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    模式识别一直受到人们关注，但传统模式识别强调不同类样本间的差异，有很大的缺陷。2002年王守觉院士提出“仿生模式识别”，这种识别方式强调“认识”事物而非“区分”。它利用样本间的同源连续性，通过神经网络在高文空间中的覆盖进行识别。本文主要针对仿生模式识别方法及其应用进行研究，做出初步探讨。首先分析模式识别的发展背景、现状、系统组成及理论方法；接着研究仿生模式识别理论的数学工具，借助高文空间几何可以很方便的解决信息科学研究中的诸多问题；最后，描述分析了人工神经网络及仿生模式识别的应用，对其有一个全面的了解。5373
    关键词  模式识别  仿生模式识别  高文空间几何   神经元网络
    毕业设计说明书（论文）外文摘要
    Title    Research on Method and Application of Biomimetic    Pattern Recognition                                                
    Abstract
    Pattern recognition has been drawn people's attention.While the traditional pattern recognition emphasizes the differences between the different types of samples and has a lot of defects.Academician Wang Shoujue proposed Biomimetic pattern recognition in 2002.This identification approach emphasizes "cognition" instead of  "classification".It uses homologous continuity between the samples and the neural network coverage in high-dimensional space to identify.This paper focused on method and application of biomimetic pattern recognition and make a preliminary study.First analysis its development background,status,system components and theoretical methods.Then study the mathematical tools of pattern recognition theory.With the high-dimensional space geometry we can easily solve many problems in the information science.Finally,it describes and analyzes artificial neural networks,the application of pattern recognition and have a comprehensive understanding of it.
    Keywords  pattern recognition  biomimetic pattern recognition high-dimensional space geometry   neural network
    目  次

    1  绪论    1
    1.1  研究背景    1
    1.2  国内外研究现状分析    2
    1.3  研究目标和研究内容    3
    1.4  论文章节结构    3
    2  传统模式识别    5
    2.1  模式识别发展历程    5
    2.2  模式识别的概念    5
    2.3  模式识别系统构成    6
    2.4  模式识别的基本方法    7
    2.5  传统模式识别的局限性    9
    2.6  本章小结    10
    3  仿生模式识别    11
    3.1  仿生模式识别基本概念    11
    3.2  仿生模式识别与传统模式识别的本质区别    11
    3.3  仿生模式识别的基点——同源连续性原理    13
    3.4  本章小结    15
    4  仿生模式识别的数学工具    16
    4.1  高文空间几何学基本理论    16
    4.2  高文空间中几何覆盖相关理论研究    18
    4.3  本章小结    21
    5  仿生模式识别的人工神经网络实现    22
    5.1  人工神经网络与仿生模式识别间的关系    22
    5.2  人工神经网络高文空间几何分析    23
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