一种大容量的模式识别方法

摘要

一种大容量高效率的模式识别方法，属图像处理技术领域。所述方法采用权值矩阵元素基于概率分布存储的模式识别，所述方法根据提供的模式或图像来计算权值矩阵W；将W的矩阵元素wi，j设计成一种随机变量或随机数值，根据需要处理wi，j元素的个数，构成2N个不同的Wi，训练后输入的待识别模式或图像就是经测量坍缩到不同的Wi，从而达到大容量模式识别的目的。本发明中的方法采用矩阵元素概率分布存储，识别的模式或图像能达到处理单元的2N倍，存储容量或记忆容量有了指数级的提高。本发明的方法对促进模式识别、图像处理、人脑意识和高级智能机器人等的研究都将有重大科学意义。本发明适用于大容量模式或图象的识别。

主权项

一种大容量高效率的模式识别方法，其特征在于，所述方法采用权值矩阵元素基于概率分布存储的模式识别，所述方法将W的矩阵元素wi，j设计成一种随机变量或随机数值，根据wi，j的数值大小在一个坐标轴上分成若干等份，X1，X2，…Xn，划分的原则是使得每个矩阵元素值(可能有相同的元素值)要属于不同的等分区间内，设矩阵元素wi，j取值Xi的概率为ρi，j，那么取值Xj+1的概率为1-ρi，j，其中ρi，j＝(Xi+1-wi，j)/(Xi+1-Xi)。