【摘 要】
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几何形体的测量是精密测试技术中一个重要的方向,而模式识别理论是信号处理的重要内容之一?该文将模式识别方法引入到任何形体的测量中,在理论,方法和应用对几何形体的模式识
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几何形体的测量是精密测试技术中一个重要的方向,而模式识别理论是信号处理的重要内容之一?该文将模式识别方法引入到任何形体的测量中,在理论,方法和应用对几何形体的模式识别问题进行了研究,实现了对基本形体的自动识别.除研究了传统的模式识别方法外,该文还引入了近年来广泛应用的神经网络理论,用BP网络分类器实现了非线性及多类别分类.此外,该文还对图象的预处理及特征提取的方法进行了研究,并指出图像的特征提取是识别效果好坏的关键问题之一.文章最后提供了实验验证结果及相应的软件结构.结论充分显示了将模式识别方法应用于几何形体测量的可行性及神经网络在模式识别上的巨大潜力.该文提出的方法为几何形体的测量开辟了一条新途径,同时也为模式识别理论发展与应用提供了一个新的领域.
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