[发明专利]一种基于神经网络的模式识别系统及识别方法

说明书

本发明属于识别技术领域，公开了一种基于神经网络的模式识别系统及识别方法，利用信号采集芯片采集故障信号数据；利用输入设备输入样本数据；通过神经网络模型构建模块利用神经网络构建程序构建神经网络模型；利用感知器判别函数程序对产品的信号特征进行模式判定处理；利用识别程序对判定的数据进行识别；利用证据融合程序对信息进行融合；利用存储器存储采集的故障信号数据、输入样本数据；利用显示器显示输出的神经网络模式识别结果。本发明能够有效地提高故障模式识别的精度；通过神经网络模型构建模块能够破解随机相位加密的解密模型，解决了缺少能破解随机相位加密的算法模型的技术问题。

技术领域

本发明属于识别技术领域，尤其涉及一种基于神经网络的模式识别系统及识别方法。

背景技术

现有的网络模式识别的方法如统计模式识别法、模糊模式识别法、神经网络法模式识别法、专家系统法等，都有自己的优缺点和适应范围。尤其是神经网络模型，由于具有自学习、自组织和自处理的特点，在故障模式识别和分类方面得到了极大的研究和应用。然而，神经网络模型基于大量样本以及精度的局限性，在一定程度上影响了在产品的故障识别上的应用。证据理论作为认知不确定信息的重要量化工具，能够量化样本量不足的信息，并且能有效融合各类证据信息，在可靠性领域得到了广泛的研究和应用；同时，缺少能破解随机相位加密的算法模型。

综上所述，现有技术存在的问题是：

现有模式识别收敛效果差和识别准确率低的问题；同时，缺少能破解随机相位加密的算法模型。

现有技术中，没有基于该神经网络模型对产品的信号特征进行模式判定，进行网络模式的识别；没有利用证据融合法则进行信息的融合，不能证有效地提高故障模式识别的精度。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于神经网络的模式识别系统及识别方法。

本发明是这样实现的，一种基于神经网络的模式识别系统的识别方法包括以下步骤：

步骤一，通过信号采集模块利用信号采集芯片采集故障信号数据；通过数据输入模块利用输入设备输入样本数据；

步骤二，主控模块通过神经网络模型构建模块利用神经网络构建程序构建神经网络模型；构建神经网络模型中，对多组原始数据进行随机相位加密得到训练数据；利用所述训练数据训练第i-1深度神经网络模型，得到第i深度神经网络模型，及所述训练数据输入所述第i深度神经网络模型后的第i输出结果，并将所述第i输出结果与所述训练数据对应的原始数据进行比对，得到第i比对结果，所述i的初始值为1，且第0深度神经网络模型为初始模型；当所述第i比对结果满足预设收敛条件时，确定所述第i深度神经网络模型为构建的深度神经网络模型；当所述第i比对结果不满足所述预设收敛条件时，令i＝i+1，返回执行所述利用所述训练数据训练第i-1深度神经网络模型步骤；

步骤三，通过神经元数据处理模块利用感知器判别函数程序对产品的信号特征进行模式判定处理；

步骤四，通过识别模块利用识别程序对判定的数据进行识别；识别中，对输入的训练数据进行特征提取，通过自适应核可能性模糊C均值聚类算法进行聚类分析后建立参考模型并保存至参考模型数据库；

对输入的测试数据进行相同特征提取后得到测试特征向量，将测试特征向量与所述参考模型数据库中各参考模型模式匹配，得到模式识别结果；

通过信息融合模块利用证据融合程序对信息进行融合；

步骤五，通过数据存储模块利用存储器存储采集的故障信号数据、输入样本数据；

步骤六，通过输出显示模块利用显示器显示输出的神经网络模式识别结果。