模式识别在智能验伪点钞机中的应用接口

发布时间：2021-11-29 13:07

　　模糊逻辑和模式别在各种智能机器中得到了极为广泛的应用，特别是近年来神经网络理论研究的深入发展，使得机器模仿人的思维、感觉等等成为可能。模糊逻辑是基于模糊集合论的，而模糊集理论又是传统集合论的一种推广，它能够较好的表达现实中很多不准确的含义，从而模糊数学被普遍认为是解决人工智能问题的最为合适的数学工具。人工神经元的数学模型是参照生物神经元的工作机理而建立的，神经元网络用于模仿人的部分功能，而作为人工智能和模式识别从其研究的深层意义上讲是这个，加上神经网络的硬件实现（其中包括电子的和光电的等）的研究有了很多的成果，这样一来 就为神经元网络用于智能机器中的模式识别提供了条件。 智能验伪点钞机是金融、商业界的一种很重要的仪器和机具，它的性能的好坏直接影响到金融系统中工作效率提高，甚至关系到整个金融秩序。这就有必要将计算机科学中人工智能与模式识别研究的新成果用于它的防伪等方面，提高机器的性能。 本文以模糊智能和神经网络在模式识别中的应用为出发点，结合实际在机器中的实现，首先介绍模糊模式识别和人工神经网络用于模式识别，然后，介绍具体点钞机的设计与实现，希望能够起到抛砖引玉的作用。 

【文章来源】：西安建筑科技大学陕西省

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
"><中文摘要>
"><关键词>
"><英文摘要>
"><英文关键词>
第一章 概 述
    第一节 智能验伪点钞机简介
    第二节 关键技术
第二章 钞票宽度识别算法分析
    第一节 有关模式识别和模糊逻辑
    第二节 宽度识别的具体实现
    第三节 本章小结
第三章 人工神经网络及其在模式识别中的具体应用
    第一节 人工神经网络模型与理论基础
    第二节 BP网络的缺陷和改进
    第三节 前馈神经网络与统计模式识别的关系
    第四节 多层前馈神经网络在模式识别中的应用方式
    第五节 神经网络模式识别的仿真研究
第四章 点钞机的设计与实现
    第一节 控制部分的硬件
    第二节 点钞机软件部分
    第三节 点钞机与通信前置机及计算机网络的通信
结束语
致 谢
"><引文>


【参考文献】：
期刊论文
[1]用非均匀分布样本训练多分辨小波网络的新方法[J]. 吕立华,宋执环,李平.  模式识别与人工智能. 2001(01)



本文编号：3526559