神经网络作为一种自适应的模式识别技术,无需预先给出有关模式的先验知识和判别函数,通过自身的学习机制自动形成所要求的决策区域。网络的特性由其拓扑结构、神经元特性、学习和训练规则所决定。可以充分利用状态信息,对来自于不同状态的信息逐一进行训练而获得某种映射关系。并且网络可以连续学习,若环境发生改变,这种映射关系还可以自适应的进行调整。
正是因为神经网络的自身的优势,在模式识别方面得到了很好的应用。模式识别就是神经网络根据给定的训练样本进行决策判决,训练完成之后,从而可以对原始数据进行分类识别,一般具有以下特点:
(1)可用于系统模型未知或系统模型较为复杂,以及非线性系统的模式识别。
(2)兼有信号的模式变换和特征提取的功能。
(3)对系统含有不确定因素、噪声及输入不完备的情况下不敏感。
(4)可用于复杂多模式的识别。
(5)可用于连线诊断,也能适应实时监测的要求。
具体步骤如图 5.12 所示。
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