模式识别基础复习资料

2009秋季[模式识别基础]

Contents

卷一、模式识别机经 (3)

卷二、2008~2009秋_模式识别_张学工_期末B (5)

卷三、2007~2008秋_模式识别_张学工_期末B (7)

卷四、2007~2008秋_模式识别_张学工_期末A (10)

卷五、2006~2007秋_模式识别_张学工_期末B (11)

卷六、2005~2006秋_模式识别_张学工_期末 (12)

卷七、2004~2005秋_模式识别_张学工_期末 (13)

卷八、2003~2004秋_模式识别_张学工_期末 (14)

卷九、1999~2000春_模式识别_张学工_期末 (14)

附录、名词以及原理 .................................................错误！未定义书签。

2卷一、模式识别机经 | 清华大学自动化系

[模式识别基础] 2009秋季

清华大学 自动化系 | 卷一、模式识别机经 3

卷一、模式识别机经

１．设计最小错误率分类器：如果12(|)(|)P x P x ωω>则x 为1ω反之12(|)(|)P x P x ωω<则x 为2ω（特别的，当12(|)(|)P x P x ωω=，可以接受x 为任何一类也可以拒绝。在连续情况下这种情况几乎完全不出现。

1122(|)()(|)(|)()(|)()i i i p x P P x p x P p x P ωωωωωωω=+，112212,(|)(|),(|)(|)

when P x P x x when P x P x ωωωωωω>?∈?

（图是错的）

3．最小错误分类器有许多局限性。其一，其只考虑到错误率的限制，并未考虑到实际情况中不同错误的代价等等，为了克服这类局限性，学者们在最小错误率之外又设计了最小风险分类器、限定一类错误率令另一类错误率最小的分类器等；其二，其只能用于监督学习，要求已知分类情况，并且要满足I.I.D 条件即样本与总体分布相符；其三，其要求必须知道先验概率，许多实际问题的先验概率是难以得到的。

答：（题目不完整）最近邻法（k=1），k 近邻（k 个最近的点投票），可以考虑加权

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4 卷一、模式识别机经 | 清华大学 自动化系

答：设1212,,2X X X X M +=

,从而21121212cov(,)()()()()22

T T X X X X X X X M X M --=--=其第i 行j 列元素为1,2,1,2,{()()}i i j j x x x x --，,m n x 表示第m 个样本第n 个维度的值。从而这是一个行列式为零的矩阵（第一行除以(1,12,1x x -）,第二行除以

1,22,2)x x -（之后想减得零，故该协方差阵是奇异的。

答：距离可以是任意一种范数，设对点12,X X

欧几里得距离（2范数）：T 1/21221212||||[()()]X X X X X X -=--

每个坐标的绝对值差之和（1范数）：121(1)(2)1|||||()|n i i i X X x

x =-=-∑

贝叶斯分类器不受、fisher 投影法不受：都属于判别函数与距离度量无关的，故不受影响，近邻法，c 均值法与受到距离度量的

分支的方向（左或右）。调整问题应该使得在有效分类的情况下树深度最浅，就能在单次游戏最坏情况下最快猜出。（我觉得挺2的，应该不会受欢迎。。不过可以用作公安局犯罪嫌疑人指认的软件）

i ω表示属于i 类的程度，值域上界为1，表示完全属于i ω，下界为0，表示完全不属于i ω，将对任意一个待判定的样本,选取某个距离度量（如欧几里得距离）最近的k 个已知类别的训练样本,1,2,...,i x i k =，从而令

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清华大学 自动化系 | 卷二、2008~2009秋_模式识别_张学工_期末B 5

1

()()/i k j i j x sig x k ωμω==∈∑得到x 对于类i ω的隶属函数。

答：这是一类特殊的图像识别问题，可以采用K-L 分类 卷二、2008~2009秋_模式识别_张学工_期末B

1． ROC 曲线（Receiver Operational Characteristic Curve ）是以False Positive Rate 为横坐标，True Positive Rate 为纵坐标的绘制的曲线，通过改变分点给出对应的FP 和TP 绘成。曲线的点表示了在敏感度和特殊性之间的平衡，例如越往左，也就是假阳性越小，则真阳性也越小。曲线下方的面积越大，则表示该方法越有利于区分两种类别。

2． 交叉验证是指交叉验证(Cross-validation)主要用于建模应用中，在给定的建模样本中，拿出大部分样本进行建模型，留小部分样本用刚建立的模型进行预报，并求这小部分样本的预报误差，记录它们的平方加和。这个过程一直进行，直到所有的样本都被预报了一次而且仅被预报一次。把每个样本的预报误差平方加和，这个数越小，表示该方法越好

3． 特征选择与提取：特征是指对事物的观测或者某种运算，用于分类。特征提取是指直接观测到或者经过初步运算的特征——原始特征。特征选择是指从m 个特征中选择m1个，m1

4． 推广能力：在有限的样本上建立的学习机器对未来样本的表现。

5． 随机森林是指通过bootstrapping 样本来生成许多决策树，对于决策树上的每一个节点，选择m 个变量来进行决策。计算训练集基于这m 个变量的最佳分划。（Wiki:在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 Leo

Breiman 和Adele Cutler 发展出推论出随机森林的算法。 而 "Random Forests" 是他们的商标。 这个术语是1995年由贝尔实验室的Tin Kam Ho 所提出的随机决策森林（random decision forests ）而来的。这个方法则是结合 Breimans 的 "Bootstrap aggregating " 想法和 Ho 的"random subspace method"" 以建造决策树的集合。）

答：

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6 卷二、2008~2009秋_模式识别_张学工_期末B | 清华大学 自动化系

1. Fisher 线性判别法是指：将多维判别决策问题通过线性组合降低为1维的时候，选择

一个最优的一维线性判别函数的方法。该方法考虑了不同类别样本的协方差和均值之差。决策面法向量为*112()w w S m m -=-。

2. 考虑最小风险分类决策的时候，需要甄选分界阈值点。从而可以根据贝叶斯决策规获

得一种一维内的最小风险分类器。例如，经过投影后的12,ωω分别服从

12(|),(|)p x p x ωω的分布规律…P14页下方

C 均值法是一种动态聚类法，通过多次迭代，逐步调整类别划分，最终使某准则达到最优。C 均值法的目标是最小化e J ——最小方差划分。用另一个角度来看，就是用C 个码本来代表整个样本集，使这种表示带来的总体误差最小——向量量化。

误差平方和聚类准则：见课件9.3(p14)

适用条件：课件9.3 (p22)

答：

1. 支持向量机（SVM ：Supporting Vector Mechine)原理：课件5.5 P6（特点是：P13），

课本P301。

支持向量机的基本思想可以概括为：首先通过非线性变化将输入空间变换到一个高维空间，然后在这个新空间中求取最优先行分类面，而这种非线性变换是通过定义适当的内积函数K(X,Y)实现的。

2. 多层感知器（MLP:Multi-Layer Perception ）原理：课件5.4 P10。

是一种前馈人工神经网络。它利用三层或者三层以上多个感知器来讲输入数据映射为复杂输出数据，使得分类器可以产生非线性的或者超平面的决策面，从而成为分线性分类器。(Wiki:A multilayer perceptron is a feedforwardartificial neural network model

that maps sets of input data onto a set of appropriate output. It is a modification of the

standard linear perceptron in that it uses three or more layers of neurons (nodes) with

nonlinear activation functions , and is more powerful than the perceptron in that it can

distinguish data that is not linearly separable, or separable by a hyperplane .[1])

3. 联系与差异：都属于非线性分类器，但是其中一种是通过特征空间的非线性变换来实

现最优决策面的，而多层感知器则是通过多层感知器（逻辑单元）的逻辑组合（输入-中间-输出）以及每层之间各数据的线性组合来实现非线性决策面的

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清华大学 自动化系 | 卷三、2007~2008秋_模式识别_张学工_期末B 7

1.通过《模式识别基础》课程的学习。。。

卷三、2007~2008秋_模式识别_张学工_期末B

合并，每级只合并两类，直到最后所有样本都归到一类。聚类过程中考察类间相似度，依次决定类别数。

2. MLP ，Multi-Layer Perception ，多层感知器原理：课件5.4 P10。

是一种前馈人工神经网络。它利用三层或者三层以上多个感知器来讲输入数据映射为复杂输出数据，使得分类器可以产生非线性的或者超平面的决策面，从而成为分线性分类器。(Wiki:A multilayer perceptron is a feedforwardartificial neural network model

that maps sets of input data onto a set of appropriate output. It is a modification of the

standard linear perceptron in that it uses three or more layers of neurons (nodes) with

nonlinear activation functions , and is more powerful than the perceptron in that it can

distinguish data that is not linearly separable, or separable by a hyperplane .[1])

3. Nonparametric Estimation ：非参数估计(课件3.5.1，P36)

不假设概率模型，通过样本落在区域的概率来估计出一个概率密度函数。常用的有窗函数法（如近邻估计、Parzen 窗估计）。

4. SVM ，Supporting Vector Mechine ，支持向量机：课件

5.5 P6（特点是：P13），课本P301。

支持向量机的基本思想可以概括为：首先通过非线性变化将输入空间变换到一个高维空间，然后在这个新空间中求取最优先行分类面，而这种非线性变换是通过定义适当的内积函数K(X,Y)实现的。

5. Fisher's Linear Discriminant Analysis ， Fisher 线性判别分析:

Fisher 线性判别法是指：将多维判别决策问题通过线性组合降低为1维的时候，选择一个最优的一维线性判别函数的方法。该方法考虑了不同类别样本的协方差和均值之差。决策面法向量为*112()w w S m m -=-。

6. PCA ，Principal Component Analysis ，主成分分析：课件8.2P21，目的：在统计学中，主成分分析（principal components analysis (PCA)）是一种简化数据集的技术。它是一

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8 卷三、2007~2008秋_模式识别_张学工_期末B | 清华大学 自动化系

个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标（称为第一主成分）上， 第二大方差在第二个坐标（第二主成

分）上，依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成 分，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成

分往往能够保留住数据的最重要方面。但是，这也不是一定的，要视具体应用而定。 6． Random Forest ，随机森林：随机森林是指通过bootstrapping 样本来生成许多决策树，对于

决策树上的每一个节点，选择m 个变量来进行决策。计算训练集基于这m 个变量的最佳分划。（Wiki:在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 Leo Breiman 和Adele Cutler 发展出推论出随机森林的算法。 而 "Random Forests" 是他们的商标。 这个术语是1995年由贝尔实验室的Tin Kam Ho 所提出的随机决策森林

（random decision forests ）而来的。这个方法则是结合 Breimans 的 "Bootstrap aggregating " 想法和 Ho 的"random subspace method"" 以建造决策树的集合。）

1. 最小距离分类器：（课本P120页）最小距离分类器是指在贝叶斯决策规则当类条件概率

密度为正态分布且各特征统计独立同方差时，利用贝叶斯决策规则在可以得到线性距离判别函数，特别是当12()()P P ωω=时，决策规则式可以写成

122112

0,||||||||0,x x x x ωμμω<→∈?---?>→∈? 这时的最小距离分类器是满足贝叶斯决策规则的最优分类器。

2. 最小距离分类器是一种分段线性的判别方法。每个样本点的类别由最近的代表点的类别

决定。最近邻法是这种分类器的一种应用，特殊之处在于（课本P120页）最近邻法是将每一个样本都当做类别的代表点

3. 随机森林由多个决策树组成。随机森林的优缺点：

Wiki:The advantages of random forest are:

? For many data sets, it produces a highly accurate classifier

? It handles a very large number of input variables

? It estimates the importance of variables in determining classification

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清华大学 自动化系 | 卷三、2007~2008秋_模式识别_张学工_期末B 9

? It generates an internal unbiased estimate of the generalization error as the forest building

progresses

? It includes a good method for estimating missing data and maintains accuracy when a large proportion of the data are missing

? It provides an experimental way to detect variable interactions

? It can balance error in class population unbalanced data sets

? It computes proximities between cases, useful for

clustering , detecting outliers , and (by scaling) visualizing the data

?

Using the above, it can be extended to unlabeled data, leading to unsupervised clustering, outlier detection and data views

? Learning is fast

The disadvantages of random forest are:

? Random forest are prone to overfitting for some datasets. This is even more pronounced in noisy classification/regression tasks.[6]

? Random Forest does not handle large numbers of irrelevant features as well as ensembles of entropy-reducing decision trees.[7]

? It is more efficient to select a random decision boundary than an entropy-reducing decision boundary, thus making larger ensembles more feasible. Although this may seem to be an

advantage at first, it has the effect of shifting the computation from training time to evaluation time, which is actually a disadvantage for most applications.

3.写出K-L 变换和PCA 的关系:PCA 和K-L 变换目的都是从高维的原始数据中提取低维度相关性低的特征数据。（白云飞：PCA 针对样本协方差矩阵，找出特征值较大的，K-L 变换针对产生矩阵，可以根据不同准则挑选特征值和特征向量，二者本质相同）

K 值不宜太大，太大则太多干扰样本点被纳入，太小则无法适应小规模错误情况，对于100个训练数据，一般来说选择5、7、9比较合适。去奇数是为了避免出现两种类别数相同无法判决的情况。

SOM 思路类似先作向量量化（聚类），用较少的点（子类）代表原样本空间，把这些代表点进行分类。(Wiki: A self-organizing map (SOM) or self-organizing feature map (SOFM) is a type of artificial neural network that is trained using unsupervised learning to produce a low-dimensional

(typically two-dimensional), discretized representation of the input space of the training samples, called a

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10 卷四、2007~2008秋_模式识别_张学工_期末A （略） | 清华大学 自动化系

map . Self-organizing maps are different from other artificial neural networks in the sense that they use a neighborhood function to preserve the topological properties of the input space.)

如果没有邻域作用，就退化一个典型的C 均值法。

该算法计算步骤（课件9.3，P17）

考虑如下监督学习模式

1.随机获取已经定义好类别的样本

1.特征提取：每个样本进行词频统计，词汇来自《辞海》。假设辞海有80000个词，则对每一个样本，得到一个80000维的特征数据。显然，这是一个高维数据。

2.特征处理：（1）首先去所有样本出现频度都小于一定阈值的词汇，比方说出现5次。剩下10000维。（2）对这10000维进行主成分分析，得到一个低维度的特征数据，比如4维。（3）对于这三维，可以进行一下分类：k 近邻法、支撑向量机法（广义支撑向量机）、Fisher 判别法等。其中Fisher 判别再次降维后还可以运用基于最小错误率的贝叶斯决策

3．对于以上监督学习模式的样本可以进行同一个方法的交叉验证，去除一定的干扰。 答：

（1）两类错误率为“拒真纳伪”。

（2）（课本P298）如果线性不可分，就是某些样本不能满足条件时[()]10i i y wx b +-≥，引入松弛因子0i ξ≥，使得条件变成[()]10i i i y w x b ξ+-+≥ ，对于足够小的σ，只要使

1n i i c

F σσξ==∑最小就能使错分样本数最小。对应线性可分情况下的使分类间隔最大，在线性不

可分的时候引入约束2

||||k w c ≤，最终得到目标函数11min{,)()}2n i i w w w C φξξ==+∑ （，C 为某个指定常数，起着控制对错分样本惩罚的程度（风险）的作用。关于风险的讨论在课本P299页

卷四、2007~2008秋_模式识别_张学工_期末A （略）

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卷五、2006~2007秋_模式识别_张学工_期末B

答：其他见前文卷子。

1.MDS：Multi-Dimensional Scaling,

Multidimensional scaling (MDS) is a set of related statistical techniques often used in information visualization for exploring similarities or dissimilarities in data. MDS is a special case of ordination. An MDS algorithm starts with a matrix of item–item similarities, then assigns a location to each item in N-dimensional space, where N is specified a priori. For sufficiently small N, the resulting locations may be displayed in a graph or 3D visualisation.

2.这里附上红宝书预测词汇：

LDF:Linear Discriminant Functions线性判别函数。

ISOMAP

Isomap[6] is a combination of Curvilinear Distance Analysis (CDA) and Multidimensional Scaling (MDS). Both CDA and Isomap begin by finding a set of the nearest neighbors of each point. They seek to preserve the geodesic distances between points while projecting the data into fewer dimensions. Geodesic distance is defined as the length of the shortest path between two points that stays on the manifold surface. These algorithms estimate geodesic distances by finding the shortest neighbor-to-neighbor path between every pair of points, which can be computed efficiently using Dijkstras algorithm. LLE

答：K=5,7,9,理由见卷子

答：C means，见前文

清华大学自动化系 | 卷五、2006~2007秋_模式识别_张学工_期末B 11

2009秋季[模式识别基础]

答：见前文

答：见前文

卷六、2005~2006秋_模式识别_张学工_期末

张老师说：言多必失

答：（NBA@zzxy说）：原理：通过观察 x 把状态的先验概率转化为状态的后验概率，比较不同的后验概率并作出决策。适用范围：各类别总体的概率分布是已知的，要决策分类的类别数是一定的，离散数据，相较其它算法可以解决高维问题。

答：两类错误率是：拒真纳伪。控制两类错误率（1）选择更好的特征。（2）对特征进行提取。（3）变更分类器。（4）同一种分类器引入风险函数进行权衡（Tradeoff）

答：Pattern Recognition; Likelihood Function; Unsupervised Learning; Non-parametrical Estimation

C-means，见前文

12卷六、2005~2006秋_模式识别_张学工_期末 | 清华大学自动化系

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答：参数估计：已知概率模型，根据样本对参数进行估计。非参数估计：未知概率模型，通过样本对概率模型进行直接估计。最大似然估计：在参数估计中选取使样本出现概率最大（Most Likelihood）的参数* 进行的估计。Parzen窗法是一种非参数估计方法（课件

3.5.2P39），每个样本点对分布函数产生贡献用窗函数描述为k(x,xi)

除感知准则函数分类器外原理见前文。

感知准则函数分类器：（课本P93）

答：套用前文的例子

卷七、2004~2005秋_模式识别_张学工_期末

见前文，模糊C用

见前文

清华大学自动化系 | 卷七、2004~2005秋_模式识别_张学工_期末13

2009秋季[模式识别基础]

卷八、2003~2004秋_模式识别_张学工_期末（略，同卷七）

卷九、1999~2000春_模式识别_张学工_期末（略，同卷七）

附某次研究生课模式识别考题，张长水的。

1.一个两类分类问题如下：第一类的先验概率是2/3，第二类的先验概率是1/3，两类的

概率密度函数为：p1是一个[1，10]的均匀分布，p2是一个[8，12]的均匀分布。请用贝

叶斯决策方法按照最小错误率准则设计分类器。

2已知一批样本为：0，2，3，3，3，4，6。

a.如果这些样本来自正态分布，请用最大似然方法估计该分布的均直和方差。并请分析

样本数的多少对所估计的结果的影响。

b.如果不知道样本的分布，给出一种估计这些样本的概率密度函数的方法。详细说明估

计方法、估计步骤，并给出估计结果。

3已知2类样本如下，请用Fisher准则设计分类器，画出样本分布和投影直线，给出分界面方程和图形。简单说明类内协方差矩阵在Fisher判别中的作用。

w1:(1,0)T,(0,1)T

w2:(3,3)T,(3,5)T,(5,5)T,(5,3)T

4有下列两类样本，请用1近邻法设计分类器，给出设计好的分类器，并画出样本分布和界面。

w1:(0,0)T,(1,1)T,(1,-1)T

w2:(1,0)T,(0,2)T,(0,-2)T

5有下列样本。请用多级聚类方法对其聚类。类间距离采用最近距离。给出计算过程，画出多级聚类树，说明应该分成几类，并说明理由。用最近距离准则有什么缺点，请举例

说明。

(1,0)T,(0,2)T,(0,4)T,(2,0)T

6问答题

a.利用贝叶斯理论设计分类器对于学习模式识别有什么意义？其缺点是什么？

b.分析压缩近邻法的有点和缺点。

c.在特征提取和特征选择时，应找什么特征？

d.特征提取和特征选择的困难是什么？为什么说特征提取和特征选择是设计分类器的

关键？

e.人工神经网络理论可以用于模式识别吗？就你所了解给出说明。

7由N个样本构成的集合S被划分成c个互不相交的子集S1,S2,....Sc，如果Si是空集，则该集合样本的均值mi不定义。这种情况下，误差平方和仅仅和非空子集有关；

J=对i求和对属于Si的x求和||x-mi||2

其中，i是不包含空子集的子集符号。假定N>=c，请证明使得J最小的划分中没有空子集14卷八、2003~2004秋_模式识别_张学工_期末（略，同卷七） | 清华大学自动化系

模式识别的研究现状与发展趋势

模式识别的研究现状与发展趋势 摘要：随着现今社会信息技术的飞速发展, 人工智能的应用越来越广泛, 其中模式识别是人工智能应用的一个方面。而且现今的模式识别的应用也越来越得到大家的重视与支持，在各方面也有重大的进步。模式识别也成为人们身边不可或缺的一部分。关键词：人工智能，技术，模式识别，前景 Abstract：In the modern society with the rapid development of information technology, the application of a rtificial intelligence is more and more extensive, among them pattern recognition is one of the ap ply of artificial intelligence. And now the application of pattern recognition is also more and more to get everyone's attention and support, in various aspects have significant progress. Pattern rec ognition has become an integral part of people around. Keywords: Artificial Intelligence, Technology,Pattern Recognition, prospects 一，引言 如今计算机硬件的高速发展, 以及计算机应用领域的不断开拓, 人们开始要求计算机能够更有效地感知诸如声音、文字、图像、温度、震动等人类赖以发展自身、改造环境所运用的信息资料。但就一般意义来说, 目前一般计算机却无法直接感知它们, 我们常用的键盘、鼠标等外部设备, 对于这些外部世界显得无能为力。虽然摄像机、图文扫描仪、话筒等设备业已解决了上述非电信号的转换, 并与计算机联机, 但由于识别技术不高, 而未能使计算机真正知道采录后的究竟是什么信息。计算机对外部世界感知能力的低下, 成为开拓计算机应用的瓶颈, 也与其高超的运算能力形成强烈的对比。于是, 着眼于拓宽计算机的应用领域, 提高其感知外部信息能力的学科———模式识别, 便得到迅速发展。 人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式, 是对人类感知外界功能的模拟, 研究的是计算机模式识别系统, 也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。现将人工智能在模式识别方面的一些具体和最新的应用范围遍及遥感、生物医学图象和信号的分析、工业产品的自动无损检验、指纹鉴定、文字和语音识别、机器视觉地圈模式识别等方面。 二，现状 以地图模式识别为例，地图模式识别是由计算机来对地图进行识别与理解, 并借助一定的技术手段, 让计算机研究和分析地图上的各种模式信息, 获取地图要素的质量意义。其计算处理的过程类似于人对地图的阅读。 地图模式识别是近年来在地图制图领域中新兴的一门高新技术, 是信息时代人工智能、模式识别技术在地图制图中的具体应用。由于它是传统地图制图迈向数字地图制图的一座桥梁, 因此,地图模式识别遥感技术、地理信息系统一起, 被称为现代地图制图的三大技术。 目前, 地图模式识别由于具有广泛的应用价值和发展潜力,因而受到了人们的普遍重视。尤其是随着现今的计算机及其外部硬件环境的不断提高, 科技不过发展的情况下，

模式识别复习重点总结

1．线性判别方法 （1）两类：二维及多维判别函数，判别边界，判别规则 二维情况：（a ）判别函数： ( ) （b ）判别边界：g(x)=0; （c n 维情况：（a ）判别函数： 也可表示为： （b ）判别边界：g 1(x ) =W T X =0 （c ）判别规则： （2）多类：3种判别方法（函数、边界、规则） (A)第一种情况：(a)判别函数：M 类可有M 个判别函数 (b) 判别边界：ωi （i=1,2,…,n ）类与其它类之间的边界由 g i (x )=0确定 (c) (B)第二种情况：(a)判别函数：有 M (M _ 1)/2个判别平面 (b) 判别边界： (c) 判别规则： (C)第三种情况：(a)判别函数： (b) 判别边界： g i (x ) =g j (x ) 或g i (x ) -g j (x ) =0 (c) 判别规则： 32211)(w x w x w x g ++=为坐标向量为参数，21,x x w 12211......)(+++++=n n n w x w x w x w x g X W x g T =)(为增值模式向量。，＝为增值权向量， T n n T n n x x x x X w w w w W )1,...,,(),,...,,(21121+=+X W x g T ij ij =)(0)(=x g ij j i x g ij ≠? ??∈→<∈→>j i x 0x 0)(ωω当当权向量。 个判别函数的 为第式中i w w w w W T in in i i i ),,,...,,(121+=X W x g K k =)(???∈=小，其它最大，当i T k i x X W x g ω)(

模式识别论文

模式识别综述与应用 院系：计算机与通信工程学院 班级：电子信息10-01班 姓名： 学号：

模式识别综述与应用 摘要 模式识别就是研究用计算机实现人类的模式识别能力的一门学科，目的是利用计算机将对象进行分类。模式识别技术近年来得到了迅速的发展。 关键词 模式识别应用发展状况 前言 模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。模式识别是一个多领域的交叉学科，它涉及人工智能、统计学、计算机科学、工程学、医学等众多的研究问题。随着2 0世纪4 0年代计算机的出现以及5 0年代人工智能的兴起，模式识别在2 0世纪6 0年代初迅速发展并成为一门新学科。 一、模式与模式识别的概念 广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或相似，都可称之为模式；狭义地说，模式是通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息；把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类(或简称为类)。 模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。 模式识别的研究主要集中在两方面，一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，二是在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家、神经生理学家的研究内容，属于认知科学的范畴；后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力，已经取得了系统的研究成果。 二、模式识别方法——统计模式识别方法和结构(句法)模式识别方法 把图像或图像系列分割为线条、边缘，结点，区域等并提供相应的特征，诸如灰度值、颜色、形状、纹理，深度等[5]。目的是要利用这些信息对模式进行分类或者对模式进行分析(描述)。分类是实现一个模式与

模式识别研究进展-刘成林and谭铁牛

模式识别研究进展 刘成林，谭铁牛 中国科学院自动化研究所 模式识别国家重点实验室 北京中关村东路95号 摘要 自20世纪60年代以来，模式识别的理论与方法研究及在工程中的实际应用取得了很大的进展。本文先简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变，然后围绕模式分类这个模式识别的核心问题，就概率密度估计、特征选择和变换、分类器设计几个方面介绍近年来理论和方法研究的主要进展，最后简要分析将来的发展趋势。 1. 前言 模式识别(Pattern Recognition)是对感知信号（图像、视频、声音等）进行分析，对其中的物体对象或行为进行判别和解释的过程。模式识别能力普遍存在于人和动物的认知系统，是人和动物获取外部环境知识，并与环境进行交互的重要基础。我们现在所说的模式识别一般是指用机器实现模式识别过程，是人工智能领域的一个重要分支。早期的模式识别研究是与人工智能和机器学习密不可分的，如Rosenblatt的感知机[1]和Nilsson的学习机[2]就与这三个领域密切相关。后来，由于人工智能更关心符号信息和知识的推理，而模式识别更关心感知信息的处理，二者逐渐分离形成了不同的研究领域。介于模式识别和人工智能之间的机器学习在20世纪80年代以前也偏重于符号学习，后来人工神经网络重新受到重视，统计学习逐渐成为主流，与模式识别中的学习问题渐趋重合，重新拉近了模式识别与人工智能的距离。模式识别与机器学习的方法也被广泛用于感知信号以外的数据分析问题（如文本分析、商业数据分析、基因表达数据分析等），形成了数据挖掘领域。 模式分类是模式识别的主要任务和核心研究内容。分类器设计是在训练样本集合上进行优化（如使每一类样本的表达误差最小或使不同类别样本的分类误差最小）的过程，也就是一个机器学习过程。由于模式识别的对象是存在于感知信号中的物体和现象，它研究的内容还包括信号/图像/视频的处理、分割、形状和运动分析等，以及面向应用（如文字识别、语音识别、生物认证、医学图像分析、遥感图像分析等）的方法和系统研究。 本文简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变，介绍模式识别理论方法研究的最新进展并分析未来的发展趋势。由于Jain等人的综述[3]已经全面介绍了2000年以前模式分类方面的进展，本文侧重于2000年以后的研究进展。

【模式识别】期末考试复习资料

题型： 1.填空题5题 填空题 2.名词解释4题 3.问答题4题 4.计算作图题3题 5.综合计算题1题 备注1：没有整理第一章和第六章，老师说不考的 备注2：非线性判别函数相关概念P69 概率相关定义、性质、公式P83以后 最小错误率贝叶斯决策公式P85 最小风险贝叶斯P86 正态贝叶斯P90 综合计算有可能是第六次作业 一、填空题 物以类聚人以群分体现的是聚类分析的基本思想。 模式识别分类：1.从实现方法来分模式识别分为监督分类和非监督分类；2.从理论上来分，有统计模式识别，统计模式识别，模糊模式识别，神经网络模式识别法 聚类分析是按照不同对象之间的差异，根据距离函数的规律做模式分类的。 模式的特性：可观察性、可区分性、相似性 模式识别的任务：一是研究生物体（包括人）是如何感知对象的，二是如何用计算机实现模式识别的理论和方法。 计算机的发展方向：1.神经网络计算机－－模拟人的大脑思维；2.生物计算机－－运用生物工程技术、蛋白分子作芯片； 3.光计算机－－用光作为信息载体，通过对光的处理来完成对信息的处理。 训练学习方法：监督学习、无监督学习（无先验知识，甚至类别数也未知）。 统计模式识别有：1.聚类分析法（非监督）；2.判决函数法/几何分类法(监督)；3.基于统计决策的概率分类法 - 以模式集在特征空间中分布的类概率密度函数为基础，对总体特征进行研究，以取得分类的方法 数据的标准化目的：消除各个分量之间数值范围大小对算法的影响 模式识别系统的基本构成：书P7 聚类过程遵循的基本步骤：特征选择；近邻测度；聚类准则；聚类算法；结果验证；结果判定。 相似测度基础：以两矢量的方向是否相近作为考虑的基础,矢量长度并不重要。 确定聚类准则的两种方式：阈值准则，函数准则 基于距离阈值的聚类算法——分解聚类：近邻聚类法；最大最小距离聚类法 类间距离计算准则:1）最短距离法2）最长距离法3）中间距离法4）重心法5）类平均距离法6）离差平方和法P24 系统聚类法——合并的思想 用于随机模式分类识别的方法，通常称为贝叶斯判决。 BAYES 决策常用的准则：最小错误率；最小风险 错误率的计算或估计方法：①按理论公式计算；②计算错误率上界；③实验估计。

模式识别论文

模式识别 课题：基于支持向量机人工神经网络的水质预测研究专业：电子信息工程

摘要 针对江水浊度序列宽频、非线性、非平稳的特点,将经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)回归方法引入浊度预测领域,建立了基于EMD2SVM的浊度预测模型.通过EMD分解,将原始非平稳的浊度序列分解为若干固有模态分量(IMF),根据各IMF序列的特点,选择不同的参数对各IMF序列进行预测,最后合成原始序列的预测值.将该方法应用于实际浊度预测,并与径向基神经网络(RBF)预测及单独支持向量机回归预测结果进行比较,仿真结果表明该方法预测精度有明显提高.水质评价实际上是一个监测数据处理与状态估计、识别的过程,提出一种基于支持向量机的方法应用于水质评价,该方法依据决策二叉树多类分类的思想,构建了基于支持向量机的水环境质量状况识别与评价模型。以长江口的实际水质监测数据为例进行了实验分析,并与单因子方法及单个BP神经网络方法进行了比较分析。实验结果表明,运用该模型对长江口的实际水质监测数据进行的综合水质评价效果较好,且具有较高的实用价值。 关键词：浊度;预测;经验模态分解;支持向量；BP神经网络 一．概述 江水浊度受地表径流、温度以及人类活动等的影响,波动明显,在不同的月份有着很大的变化,表现出非平稳、非线性的特点.对其进行分析和预测,对于河流生态评价、航运安全以及以江河水为原水的饮用

水生产具有重要的指导意义.国内外在浊度序列分析方面的研究文献较少,通常都是综合考虑各种水质参数而对浊度进行预测,采用较多的是人工神经网络等非线性模型方法[1,2].这种模型结构复杂,要求原始数据丰富,在实际操作中实现较为困难.此外,对于江水浊度这一具有宽带频谱的小样本混沌时间序列,采用单一的预测方法,将会把原始浊度序列中的各种不同特征信息同质化,势必影响其预测精度.采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)将浊度序列分解后分别预测,再进行合成将可能提高其预测精度.不同于小波变换,在对信号进行经验模态分解时不需要先验基底,每一个固有模态函数(In2trinsic Mode Function,IMF)包含的频率成分不仅与采样频率有关,并且还随着信号本身的变化而变化,具有自适应性,能够把局部时间内含有的多个模态的非线性、非平稳信号分解成若干个彼此间影响甚微的基本模态分量,这些分量具有不同的尺度,从而简化系统间特征信息的干涉或耦合[3].支持向量机(Support Vector Ma2chines,SVM)是建立在统计学习理论上的一种机器学习方法,是目前针对小样本统计估计和预测学习的较好方法[4],对统计学习理论的发展起到巨大推动作用并得到广泛应用[5～8].SVM有良好的泛化能力,并解决了模型选择与欠学习、过学习问题及非线性问题,避免了局部最优解,克服了“维数灾难”,且人为设定参数少,便于使用,已成功应用于许多分类、识别和回归问题[5,6,8].根据江水浊度序列的特点,结合EMD和SVM两种方法的不同功能,本文提出了基于EMD2SVM模型的预测方法,用于江水浊度的

模式识别基础复习资料

2009秋季[模式识别基础] Contents 卷一、模式识别机经 (3) 卷二、2008~2009秋_模式识别_张学工_期末B (5) 卷三、2007~2008秋_模式识别_张学工_期末B (7) 卷四、2007~2008秋_模式识别_张学工_期末A (10) 卷五、2006~2007秋_模式识别_张学工_期末B (11) 卷六、2005~2006秋_模式识别_张学工_期末 (12) 卷七、2004~2005秋_模式识别_张学工_期末 (13) 卷八、2003~2004秋_模式识别_张学工_期末 (14) 卷九、1999~2000春_模式识别_张学工_期末 (14) 附录、名词以及原理 .................................................错误！未定义书签。 2卷一、模式识别机经 | 清华大学自动化系

[模式识别基础] 2009秋季 清华大学 自动化系 | 卷一、模式识别机经 3 卷一、模式识别机经 １．设计最小错误率分类器：如果12(|)(|)P x P x ωω>则x 为1ω反之12(|)(|)P x P x ωω<则x 为2ω（特别的，当12(|)(|)P x P x ωω=，可以接受x 为任何一类也可以拒绝。在连续情况下这种情况几乎完全不出现。 1122(|)()(|)(|)()(|)()i i i p x P P x p x P p x P ωωωωωωω=+，112212,(|)(|),(|)(|) when P x P x x when P x P x ωωωωωω>?∈?

人工智能与模式识别

人工智能与模式识别 摘要：信息技术的飞速发展使得人工智能的应用围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。模式识别是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词：模式识别；数字识别；人脸识别中图分类号； Abstract: The rapid development of information technology makes the application of artificial intelligence become more and more widely. Pattern recognition, as one of the important aspects, has always been an important direction of artificial intelligence research. In the introduction of artificial intelligence and pattern recognition related knowledge at the same time, artificial intelligence in pattern recognition applications were discussed.Pattern recognition is a basic human intelligence, the emergence of the 20th century, 40 years of computer and the rise of artificial intelligence in the 1950s, pattern recognition technology has made great progress. Pattern recognition and statistics, psychology,

模式识别复习重点总结

1.什么是模式及模式识别？模式识别的应用领域主要有哪些？ 模式：存在于时间，空间中可观察的事物，具有时间或空间分布的信息； 模式识别：用计算机实现人对各种事物或现象的分析,描述,判断,识别。 模式识别的应用领域：（1）字符识别；（2） 医疗诊断；（3）遥感； (4）指纹识别 脸形识别；（5）检测污染分析，大气，水源，环境监测； （6）自动检测；（7 ）语声识别，机器翻译，电话号码自动查询，侦听，机器故障判断； （8）军事应用。 2.模式识别系统的基本组成是什么？ （1） 信息的获取：是通过传感器，将光或声音等信息转化为电信息； （2） 预处理：包括A\D,二值化，图象的平滑，变换，增强，恢复，滤波等, 主要指图 象处理； （3） 特征抽取和选择：在测量空间的原始数据通过变换获得在特征空间最能反映分类 本质的特征； （4） 分类器设计：分类器设计的主要功能是通过训练确定判决规则，使按此类判决规 则分类时，错误率最低。把这些判决规则建成标准库； （5） 分类决策：在特征空间中对被识别对象进行分类。 3.模式识别的基本问题有哪些？ （1）模式(样本)表示方法：（a ）向量表示；（b ）矩阵表示；（c ）几何表示；（4）基元(链码)表示； （2）模式类的紧致性：模式识别的要求:满足紧致集，才能很好地分类；如果不满足紧致集，就要采取变换的方法,满足紧致集 （3）相似与分类；(a)两个样本x i ，x j 之间的相似度量满足以下要求： ① 应为非负值 ② 样本本身相似性度量应最大 ③ 度量应满足对称性 ④ 在满足紧致性的条件下，相似性应该是点间距离的 单调函数 (b) 用各种距离表示相似性 （4）特征的生成:特征包括：(a)低层特征;(b)中层特征;(c)高层特征 （5） 数据的标准化:(a)极差标准化；(b)方差标准化 4．线性判别方法 （1）两类：二维及多维判别函数，判别边界，判别规则 二维情况：（a ）判别函数： ( ) （b ）判别边界：g(x)=0; （c n 维情况：（a ）判别函数： 也可表示为： 32211)(w x w x w x g ++=为坐标向量为参数，21,x x w 12211......)(+++++=n n n w x w x w x w x g X W x g T =)(为增值模式向量。 ，＝为增值权向量，T n n T n n x x x x X w w w w W )1,...,,(),,...,,(21121+=+

模式识别结课论文

中国传媒大学2014~2015 学年第 1 学期 智能视频分析技术课程 题目人工智能在模式识别中的运用学生姓名刘晶晶 学号201110013208 班级数字媒体技术 学生所属学院信息工程学院 任课教师吕朝辉 教师所属学院信息工程学院 时间2014.11.27

人工智能在模式识别中的应用 摘要 计算机硬件的迅速发展，计算机应用领域的不断开拓，迫切地要求计算机能够更有效地感知诸如声音、文字、图像、温度、震动等人类赖以发展自身、改造环境所运用的信息资料。但就一般意义来说，目前一般计算机却无法直接感知它们，键盘、鼠标等外部设备，对于这样五花八门的外部世界显得无能为力。纵然电视摄像机、图文扫描仪、话筒等设备业已解决了上述非电信号的转换，并与计算机联机，但由于识别技术不高，而未能使计算机真正知道采录后的究竟是什么信息。计算机对外部世界感知能力的低下，成为开拓计算机应用的瓶颈，也与其高超的运算能力形成强烈的对比。于是，着眼于拓宽计算机的应用领域，提高其感知外部信息能力的学科——模式识别，便得到迅速发展。人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式，是对人类感知外界功能的模拟，研究的是计算机模式识别系统，也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。现将人工智能在模式识别方面的一些具体和最新的应用列举如下。 关键词：人工智能、模式识别、应用 （一）人工智能 人工智能(Anificial InteUigence)是相对人的自然智能而言，即用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”。作为一门学科，人工智能研究智能行为的计算模型，研制具有感知、推理、学习、联想、决策等思维活动的计算系统，解决需要人类专家才能处理的复杂问题。人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。 （二）模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里，我们把环境与客体统称为“模式”，随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。用计算机实现模式(文字、声音、人物、物体等)的自动识别，是开发智能机器的一个最关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说，特别重要的是对光学信息(通过视觉器官来获得)和声学信息(通过听觉器官来获得)的识别。这是模式识别的两个重要

模式识别课程论文

模式识别课程学习感想 人类可以通过视觉信息识别文字、图片和周围的环境，通过听觉信息识别与理解语言，比如识别人脸，阅读手写文字，通过气味识别一种水果的种类等。我们希望给机器相同的模式识别能力。 模式识别主要是研究对象的特征或属性，利用以计算机为中心的机器系统运用一定的分析算法认定对象的类别，系统应使分类识别的结果尽可能地与真实情况相符合。模式识别方法最大的实用性在于“智能”仿真，可以说在同常生活中随处可见，如医疗诊断系统、地球资源探测系统、机器人辅助生产线、公安人员用于破案的指纹识别系统等。模式识别包含由特征和属性所描述的对象的数学模型，这罩所讲的特征和属性是指通常意义上的系统的输入／输出数据对。 模式识别系统主要由两个过程组成，即设计过程和实现过程。设计过程是指用一定数量的样本(也称训练集或学习集)进行分类器的设计；实现过程是指用所设计的分类器对待识别的样本进行分类决策。 通过这门课程的学习，对各种模型的模式识别算法有了一定程度的了解。 一、线性模型 我们使用线性神经网络来解决线性模型的模式识别。线性神经网络与感知器的主要不同之处在于其神经元有一个线性激活函数，这允许输出可以是任意值，而不仅仅只是像感知器中那样只能取0或1。它采用的是W—H学习法则，也称最小均方差(LMS)规则对权值进行训练。线性神经网络的主要用途是线性逼近一个函数式而进行模式联想。 二、非线性模型 1、Ada-Boosting 基于级联结构的AdaBoost算法目前被认为是较有效的检测算法。 Boosting是一个将弱学习(weak learn)算法融合为强学习算法(strong)的方法。Ada-Boost 算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。目前在人脸侦测的领域，就有人将Ada-Boost + cascade 作为一个很有效的运算法。Boost是一种常用来增进learning algorithm正确率的方法。使用boost 分类器可以排除一些不必要的特征，并将关键放在关键的特征上面。 AdaBoost算法针对不同的训练集训练同一个基本分类器（弱分类器），然后把这些在不同训练集上得到的分类器集合起来，构成一个更强的最终的分类器（弱分类器）。理论证明，只要每个弱分类器分类能力比随机猜测要好，当其个数趋向于无穷个数时，强分类器的错误率将趋向于零。AdaBoost算法中不同的训练集是通过调整每个样本的权重实现的。最开始的时候，每个样本对应的权重是相同的，在此样本分布下训练出一个基本分类器h1(x)。对于h1(x)错分的样本，则增加其对应样本的权重；而对于正确分类的样本，则降低其权重。这样可以使得错分的样本突出出来，得到一个新的样本分布。同时，根据错分的情况赋予h1(x)一个权重，表示该基本分类器进行训练，得到基本分类器h2(x)及其权重。依次类推，经过T 次这样的循环，就得到了T个基本分类器，以及T个对应的权重。最后把这T个基本分类器按一定的权重累加起来，就得到了最终所期望的强分类器。 2、多层感知机 神经网络具有强大的非线性映射能力，人工神经网络的实际应用中，绝大部分的神经网

《模式识别基础》课程标准

《模式识别基础》课程标准 （执笔人：刘雨审阅学院：电子科学与工程学院）课程编号：08113 英文名称：Pattern Recognition 预修课程：高等数学，线性代数，概率论与数理统计，程序设计 学时安排：40学时，其中讲授32学时，实践8学时。 学分：2 一、课程概述 （一）课程性质地位 模式识别课基础程是军事指挥类本科生信息工程专业的专业基础课，通信工程专业的选修课。在知识结构中处于承上启下的重要位置，对于巩固已学知识、开展专业课学习及未来工作具有重要意义。课程特点是理论与实践联系密切，是培养学生理论素养、实践技能和创新能力的重要环节。是以后工作中理解、使用信息战中涉及的众多信息处理技术的重要知识储备。 本课程主要介绍统计模式识别的基本理论和方法，包括聚类分析，判别域代数界面方程法，统计判决、训练学习与错误率估计，最近邻方法以及特征提取与选择。 模式识别是研究信息分类识别理论和方法的学科，综合性、交叉性强。从内涵讲，模式识别是一门数据处理、信息分析的学科，从应用讲，属于人工智能、机器学习范畴。理论上它涉及的数学知识较多，如代数学、矩阵论、函数论、概率统计、最优化方法、图论等，用到信号处理、控制论、计算机技术、生理物理学等知识。典型应用有文字、语音、图像、视频机器识别，雷达、红外、声纳、遥感目标识别，可用于军事、侦探、生物、天文、地质、经济、医学等众多领域。 （二）课程基本理念 以学生为主体，教师为主导，精讲多练，以用促学，学以致用。使学生理解模式识别的本质，掌握利用机器进行信息识别分类的基本原理和方法，在思、学、用、思、学、用的循环中，达到培养理论素养，锻炼实践技能，激发创新能力的目的。 （三）课程设计思路 围绕培养科技底蕴厚实、创新能力突出的高素质人才的目标，本课程的培养目标是：使学生掌握统计模式识别的基本原理和方法，了解其应用领域和发展动态，达到夯实理论基础、锻炼理论素养及实践技能、激发创新能力的目的。 模式识别是研究分类识别理论和方法的学科，综合性、交叉性强，涉及的数学知识多，应用广。针对其特点，教学设计的思路是：以模式可分性为核心，模式特征提取、学习、分类为主线，理论上分层次、抓重点，方法上重比较、突出应用适应性。除了讲授传统的、经典的重要内容之外，结合科研成果，介绍不断出现的新理论、新方法，新技术、新应用，开拓学生视野，激发学习兴趣，培养创新能力。 教学设计以章为单元，用实际科研例子为引导，围绕基本原理展开。选择两个以上基本方法，辅以实验，最后进行对比分析、归纳总结。使学生在课程学习中达到一个思、学、用、

时间序列分析中模式识别方法的应用-模式识别论文

时间序列分析中模式识别方法的应用 摘要：时间序列通常是按时间顺序排列的一系列被观测数据，其观测值按固定的时间间隔采样。时间序列分析(Time Series Analysis)是一种动态数据处理的统计方法，就是充分利用现有的方法对时间序列进行处理，挖掘出对解决和研究问题有用的信息量。经典时间序列分析在建模、预测等方面已经有了相当多的成果，但是由于实际应用中时间序列具有不规则、混沌等非线性特征，使得预测系统未来的全部行为几乎不可能，对系统行为的准确预测效果也难以令人满意，很难对系统建立理想的随机模型。神经网络、遗传算法和小波变换等模式识别技术使得人们能够对非平稳时间序列进行有效的分析处理，可以对一些非线性系统的行为作出预测，这在一定程度上弥补了随机时序分析技术的不足。【1】 本文主要是对时间序列分析几种常见方法的描述和分析，并重点介绍神经网络、遗传算法和小波变换等模式识别方法在时间序列分析中的典型应用。 关键字：时间序列分析模式识别应用 1 概述 1.1 本文主要研究目的和意义 时间序列分析是概率论与数理统计学科的一个分支，它是以概率统计学作为理论基础来分析随机数据序列(或称动态数据序列)，并对其建立数学模型，即对模型定阶、进行参数估计，以及进一步应用于预测、自适应控制、最佳滤波等诸多方面。由于一元时间序列分析与预测在现代信号处理、经济、农业等领域占有重要的地位，因此，有关的新算法、新理论和新的研究方法层出不穷。目前，结合各种人工智能方法的时序分析模型的研究也在不断的深入。 时间序列分析已是一个发展得相当成熟的学科，已有一整套分析理论和分析工具。传统的时间序列分析技术着重研究具有随机性的动态数据，从中获取所蕴含的关于生成时间序列的系统演化规律。研究方法着重于全局模型的构造，主要应用于对系统行为的预测与控制。 时间序列分析主要用于以下几个方面：

模式识别基础

模式识别基础
回顾：模式识别与机器学习的基本思路
第十三章 统计学习理论与支持向量机简介
---- 暨课程总结与展望
x
S M
y y'
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Xuegong Zhang Tsinghua University
1
Xuegong Zhang Tsinghua University
2
例
现实经济数据
声音数据 语料库
语音识别结果
模式识别系统的基本组成
监督模式识别(supervised PR)
分类器设计(训练)
经济发展预测 历史数据 储层性质
已知数据
信息获取与预处理 地震数据
特征提取与选择 分类决策(识别)
非监督模式识别(unsupervised PR)
聚类(自学习) 信息获取与预处理 特征提取与选择 结果解释
3 Xuegong Zhang Tsinghua University 4
基因表达数据
Xuegong Zhang Tsinghua University
复杂疾病 已知病例数据
监督模式识别： 回顾与探讨
贝叶斯决策 最小错误率 /最小风险 --最优分类器 要求模型已 知，否则要估 计模型 问题：有限
样本下估计概率 密度模型可能比 设计分类器更难
Xuegong Zhang Tsinghua University
5
Xuegong Zhang Tsinghua University
6

贝叶斯决策 线性判别
Fisher, Perceptron, MSE, …
次优，一定条 件下可最优 线性假设 问题： — 训练错误率 最小≠预测错 误率小 — 多解时谁为 最优？ — Fisher准则 的理论依据？
线性判别
最小距离 分类器
简单、 有效，但 局限大
如何设 计？ 分段线性分类器 样本较 多时性能 优越，样 本少时怎 么办？
8
近邻法
Xuegong Zhang Tsinghua University
7
Xuegong Zhang Tsinghua University
改进的近邻法
通过非线 性变换间接 实现非线性 分类 问题：思 路很好，但 不易实现 广义线性 判别函数 复杂多 样，无从 确定
Xuegong Zhang Tsinghua University
线性判别
线性判别
非线性 判别函数
复杂多 样，无从 确定
9 Xuegong Zhang Tsinghua University
非线性 判别函数 人工神经 网络
MLP: 通用的 非线性分类器 最小化训练 错误≠预测错 误最小 过学习问题 局部最优解 问题
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通过非线 性变换间接 实现非线性 分类 问题：思 路很好，但 不易实现 广义线性 判别函数
线性判别
线性 训练错误率最小 ≠ 预测错误率小 多解时谁为最优？ Fisher准则的理论 依据？ 参考书： 通用线性/非线性分 类器 大间隔 有限样本 下高的推广能力 核函数 巧妙实现 广义判别函数 二次规划有唯一解 11 良好的理论支持
统计学习理论概要
支持向量机 （SVM）
Xuegong Zhang Tsinghua University
Xuegong Zhang Tsinghua University
12

模式识别人工智能论文

浅谈人工智能与模式识别的应用 一、引言 随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”，诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息，这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造。但是从一般的意义上来讲，当前的计算机都无法直接感知这些信息，而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题，但是仍然存在着识别技术不高，不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下，成为计算机应用发展的瓶颈。这时，能够提高计算机外部感知能力的学科——模式识别应运而生，并得到了快速的发展，同时也成为了未来电子信息产业发展的必然趋势。 人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息，可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。近年来电子产品中也加入了诸多此类的功能：如手机中的指纹识别解锁功能；眼球识别解锁技术；手势拍照功能亦或是机场先进的人耳识别技术等等。这些功能看起来纷繁复杂，但如果需要一个概括的话，可以说这都是模式识别技术给现代生活带来的福分。它探讨的是计算机模式识别系统的建立，通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知，从而将非电信号转化为计算机可以识别的电信号。 二、人工智能和模式识别 （一）人工智能。人工智能（Artificial Intelligence），是相对与人的自然智能而言的，它是指采用人工的方法及技术，对人工智能进行模仿、延伸及扩展，进而实现“机器思维”式的人工智能。简而言之，人工智能是一门研究具有智能行为的计算模型，其最终的目的在于建立一个具有感知、推理、学习和联想，甚至是决策能力的计算机系统，快速的解决一些需要专业人才能解决的问题。从本质上来讲，人工智能是一种对人类思维及信息处理过程的模拟和仿真。 （二）模式识别。模式识别，即通过计算机采用数学的知识和方法来研究模式的自动处理及判读，实现人工智能。在这里，我们将周围的环境及客体统统都称之为“模式”，即计算机需要对其周围所有的相关信息进行识别和感知，进而进行信息的处理。在人工智能开发，即智能机器开发过程中的一个关键环节，就是采用计算机来实现模式（包括文字、声音、人物和物体等）的自动识别，其在实现智能的过程中也给人类对自身智能的认识提供了一个途径。在模式识别的过程中，信息处理实际上是机器对周围环境及客体的识别过程，是对人参与智能识别的一个仿真。相对于人而言，光学信息及声学信息是两个重要的信息识别来源和方式，它同时也是人工智能机器在模式识别过程中的两个重要途径。在市场上具有代表性的产品有：光学字符识别系统以及语音识别系统等。 在这里的模式识别，我们可以将之理解成为：根据识别对象具有特征的观察值来将其进行分类的一个过程。采用计算机来进行模式识别，是在上世纪60年

模式识别复习重点总结

1.什么是模式及模式识别模式识别的应用领域主要有哪些 模式：存在于时间，空间中可观察的事物，具有时间或空间分布的信息； 模式识别：用计算机实现人对各种事物或现象的分析,描述,判断,识别。 模式识别的应用领域：（1）字符识别；（2）医疗诊断；（3）遥感； (4）指纹识别脸形识别；（5）检测污染分析，大气，水源，环境监测；（6）自动检测；（7 ）语声识别，机器翻译，电话号码自动查询，侦听，机器故障判断； （8）军事应用。 2.模式识别系统的基本组成是什么 （1）信息的获取：是通过传感器，将光或声音等信息转化为电信息； （2）预处理：包括A\D,二值化，图象的平滑，变换，增强，恢复，滤波等, 主要指图象处理； （3）特征抽取和选择：在测量空间的原始数据通过变换获得在特征空间最能反映分类本质的特征； （4）分类器设计：分类器设计的主要功能是通过训练确定判决规则，使按此类判决规则分类时，错误率最低。把这些判决规则建成标 准库； （5）分类决策：在特征空间中对被识别对象进行分类。 3.模式识别的基本问题有哪些

（1）模式(样本)表示方法：（a ）向量表示；（b ）矩阵表示；（c ）几何表示；（4）基元(链码)表示； （2）模式类的紧致性：模式识别的要求:满足紧致集，才能很好地分类；如果不满足紧致集，就要采取变换的方法,满足紧致集 （3）相似与分类；(a)两个样本x i ，x j 之间的相似度量满足以下要求： ① 应为非负值 ② 样本本身相似性度量应最大 ③ 度量应满足对称性 ④ 在满足紧致性的条件下，相似性应该是点间距离的 单调函数 (b) 用各种距离表示相似性 （4）特征的生成:特征包括：(a)低层特征;(b)中层特征;(c)高层特征 （5） 数据的标准化:(a)极差标准化；(b)方差标准化 4．线性判别方法 （1）两类：二维及多维判别函数，判别边界，判别规则 二 维 情 况 ：（a ）判别函数： ( ) （b ）判别边界：g(x)=0; （c n 维情况：（a ）判别函数： 也可表示为： 32211)(w x w x w x g ++=为坐标向量 为参数，21,x x w 1 2211......)(+++++=n n n w x w x w x w x g X W x g T =)(

模式识别研究进展

模式识别研究进展 摘要：自20 世纪60年代以来，模式识别的理论与方法研究及在工程中的实际应用取得了很大的进展。本文先简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变，然后围绕模式分类这个模式识别的核心问题，就概率密度估计、特征选择和变换、分类器设计几个方面介绍近年来理论和方法研究的主要进展，最后简要分析将来的发展趋势。 1. 前言 模式识别（Pattern Recognition）是对感知信号（图像、视频、声音等）进行分析，对其中的物体对象或行为进行判别和解释的过程。模式识别能力普遍存在于人和动物的认知系统，人和动物获取外部环境知识，并与环境进行交互的重要基础。我们现在所说的模式识别一般是指用机器实现模式识别过程，是人工智能领域的一个重要分支。早期的模式识别研究是与人工智能和机器学习密不可分的，如Rosenblatt 的感知机和Nilsson 的学习机就与这三个领域密切相关。后来，由于人工智能更关心符号信息和知识的推理，而模式识别更关心感知信息的处理，二者逐渐分离形成了不同的研究领域。介于模式识别和人工智能之间的机器学习在20 世纪80 年代以前也偏重于符号学习，后来人工神经网络重新受到重视，统计学习逐渐成为主流，与模式识别中的学习问题渐趋重合，重新拉近了模式识别与人工智能的距离。模式识别与机器学习的方法也被广泛用于感知信号以外的数据分析问题（如文本分析、商业数据分析、基因表达数据分析等），形成了数据挖掘领域。模式分类是模式识别的主要任务和核心研究内容。分类器设计是在训练样本集合上进行优化（如使每一类样本的表达误差最小或使不同类别样本的分类误差最小）的过程，也就是一个机器学习过程。由于模式识 别的对象是存在于感知信号中的物体和现象，它研究的内容还包括信号/图像/ 视频的处理、 分割、形状和运动分析等，以及面向应用（如文字识别、语音识别、生物认证、医学图像分析、遥感图像分析等）的方法和系统研究。 本文简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变，介绍模式识别理论方法研究的最新进展并分析未来的发展趋势。由于Jain 等人的综述[3] 已经全面介绍了2000 年以前模式分类方面的进展，本文侧重于2000 年以后的研究进展。 2. 历史回顾 现代模式识别是在20 世纪40 年代电子计算机发明以后逐渐发展起来的。在更早的