【模式识别技术在珠宝宝石鉴定中的应用浅论3200字（论文）】

模式识别技术在珠宝宝石鉴定中的应用浅析目录TOC\o"1-2"\h\u28057如何巧用模式识别技术开展珠宝宝石鉴定 15634关键词：模式识别技术；珠宝宝石鉴定；应用研究 1234021、模式识别基本概念和方法 136411.1数据采集和预处理 2286481.2特征提取与选择 248591.3分类器和分类决策 2281792.模式识别技术在珠宝玉石鉴定中的应用 3311722.1数据获取 34962.2参量预处理 384782.3宝石特征提取和选择 3123392.4分类决策 3摘要：随着珠宝玉石市场的发展，鉴定技术在人工肉眼识别的基础上开发出一套辅助鉴定和相关信息查询的专家设备软件。该系统主要应用模式识别和其他信息技术为支撑，在珠宝玉石鉴定中可以减少经验不足的带来的不便。模式识别技术在鉴定实践中为操作流程提供明确的设计方向。文章主要分析模式识别技术的理论方法，结合珠宝玉石实践工作的开展分析模式识别技术在应用中的优势。关键词：模式识别技术；珠宝宝石鉴定；应用研究珠宝玉石鉴定工作香相对复杂，需要借助多种仪器和检验方法对宝石的不同参量进行鉴定。鉴定过程中涉及较多检验数据的判断和综合分析，因此，对鉴定人员的专业素养和经验要求较高。鉴定工作涉及仪器使用、宝石关键特征分析等相关内容，要做出准确、快速的鉴定对经验的依赖较大，而合格的珠宝鉴定者培养过程缓慢，因此，基于模式识别技术和国家珠宝鉴定的相关标准合和宝玉石知识结构开发的辅助信息系统，能够突破专家经验的限制，提高鉴定工作的可靠性和全面性。1、模式识别基本概念和方法模式识别概念早在上世纪20年代就已经提出，在后来计算机和人工智能技术的推动下，发展成为一门相对独立的学科。模式识别理论和应用方法在多学科领域广泛应用，拓展了计算机和人工智能系统的发展。模式识别有统计模式识别和结构模式识别两种基本方法。其中，统计模式识别方法以研就对象的特征向量为描述对象，特征向量中的每一特征元素为模式的一个属性，而向量构成的空间称之为特征空间。基于统计特征势识别方法构建的特征空间使用不同的方法对空间进行划分，达到识别的目标。统计模式识别系统的构建分为四部分，首先获取数据信息，采集信息数据为后续工作提供分析资源；然后做预处理，对收集的数据做加强、除燥或还原等处理，便于下一步操作。接着进行特征提取和筛选，最后是分类器设计和分类决策。1.1数据采集和预处理数据采集是信息加工的基础，为了是计算机对采集的数据进行处理，需要通过一定的技术和手段对研究对象进行观测，获取事物的时空分布信息，形成计算机可以直接识别的语言符号。系统输入的信号主要有一维波形、二位图像和逻辑信号和各种物理参量，通过测量、采样和量化将测得数据数据转化为计算机处理语言，完成数据获取过程。在数据获取的基础上做预处理，初步引入的数据具有干扰信息，要通过噪声过滤，退化还原和加强处理为下一步特征提取提供基础。1.2特征提取与选择经过处理获得的数据信息庞大，为了提高识别效率，需要对原始数据进行转化，形成直接反映对象性质的特征集合，当向量维度达到一定限度时就需要降低维度进行特征处理，也就是特征的提取和筛选过程。将分类识别的特征形成维度较低的表示模式。特征识别和选择时模式识别的关键步骤，识别和选择质量的好坏直接决定模式识别系统的性能。使用主成分分析法进行特征提取，该统计方法在信号处理、模式识别和数字信息处理中广泛应用，能够提高原始数据的主要特征，减少数据冗余，降低处理维度，并保留原始数据的主要信息，解决特征识别中原始数据庞大的问题。遗传算法为特征识别提供了一种现实问题解决的适应度函数，提高了数据处理质量。1.3分类器和分类决策基于数学模型根据分类决策找出决策函数，对先验知识为已知识别模式时，可以根据决策函数进行数学计算。如果仅知道世界识别模式的定性知识，则需要反复训练、调整获满意的决策函数表达式，为最终的决策依据提供基础。支持向量机是一种统计学习方法，与机构化风险最小化类似，具有良好的学习性能，具有良好的拓展性，推广能力较好。将基于二值分类问题提出的结构风险函数引入到分类中，使计算机和人工职能机器具有学习能力，克服高维特征识别难题。使用统计算法将特征空间根据不同的方法划分不同的类别，也就是在样本训练的基础上根据判断规则识别特征属性。依据判断规则进行分类可以提高识别质量和效率。模式识别技术在珠宝玉石鉴定中的应用基于模式识别技术珠宝玉石鉴定行业开发出一套专家系统，辅助进行珠宝鉴定，并提供珠宝玉石有关信息的查询服务。过去珠宝玉石鉴定利结构化查询语言（SQL)进行数据查询，根据输入的定量信息或者标准化定性参做出分析和判断。但珠宝玉石鉴定工作具有一定的复杂鉴定工作涉及的参量众多，不同珠宝玉石的选取的参量具有不同意义，因此，简单的查询功能无法将多个参量结合应用综合判断难以实现，使用模式识别技术可以较好的对多种参量进行判断。2.1数据获取珠宝玉石鉴定工作会涉及力学、光学、化学等多种学科的知识，不同珠宝使用的仪器和鉴定方法也不同。珠宝鉴定工作中经常要从颜色、折光率、密度、硬度等角度进行分析，与标准值进行对比，综合多种参量信息得出最终判断。鉴定工作中获取的数据是物理参量和逻辑值，因此，通过人工读取数据将数据信息录入计算机系统2.2参量预处理珠宝鉴定工作中获取的数据为非定量语言，内容十分庞杂，计算机语言无法识别，因此需要将获取的参量进行定性描述，对信息做标准化、数字化处理，对于不同参量做标准化并进行编码处理，通过数据的预处理，实现计算机语言识别，便于数据精确查询和比较判断。2.3宝石特征提取和选择《珠宝玉石鉴定》国家标准GB/T16553-2003中对一百多种珠宝的鉴定标准进行描述，标准中所列的基本性质可以看做模式识别的特征空间，国家标准可以设定为鉴定的标准数值。但，关于珠宝基本性质的描述定性和定量结合，性对复杂，不便于决策分类。因此采用测量值和标准值比较的方法，将测量值统一转化为计算机识别的逻辑值，以二进制串符表示，与标准符合用“1”表示，不符合标准用“2”表示。分类器设计明显简化。2.4分类决策珠宝玉石鉴定辅助和信息系统使用主成分分析法进行线性分类，线性分类器进行判别的一般表达式为：,该式中x表示高维度特征向量，d维可用表示，W是对不同特征向量的权重配比，以表示，其中为常数。线性分类器设计中关键是对特征向量赋予权重，基于模式识别技术建立的珠宝玉石鉴定信息系统根据不同鉴定参量可能确定的珠宝品种和操作能否准确的获得，也就是对参量的精确性和准确性确定判别函数的权重。珠宝参量的精确性和准确性可分为高中低三等，权重赋值为5，3,1，对珠宝玉石标准中涉及的常见参量赋值求和，然后获得不同参量的权重。详见表1.表1珠宝玉石鉴定参数表参量名称精确性准确性参量分值权重等级赋值等级赋值颜色低1高560.053光泽低1低120.018火彩低1低120.018特殊光学效应中3高580.070表面特征低1低120.018内部特征中3低140.035多色性性质中3低140.035强度中3中360.053颜色中3中360.053偏光镜低1高560.053折光率高5高5100.088双折光率中3高580.070光轴中3高580.070光符中3低140.035吸收光谱中3中360.070密度高5高5100.088摩氏硬度中3中360.053特殊性质中3高580.070紫外线长波中3低140.035短波中3低140.035共计-54-601140.986在特征提取和选择是使用逻辑值进行判断，因此，判断函数中的为0.分类器设计一般会采用最大值选择器，但珠宝鉴定实践中，宝石参量的设定是有多种组合，不同宝石品种的一些特定参量中的表现十分接近，有时会发生重叠，所以基于模式识别的系统设计采用最大值选择器进行判断会发生偏差。因此，判断函数的最终函数值经过处理后以最佳匹配的形式反馈给用户，防止提供的结果出现遗漏。