可拓模式识别方法技术

本发明专利技术公开一种可拓模式识别方法，其包括步骤：可拓模式表示和可拓模式论域确定，预处理，可拓特征和模式基元选择及可拓识别。本发明专利技术首次提出了＂可拓模式识别＂概念和一种可拓模式识别方法，具体提出了由预处理、可拓特征或模式基元的抽取和选择，以及可拓识别等部分组成的可拓模式识别系统方案；同时，把可拓识别问题归结为高维（Ｎ＝ｄ＋ｋ维）物元空间中纯负可拓域ｒ＊＿（Ｔ）、纯正稳定域ｒＡ↓［＋］（Ｔ）、零界Ｊ↓［０］、纯正可拓域ｒ＊↓［＋］（Ｔ）、纯负稳定域ｒＡ＿（Ｔ）的学习分类问题，给出了一高维可拓模式识别（分类）器的通用、有效的神经网络模型。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于计算机
，特别涉及一种。
技术介绍
模式识别属于人工智能范畴，自20世纪60年代以来发展很快。它已经有了基本理论、 方法和技术，在指纹、基因、人脸、语音、文字、可见光、雷达、红外图像识别方面取得了 辉煌成绩，在生物、医学、军事上己有许多成功应用。然而到现在为止，模式识别的理论和 技术都远未完善，很多课题有待人们去研究。例如，在模式识别领域，事物可拓性识别(模 式状态隐性特征检测、模式状态形成机理识别、模式状态可能的矛盾变化识别、在不同的视 觉、听觉或触觉方式(角度)下模式的矛盾状态识别等)几乎没有研究。然而象某类人是否会患某种疾病的识别、某类产品是不合格产品是否能转化为合格产品 的识别、矛盾图像识别等需要先识别可拓特征信息才能识别认识模式的问题比比皆是。社会 呼唤能识别模式可拓性的模式识别的理论、方法和技术，我们称该种模式识别的理论、方法 和技术为"可拓模式识别"。
技术实现思路
本专利技术的任务在于提供一种，其目的就是用机器去完成人类智能中通 过视觉、听觉、触觉等感官去认知识别外界环境可拓特征的那些工作。其技术解决方案是一种，其包括步骤a. 可拓模式表示和可拓模式论域确定；b. 预处理；C.可拓特征和模式基元选择；d.可拓识别。上述步骤a中，所述可拓模式表示包含模式的可拓性息。上述步骤a中，可拓模式论域为可拓模式识别考察论域，此论域比相应的传统模式识别 论域要大得多。上述步骤c中，所述可拓特征为可拓模式识别考察特征。上述步骤d中，所述可拓识别归结为高维(= + &维)物元空间中纯负可拓域"一(r)、纯正稳定域M+(r)、零界、、纯正可拓域"+(r)、纯负稳定域"一(r)的学习分类问题。上述歩骤c中，还包括建立可拓模式识别模型，该可拓模式识别模型为高维通用神经网 络模型。本专利技术提供一种能识别模式可拓性的模式识别的方法，其中，"可拓模式识别"就是同时 识别模式的状态和可拓状态(或称该模式的矛盾状态)的理论、方法和技术。"可拓模式识别" 研究主要内容包括给出可拓模式论域、模式预处理技术、可拓模式特征(注这里指蕴涵事 物的可拓性的特征，往往是事物的隐性、直接检测提取有困难的那些特征)提取或可拓模式 基元选择方法、可拓模式分类(即模式状态和模式的矛盾状态分类)和可拓结构(结构状态 和结构可能的矛盾状态)描述方法(或技术)。开发建立机器使机器能对模式进行可拓分类或 给出模式的可拓特征信息解释、描述。在本专利技术中首次提出了 "可拓模式识别"概念和一种 ，具体提出了由预处理、可拓特征或模式基元的抽取和选择，以及可拓识 别等部分组成的可拓模式识别系统方案；同时，把可拓识别问题归结为高维(N=d + k维)物元空间中纯负可拓域^l(r)、纯正稳定域^+(r)、零界j。、纯正可拓域ri+(r)、纯负稳定 域"一(r)的学习分类问题，给出了一高维可拓模式识别(分类)器的通用、有效的神经网络模型。附图说明图i是本专利技术一种实施方式的可拓模式识别系统原理框图。图2是上述实施方式中可拓模式识别的通用神经网络GFFN拓扑结构图。下面结合附图对本专利技术进行说明具体实施例方式本专利技术提供一种，其流程图如图l所示。本专利技术实施步骤如下1. 可拓模式表示和可拓模式论域确定可拓模式论域包括直接要考察的可拓模式集合(即传统的模式识别中模式论域)和与直 接要考察的模式有相互发散关系，或相关关系，或相互可扩关系性，或相互蕴含关系，或有 实部与虚部关系，或有硬部与软部关系，或有显部与潜部关系，或有正部与负部关系的模式 的集合。可拓模式论域比传统的模式识别中模式论域要大得多。2. 预处理因为现代模式识别技术是建立在使用数字电子计算机的基础上的，所以对于非电量输入 模式，必须首先把它们转换成电信号，然后通过模/数转换，使之成为数字计算机能接受的 数字量。为了使输入模式满足识别的要求，还要根据具体情况对模式进行处理，如滤波、坐 标变换、图像增强、图像复原、区域分割、边界检测、骨架提取等，以减少外界干扰和噪声的影响，使模糊的模式变清晰，以便抽取模式识别所需要的特征。这是模式识别过程的一个 重要的环节。3. 可拓特征和模式基元选择传统的模式识别中，模式经过预处理，满足识别要求的模式要根据识别方法的要求抽取 选择特征和基元，作为识别的依据。 一般说来，要求选择出来的特征和基元能够足够代表这 个模式，另一方面要求它们的数量尽量少，从而能有效地进行分类和描述。模式特征和基元 的选择对识别的效果有直接的影响，所以它们的选择是模式识别的关键，但是，目前还没有 一个有效的， 一般的抽取、选择特征和基元的方法。模式识别使用的预处理方法仍是非常"面 对问题"的，对于不同的识别对象要用不同的方法抽取特征和基元，而且往往不止一种方法。"可拓模式识别"不仅要选择确定模式的表性特征(注包括可拓学中所指特征和特征 值)，而且还要选择确定模式的可拓特征(注这里指蕴涵事物的可拓性的特征)，即要选择 确定那些模式与该模式有可拓关系(有相互发散关系，或相关关系，或相互可扩关系性，或 相互蕴含关系，或有实部与虚部关系，或有硬部与软部关系，或有显部与潜部关系，或有正 部与负部关系)和这些模式的特征。这里特别要注意可拓特征是传统模式识别往往不考虑的 特征。正式因为这样，传统模式识别不能识别事物的可拓性(状态)。4. 可拓识别"可拓模式识别"主要用两类方法进行，即可拓决策论方法(统计方法)和可拓结构(句法) 方法。许多具体的都可以归结到这两种方法中来。可拓决策论模式识别方法称为统计。设C/为论域，A是U到实域的一个映射，r为给定的对元素的变换，称为论域t/上关于元素变换的可拓集合<formula>complex formula see original document page 5</formula>)的关联函数<formula>complex formula see original document page 5</formula>关于 变换r的关联函数。当U是一些N＝d + k维物元(注其中c/维是指c/维表性特征，it维是指;t维可拓特征)时，、是物元关联综合性质p的程度A:"")>0表示"具有性质p、kp(u)表示u不具有性质p，比"2具有性质的程度更高；kp(u)表示"是零界物元；它具有性质p，又不具有性质<formula>complex formula see original document page 5</formula>表示"不具有性质户；、(M)<0,、(rW)>0表示w是在变 换r下可拓为具有性质p 。上述可拓集就称为关于性质约束p的物元可拓集，记为<formula>complex formula see original document page 5</formula>通常称<formula>complex formula see original document page 6</formula>为正域<formula>complex formula see original document 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种可拓模式识别方法，其包括步骤：ａ．可拓模式表示和可拓模式论域确定；ｂ．预处理；ｃ．可拓特征和模式基元选择；ｄ．可拓识别。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：杨国为，王守觉，
申请(专利权)人：青岛大学，
类型：发明
国别省市：95[中国|青岛]