07032302 BP神经网络在模式识别中的应用 贺骏鹏

哈尔滨学院本科毕业论文（设计）

题目：BP神经网络在模式识别中的应用

院（系） 专 业 年 级 姓 名 指导教师

2011年6 月1日

工学院

计算机科学与技术 2007级 贺骏鹏 学 号 07032302 谢元贞 副教授

职 称

徐鹏 讲师

毕业论文（设计）评语及成绩

论文类型：理论研究型 评语： 指导教师（签字） 年 月 日 评语及评分 成绩： 答辩委员会主席（签字） 年 月 日 院（系）学位评定委员会意见： 签字： 年 月 日 学校学位评定委员会意见： 签字： 年 月 日

目 录

摘 要 ............................................................................................................................................. 1 Abstract ........................................................................................................................................... 2 第一章 模式识别概述 ................................................................................................................... 3 1.1 引 言 ................................................................................................................................ 3 1.2 模式识别基本概念 ............................................................................................................ 3 1.3 人工神经网络的发展历史 ................................................................................................ 4 1.4 模式识别系统 .................................................................................................................... 4 1.5 模式识别的主要方法 ........................................................................................................ 5 1.6 模式识别应用 .................................................................................................................... 6 第二章 人工神经网络概述 ........................................................................................................... 7 2.1 人工神经元模型 ................................................................................................................ 7 2.2 人工神经网络模型 ............................................................................................................ 7 2.3 神经网络学习特点 ............................................................................................................ 7 2.4 人工神经网络在模式识别问题中应用优势 .................................................................... 8 2.5 BP神经网络简述 ............................................................................................................... 9 2.6 BP学习算法及流程图 ..................................................................................................... 10 第三章 BP神经网络模式识别 .................................................................................................... 11 3.1 神经网络模式识别的典型方法 ...................................................................................... 11 3.2 基于BP神经网络的模式识别 ........................................................................................ 12 3.3 BP神经网络在不同领域的识别应用 ............................................................................. 12

3.3.1 BP神经网络在指纹识别中的应用流程 .............................................................. 13 3.3.2 BP神经网络的数字识别过程 .............................................................................. 13 3.3.3 BP神经网络在医学检测中的应用过程 .............................................................. 14 3.3.4 BP神经网络在语音识别系统中的实现 .............................................................. 14 3.4 BP神经网络应用于字母识别 ......................................................................................... 15

3.4.1 样本准备 ............................................................................................................... 15 3.4.2 特征提取 ............................................................................................................... 18 3.4.3 神经网络结构参数的选择与确定 ....................................................................... 19 3.4.4 仿真结果 ............................................................................................................... 20

第四章 BP神经网络存在的问题 ................................................................................................ 22

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4.1 BP神经网络存在的问题 ................................................................................................. 22 4.2 BP算法的改进 ................................................................................................................. 22 结 论 ........................................................................................................................................... 23 参考文献 ....................................................................................................................................... 24 后 记 ........................................................................................................................................... 25 附 录 ........................................................................................................................................... 26

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摘 要

模式识别就是机器识别、计算机识别或者机器自动化识别，目的在于让机器自动识别事物，使机器能做以前只能由人类才能做的事，具备人所具有的对各种事物与现象进行分析、描述与判断的部分能力。它研究的目的就是利用计算机对物理对象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与客观事物相符合。

随着人们对人工神经网络的不断地认识，神经网络在一定程度和层次上模仿了人脑神经系统的信息处理、存储及检索功能，因而具有学习、记忆和计算等智能处理功能，并且具有良好的自适应、自学习功能等突出特点，可运用MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型，对经过训练的神经网络可以有效地提取信号、语音、图像等感知模式的特征，并能解决现有启发式模式识别系统不能很好解决的不变量探测、抽象和概括等问题。

本文介绍基于BP神经网络的模式识别方法。提出了BP神经网络在不同领域的应用、识别、特征提取方法，最后对基于BP神经网络的字母识别进行实验，通过对实验样本数据进行学习和训练，形成良好的网络，最后对已训练好的网络进行检验，得出相应的实验结果。

关键词：模式识别；人工神经网络；神经网络模型；BP神经网络

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