本文摘要：本文首先對相關識別系統的定義進行闡述，其次分析了計算機相關軟件技術的特點，最后對計算機識別系統進行了分析和討論，以期能夠為將來模式識別技術的完善提供幫助。 【關鍵詞】軟件技術,識別系統,傳感器 據相關統計，我國與計算機相關的技術在不斷的提高，
本文首先對相關識別系統的定義進行闡述，其次分析了計算機相關軟件技術的特點，最后對計算機識別系統進行了分析和討論，以期能夠為將來模式識別技術的完善提供幫助。
【關鍵詞】軟件技術,識別系統,傳感器
據相關統計，我國與計算機相關的技術在不斷的提高，當然在發展的過程中總會存在一些問題。雖然在相關發展中有著各方各面的問題，但是正是由于這些問題的存在才能更加促進其發展和完善�？傊胍幚砗脝栴}，我們可以在相關技術開發前提出一系列的相關標準，然后根據嚴格執行標準。有了成套的標椎，相關技術人員才能更好的完成研究工作，有利于新技術的研發。
1相關識別系統的定義
在使用計算機的處理數據的過程中，我們需要用傳感器把我們所能理解的數據變成計算機可以明白的數據。在開始處理相關數據之前，相關工作人員需要先把與數據沒有關系的聲音刪掉，然后保證被測數據的完整性。所選功能類型的數量越多，其準確性越高。但是現如今計算機的運算能力不太完善，而且計算機不能自主的選擇數據特征。
在特征提取階段，必須提取最有效的數據特征。特征分類器的設計理念是先構造相關的函數，接著根據函數來分類，然后將不同的模式分配不同的數據特征，從而完成數據處理。在完成這一步驟時需要一定的空白試驗。其識別可以分為兩種類型。監督識別通俗來說就是產品的已知數據。這意味著只要已知樣品屬于樣本，知道了樣本數據就可以對數據進行第一步處理，接著根據其不同的特征進行數據處理。
相反的，無監督學習是指不知道樣品的任何數據。因此，分類計算法是無監督學習過程中的主要方法。分類計算法就是在進行數據處理之前我們可以將相同類型的數據分成一組，然后對這一組數據進行處理。具體算法例如K均值算法是21世紀十大機器學習算法之一，是1967年由麥奎因(MacQueen)提出并命名的一種簡單、高效的快速聚類算法，廣泛地應用于數據挖掘、模式識別及計算機視覺等領域。目前，K均值算法仍然是人工智能及機器學習領域的一個研究熱點。其主要思想是將相似程度高的對象劃分到同一個類別中，并且滿足不同類中對象之間差別較大的特點。
2計算機相關軟件技術的特點
2.1功能具有一定的復雜性
模式識別系統的設計結合了不同類型的數據特點，并加速了相關操作系統的傳輸效率。自然地，相關功能直接受其運行方向的影響，并且各種設計方法也提高了形狀識別過程的復雜性。正是因為其功能需求十分的復雜，所以我們更應該做好相關系統的處理方式。功能系統的相關制定需要通過整體的有序劃分得到一定的補充。
2.2不斷創新的好處
相關技術人員可以根據其獨特的功能要求對模式識別系統進行編程，并在開發后使用軟件技術來完成模式識別維護工作。這種類型的自主創新是屬于特定的軟件技術。自主創新的模式識別系統可以加強系統的安全性。為了提高系統的相對安全性，我們需要設計出屬于自己的系統，以確保所有鏈接上數據信息的安全。
2.3使用范圍廣
現如今軟件技術的使用范圍十分廣泛，相關系統可以應用于功能多樣性高的各個方面。但是據數據統計，使用最多的當屬語言系統和電子產品的研發方面。有了相應的識別系統對電子產品的使用有很大影響，比如可以通過系統中的語音輸入和標識來觸發操作。
3對計算機識別系統的分析和討論
3.1云存儲的使用
相關的軟件開發項目的前提是先研發云存儲功能，而且還要實現大量數據操作進一步對云存儲功能進行識別。據相關資料表明，相關設備沒有那么大的空間去儲存特別多的數據。在操作時開啟了云存儲，那么相關系統就會將數據全部拷貝到云空間中，以方便查找。其次，在開啟云空間后需要運用網絡對數據進行相關儲存，因此云空間的使用與網絡平臺密不可分。我們訪問網絡后，才能將數據信息保存。
另外，云存儲功能管理的網絡空間雖然有一定處理問題的能力，但是其有關的安全問題也不容小覷。所以，在我們運用云空間儲存數據時，需要提高系統的安全保護能力。不同的儲存要求，其對應的安全系統不一樣。云存儲的開發理念是網絡的相互運用功能。為此，各種云存儲產品的應用越來越廣泛。
3.2模式識別系統智能化設計模糊識別系統開發
需要從人工智能的角度進行設計，不僅考慮自身功能是否可以順利實現，還應該重點從操作便捷方面加強優化。人工智能是一種仿人工的計算機軟件開發模式，對數據的分析處理以及最終功能指令傳輸，都更貼近人工操作習慣，可以使操作使用人員更快掌握模式識別系統功能，使用過程中產生任何問題，后期運營維護也能更便捷開展。模式識別系統在智能開發設計中，可以利用計算機軟件技術進行基礎框架構建，將所要設計的基本功能體現在基礎框架中。
并在框架基礎上進行更為深入的智能演練，發現任何模塊存在數據功能之間的沖突，可以采用定向優化的方法，對風險問題進一步解決。模式識別系統開發設計中，從智能角度對功能進行優化，還應該考慮投入使用后，當數據信息需要更新時，是否會影響到常規功能的正常進行。
引入智能優化功能，在不同網絡傳輸環境下，數據信息都能通過壓縮來提升傳輸速度。模式識別系統開發研究中還需要引入聯想功能，當模式識別系統所捕捉到的信息不能足夠清晰，也能在模糊處理功能幫助下，對信息進行精準的定向分析，從而發出正確的指令功能。
智能化特征在開發階段實現后，后續功能也將能夠在此基礎上順利的進行。伴隨著我國科學技術水平的不斷提高，在各領域當中，智能化變成了衡量硬件實力的核心水平，計算機領域也并不例外。智能化設備在人們工作與生活當中到處可見，計算機也同樣是智能化產物之一。
另外，智能手機、建筑等。對軟件來說，智能化應用程度就尤為重要。例如茶園害蟲智能識別系統,本識別系統的主要處理內容包括圖像采集、建立害蟲樣本圖像庫、圖像預處理、害蟲定位、特征提取以及分類器的設計、訓練與害蟲識別。
(1)圖像采集院利用CCD相機+鏡頭+自然光源實現圖像采集。于害蟲樣本圖像庫院包括圖像裁剪，建立多分類害蟲正樣本圖像集和負樣本圖像集等。(2)圖像預處理院主要為中值濾波，尺寸歸一化和RGB到HSV、RGB到GRAY的顏色模型轉換。(3)害蟲定位院首先在HSV顏色空間進行閾值分割，再利用形態學腐蝕和膨脹、輪廓提取、基于輪廓面積等的篩選和基于最小邊界矩形長寬及其比值等的篩選進行分割后處理。
(4)特征提取院進行SIFT特征點檢測并生成特征描述子曰利用K均值聚類獲得視覺詞匯表：構建害蟲特征的Bag-of-Words(BoW)模型。(5)分類器的設計、訓練與害蟲識別院利用支持向量機淵SVM冤分類算法設計分類器曰將BoW模型數據輸入分類器，進行訓練生成分類模型曰利用分類模型進行預測分類袁實現害蟲識別。
3.3自主更新的功能
在軟件研發時，我們還需要考慮軟件更新問題。因此，軟件可以自主更新對軟件研發十分有利。倘若想要軟件可以自主更新，那么我們需要創建新的更新系統。其次，更新軟件可以在有網絡時自主更新。而且自主更新系統可以檢測病毒，假如系統發現有病毒的存在，其自主更新系統可以加強系統抵抗病毒的能力，從而預防病毒入侵。
自動軟件更新的設計考慮了在軟件技術的應用階段中形狀識別和捏合識別系統的未來發展，并且在軟件開發的第一階段可以更新保留系統無法達到此配置的標準。自主更新系統還應著重加強系統的安全保護功能，不斷完善系統，從而創建更完善的自主更新系統。
4結束語
隨著計算機技術的發展，模式識別技術也迅速發展。這個跨學科的發展為我們提供了文本識別和指紋識別技術。然而，在許多方面，模式識別的發展仍遠未達到人們的希望，其中還有許多不完善的地方。但是，在當今社會中，科技在不斷的創新和發展，我相信不久的將來模式識別技術會更加的完善。
參考文獻
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計算機工程師評職論文范文：新時期計算機軟件開發技術的應用和趨勢
這篇計算機工程師論文發表了新時期計算機軟件開發技術的應用和趨勢，計算機是20世紀最偉大的發明，計算機軟件開發不僅滿足了計算機領域的發展，同時還對社會生活產生了一定影響，論文在新時期計算機軟件開發的基礎上探討了其發展趨勢，從而更好的為人類社會提供服務。
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