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摘要：以计算机软件技术与模式识别系统的研究应用为方向,可以大致分为系统功能分层和模块化管理两种。在对计算机软件技术的模式识别系统研究的具体的应用研究中,必须针对现实研究环境对所用的计算机及软件技术进行适当调整。形成了计算机软件技术和模式识别系统之间的密切联系,实现了模式识别系统信息可以从网络平台中有效获得,从而实现了功能指令传递。本篇文章着重研究在模式识别系统发展过程中,计算机软件技术的应用功能与实现,并以为模式识别系统设计的重要技术依据。
关键词：计算机软件；模式识别；系统开发
Development of Pattern Recognition Software System Based on Computer Software Technology
WU Hebin
(Shanxi Engineering Vocational College,Taiyuan Shanxi 030009)
【Abstract】：Taking the research and application of computer software technology and pattern recognition system as the direction,it can be roughly divided into two types:System function layering and modular management.In the specific application research of the pattern recognition system research of computer software technology,the computer and software technology used must be properly adjusted according to the actual research environment.The close connection between the computer software technology and the pattern recognition system is formed,and the information of the pattern recognition system can be effectively obtained from the network platform,thereby realizing the transmission of functional instructions.This article focuses on the application function and realization of computer software technology in the development process of pattern recognition system,and considers it as an important technical basis for pattern recognition system design.
【Key words】：computer software;pattern recognition;System development
1模式识别系统相关定义
运用计算机技术的手段处理大数据分析问题的过程中,往往需要用传感器将人们所能了解的数据转为计算机能够理解的数值。在特征提取过程中,往往需要获得最合理的统计特性。因此,特性分类器的设置原则是先设置好一定的特性变量,之后再根据函数来分类,从而把不同的参数分类为不同的统计特性,并以此进行数据分析。当完成这一步骤时,就需要进行相应的空白试验了。其识别可分为如下两个类别。监督性识别,通俗地来说就是对产品的所有已知数量[1]。这也就是说首先要了解样品属于样本,必须清楚了解每个样本数量才可以对样品做出第一步分析,接着才能根据其不同的形态特征作出进一步数据分析。而相反的,如果不监督机器学习就是说根本不知道样品的全部种类。所以,分析中华人民共和国统计法是无监督学习程序中的最主要方法。而分类运算法是在进行各种统计分析方法以前,人们首先可以将一个类型的数据划分为一组,之后再对这一组数据进行处理。这也是模式识别系统设计中主要的底层逻辑和普遍使用的方法。
2计算机软件技术在模式识别系统开发中的应用
2.1计算机软件在模式识别系统开发中的方向
2.1.1系统功能分层
计算机软件技术如果运用到模型认识信息系统的智能产品开发过程中,就能够对模式识别智能系统实现功能分级。模型认识信息系统的不同职能模块之间可能彼此独立性,而计算机软件技术在运用后,就应该使识别功能制度和网络平台相连接,同时通过网络平台根本上获取数据信息的覆盖范围也将扩大。因此模型认识信息系统还需要数据收集能力,并通过所收集得到的数据,进而建立与模型相符的服务角色[2]。由此可见,在模式识别系统中对功能划分的要求非常严苛,唯有对功能划分严格细致,方可完成接下来的决策任务。计算机与软件技术都有着巨大的研究潜能,如果将它运用到模式识别系统中,当然也能够取得预期的功能划分成效。
2.1.2系统模块化管理
通过计算机软件技术应用,模式识别系统可以在管理层实现职责界定,并对各种类型的命令控制功能和组织结构实现模组管理工作,而模组管理工作就是计算机软件技术应用的主要关注方面。通过实现模组管理工作,可以根据具体的管理工作目标完成数据会合,并能够对各类软件实现更为精确的定位管控。而模式识别系统是否可以有效实现指令化,和数据提取的分析阶段有很大关系,通过模组管理工作便可以实现对数据提取的精确化,以及在同一平台上和其他环境下使用时对数据信息的提取。模块化管理系统同时也能够建立自己的信息系统检测规划,在监控流程中如果有智能信息系统中的信息获取异常,就可以在短时间内迅速进入到风险辨识模型中。在计算机软件技术应用后开展模块化管理工作时,还必须构建起模式识别技术的独立数据库系统,独立数据库系统可以通过各种各样的网络平台实现信息处理,才可以建立模块化管理工作开展的基本平台。智能推荐系统设计架构如图1所示。
2.2计算机软件在模式识别系统开发中的特点
2.2.1自主创新要求高
计算机软件技术运用于模式识别系统智能研发中,可以帮助企业实现模式识别系统技术创新的更高需求。由于计算机软件技术具备了很大的程式编写自主权,因此设计人员能够按照企业自身功能要求,对模式识别系统进行程式编写,以及企业使用计算机或软件技术进行对模式识别系统研发后的应用保护。这些自主技术创新特点,是在计算机软件技术开发中所具备的,对模式识别系统自主技术创新的高需求,也反映在安全性保障方面。经过技术创新,企业设计出了自己的模式辨认系统,这样便可以保证了物流管理系统中大数据分析信息的安全性。
2.2.2系统应用价值高
基于计算机软件技术应用基础上发展形成的新型模式识别系统,在各个方面都可以使用并具有非常高的功能多样化特性。最常用的就是将社交语音识别系统和电子设备有机地结合,能够改变电子设备的操作与使用方式,通过语音输入信息并在系统内辨识后,便可以启动相关功能。同时,新型模式识别系统还具备着很大的发展前景,在电子现代技术蓬勃发展的当今社会,新型模式识别系统早已变成了移动等通讯设备中所不能缺少的重要功能。模式识别系统设计中,辨识精准度有了显著提高,既能够根据语言加以辨别,也能够根据字符加以辨别,多样性特点为模式识别系统智能技术开发研究应用在许多领域中打下了稳定基础。在模式识别系统开发研究过程中,计算机软件应用为新产品开发深入研究创造了更多可以使用的信息资源,也能够运用到更多功能方向上。
3基于计算机软件技术开发的模式识别软件系统开发模型
3.1云储存功能开发
利用大计算机软件技术而建立的模式识别信息系统,首先就必须对云存储功能加以分析,而想要真正达到模式识别功用,就必须和大数据分析的处理算法相配合。而在传统PC终端或是移动通讯设备终端,就很难有储存如此大量数据的空间。当云端储存功能完成启动后,模式识别系统便能够直接将数据内容存入到云端存储器中,并且利用网络连接功能,在必要时还能够直接对所储存的数据内容提供下载[3]。在云端存储系统中,还必须将模式识别系统的计算机和网络平台联系,连接互联网后,对数据资料加以备份。云存储功能所使用的网络空间,虽然具备了很高的信息计算处理能力,但同样也潜藏着黑客病毒的侵入危险。在通过计算机软件技术建立云存储功用的时候,就必须先对安全保障系统加以开发设置,并根据各种功能的使用时的各种要求,逐步启用相应的安全保障系统,模式辨认系统就能在再次的基础上安全有效地运作。云存储科技首先是根据网络自身交互的特点来看,从云存储科技中诞生并蓬勃发展起来,通过运用云存储科技到每一家互联网企业当中深入实施,也充分考虑了计算机领域的最终发展趋势以及需要对市场进行检验,所以现在云储存技术相关的产品,更加注重于客户感受与客户需要和云存储技术本身,通过技术特性的相互融合,为自己企业和市场创造了更多的价值。
3.2模式识别系统的智能化设计
模糊识别系统研发,首先必须从人工智能的视角开始产品设计,不仅仅考察自己功能是不是得以顺利实现,还必须注重从应用便捷这一方面加以优化。人工智能是指一个能够模仿人工的计算机软件开发模型,对各种数据的分类及其结果功能指令传递方式等,都更贴近于人工应用习惯,能够使操纵和应用的人更快地熟悉模式识别系统功能,在使用过程中形成的各种问题,在后期运营和维修上也能够更加方便开展。模式识别系统的智能研发产品设计中,主要是运用计算机软件技术来实现基本架构建立,将软件系统中所要设计的基本能力,直接表达在基本架构上。并在框架基础上开展了更深层次的智能训练,认为如果在任一模板中出现着数据功能方面的矛盾,即可通过定向调整的方式,对风险问题进行适当处理。模式识别软件系统在设计中,从智能角度对性能做出了优化,但同时还必须充分考虑信息系统投入使用后,在数据信息需要修改后,是不是会影响到信息系统日常工作的顺利进行。引入了智能优化技术之后,在各种各样的大数据环境下,数据信号也就能够进行缩小来增加传输速度了。在模式识别系统的研发过程中还必须引进了联想核心技术,当模式识别系统所捕捉到的信号还不是充分清晰时,就可以在模糊分析技术下,对信号作出更精确的定向分析,进而产生合理的指令功能。
3.3软件自动更新设计
模式识别信息系统软件研发中,还必须引入软件系统的自动更新功能。软件系统自动更新的基础设计工作,要求利用现代计算机软件开发高新技术,构造出更大的软件系统自动更新基础空间,在模式识别系统应用中,当语言库和其他数据库系统需要自动更新功能时。应用软件中就应该在网络状况下自动实现这一任务,并对操作员发出提示。自动更新功能也可能是在网络病毒的侵入前提下实现,但如果存在骇客对系统实施恶意入侵时,则操作系统中应该采用自动更新功能来增强防御能力,从而避免因黑客病毒攻击系统而导致的大量数据信息损失。软件系统智能化创新产品设计,必须在计算机软件技术发展阶段,充分考虑未来一段时间内模式识别系统的发展趋势与走向,如果在系统开发初期无法满足这一配置标准,则应该做出更改设置。在自动更新功能开发产品设计过程中,还需要更加注重并突出体现系统对入侵的防御能力,从而能够进一步的优化功能,利用功能间的适当协调和不断完善,从而构造出更为理想的信息系统防御状态。
4总结
综上所述,中国计算机软件技术呈现出逐步上升的趋势,虽然发展过程中出现了各种问题,但是也正是因为这种问题而促进了技术本身的提高。从现如今的中国计算机软件技术来看,如果要得到长远发展就必须突破中国传统开发的束缚,并进一步吸纳国外的先进科技,才能够确保中国的电脑应用软件科技得到良好的发展。通过与开放化趋势的交流和发展,扬长避短,以达到计算机软件的开发与技术效率和提高软件系统服务质量和性能提高的目标。
参考文献
[1]郑成昊,刘金男,王娜.分层技术在计算机软件开发中的应用初探[J].电子元器件与信息技术,2021,5(4):206-207.
[2]张赟.云计算的计算机软件测试技术分析[J].电子技术与软件工程,2019(19):39-40.
[3]尹振坤.软件工程技术在系统软件开发过程的应用[J].电子技术与软件工程,2021(5):50-51.
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