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在传统的模式识别技术中，模式分类的基本方法是利用判别函数来划分不同的类别，然而如何选择有效的判别函数以及在识别过程中如何对判别函数的参数进行修正，对于以往的模式识别技术是比较困难的。针对油液铁谱分析中磨损颗粒的识别问题，讨论了一般机械设备的磨损颗粒的特征，分析了神经网络技术和模糊数学相结合的模式，提出了基于模糊神经网络的铁谱图象分类和识别方法，分析结果表明，提出的方法对铁谱分析的智能化和快速化提供一种有效的途径。