本文摘要：本文首先对相关识别系统的定义进行阐述，其次分析了计算机相关软件技术的特点，最后对计算机识别系统进行了分析和讨论，以期能够为将来模式识别技术的完善提供帮助。 【关键词】软件技术,识别系统,传感器 据相关统计，我国与计算机相关的技术在不断的提高，
本文首先对相关识别系统的定义进行阐述，其次分析了计算机相关软件技术的特点，最后对计算机识别系统进行了分析和讨论，以期能够为将来模式识别技术的完善提供帮助。
【关键词】软件技术,识别系统,传感器
据相关统计，我国与计算机相关的技术在不断的提高，当然在发展的过程中总会存在一些问题。虽然在相关发展中有着各方各面的问题，但是正是由于这些问题的存在才能更加促进其发展和完善。总之，想要处理好问题，我们可以在相关技术开发前提出一系列的相关标准，然后根据严格执行标准。有了成套的标椎，相关技术人员才能更好的完成研究工作，有利于新技术的研发。
1相关识别系统的定义
在使用计算机的处理数据的过程中，我们需要用传感器把我们所能理解的数据变成计算机可以明白的数据。在开始处理相关数据之前，相关工作人员需要先把与数据没有关系的声音删掉，然后保证被测数据的完整性。所选功能类型的数量越多，其准确性越高。但是现如今计算机的运算能力不太完善，而且计算机不能自主的选择数据特征。
在特征提取阶段，必须提取最有效的数据特征。特征分类器的设计理念是先构造相关的函数，接着根据函数来分类，然后将不同的模式分配不同的数据特征，从而完成数据处理。在完成这一步骤时需要一定的空白试验。其识别可以分为两种类型。监督识别通俗来说就是产品的已知数据。这意味着只要已知样品属于样本，知道了样本数据就可以对数据进行第一步处理，接着根据其不同的特征进行数据处理。
相反的，无监督学习是指不知道样品的任何数据。因此，分类计算法是无监督学习过程中的主要方法。分类计算法就是在进行数据处理之前我们可以将相同类型的数据分成一组，然后对这一组数据进行处理。具体算法例如K均值算法是21世纪十大机器学习算法之一，是1967年由麦奎因(MacQueen)提出并命名的一种简单、高效的快速聚类算法，广泛地应用于数据挖掘、模式识别及计算机视觉等领域。目前，K均值算法仍然是人工智能及机器学习领域的一个研究热点。其主要思想是将相似程度高的对象划分到同一个类别中，并且满足不同类中对象之间差别较大的特点。
2计算机相关软件技术的特点
2.1功能具有一定的复杂性
模式识别系统的设计结合了不同类型的数据特点，并加速了相关操作系统的传输效率。自然地，相关功能直接受其运行方向的影响，并且各种设计方法也提高了形状识别过程的复杂性。正是因为其功能需求十分的复杂，所以我们更应该做好相关系统的处理方式。功能系统的相关制定需要通过整体的有序划分得到一定的补充。
2.2不断创新的好处
相关技术人员可以根据其独特的功能要求对模式识别系统进行编程，并在开发后使用软件技术来完成模式识别维护工作。这种类型的自主创新是属于特定的软件技术。自主创新的模式识别系统可以加强系统的安全性。为了提高系统的相对安全性，我们需要设计出属于自己的系统，以确保所有链接上数据信息的安全。
2.3使用范围广
现如今软件技术的使用范围十分广泛，相关系统可以应用于功能多样性高的各个方面。但是据数据统计，使用最多的当属语言系统和电子产品的研发方面。有了相应的识别系统对电子产品的使用有很大影响，比如可以通过系统中的语音输入和标识来触发操作。
3对计算机识别系统的分析和讨论
3.1云存储的使用
相关的软件开发项目的前提是先研发云存储功能，而且还要实现大量数据操作进一步对云存储功能进行识别。据相关资料表明，相关设备没有那么大的空间去储存特别多的数据。在操作时开启了云存储，那么相关系统就会将数据全部拷贝到云空间中，以方便查找。其次，在开启云空间后需要运用网络对数据进行相关储存，因此云空间的使用与网络平台密不可分。我们访问网络后，才能将数据信息保存。
另外，云存储功能管理的网络空间虽然有一定处理问题的能力，但是其有关的安全问题也不容小觑。所以，在我们运用云空间储存数据时，需要提高系统的安全保护能力。不同的储存要求，其对应的安全系统不一样。云存储的开发理念是网络的相互运用功能。为此，各种云存储产品的应用越来越广泛。
3.2模式识别系统智能化设计模糊识别系统开发
需要从人工智能的角度进行设计，不仅考虑自身功能是否可以顺利实现，还应该重点从操作便捷方面加强优化。人工智能是一种仿人工的计算机软件开发模式，对数据的分析处理以及最终功能指令传输，都更贴近人工操作习惯，可以使操作使用人员更快掌握模式识别系统功能，使用过程中产生任何问题，后期运营维护也能更便捷开展。模式识别系统在智能开发设计中，可以利用计算机软件技术进行基础框架构建，将所要设计的基本功能体现在基础框架中。
并在框架基础上进行更为深入的智能演练，发现任何模块存在数据功能之间的冲突，可以采用定向优化的方法，对风险问题进一步解决。模式识别系统开发设计中，从智能角度对功能进行优化，还应该考虑投入使用后，当数据信息需要更新时，是否会影响到常规功能的正常进行。
引入智能优化功能，在不同网络传输环境下，数据信息都能通过压缩来提升传输速度。模式识别系统开发研究中还需要引入联想功能，当模式识别系统所捕捉到的信息不能足够清晰，也能在模糊处理功能帮助下，对信息进行精准的定向分析，从而发出正确的指令功能。
智能化特征在开发阶段实现后，后续功能也将能够在此基础上顺利的进行。伴随着我国科学技术水平的不断提高，在各领域当中，智能化变成了衡量硬件实力的核心水平，计算机领域也并不例外。智能化设备在人们工作与生活当中到处可见，计算机也同样是智能化产物之一。
另外，智能手机、建筑等。对软件来说，智能化应用程度就尤为重要。例如茶园害虫智能识别系统,本识别系统的主要处理内容包括图像采集、建立害虫样本图像库、图像预处理、害虫定位、特征提取以及分类器的设计、训练与害虫识别。
(1)图像采集院利用CCD相机+镜头+自然光源实现图像采集。于害虫样本图像库院包括图像裁剪，建立多分类害虫正样本图像集和负样本图像集等。(2)图像预处理院主要为中值滤波，尺寸归一化和RGB到HSV、RGB到GRAY的颜色模型转换。(3)害虫定位院首先在HSV颜色空间进行阈值分割，再利用形态学腐蚀和膨胀、轮廓提取、基于轮廓面积等的筛选和基于最小边界矩形长宽及其比值等的筛选进行分割后处理。
(4)特征提取院进行SIFT特征点检测并生成特征描述子曰利用K均值聚类获得视觉词汇表：构建害虫特征的Bag-of-Words(BoW)模型。(5)分类器的设计、训练与害虫识别院利用支持向量机渊SVM冤分类算法设计分类器曰将BoW模型数据输入分类器，进行训练生成分类模型曰利用分类模型进行预测分类袁实现害虫识别。
3.3自主更新的功能
在软件研发时，我们还需要考虑软件更新问题。因此，软件可以自主更新对软件研发十分有利。倘若想要软件可以自主更新，那么我们需要创建新的更新系统。其次，更新软件可以在有网络时自主更新。而且自主更新系统可以检测病毒，假如系统发现有病毒的存在，其自主更新系统可以加强系统抵抗病毒的能力，从而预防病毒入侵。
自动软件更新的设计考虑了在软件技术的应用阶段中形状识别和捏合识别系统的未来发展，并且在软件开发的第一阶段可以更新保留系统无法达到此配置的标准。自主更新系统还应着重加强系统的安全保护功能，不断完善系统，从而创建更完善的自主更新系统。
4结束语
随着计算机技术的发展，模式识别技术也迅速发展。这个跨学科的发展为我们提供了文本识别和指纹识别技术。然而，在许多方面，模式识别的发展仍远未达到人们的希望，其中还有许多不完善的地方。但是，在当今社会中，科技在不断的创新和发展，我相信不久的将来模式识别技术会更加的完善。
参考文献
[1]孙立丽,王萌,任晓亮.化学模式识别方法在中药质量控制研究中的应用进展[J].中草药,2017,20(48):4339-4345.
[2]周俊平.海上计算机专用系统程序模式识别中的病毒检测技术[J].舰船科学技术,2017(6):168-170.
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