为模式进行识别和分析,可以广泛应用于物流、安防、人性化设计等领域。

一、算法概述人类行为模式识别算法主要包括两个部分:数据采集和数据处理。

数据采集通常使用传感器等装置,比如在商场购物行为分析中,可以采用视频监控等设备记录消费者在商场内的行为;在交通出行分析中,可以采用车载传感器、考勤机等设备采集驾驶员的行车行为。

数据处理使用各种机器学习算法实现对行为模式的自动识别与分类,目前流行的算法主要包括k近邻算法、决策树算法、神经网络算法等。

二、应用场景1. 物流领域在物流领域,人类行为模式识别算法被广泛应用于仓库管理、物流配送等环节。

通过分析仓库内物品存放的规律性,可以优化仓库存储和流通的效率,提高物流运输的速度和准确性。

在物流配送方面,通过识别司机的驾驶习惯,可以预测驾驶员的疲劳度,提前采取相应措施保证驾驶员安全驾驶。

2. 家庭安防领域人类行为模式识别算法在家庭安防领域的应用也十分广泛。

通过识别家庭成员的行为模式,可以实现智能化家庭管理和安防监控。

譬如,识别住户离开家庭的时间和习惯,自动化地为住户打开和关闭窗户、灯光等设备,实现智能化的家庭控制;同时通过人类行为模式识别算法对家庭周边的行人等异常情况进行预警和监测,提高家庭安全性。

3. 交通出行领域交通出行是人们日常生活中不可避免的一部分,行为模式识别算法在交通出行领域的应用,主要是针对驾驶员的行车行为进行分析。

通过识别驾驶员的驾驶习惯和行车迹象,可以预测驾驶员的疲劳度、行车安全风险;利用行车轨迹和交通状况数据,可以优化交通流畅度和出行效率,提升城市交通管理水平。

三、算法挑战人类行为模式识别算法在应用过程中也存在一些挑战,主要包括以下几点:1. 数据质量较低:人类行为模式识别算法的准确性和稳定性高度依赖数据质量,而大多数采集到的数据存在多种噪声的干扰,如光线、背景、服装、姿态等。

指纹模式识别中图像复原基础算法实现及改进

指纹模式识别中图像复原基础算法实现及改进
In this paper, it simply states the current research status, the existing problems, the purpose and the significance of the selected topic firstly. Then it elaborates and introduces the rise and development of digital fingerprint, digital image processing and relevant background knowledge of computer fingerprint identification system, and introduces several necessary concepts and appropriately expands, thus lays the foundation for the latter algorithms description.
1
西南政法大学硕士学位论文
本文通过几种改进算法的提出,力求使得已经有不同程度降质的指纹退化图像在预 处理阶段的失真度能够尽可能的低,从而为之后的图像提取、比对、匹配打下坚实的基 础。因为图像的模糊失真降质相对于几何畸变来说复杂得多,故本文在布局上采前详后 略的设计方式,即对于模糊指纹图像的处理部分撰述得相对较为细致一些。 关键词: 图像复原,模糊图像,反向滤波,Wiener 滤波,算法改进
D00291697.doc
内容摘要
指纹模式识别系统的关键技术在于数字图像预处理技术、特征点的提取识别技术 等。而预处理阶段我们要面对的一项重要情况便是指纹采集中通常遇到模糊畸变的指纹 数字图像。本文针对在理论上以及侦查实践中的普遍性意义较强的失真降质原因,对于 数字图像领域中通常的线性复原方法中的关键环节和核心算法进行研判,并且从主观与 客观两个方面来比较之间的优劣。进而在它们的基础之上提出一些改进的思想并加以算 法的实现,从而使得复原的效果更佳。使指纹图像在后续的各处理阶段保持一定程度的 真实和客观。
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组 成 样 本 集 合 ,这 样 就 完 成 了上 面 所 说 的 步 骤 () 4,形 成 了高 质 量 的 匹 配 度 高 的 样 本 。把 这 5 高 质 量 的样 本 个 与数 字 1 的模 式 串 进 行 2 连 续 位 的 匹 配 (= ) 个 R 2,根 据 海
2改进 算法 的实 现
该 改进算 法 的实 现步 骤如 下 :
f) 机 产 生 J个 样 本 集 合 ; 1 随  ̄ r (对这个 样本集 合与 识别对 象进行 海 明距离计 算 ; 2 )
a, t ;然后在 重新 随机 生成 的 5 个样 本 中与 数字 1 的模 式 进行海 明距离计算 ,选择海 明距离最 大 的 2 个样 本( 2 = )
() 算集 合 G中的样 本和 识别 对 象 的海 明距 离 ; 9计 f0 1) 把集合 G中海 明距离大于记忆集合 的样本 ,增 加 到 记 忆集 合 中 ; (1 果没 有 达到识 别 要求 则转 到 步骤 () 1) 如 1。 3 实例验 证
3 1 问题 描 述 .
么 ^(.0 1 11,^( =00 0 1 ) 0 110 = S 00 11 。使用连续位规则 R 3  ̄ =,
h n i ai f ce c n teie t c t nef in ya dr u etet s tdEx e me t rs t h w a i ag r h h o da q t i t,p n s n b s e s d i f o i d e c me h i wa e . p r ns e u o s h th s lo t m a g o d p a l yo e s dr u t s . i l s t t i s bi e a o n K y wor s g a r t iv ; l r aet t ; i i g ihe iin y;td e d : u d ai se e at n t mae d s n u s f ce c s y c e o t u
Ab t c : nt i p p r ed s n d ak n f th n lo tm a e nsr gc d n , e l e tes mp eq a r t iv n ec o s s r t I s a e , e i e id o c i gag rh b s d0 t n ig t ra i a h w g ma i i o o z h a l u d ai se ea d t r s — c h m thn f w df rn mac n ag r ms hs e in da a c igo t o i e t th g o i e i l h t . i d sg e T Ⅱ nc uda odte“ oe e e t e y e ea e ee t ns mp e o hg u lys g| Ⅱ o l v i h h l ” f c v l, n rt d tci a ls f hq a i ' n t i g o i t n 1
串表 示 ,每个像 素用 1 个二 进制 数表示 ,其 中 l 示对 表 应的像 素为黑色 ,0 表示对应 的像素 为 白色 。1 7 和 构成
的 模 式 集 合 可 用 矩 阵 表 示 :

进 算法 中为 了提高识别 效率 、降低时 间消耗 ,使 用海 明
距 离 和 R连 续 位 匹 配 2 不 同 的 匹 配 方 式 交 叉 进 行 模 式 种 识 别 ,这 样 在 不 同 规 则 下 产 生 的 不 同 漏 洞 可 以 互 相 弥 补 ,不 仅 可 以 有 效 减 少 “ ” 的 存 在 ,而 且 还 可 以 避 免 洞 使 用 其 他 表 示 方 式 消 耗 时 间 。 所 以 ,交 叉 使 用 2 不 同 种 的 匹 配 规 则 不 仅 可 以减 少 “ ” 的 数 量 , 而且 可 以生 成 洞 高 质 量 的样 本 。 另 外 ,结 合 生 物 学 上 基 因 突 变 的 思 想 , 大 量 复 制 和 变 异 与 识 别 对 象 匹 配 度 高 的 样 本 , 而 对 于 匹 配 度 低 的 样 本 重 复 这 个 变 异 和 选 择 的 过 程 , 保 证 样 本 和 识 别 对 象 的 匹配 度 逐 步 增 大 【 3 ] 。
l r1 L 一
景学 者们 的 日益关 注 ,成 为一 门广泛 交叉 的前 沿科学 。 模式识别 是人工智能研究 的重要领域 之一 ,模式 识别是 指计算机代 替人类或帮助 人类 感知模式 ,是对人类 感知 外界功能 的模 拟。它研究 的是计 算机模 式识别 系统 ,也 即使一个计 算机系统具有模 拟人类通过 感官接受 外界信
那 么 匹配 ,而 ^( 不 匹 配 ^( 。这 个 通 过 转 变 表 ) ) 示 方 式 的方 法 虽 能 避 免 漏 洞 ,但 是 并 没 有 在 这 个 转 变 过 程 中实 现样 本 的优 化 ,而 且 增 加 了 时 间 的 消 耗 [。 2 ] 同样 ,使 用 海 明 距 离 匹 配 规 则 也 存 在 漏 洞 。 事 实
利 用上 述算 法识别 ,用位 图表示 “ ”和 “ ”这 2 1 7 个 数 字 ,如 图 1 示 。 所 有 的 数 字 都 用 1 i的 二 进 制 所 2bt
上 ,目前 使 用 的所 有 带有 一 定 匹 配率 的匹 配规 则 都 避
免 不 了漏 洞 。鉴 于 此 ,本 文 提 出 一 种 改 进 的 算 法 。在 改
样本是用 固定长度 的二进 制字符 串来模 拟 ,样本 识别通
过 海 明 距 离 和 R连 续 位 匹 配 实 现 。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ1 模 式识 别算 法分 析
在 模 式 识 别 中 ,匹 配 规 则 是 一 个 关 键 点 。 匹 配 规 则
分为完全 匹配和部 分匹配 。如果 2 个等 长字符 串 的每个
息 、识 别 和理 解 周 围 环 境 的 感 知 能 力 。模 式 识 别 是 一 个 不 断 发 展 的新 学 科 ,它 的理 论 基 础 和 研 究 范 围也 在 不 断
D 6 : ‘ i
6 l o— wie 。 【 te i 0 i h r : s

发展 。模式识别 的方法很 多 ,例 如决策 理论方法 、句法
取 值 8 ,每 一 个 串只 能 匹配 自身 ,不 存 在 “ ” 时 洞 ,但 是
样 本 变 异 的总 数量 公式 :

增加 了时间复杂度降低 了检测效率 。传统的避免 “ 洞”的
方 法 是 采 用 多 种 表 示 法 。它 通 过 一 个 随 机 产 生 的掩 码 来
c ∑ +) : f
对应 位 上 的符 号都 相 同 ,那 么这 样 的 匹配称 为完 全 匹 配 。然而 实际的模式识别 中 ,完全 匹配只是其 中的一个
特 例 ,大 多 数 情 况 下 人 们 通 过 不 完 全 匹 配 进 行 模 式 识
1 6
义 : ,则 串 a与串 b匹配 ,因为位 串 的第 3 第 6 4 至 位 对应相 等 。显 然 ,当 R 4时 ,位 串 a < 、b 仍然 匹 配 。
i =1
C是 变 异 的 总 数 量 , 7是 给 定 的 参 数 。 7
过 滤 引 入 的 字 符 串 。例 如 ,给 定 2 字 符 串 S= 100 1 个 , 11 1 , 0 =0 10 1 00 0 1 ,以及 一 个 掩 码 ^,通过 随机 产 生 ,如 ^ = — 1 6 2 5 83 74置 换 顺 序 ,新 串相 应 在 原 串 中 的位 置 ) - —— — — — ( ,那
人 工 智 能 的迅 速 发展 引 起 了众 多学 科 和 不 同专 业 背
别 ,这 样 可 以在 尽 可 能 短 的 时 间 内识 别 尽 可 能 多 的 字 符 串 。最 常 用 的模 式 匹配 规 则 有 海 明距 离 和 R连 续 位 匹 配 。 海 明 距 离 有 多 种 实 现 方 式 ,例 如 相 对 海 明距 离 、加 权海 明 距 离 、相 对 加 权 海 明 距 离 ,这 些 都 是 在 基 本 海 明 距离 的基 础 上 改 进 而 来 的 ,没 有 实 质 的 变 化 …。海 明 距 离 的公 式 如 下 :
S N Xu i HA i n HE eL ,Z NG JaMig (colf l t nc Ifr ai n ier g Lann ehia U ie i , uu a 5 0 , hn) Sho o e r i & nom t nE g ei , io g cncl nvr t H d o1 15 C ia E co o n n i T sy l 2
关键 词 :二 次 筛选 ; 交叉 匹配 ;识 别 效 率 ;学 习性 中图分 类号 :T 3 14 P 9. 文 献 标 识 码 :A
S u y o mpr ve e tag rt m o a t r e o n to t d f i o m n l o ih f rp te n r c g ii n
方 法 ,大 多通 过 样 本 的相 似程 度 进 行 识 别 。 本 文 设 计 的
2 个样 本 分 别 用 S bb6…b 和 T c 2 …c表 示 ,即 = l 3 L = lc L 2 C3
海明距 离 的大小 与样本 的 匹配程度 成正 比。
连 续 位 匹 配 规 则 是 指 ,对 于 任 意 2 长 度 为 的 个 字符 串 a b 和 ,如 果 在 相 对 应 的位 置 上 至 少 有 个 连 续 的 位 相 同 ,那 么 a b 匹 配 。 和 相 例 如 ,长 为 8 的位 串 a 100 ,b l0 00 ,若定 = 0 110 = 1 10 1 1
在 利 用 连 续 位 匹 配 的 时候 会 出现 “ ” 洞 ,既 能 与 待
识别对象 匹配 ,也 能和非识别对 象匹配 ,无 法生成一个
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