【终稿】玩具汽车壳模具设计及型腔仿真加工【论文图纸】

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《【终稿】玩具汽车壳模具设计及型腔仿真加工【论文图纸】》修改意见稿

1、“.....最小函数.为了解决这个约束最优化问题，引入式所示的函数其中，为系数，现在的问题就是关于和求的最小值。把式分别对和求偏微分并令其等于，就可以把上述问题转化为个较简单的“对偶”问题求的最大值，其约束条件为关于和的梯度均为以及。即在约束条件,下对求解下列函数的最大值,训练样本的数字向量采集。对训练样本进行采集，先准备到的几个字数字字符，格式为“.”,每个字符有张，每张都先进行灰度化处理，其中张为无噪声，另外张是经过噪声处理，含有噪声的。例如这个数字字符，有张是不含噪声，例外张经过噪声处理，含有噪声。这样就得到了张训练样本，把这些数字字符图像换化成向量，把每张图像换成行列向量，有张训练样本，这样就成了的训练样本向量，在向量的每行末加上这行向量所代表的数字，这样就成了的向量。就得到了图像了的训练样本的向量，每行表示个数字输入，最后列为相应数字。保存为.。第二步数字识别的训练首先下载训练样本数据向量.，再构造输出矩阵......”。

2、“.....则表示判别为相应类，其他为，例如字符，则这行向量表示为，再次设置参数，应用训练算法，训练矩阵向量，选用算法实现多维输出分类判别，构造分类矩阵。生成分类矩阵，对角线上数字表示正确识别个数，其他为错误识别个数，运行结果如下从中可以看出正确率很高。第三步待识别数字进行识别先载入待识别数字，制定待识别数字，对待识别数字进行灰度化加上高斯噪声，然后再运行输出识别数字。待识别数字数字识别结果识别结果分析支持向量机能解决二分类问题，而算法提出很好的解决了将多分类问题转化为二分来问题，在此基础上大大提高了的应用范围，也改进了算法。从实验数据有效地说明了基于的数字图像字符识别技术的可行性以及其它识别技术相比较的优势，有着广阔的应用前景。.支持向量机与多层前向网络算法结果比较支持向量机是专门针对有限样本情况的，其目标是得到现有信息下的最优解而不仅仅是样本数趋于无穷大时的最优解,而多层前向网络针对的是大量的样本,其目标是样本趋于无穷大时的最优解......”。

3、“.....从理论上说，得到的将是全局最优点，解决了在神经网络方法无法避免的局部极值问题而多层前向网络有时会导致极值问题。支持向量机能够自动识别出训练集中的个子集，此子集基本上可以代表训练集中的全部信息，也就是说只有这个子集对分类及回归问题的求解起作用，而多层前向网络算法导致极值问题。与多层感知器相比，支持向量机避免了在前者的设计中经常使用的启发式结构，它不依赖于设计者的经验知识而且支持向量机的理论基础决定了它最终求得的是全局最优值而不是局部极小值，也保证了它对于未知样本的良好泛化能力而不会出现过学习现象。第五章结论支持向量机解决二分类问题。从本文可以了解到支持向量机的数字识别方法比等其它的方法有很大的优越性。比如它是专门针对有限样本情况的，泛发能力强得到的将是全局最优点，解决了在神经网络方法无法避免的局部极值问题它巧妙地解决了维数问题，起算法复杂度与样本维数无关等等，从实验数据我们可以看出基于的数字图像字符识别中的可行性的优势，有着广阔的应用前景......”。

4、“.....例如，识别正确率还是可以提高的，样本库中样本样本数量有限，特征向量的提取方法还比较少，所以还有待提高。致谢经过这段时间的努力，圆满的完成我的毕业论文，感谢所有帮助我的人。首先，感谢贺老师的认真的指导，让我少走了些弯路，提高学习效率。贺老师严谨的学习态度，平易近人的为人风格，还有强烈的求知欲望，将直激励着我。在我困惑不理解时，贺老师耐心地指导我，帮我走出迷雾，使我能顺利的完成了论文。再次，感谢我的舍友和同学，给我帮助。帮我解读程序和提供网络资源。参考文献高隽.人工神经网络原理及仿真实例.机械工业出版社,聞新.神经网络应用设计.机械工业出版社,张鸽,陈书开.基于的手写阿拉伯数字识别.军民两用技术与产品.许建华.统计学习理论,第章模式识别的支持向量机,电子工业出版社,盛骤,谢式千.概率论与数理统计,高等教育出版社,.如果为最优解,那么即最优超平面的权系数向量是训练样本向量的线性结合。求解上述问题后得到的最优分类函数是此时约束条件就变为,.,......”。

5、“.....大于,因此,是训练集中错分样本数的上界.这样就需要在目标函数中为分类误差分配个额外的代价函数,即引入错误惩罚分量.所以,现在目标函数就变为,.其中是个指定的常数,它控制对错分样本的惩罚程度,越大表示对错误的惩罚越重.现在的问题就是在式的约束条件下求式所示函数的极小植,即折中考虑最大分类间隔和最少错分样本,就得到了线性不可分情况下的最优超平面非线性支持向量机非线性支持向量机等著,阮秋崎等译，数字图像处理，电子工业出版社，张学工．关于统计学习理论与支持向量机．自动化学报．,．,，．，李亚琴在手写数字识别中的应用研究附录．的数字识别训练样本数字识别训练刷新载入数字训练样本,载入训练样本..训练数据矩阵包括行列数据，每行表示个数字输入，最后列为相应数字识别目标用矩阵表示，每列数字为，则表示判别为相应类，其他列为。比如第列为，其余为，则表示判别输入样本为，依次类推。待识别数字为个构造输出矩阵......”。

6、“.....有个反复的过程.选用高斯核，括号中为带宽参数样本量不是很大，小点的带宽降低对噪声的敏感性.设置正则选用训练算法选用算法实现多维输出分类判别生成分类矩阵，对角线上数字表示正确识别个数，其他为分错误识别个数,训练结束,训练结束..识别数字识别载入待识别数字,载入待识别数字.,.指定待识别数字,读取数字图像图像灰度化,.对输入图像加上均值为方差为.的高斯噪声,为方便在界面上显示，将图像放大也可以,例.训练好的网络识别加了噪声的测试样本改的矩阵为的矩阵网络对测试样本的实际输出,识别判别,.为方便在界面上显示，将图像放大显示待识别数字图像暂停点击回车继续识别数字改的矩阵为的输入向量输出识别结果,输入数字识别为.,给出识别出数字暂停点击回车继续显示识别结果数字图像,显示识别数字网络训练和识别,例.网络训练,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.训练样本的期望输出个输出神经元隐层神经元个数..学习步长,,,.,.对输入图像加上均值为方差为.的高斯噪声目......”。

7、“.....则函数集得维是无穷大。维反映了函数集得学习能力，维越大则学习机器越复杂学习能力月强。遗憾的是，目前尚没有通用的关于任意函数集维计算的理论，只对些特殊的函数集知道其维，比如维实数空间线性函数集的维是，而,的维则为无穷大。对于些比较复杂的学习机器，其维除了与函数集有关以外，还受学习算法的影响，其确定更加困难。推广能力的界统计学学习理论系统地研究了对于各种类型的函数集，经验风险和实际风险之间的关系，即推广性的界。关于两类分类问题，结论是对指示函数集中的所有函数包括使经验风险最小的函数，经验风险和实际风险之间以至少的概率满足如下关系其中是函数集得维，是样本数。这结论从理论上说明了学习机器的实际风险是由两部分组成是经验风险，另部分称作置信范围，它和学习机器的维及训练样本数有关。可以简单地表示为机器学习过程不但要使经验风险最小......”。

8、“.....才能取得较小的实际风险，即对未来样本有较好的推广性。结构构风险最小化从上面的结论看到，原则在样本有限是不合理的，因为我们需要同时最小化经验风险和置信范围。统计学习理论提出了种新的策略，即把函数集构造为个函数子集序列，是各个子集按照维的大小排列在每个子集中寻找最小经验风险，在子集间折中考虑经验风险和置信范围，取得实际风险的最小。这种思想称作结构风险最小化即准则。统计学习理论还给出了合理的函数子集结构应满足的条件及在准则下实际风险收敛的性质。实现原则可以有两种思路，是在每个子集中求最小经验风险，然后选择使最小经验风险和置信范围之和最小的子集。显然这种方法比较费时，当子集数目很大甚至是无穷时不可行。因此有第二种思路，即涉及函数集得种结构使每个子集中都能取得最小的经验的经验风险，然后只需选择适当的子集使置信范围最小，则这子集中使经验风险最小的函数就是最优函数。方法实际上就是这种思想的具体实现。.线性支持向量机如图所示为二维两类线性可分模式......”。

9、“.....维把两类没有错误的分开的分类线，分别为过各类样本中离分类线最近的点且平行于分类线的直线，那么和之间的距离即为两类的分类间隔。所谓最优分类线就是要求分类线不但能将两类无错误的分开，而且要使两类的分类间隔最大。前者是保证经验风险最小为，后者实际上是为了使置信范围最小，从而使实际风险最小，这是对结构风险最小化原则的具体实现，推广到高维空间，最优分类线就成为最优超平面。图最优分类示意图设训练样本输入为.对应的希望输出为,，其中和分别代表两类的类别标识，假设分类面方程为.。为使分类面对所有样本正确分类并且具备分类间隔，就要就它满足如下约束可以计算出，分类间隔为现在的目标就是在服从约束式的条件下最大化分类间隔，这可以通过最小化的方法来实现。那么，求解最优超平面问题就可以表示成如下的约束优化问题即在条件式的咨询院工程咨询等级甲级工程咨询证书编号工咨甲发证机关国家发展计划委员会．可行性研究的依据平，高差变业继续发展......”。