【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及模式识别
，具体涉及。
技术介绍
模式识别是人类的一项基本智能，模式识别是许多工程领域广泛应用的关键技术，诸如自控监测、图像识别、故障诊断等。几十年来，模式识别方法层出不穷，如统计模式识别、模糊模式识别、结构模式识别、协同模式识别、仿生模式识别等。每种方法各有所长，适用的范围有限，随着科学研究和工程技术的飞速发展，可以获取的数据信息越来越丰富，数据样本呈现出高维、大容量、关系复杂、非线性和分布不定等特点，为模式识别技术提出了新的挑战，柔性地集成应用不同类方法是应对这种挑战的有效手段。模式识别在给人们带来希望的同时，我们也应看到，由于问题本身的多样性和复杂性，现有的理论和方法离实际要求还有相当距离，一些根本性的问题还有待进一步深入研究(I)特征抽取问题传统模式识别理论的出发点认为识别对象可由一组特征来描述。因此，特征选取的好坏对识别结果起决定性作用。特征抽取研究存在的问题是a.在理论上缺乏一种统一的能适合各种问题的特征抽取手段，许多情况下要依赖专家;b.特征抽取准则缺乏一种统一度量标准来评判各种准则下特征抽取方法的优劣，因而分类器的设计存在一...
【技术保护点】
一种基于多智能体的分布式模式识别方法，其特征在于，其步骤包括：步骤一：将输入模式表示为智能体影响图；步骤二：根据智能体影响图的演化来提取其中的定性特征，缩小搜索的空间；步骤三：通过多智能体的协作和动力学模型来完成目标模式的涌现。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：程显毅，梁军，王进，陆旦前，程晨，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：
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