本文对三角形和凸四边形等常见平面图形的模糊模式识别进行了深入的探讨,系统地介绍了模糊模式识别的基本概念、常用方法和应用步骤.针对三角形类型,采用基于给定阈值的最大隶属原则,提出合格指标因子归类法进行研究,提出了两种新的隶属函数,一种以三角形的角为特性指标,以三个内角的和差关系作为底数和指数变量的指数型隶属函数,另一种以三角形的边为特性指标而构建;针对凸四边形类型,利用阈值原则和最大隶属原则,对其进行二级模糊模式识别的研究,提出了较为全面的隶属函数,并给出了相应的算法.通过数值实例,充分验证了其方法的可行性,对各种实际应用问题中的图形自动识别具有一定的参考价值和指导意义.本文主要从事了以下研究工作:1.介绍了模糊数学的起源与应用,阐述了模式识别和模糊模式识别的发展过程,概括了本文的研究目的及其意义和主要的研究内容.2.概述模糊集、隶属函数、隶属度的基本定义,阐述了隶属函数建立的常用方法,详细介绍了模糊模式识别的基本知识、常用方法和一般应用步骤.3.从角和边两种特性指标出发,对三角形类型模糊模式识别进行了深入研究,在对比分析常见的隶属函数的基础上,提出了两种新的隶属函数,并给出了详细的识别步骤和算法过程,最后通过数值实例验证所得结果的优越性.4.通过二级模糊模式识别,对凸四边形类型进行分级识别的探讨,提出了较为全面的隶属函数,并给出了详细的识别步骤和算法过程,通过数值实例进行了验证.5.对本文研究的常见平面图形的模糊模式识别进行总结,并指出今后可以继续研究和改进的课题与方向.