基于模式识别的创新概念设计
模式识别课程设计

模式识别课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握模式识别的基本概念、方法和应用,培养学生运用模式识别解决实际问题的能力。
具体目标如下:1.知识目标:(1)了解模式识别的定义、发展历程和应用领域;(2)掌握特征提取、相似度测量和分类器设计等基本方法;(3)熟悉常见的模式识别算法,如K近邻、决策树、支持向量机等;(4)理解模式识别在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域的应用。
2.技能目标:(1)能够运用模式识别方法解决实际问题;(2)具备基本的编程能力,能够实现简单的模式识别算法;(3)学会使用模式识别相关软件和工具,如MATLAB、Python等。
3.情感态度价值观目标:(1)培养学生的创新意识,鼓励积极探索新的模式识别方法;(2)培养学生团队合作精神,学会与他人共同解决问题;(3)培养学生具有良好的职业道德,关注模式识别在现实生活中的影响。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分:1.模式识别的基本概念和方法;2.特征提取和相似度测量;3.分类器设计及常见分类算法;4.模式识别在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域的应用;5.模式识别相关软件和工具的使用。
三、教学方法为实现教学目标,本课程将采用以下教学方法:1.讲授法:用于讲解基本概念、方法和算法;2.案例分析法:通过分析实际案例,使学生更好地理解模式识别的应用;3.实验法:让学生动手实践,掌握模式识别相关软件和工具的使用;4.讨论法:鼓励学生积极参与课堂讨论,培养团队合作精神。
四、教学资源为实现教学目标,本课程将采用以下教学资源:1.教材:《模式识别与应用》;2.参考书:《模式识别导论》、《模式识别与机器学习》;3.多媒体资料:教学PPT、相关视频资料;4.实验设备:计算机、模式识别相关软件和工具。
五、教学评估本课程的教学评估将采用多元化的评价方式,以全面、客观地评价学生的学习成果。
评估内容包括:1.平时表现:包括课堂参与度、提问回答、小组讨论等,占总成绩的30%;2.作业:包括课后练习、小项目等,占总成绩的20%;3.考试:包括期中和期末考试,占总成绩的50%;4.实验报告:包括实验完成情况、实验结果分析等,占总成绩的10%。
基于模式识别技术的数字图像水印算法设计与实现

基于模式识别技术的数字图像水印算法设计与实现数字水印技术已经成为了保护数字媒体内容的重要手段之一,其中基于模式识别的数字图像水印算法是一种较为常见的方法。
本文将着重探讨基于模式识别技术的数字图像水印算法设计与实现的过程。
一、数字图像水印技术简介数字图像水印技术是将信息嵌入到数字图像中,在不影响原有图像信息的前提下,以保护图像版权和防伪等目的。
数字图像水印可以分为盲水印和非盲水印两种,其中非盲水印需要原始图像作为解密时的比对参考,而盲水印则不需要。
目前,数字水印技术的应用越来越广泛,如音视频媒体、文献资料、软件程序等,因此对数字水印技术的研究与应用也越来越深入。
二、基于模式识别的数字图像水印算法设计基于模式识别的数字图像水印算法主要利用图像自身的特征,将水印嵌入到图像的纹理中。
这种算法具有良好的可见度和鲁棒性,同时也能有效地抵御一些攻击手段,如JPEG压缩、旋转、缩放等。
基于模式识别的数字图像水印算法主要包括以下步骤:1. 选择合适的水印模式。
水印模式一般是由一些比较简单的图形或文字组成,如线条、字母、数字等。
水印模式应该尽可能符合图像本身的特征,以提高水印的可见度和鲁棒性。
2. 对水印进行加密处理。
为了保证水印的安全性,一般采用加密技术对水印进行加密处理。
常用的加密方法有AES、DES等对称加密算法和RSA、ECC等非对称加密算法。
3. 计算水印的嵌入位置。
一般需要对图像进行分块,并将水印嵌入到每个块的纹理中。
对于嵌入位置的选择,可以根据图像的不同特征,如亮度、色调、纹理等进行选择,以保证水印的可见度和鲁棒性。
4. 将加密后的水印嵌入到图像的纹理中。
可以利用一些比较常用的嵌入算法,如DCT变换、DWT变换等。
5. 提取水印。
在接收端,通过类似的算法对图像进行处理,从而可以提取出嵌入的水印。
提取水印的过程可以分为两步,即定位和解密。
首先根据水印的嵌入位置,找到水印所在的区域,然后利用相应的解密算法将水印解密出来。
小班数学教案模式识别

小班数学教案模式识别一、引言在小班数学教学中,模式识别是一个非常重要的概念和技能。
通过教育者的引导,学生可以逐步发展并完善模式识别的能力,从而提高其数学解决问题的能力。
本文将讨论小班数学教案中的模式识别,包括定义、重要性以及如何在教学活动中应用模式识别。
二、什么是模式识别?模式识别是指人类的一种认知能力,通过观察和分析一系列具有相同或相似特征的事物,从中发现规律和共性。
在数学教学中,模式识别是指学生通过观察和分析数学问题、算式或数列等,从中寻找规律和模式,进而应用于解决其他类似问题。
三、模式识别在小班数学教学中的重要性1. 培养学生的观察力和思维能力通过模式识别,学生需要观察和分析问题,培养了他们的观察力。
在观察的过程中,学生需要运用逻辑思维,推理和判断,从而提高了他们的思维能力。
2. 帮助学生理解和应用数学概念通过观察和分析问题的模式和规律,学生能够更好地理解数学概念,并将这些概念应用于解决其他类似的问题。
模式识别有助于学生建立起数学知识的联系,培养他们的数学思维。
3. 提高学生的问题解决能力模式识别是问题解决的关键环节之一。
通过观察和分析问题的模式,学生可以找到问题的规律并提出解决方案。
通过培养学生的模式识别能力,可以提高他们的问题解决能力,培养他们的创造力和创新思维。
四、如何在小班数学教案中应用模式识别1. 设计富有模式的教学活动在小班数学教案中,教育者可以设计一系列富有模式的教学活动,帮助学生进行模式识别。
例如,可以使用图形、图表、数列等形式呈现问题,引导学生观察并发现其中的规律和模式。
2. 引导学生进行观察和分析在教学活动中,教育者需要引导学生进行观察和分析。
通过提出问题、鼓励学生提出假设、引导学生寻找规律和模式,帮助学生发展模式识别的能力。
教育者可以提供一些提示,如问学生数列中的数字是否有规律,或者观察图形的边数和面数的关系等。
3. 提供多样化的学习资料和资源为了培养学生的模式识别能力,教育者需要提供多样化的学习资料和资源。
设计如何应用模式识别和原型说的理论举例说明

设计如何应用模式识别和原型说的理论举例说明模式识别和原型说是两种常用的理论框架,可以应用于各个领域,比如计算机科学、心理学、社会科学等。
它们可以帮助我们识别和解释事物之间的关联性和相似性,从而提高我们的认知水平和问题解决能力。
首先,我们来介绍一下模式识别。
模式识别是一种研究对象之间的关联性和相似性的方法。
它的基本思想是通过比较事物之间的相似之处,找到它们的共同特征或规律。
模式识别可以帮助我们从海量的数据中提取出有用的信息,并将其应用于实际问题的解决中。
下面举一个计算机科学中的应用例子。
假设我们要开发一个能够自动识别图片中物体的系统,比如识别猫的系统。
我们可以使用模式识别的方法来训练此系统。
首先,我们需要收集大量的猫的图片作为数据集。
然后,我们可以使用机器学习算法,比如卷积神经网络,来训练我们的模型。
通过反复的训练和调整参数,我们可以使模型具备识别猫的能力。
最后,当我们给系统输入一张新的图片时,它就能够通过比对图片的特征和已有的模式来判断出其中是否有猫的存在。
接下来,我们来介绍一下原型说。
原型说是一种心理学理论,认为人类在形成概念时会根据已有的原型或范例进行分类和判断。
原型说认为人们对于一些概念的理解是基于一种典型的例子,而不是根据所有实例的综合。
下面举一个心理学中的应用例子。
假设我们要研究人类对于美的感知。
我们可以采用原型说的方法,首先让被试评价一系列图片的美观程度,并记录下他们的评分。
然后,我们可以分析这些评分数据,找出评分较高的几个图片,并将它们作为我们研究的“美的原型”。
接下来,我们可以设计更多的实验,观察人们对于这些原型的反应。
通过检测人们对于这些原型的注意力、情绪等方面的反应,我们可以研究出人们对于美的感知的一些普遍规律。
无论是模式识别还是原型说,它们都可以帮助我们在认知和问题解决中起到指导作用。
模式识别通过发现事物之间的关联性和相似性,帮助我们提取有用的信息;而原型说通过找出典型范例,帮助我们建立概念和判断。
基于双重模型的人脸识别系统设计与实现

基于双重模型的人脸识别系统设计与实现近年来,人脸识别技术越来越受到关注。
在日常生活中,人脸识别系统已经被运用到很多领域,例如生物识别、监控安防等。
而双重模型的人脸识别系统,则是在传统模型的基础上增加了一个反馈模型,从而提高了识别精度。
本文将详细介绍基于双重模型的人脸识别系统的设计与实现。
一、引言人脸识别技术是数据挖掘、模式识别等多个领域交叉的产物,其应用范围涵盖了生物识别、安防监控、身份识别等多个领域。
人脸识别系统的核心是特征提取和匹配算法。
在传统的人脸识别系统中,通常采用的是单一模型,即采用传统的特征提取和匹配算法。
但是,这些算法在处理复杂场景或变化较大的数据时容易出现误识别的情况。
为此,我们引入了双重模型的概念,并在传统模型的基础上进行了改进,提高了识别精度。
二、双重模型的概念及优点双重模型是指将两种不同的识别算法结合起来使用,从而提高识别精度。
其中一个模型为传统的特征提取和匹配模型,这通常是一个基于深度学习和卷积神经网络的模型。
而另一个模型则是反馈模型,它能够通过反馈机制来修正传统模型的误差。
这种双重模型的设计,可以有效避免传统模型在面对复杂场景时出现误识别或漏识别的情况,从而提高识别精度。
双重模型的优点有以下几点:1.提高识别精度经过反馈机制的修正,传统模型的误差得以减小,从而提高了识别精度。
尤其是在复杂场景下,双重模型的识别能力更强。
2.适应性强双重模型可以根据环境和应用场景进行自适应调整,从而提高了整个系统的鲁棒性。
3.易于扩展和升级双重模型可以灵活地进行扩展和升级,增加新的识别算法或更改反馈机制,从而不断提高系统的性能。
三、基于双重模型的人脸识别系统设计基于双重模型的人脸识别系统主要包括数据集、传统模型的构建和反馈模型的设计三个部分。
1.数据集数据集是构建每个人脸的特征数据的基础。
在构建数据集时,需要注意以下几点:(1)数据的完整性和准确性:数据需要包括多个角度和不同表情的人脸图片,确保数据的全面性和准确性;(2)数据集的标注:对每张图片进行标注,标明所属人员的姓名、性别、年龄等信息;(3)数据集的保存和备份:数据集需要保存在可靠的存储介质中,并进行备份。
基于SVM模式识别系统的设计与实现代码大全

基于SVM模式识别系统的设计与实现1.1 主要研究内容(1)现有的手写识别系统普遍采用k近邻分类器,在2000个数字中,每个数字大约有200个样本,但实际使用这个算法时,算法的执行效率并不高,因为算法需要为每个测试向量做2000次距离计算,每个距离计算包括了1024个维度浮点运算,总计要执行900次,此外需要保留所有的训练样本,还需要为测试向量准备2MB的存储空间。
因此我们要做的是在其性能不变的同时,使用更少的内存。
所以考虑使用支持向量机来代替kNN方法,对于支持向量机而言,其需要保留的样本少了很多,因为结果只是保留了支持向量的那些点,但是能获得更快更满意的效果。
(2)系统流程图step1. 收集数据(提供数字图片)step2. 处理数据(将带有数字的图片二值化)step3. 基于二值图像构造向量step4. 训练算法采用径向基核函数运行SMO算法step5. 测试算法(编写函数测试不同参数)1.2 题目研究的工作基础或实验条件(1)荣耀MagicBook笔记本(2)Linux ubuntu 18.6操作系统pycharm 2021 python31.3 数据集描述数据集为trainingDigits和testDigits,trainingDigits包含了大约2000个数字图片,每个数字图片有200个样本;testDigits包含了大约900个测试数据。
1.4 特征提取过程描述将数字图片进行二值化特征提取,为了使用SVM分类器,必须将图像格式化处理为一个向量,将把32×32的二进制图像转换为1×1024的向量,使得SVM可以处理图像信息。
得到处理后的图片如图所示:图1 二值化后的图片编写函数img2vector ,将图像转换为向量:该函数创建1x1024的NumPy 数组,然后打开给定的文件,循环读出文件的前32行,并将每行的头32个字符值存储在 NumPy 数组中,最后返回数组,代码如图2所示:图2 处理数组1.5 分类过程描述 1.5.1 寻找最大间隔寻找最大间隔,就要找到一个点到分割超平面的距离,就必须要算出点到分隔面的法线或垂线的长度。
模式识别与应用课程设计

模式识别与应用课程设计一、课程目标知识目标:1. 让学生掌握模式识别的基本概念,理解其在实际生活中的应用。
2. 使学生了解并掌握常用的模式识别算法,如统计方法、机器学习方法等。
3. 帮助学生了解模式识别技术在各领域的发展趋势。
技能目标:1. 培养学生运用模式识别技术解决实际问题的能力。
2. 提高学生运用编程语言(如Python)实现模式识别算法的技能。
3. 培养学生分析数据、提取特征、选择合适算法并进行模型训练的能力。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对模式识别技术及其应用的兴趣,激发学生的创新意识。
2. 培养学生严谨的科学态度,养成良好的学术道德。
3. 增强学生团队合作意识,提高沟通与协作能力。
课程性质分析:本课程为应用性较强的学科,结合当前热门的人工智能技术,旨在培养学生的实际操作能力和创新思维。
学生特点分析:学生具备一定的数学基础和编程能力,对新鲜事物充满好奇,喜欢探索未知领域。
教学要求:1. 理论与实践相结合,注重培养学生的动手操作能力。
2. 采用案例教学,让学生在实际问题中感受模式识别技术的魅力。
3. 强化团队合作,培养学生的沟通与协作能力。
二、教学内容1. 模式识别基本概念:包括模式、特征、分类、聚类等基本概念及其相互关系。
教材章节:第一章 模式识别概述2. 模式识别算法:重点讲解统计方法、机器学习方法及其在实际中的应用。
教材章节:第二章 统计模式识别;第三章 机器学习与模式识别3. 特征提取与选择:介绍常用的特征提取和选择方法,如主成分分析、线性判别分析等。
教材章节:第四章 特征提取与选择4. 模型评估与优化:讲解模型评估指标、过拟合与欠拟合问题,以及优化方法。
教材章节:第五章 模型评估与优化5. 模式识别应用案例分析:分析实际案例,如人脸识别、语音识别等。
教材章节:第六章 模式识别应用案例分析6. 实践环节:安排学生进行编程实践,实现简单的模式识别算法,如K-近邻、支持向量机等。
毕业设计--基于模式识别的水果智能分类系统[管理资料]
![毕业设计--基于模式识别的水果智能分类系统[管理资料]](https://img.taocdn.com/s3/m/fcd8d79527d3240c8547ef9b.png)
毕业设计基于模式识别的水果智能分类系统基于模式识别的水果智能分类系统摘要本论文综合运用了数字图像处理,模式识别的理论来构建起一个简单的水果智能分类系统。
实现了在相同条件下拍摄的水果图片的特征提取和种类识别,在此基础上设计出了基于人工神经网络的水果智能分类器,由计算机自动调整神经网络中各个权值,达到水果种类识别的自动化。
数字图像处理对源位图进行了加工,是特征提取的基础。
数字图像处理的理论涉及到彩色图像的灰度化、中值滤波、二值化、轮廓提取、种子填充、轮廓跟踪等。
其中,二值化采用了基本自适应门限的方法。
模式识别包括了特征提取和分类器的设计,是种类识别的关键。
特征提取主要利用了水果的几何特征,反映了水果的大小和形状。
分类器的设计主要采用了人工神经网络的方式来实现,具体说来是利用了神经网络中反向传播算法来进行网络训练,并利用训练结果完成了水果种类的智能识别。
关键词:特征提取人工神经网络二值化基本自适应门限反向传播算法A Intellective System for Fruit ClassificationBased on Pattern RecognitionAbstractIn this paper, we apply the theory of digital image processing and pattern recognition to construct a simply and intellective system for fruit classification based on pattern recognition. We have already fulfilled characteristic withdrew and type recognition for the pictures of fruit which are photographed under the same condition .We have also designed a categorize machine based on artificial neuro-network , which can adjust the weights of neuro-network automatically by computer in order to recognize the type of the fruit.Digital image processing deals with the original bitmap ,which is the basis of characteristic withdrew .The theory of digital image processing refers to the gradation of color image ,median filter ,image binary, outline withdrew ,the seed fills ,outline track and so on. Among them, image binary makes use of the basic auto-adapted threshold method.Pattern recognition involves characteristic withdrew and the design of categorize machine, which are the keys of type recognition. The characteristic withdrew has mainly used fruit's geometry characteristics ,which reflect fruit’s size and shape .The categorize machine is designed by means of artificial neuro-network, which uses the algorithm of Back-Propogation in detail and completes the fruit type intelligent recognition by using the training results. Keywords:characteristic withdrew, artificial neuro-network, image binary, basic auto-adapted threshold, the algorithm of Back-Propogation.目录摘要 (I)Abstract (III)第1章绪论 (6)模式识别的发展情况 (6)模式识别和模式的概念 (6)模式识别的应用 (7)水果智能分类系统的研究情况 (7)国内研究现状 (7)国外研究现状 (8)第2章图像采集 (9)图像采集的几种方法 (9)本课题所采用的图像采集方法 (9)第3章图像预处理 (11)数字图像处理的基本内容 (11)常用的几种图像文件 (11)与设备无关位图 (12)位图的显示 (14)彩色图像的颜色空间转换 (15)彩色图像的灰度化处理 (17)将伪彩色图像转化为灰度图 (17)将24位真彩位图转化为灰度图 (17)中值滤波 (18)图像的二值化处理 (18)基本全局门限 (19)基本自适应门限 (20)第4章图像分割与特征提取 (21)消除小杂质区域面积 (21)二值图像的区域标记 (21)二值图像的小区域消除 (22)消除大杂质区域 (22)轮廓提取 (23)种子填充 (24)消除杂质区域 (25)特征提取简介 (25)本系统的特征提取 (26)特征形成 (26)特征获取 (26)第5章分类器的设计 (28)人工神经网络基础 (28)人工神经元 (28)前馈神经网络 (29)反向传播算法的应用(BP法) (29)数据归一化 (29)BP算法 (30)神经网络设计思路 (32)结论 (34)致谢 (36)参考文献 (35)附录 (32)第1章绪论1.1模式识别的发展情况模式识别[1]诞生于20世纪20年代,随着40年代计算机的出现,50年代人工智能的兴起,模式识别在60年代初迅速发展成一门学科。
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自 主权 交 给 了设 计 者, 种 选 择 方 式 是 这 以人 为 中 心 的 , 分 考 虑 到 了 设 计 人 员 充 的 喜 好 , 且 通 过 设 计 A e t 察 和 保 并 gn 观 存 设 计 者 的喜 好 避 免 了 重 复 指 定 适 应 度 值 , 对 难 以定 义 目标 函数 的 创 新 性 这 设 计 , 一 种 非 常有 效 的方 法 。 是 ( ) 体实现。 3具 使 用 V 作 为 开 发 工 具 。并 利 用 C A I C S产生 相 应 的 曲线 和 曲 面. 行 相 应 进 的 旋 转 变 换 或 Z 轴 扫 描 , 生 新 的 概 念 产 设 计 阶 段 的 工 艺 品 的 形状 。 以 花瓶 设 计 为 例, 绍一 下 该 算 法 的具 体 实现 。 介 步 骤 1 初始 化群 体 。将 知 识 库 中在 : 模 式识 别 阶段 识 别 出来 的 曲线 的基 元 作 为 基本 的父 代 个 体 , 成 初 始 的群 体 , 生 以 进 行后 续 的操 作 。 步骤2 :根 据新 生成 的 曲线 形 状 , 画 出该 形 状 的连 续 曲线 . 步 骤 3 允 许 设 计 人 员 对 草 图进 行 局 : 部修改, 以得 到 满 足 新 需 求 的个 体 , : 步骤4 :通 过 与设 计 人 员 的交 互 。 得 到 每一 个 形 状 个 体 的适 应 度 函数 值 : 步 骤 5 根 据 适 应 度 函数 值 选 择 新 群 : 体: 步骤6 :用 交 叉 和 变 异 对 群 体 操 作 :
的识 别 就 十 分 复 杂 。 有 非 常 巨 大 的 特 具 征 量 。 因 此 需 要 把 复 杂 模 式 分 解 为 若 干 简 单 子 模 式 的 结 合 , 模 式 又 分 解 为 若 子 干 基 元 。 过 对 基 元 的识 别 , 而 识 别 子 通 进 模 式 , 终 识 别 复 杂模 式 。可 见 , 元 模 最 基
一
6 活力21. 4 0 1 00
两 个后 代 。
② 变异 。变 异操 作 用 来 加 强后 代 的
多 样性 , 而 扩 展 解 空 间 。 操 作 在 单个 从 该 父 辈 树 上 随机 地 选 择 一 个 节 点 , 后 用 然 棵新 的 子 树 替代 父 辈树 上 以选 定 节点 为 根 的 子树 。
一
法, 单通用, 棒性强, 于并行处理, 简 鲁 适 发 展 极 为 迅 速 , 已广 泛 应 用 于 计 算 机 现 科 学 、 化 调 度 、 输 问 题 、 合 优 化 控 优 运 组
遗 传 操 作 执 行 前 后 比较 。该 选 择 、 叉 、 交 变 异 和 人 工 修 改 过 程 一 直 进 行 到 被 设 计
人 员 中止 。这 些 生 成 形 状 可 以形 成 工 艺 品 概 念 设 计 阶段 的 构 造 草 图. 后 由设 然 计 人 员 发 挥 人 的智 慧 及 经 验 实 现 详 细 设 计 。 此 设 计 过 程 中 , 户 可 以选 择 自己 在 用 感 兴 趣 的实 体, 对 实体 进 行 。 在 评 价 打 分 后 存 入 知 识 库 。 以后 在 使 用 的过 程 中 , 以 直 接从 知识 库 中 提取 。 可 ( ) 验 与 结 果 分 析 4试 使 用 VC+ 60 在 Wid w +. n o sXP 平 台 上 对 提 出的 遗 传 算 法 进 行 了实 验 。 在 实 验 中, 取 原 始 群 体 大  ̄ = , 选 bN 2 交叉 概 率 P = .5 变 异 概 率P 00 。 时设 置 了 c 08 , m= .2 同 n1 = 0个 被 选 优 良个 体 。 于在 算 法 运行 用 过 程 中 由载 人 遗 传 算 子 加 人 种 群 , 验 试 共 迭 代 了1 0次 , 验 生 成 的部 分 产 品 。 0 试 实 例 表 明 该 算 法 对 于 工 艺 品 创 新设 计 问题 较 为 有效 。 模 式 识 别 作 为 一 门新 兴 学 科 .它 的 知 识 应 用 领 域 进 一 步 得 到 扩 展 。 它 被广 泛 应 用 到 图 像 处 理 ,又 以 人 工 智 能 学科 知 识 结 合 ,运 用 数 学 算 法 进一 步对 图像 进 行 处 理 。 其 应 用 到 实 际 生产 中 . 进 将 促 了 科 学 的 进 步 及 社 会 生 产 的 发 展 。 由此 可 见 .模 式 识 别 将 会 广 泛 应用 到社 会 发 展 的各 个 领 域 。口 ( 辑/ 安 ) 编 永
的重 新 组 合 ,改 进 可 行 解 在 多 维 空 间 内 的移 动 轨 迹 或 趋 向, 终走 向最 优 解 。 最 它 克 服 了传 统 优 化 方 法 容 易 陷 入 局 部 极 值 的缺 点 。这 是 一 种 新 的 全 局 优 化 搜 索 算
V N 是形象度, S N 是抽象度, D AD w 是形象度权值。形象度和抽象度具有 自 学 习 和 自调 整 功 能 。 ( ) 传 操 作 2遗 遗 传操 作 包 括 交 叉 、 异 和 选 择 。 变 ① 交叉 。 交 叉操 作 是 在 两 个 成 功 父 辈 树 产 生 的 两 棵 新 树 之 间 进 行 的 , 每 在 棵父辈树 上随机地选择 一个交叉 点。 然 后 交 换 以 交 叉 点 为 根 的 两 棵 子 树 。 生 产
基于模式识别的创新概念设计
刘立鑫
( 尔滨 电 力职 业 技 术 学 院 , 尔滨 1 0 3 ) 哈 哈 50 0
【 关键词] 模式识别; 遗传算法 ; 创新设计 ;A CD
随 着 社 会 的 不 断 发 展 和 人 民 生 活 水 平 的逐 步 提 高 , 市场 竞 争 越 来 越 激 烈 。 社 会 的消 费 观 念 也 不 断 发 生 变 化 。产 品 的 创 新 性 、 观 造 型 、 人 性 、 保 性 等 因 外 宜 环 素 愈 来 愈 受 到 重 视 , 竞 争 中 占据 突 出 在 地位 。 工 艺 品 的 设 计 更 是 突 出 了产 品 的 创 新 性 和 外 观 造 型 的 新 颖 性 、多 样 性 的 重 要 性 , 此 在 设 计 过 程 中要 充 分 考 虑 工 因 艺 品 的 美 学 特 点 及 创 新 特 性 。 但 是 创 新 性 和 美 学 观 念 是 人 类 独 有 的 特 性 , 难 很 用 计 算 工具 来 模 拟 实 现 这 个 过 程 。 本 文 提 出 了 一 种 基 于 基 元模 式 识 别 的 外 观 造 型 创 新 设 计 的 新 方 法 . 方 法 该 展 示 出 利 用 现 有 的 计算 方 法 生 成 草 图 及 图 像 以 支 持 特 定 领 域 的 外 观 造 型 创 新 设 计 ,是 可 以 实 现 的 ,而 且 是 有 很 大 潜 力
③ 选 择 。对 于概 念设 计 阶段 的 创 意 设 计 , 法 给 出一 个 形 成 目标 函 数 的统 无 标准 。 因此 。 难 用 一 个 公 式 来计 算适 很 应 度 。在 这 里 将 采 用 一 种 通 过 与设 计 人 员 交互 产 生 适 应 度 值 的方 法 。经 过 一个 进 化 过 程 , 由 设 计 A e t 设 计 人 员 将 gn 将 所 挑选 出 的满 意 的产 品进 行 形 象 度 和抽 象 度 的计 算 值 所 得 适 应 度 为知 识 存 储 到 设 计 A et 知识 库 中 。 后 如 果遇 到类 gn 的 以 似 的 情 况 , g n 可 以 直 接 将 其 从 知 识 Aet 库 中取 出重 用 。该 方 法 将 选 取 新 设 计 的
、
基 本 理 论
1 式 识 别 。 模 式 是 通 过 对 具 体 的 . 模 事 物进 行 观测 所 得 到 的具 有 时 间 与空 间 分 布 的信 息 , 式 所 属 的 类 别 或 同一 类 模 中 的 模 式 的 总 体 称 为 模 式 类 。 中个 别 其 具体 的模 式 往 往 称 为样 本 。模 式 识 别 就 是研 究 通 过 计 算 机 自动 地 f 者 人 为 进 或 行 少 量 干 预 ) 待 识 别 的 模 式 分 配 到 各 将 个 模 式 类 中的 技 术
可 见 , 了达 到 正 确识 别 , 是 用 形 状 分 为 关 析 的有 关 技 术, 原 图像 中提 取 基 元 。 从 获 取 各 个 图 像 的 编码 2利用 遗传 算 法 实 现 产 品设 计 . ( ) 应 度 函数 1适 系 统 借 鉴 了工 艺 品 设 计 中的 形 象 度 和 抽 象 度 的 概 念 , 其 引 入 到 遗 传 算 法 将 适 应 度 函 数 的 计 算 中 。 用 了 一 种 新 的 应 面 向工 艺 品 的 设 计 问 题 求 解 算 法 。 该 方 法 既 充 分 利 用 了遗 传 算 法 在 全 局 优 化 方 面 的 优 势 , 服 了 以 往 布 局 算 法 的弊 病 。 克 又 简 化 了 遗 传 算 法 的 运 算 复 杂 度 , 而 从 提 高 了 算 法性 能 。 定 义G 为基 因适 应 度 函 数
2遗 传 算 法 。遗 传 算 法 (A 是 一 种 . G1 基 于达 尔 文 的生 物 进 化 论 的适 者 生 存 原 理 的人 工 智 能 方法 。 由美 国 M cia ih n大 g 学 H ln o a d教 授 于 1 7 l 9 5年 首 次 提 出 的 它模 拟 生 物 进 化 的 步骤 , 繁 殖 、杂 交 、 将 变 异 、 争 和选 择 等 概 念 引 入 到算 法 中 。 竞 通 过 维 持 一 组 可 行 解 , 通 过 对 可 行 解 并
的。
一
式识 法 规 则 来 描 述 大 而 复杂 的模 式 因 此 将 基 元 模 式 识 别 用 于 工 艺 品 结 构 识 别, 以及 对 图 像 内容 进 行 描 述 是 非 常 有 效的。 本 文 采 用 的基 元 识 别 方 法 的第 一 步 是 将 一 个 复 杂 的 图像 ,分 解 成 一 个 个 子 图像 , 后 将 子 图 像 分 解 成 最 简 单 、 小 然 最 的基 元 。基 元 可 以是 直 线 段 、 线段 、 斜 圆 弧 段 …… 然 后 进 行 语法 分 析 、 查 , 照 检 按 对 象 的 结 构 规 则 去 组 成 这 些 基 元 形 成 模式, 配要识别 的对象, 决策输 出。 匹 作