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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1
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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
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基因表达数据
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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
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5
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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
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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
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线性判别
线性判别
非线性 判别函数
复杂多 样，无从 确定
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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
10
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）
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机器学习问题的基本表示
用三个部分来描述机器学习的一般模型： (1) 产生器(Generator)，产生随机向量x，它们是从固定但未知的概率 分布函数F(x) 中独立抽取的。 (2) 训练器(Supervisor)，对每个输入向量x返回一个输出值y，产生输 出的根据是同样固定但未知的条件分布函数F(y|x)。 (3) 学习机器(Learning Machine)，能够实现一定的函数集
机器学习的基本目标
损失函数 (loss function)： L( y , f ( x, α )) 风险泛函： R (α ) = ∫ L( y, f ( x, α ))dF ( x, y ) (risk functional) 学习的目标就是： 在联合概率分布函数 F ( x, y ) 未知、所有可用的信息 都包含在训练集 ( x1 , y1 ), L , ( xl , y l ) 中的情况下，寻找函 数 f ( x, α0 ) ，使它（在函数类 f (x, α ), α ∈ Λ 上）最 小化风险泛函 R(α ) 。 ---- 期望风险最小化
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f (x, α ), α ∈ Λ
其中 Λ 是参数集合。
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机器学习方法的几个要素
学习的目标： 在联合概率分布函数 F ( x, y ) 未知、所有可 用的信息都包含在训练集 ( x1 , y1 ), L , ( xl , y l ) 中 的情况下，寻找函数 f ( x, α 0 ) ，使它（在函数 类 f (x, α ), α ∈ Λ 上）最小化风险泛函 R (α ) 。 如何求取解 函数？ R (α ) = ∫ L( y, f ( x, α ))dF ( x, y ) 选择什么样的函数集 作为候选函数集？ 期望风险未知，采用什么原则 来对它最小化？ Xuegong Zhang 15
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经验风险最小化（ERM）原则
经验风险泛函 (empirical risk funcitonal)：
Remp (α ) =
1 l ∑ Q ( zi , α ) l i =1
R(α ) = ∫ Q( z, α )dF ( z ) , α ∈ Λ
使经验风险最小的函数（l 个样本下）： Q ( z, α l ) ERM (Empirical Risk Minimization): 用 Q ( z, α l ) 逼近 Q ( z, α 0 ) 。 ERM原则是非常一般性的。解决学习问题的很多传统方 最小化训练错误率 法都是ERM原则的具体实现。
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ERM的实例与问题
问题之二：过学习问题
问题之一： ERM多解时何为最优？为什么？
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经验风险最小化 ≠ 期望风险最小化（错误率最小化） 学习机器的复杂性不但与问题背后的模型有关，还要与 有限的学习样本相适应
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基于传统统计学的机器学习/模式识别方法的局限
–传统统计学研究的主要是渐进特性 –传统模式识别方法多直接或间接假设样本充分多
统计学习理论的基本内容
ERM学习过程一致的充分必要条件是什么？
– 当样本无穷多时，经验风险最小的解是否收敛与期望风险最 小的解，条件是什么
统计学习理论
–系统地研究有限样本下机器学习的原理与方法的理论 – 始于1960s：
V. Vapnik, A. Chervonenkis, Theory of Pattern Recognition (in Russian), Nauka, Moscow, 1974 (Germany Translation, 1979) V. Vapnik, Estimation of Dependencies Based on Empirical Data (in Russian), Nauka, Moscow, 1979 (English Translation, Springer, 1982) 边肇祺等，《模式识别》，清华大学出版社，1988，第七章
学习过程收敛的速度有多快？
– 随着样本数目的增加，这种收敛的速度有多快
如何控制学习过程的收敛速度（推广能力）？
– 新的学习原理：如何设计学习机器才能得到更快的收敛速 度，即有限样本下更好的推广能力
怎样构造能够控制推广能力的算法？
– 新的学习算法：在理论和原则下的实用方法
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统计学习理论的核心思想
学习的目标在于推广 期望风险最小 推广能力最大
容量的概念
N Λ ( z1 , L , z l ) ：用指示函数集中的函数能够把给定的样本分成多少种不 同的分类。
随机熵(Random Entropy) : 函数集在给定数据上的多样性
H Λ ( z1 , L , z l ) = ln N Λ ( z1 , L , z l )
有限样本条件下，学习机器的推广性取 决于两个因素：
–经验风险（学习误差） –函数集的复杂性（容量）
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VC熵(VC Entropy) : 函数集在数量为l 的样本上的熵
H Λ (l ) = E ln N Λ ( z1 , L , z l )
生长函数：G Λ (l ) = ln sup N Λ ( z1 , L, zl )
z1 ,L, zl
lim
l →∞
G (l ) =0 l
Λ
对任何概率测度ERM学习一致
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VC维
如果指示函数集的生长函数是线 性的（=l ln2），则我们说这个函 数集的VC维是无穷大； 如果指示函数集的生长函数以参 数为 h 的对数函数为界，则我们 说这个指示函数集的VC维是有限 的且等于 h 。
风险的界与推广能力
有限样本下期望风险与经验风险的关系
h(ln(2n / h) + 1) ln(η / 4) R ( w) ≤ Remp ( w) + n
其中，n为样本数，h为函数集的VC维，1-η为不等式成立的概率。
另一种表述 [Vapnik and Chervonenkis, 1968, 1971]：
一个指示函数集 Q (z, α ) , α ∈ Λ 的VC维，是能够被集合中的函 数以所有可能的 2 h 种方式分成两类的向量 z1 , L , z h 的最大数目 h（也 就是能够被这个函数集打散(shatter)的向量的最大数目）。 若对任意的 l，总存在一个 l 个向量的集合可以被函数集 Q (z, α ) , α ∈ Λ 打散，那么函数集的VC维就是无穷大。
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简言之，即
h R ( w) ≤ Remp ( w) + Φ n
经验风险
取决于整个函数集的VC 维，取决于机器设计
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取决于函数集中特定的 函数，取决于训练方法
置信范围
24
h R ( w) ≤ Remp ( w) + Φ n
结构风险最小化(SRM)原则
对一个给定的观测集 z1 , L , zl ， SRM原则在使保证风险（实 际风险的上界）最小的子集 S k 中选择使经验风险最小的函数 Q ( z , α lk ) 。 ——在对给定数据逼近的精度 和逼近函数的复杂性之间的一 种折衷
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重温SVM的直观解释
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26
最优分类面：最大间隔分类面
为什么说最大间隔分类面是“最优的”？
推广能力：在有限样本上建立的学习机 器对于未来样本的表现
– 期望风险与经验风险之间的差
大间隔 h R( w) ≤ Remp ( w) + Φ 低VC维 n 低复杂度 高推广能力
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定理：
在N维空间中，满足条件 w ≤ A 的标准超平面构成的指示函数集
f ( x , w, b) = sgn{( w x ) + b} 的VC维满足下面的界
所谓最优分类面，就是在线性可分情 况下，要求分类线不但能将两类无错 误地分开，而且要使两类的分类空隙 最大。
h ≤ min([ R 2 A2 ], N ) + 1
其中 R 为包含所有样本的最小超球的半径。
间隔最大
min
1 w 2
2
R ( w) ≤ Remp ( w) + Φ ( h / l )
所有样本都分类正确，因 此经验风险为最小（0）。
在有限样本下，要最小化实际风险， 必须对不等式右边的两项同时最小化。
2
所有样本正确分类
yi [( w x i ) + b] 1 ≥ 0 , i = 1,2,..., n
使 w 最小就是使VC维的上 界最小，从而实现SRM准则 中对推广能力的控制。
等号成立的点——支持向量(Support Vectors or SVs)
采用拉格朗日(Lagrangian)方法，问题成为：
n 1 min max L(w, b,α ) = (w w) ∑α i {yi [(w xi ) + b] 1} w αi 2 i =1
n+1
对分类间隔约束后，线性分类器的VC维可以比空间维数更小。 SVM 通过对分类间隔的控制，实现对 h 的控制。
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αi > 0 为Lagrange乘子
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n 1 min max L(w, b,α ) = (w w) ∑αi {yi [(w xi ) + b] 1} w αi 2 i =1
分别对 w和 b求偏微分并令它们等于 0，可得对偶问题（Dual Problem）： n n
max
α
Q (α ) = ∑ αi
i =1 n
1 ∑αiα j yi y j (xi x j ) 2 i , j =1
i
判别函数
n f ( x ) = sgn{( w * x ) + b * } = sgn ∑ α i* y i ( x i x ) + b * i =1
依Kühn-Tucker条件，αi ( yi ( w xi + b) 1) = 0, i = 1,L, n 解中将只有 (很少)一部分的 α i* 不为零，它们对应的样本就是支持向量。
s.t.
∑ yα
i =1 i
n
=0
αi ≥ 0 , i = 1,L, n
最优解
w * = ∑ α i* yi x i
i =1
b可用任一SV求得： y i [( w x i ) + b ] 1 = 0 或用一对SV求得。
Xuegong Zhang Tsinghua University 31 Xuegong Zhang Tsinghua University 32
线性不可分情况： 广义最优分类面
线性不可分情况，引入松弛因子 ξ i ≥ 0 使 yi [( w x i ) + b] 1 ≥ 0 变成
非线性推广－支持向量机
广义线性判别函数
y = [1 x x 2 ]T
yi [( w x i ) + b] 1 + ξ i ≥ 0 , i = 1,L, n
在此约束下求 (Soft Margin)
min
1 ψ ( w,ξ = ( w w) + C ∑ξi ) 2 i =1
n
g ( x ) = c0 + c1 x + c2 x 2
思路：非线性变换
g(y) = w y
——同时最小化错误率并最大化间隔，C控制对错分样本的惩罚
y = Φ (x )
通过类似的推 导，得到下面的 max α 对偶问题：
1 n Q (α ) = ∑ αi ∑αiα j yi y j (x i x j ) 2 i , j =1 i =1
n
两个问题： 变换复杂，计算 复杂度太高
–核函数
s.t.
∑ yα
i =1 i
n
i
=0
0 ≤ αi ≤ C , i = 1,L, n
Kühn-Tucker条件变为 αi ( yi ( w xi + b) 1 + ξi ) = 0, i = 1,L, n
Xuegong Zhang Tsinghua University 33 Xuegong Zhang Tsinghua University
如何保证在高维 空间中所构造机 器的推广性？
–大间隔
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最优分类面的一个重要特点：只涉及样本间的内积运算
max
α
Q (α ) = ∑ α i
i =1
n
1 n ∑αiα j yi y j (xi x j ) 2 i , j =1
n f ( x ) = sgn ∑ α i* y i ( x i x ) + b * i =1
支持向量机 Support Vector Machine
已知
max
α
K ( x i , x j ) = (Φ ( x i ) Φ ( x j ))
(x1 , y1 ), (x 2 , y 2 ),..., (x n , y n )
Q (α ) =
求解优化问题
只要一个核函数 K (xi , x j ) 满足Mercer条 件，它就是某个空间的内积， 如： 得到优化问题：
max
α
∑α
i =1
n
i
1 2
i , j =1
∑α α
i
n
j
yi y j K (x i , x j )
Q (α ) =
∑α
i =1
n
i
1 2
i , j =1
∑α α
i
n
s .t .
j
yi y j K (x i , x j ) i = 1, L , n
*
∑
i =1
n
y iα i = 0 , i = 1, L , n
n
0 ≤ αi ≤ C ,
s .t .
∑ yα
i =1 i
n
i
= 0,
0 ≤ αi ≤ C ,
n * i i
得决策函数
－ 支持向量机
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f ( x) = sgn(∑ α i* yi K ( x i , x) + b* )
i =1
36
决策函数：
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f ( x ) = sgn( ∑α y K ( x i , x ) + b )
i =1
核函数选择：
多项式核函数：
K ( x,x i ) = [( x x i ) + 1]q
－ 多项式判别函数
径向基函数（RBF）：
x xi 2 K ( x,x i ) = exp 2 σ
－ RBF网络 一种直观解释： 模板
37 Xuegong Zhang Tsinghua University
Sigmoid函数：
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K ( x,x i ) = tanh( v (x x i ) + c )
－ 包含一个隐层的多层感知器
相似性度量
加权投票 核函数
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距离、相关、…
SVM应用举例
Example:
SVM in multi-class classification of cancers with microarray data (WI, 2001) 14 tumor classes Methods: SVM,
方法 人工 决策树方法 两层神经网络 五层神经网络 三种 SVM 方法 Xuegong Zhang Tsinghua University
测试错误率 2.5% 16.2% 最小 5.9% 5.1% 4.0% 、 4.1% 和 4.1%
39
Recursive Feature Elimination, etc. (they concluded SVM performs the best)
Multi-class problem:
multiple one-over-all (OVA) binary classifiers
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number of samples
Actual Class
Predicted Class
wild cultivated
6 252 total 125 255 380 error score 6 3 9
accuracy
95.2% 98.8%
wild cultivated
total
119 3
97.3%
小结
99.2% 97.1% 100% 100% 100% 100%
number of samples Shandong Shanxi
Predicted Class
Henan Sichuan Zhejiang Hebei total Error score 1 2 0 0 0 0 3 accuracy
Actual Class
Shandong Shanxi Henan Sichuan Zhejiang Hebei total
124 2 0 0 0 0
1 68 0 0 0 0
0 0 70 0 0 0
0 0 0 40 0 0
0 0 0 0 45 0
0 0 0 0 0 40
125 70 70 40 45 40 380
统计学习理论 -- 系统的关于有限样本下机器学 习的理论体系
–虽然仍存在很多待研究的问题
支持向量机
99.2%
–控制机器的容量 –核函数实现非线性映射 –算法有唯一解 –… –良好的应用效果
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从SVM到
– 大间隔 – 核函数 – – – – –
Kernel Machines 和 Large-Margin Machines
SVM的两个核心思想： 由此派生出一系列大间隔方法、核方法：
Kernel Fisher Discriminant Kernal PCA KMSE, K-Perceptron, KNeuron Kernel Clustering …
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学习：永远的挑战
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关于期末考试
12月27日8:00-9:20，建筑馆报告厅 约3~5道题：
– 计算题：考查对某些基本方法的掌握，手工计算即 可，重点考查步骤是否正确 – 方法概念题：考查对一些主要方法和概念的掌握， 需要用自己的话回答 – 系统题：考查对模式识别系统概念的整体理解 – 发挥题：考查学生在基本概念和基本知识基础上的 综合发挥能力
隔列就座，按本人学号答题
Xuegong Zhang Tsinghua University 45 Xuegong Zhang Tsinghua University 46
认知第一次作业 刘春华学号：53 以汉字识别为例，说明模式识别的四个模型各自的主要观点，以及这些模型之间有何区别。 1、模板匹配模型 刺激的视网膜图像传递到大脑，并与大脑存储的各种模式直接比较。 长时记忆中存储了各种与过去生活中形成的外部模式相对应的袖珍副本（模板），内在模板与客观事物的刺激模式之间存在着一一对应的关系。模式识别是将刺激提供的信息与相应的模板进行匹配的过程，是一种自下而上的加工模型。精确匹配 优点：模板说可以在一定程度上解释人在知觉过程中如何进行模式识别，并在实现具有人工智能的机器模式识别中得到了实际运用。 缺点：模板说在解释人的模式识别方面仍然有许多缺陷。①按照该理论的假设，每一个有千变万化现象的同一个事物，记忆系统中都要储备与之一一对应的模板才能识别，需要在记忆中存储大量模板②这种理论对模式识别的解释比较刻板和生硬，缺乏人们在实际知觉中对模式识别的灵活性和变通性③没有明确阐释模板匹配的机制，尤其难以解释人们迅速识别一个新的、不熟悉模式的现象。 2、原型模型（Prototype Models） 一类相关的物体或模式抽象的、理想化的样例，允许微小的变化，不需要精确匹配。 记忆中储存的不是与刺激模式一一对应的模板，而是一类刺激模式的原型（有关某一类事物或刺激模式的概括性表征，反映一类客观事物所具有的共同基本特性）。模式识别是在记忆中找到与当前的刺激模式最相似的原型的过程，不需要严格匹配，只要存在相应的原型，新的、不熟悉的模式也可以得到识别。 优点：原型匹配理论大大减少了模板的数量，不仅减轻了记忆负担，而且使模式识别的过程具有灵活性和变通性。这种识别过程基本与日常生活经验相符。 缺点：理论不够清晰直观；匹配过程只强调自上而下的加工，而缺少自下而上的加工。 3、区别性特征模型（Distinctive-Features Models） 将模式的特征同存储在记忆中的特征相匹配，而不是将整个模式同模板或原型相匹配。刺激被看成是一些基本特征（如水平、垂直或斜线、曲线等）模式识别通过特征分析来完成。每一种刺激模式都能被分解成一些基本特征，同一类别模式的刺激物具有共同的基本特征。刺激信息的特征和对这些特征的分析在模式识别过程中起着关键性的作用。 人已有的知识经验中的客观事物，以各种基本特征的方式储存在记忆系统中，模式识别的过程首先是对刺激信息的特征加以分析，抽取有关特征并加以合并，再与长时记忆系统中已储存的各种相应的特征比较，一旦获得二者特征之间最佳匹配，刺激就被识别。
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
1.简述模式的概念及其直观特性，模式识别的分类，有哪几种方法。（6’） 答（1）：什么是模式？广义地说，存在于时间和空间中可观察的物体，如果我们可以区别它们是否相同或是否相似，都可以称之为模式。 模式所指的不是事物本身，而是从事物获得的信息，因此，模式往往表现为具有时间和空间分布的信息。 模式的直观特性：可观察性；可区分性；相似性。 答（2）：模式识别的分类： 假说的两种获得方法（模式识别进行学习的两种方法）： ●监督学习、概念驱动或归纳假说； ●非监督学习、数据驱动或演绎假说。 模式分类的主要方法： ●数据聚类：用某种相似性度量的方法将原始数据组织成有意义的和有用的各种数据 集。是一种非监督学习的方法，解决方案是数据驱动的。 ●统计分类：基于概率统计模型得到各类别的特征向量的分布，以取得分类的方法。 特征向量分布的获得是基于一个类别已知的训练样本集。是一种监督分类的方法， 分类器是概念驱动的。 ●结构模式识别：该方法通过考虑识别对象的各部分之间的联系来达到识别分类的目 的。（句法模式识别） ●神经网络：由一系列互相联系的、相同的单元（神经元）组成。相互间的联系可以 在不同的神经元之间传递增强或抑制信号。增强或抑制是通过调整神经元相互间联 系的权重系数来（weight）实现。神经网络可以实现监督和非监督学习条件下的分 类。 2.什么是神经网络？有什么主要特点？选择神经网络模式应该考虑什么因素？ （8’） 答（1）：所谓人工神经网络就是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处 理系统（计算机）。由于我们建立的信息处理系统实际上是模仿生理神经网络，因此称它为人工神经网络。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。 人工神经网络的两种操作过程：训练学习、正常操作（回忆操作）。 答（2）：人工神经网络的特点： ●固有的并行结构和并行处理； ●知识的分布存储； ●有较强的容错性； ●有一定的自适应性； 人工神经网络的局限性： ●人工神经网络不适于高精度的计算； ●人工神经网络不适于做类似顺序计数的工作； ●人工神经网络的学习和训练往往是一个艰难的过程； ●人工神经网络必须克服时间域顺序处理方面的困难； ●硬件限制； ●正确的训练数据的收集。 答（3）：选取人工神经网络模型，要基于应用的要求和人工神经网络模型的能力间的 匹配，主要考虑因素包括：
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 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
什么是模式识别 1 模式识别的概念 模式识别[8]是一种从大量信息和数据出发，在专家经验和已有认识的基础上，利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形自动完成识别的过程。模式识别包括相互关联的两个阶段，即学习阶段和实现阶段，前者是对样本进行特征选择，寻找分类的规律，后者是根据分类规律对未知样本集进行分类和识别。广义的模式识别属计算机科学中智能模拟的研究范畴，内容非常广泛，包括声音和语言识别、文字识别、指纹识别、声纳信号和地震信号分析、照片图片分析、化学模式识别等等。计算机模式识别实现了部分脑力劳动自动化。 模式识别－－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。 模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等，属于概念识别研究的范畴，是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、文字、符号、三位物体和景物以及各种可以用物理的、化学的、生物的传感器对对象进行测量的具体模式进行分类和辨识。 模式识别问题指的是对一系列过程或事件的分类与描述，具有某些相类似的性质的过程或事件就分为一类。模式识别问题一般可以应用以下4种方法进行分析处理。 统计模式识别方法：统计模式识别方法是受数学中的决策理论的启发而产生的一种识别方法，它一般假定被识别的对象或经过特征提取向量是符合一定分布规律的随机变量。其基本思想是将特征提取阶段得到的特征向量定义在一个特征空间中，这个空间包含了所有的特征向量，不同的特征向量，或者说不同类别的对象都对应于空间中的一点。在分类阶段，则利用统计决策的原理对特征空间进行划分，从而达到识别不同特征的对象的目的。统计模式识别中个应用的统计决策分类理论相对比较成熟，研究的重点是特征提取。 人工神经网络模式识别：人工神经网络的研究起源于对生物神经系统的研究。人工神经网络区别于其他识别方法的最大特点是它对待识别的对象不要求有太多的分析与了解，具有一定的智能化处理的特点。 句法结构模式识别：句法结构模式识别着眼于对待识别对象的结构特征的描述。 在上述4种算法中，统计模式识别是最经典的分类识别方法，在图像模式识别中有着非常广泛的应用。 2 模式识别研究方向 模式识别研究主要集中在两方面，即研究生物体（包括人）是如何感知对象的，属于认知科学的范畴，以及在给定的任务下，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、生物学家和神经生理学家的研究内容，后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作着近几十年来的努力，已经取得了系统的研究成果。 一个计算机模式识别系统基本上事有三部分组成的[11]，即数据采集、数据处理和分类决策或模型匹配。任何一种模式识别方法都首先要通过各种传感器把被研究对象的各种物理变量转换为计算机可以接受的数值或符号（串）集合。习惯上，称这种数值或符号（串）所组成的空间为模式空间。为了从这些数字或符号（串）中抽取出对识别有效的信息，必须对它进行处理，其中包括消除噪声，排除不相干的信号以及与对象的性质和采用的识别方法密切相关的特征的计算（如表征物体的形状、周长、面积等等）以及必要的变换（如为得到信号功率谱所进行的快速傅里叶变换）等。然后通过特征选择和提取或基元选择形成模式的特
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>?∈?
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 （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、
实用文档 文案大全题型： 1.填空题5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。
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：
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
模式识别试题二答案 问答第1题 答：在模式识别学科中，就“模式”与“模式类”而言，模式类是一类事物的代表，概念或典型，而“模式”则是某一事物的具体体现，如“老头”是模式类，而王先生则是“模式”，是“老头”的具体化。问答第2题 答：Mahalanobis距离的平方定义为： 其中x，u为两个数据，是一个正定对称矩阵（一般为协方差矩阵）。根据定义，距某一点的Mahalanobis距离相等点的轨迹是超椭球，如果是单位矩阵Σ，则Mahalanobis距离就是通常的欧氏距离。问答第3题 答：监督学习方法用来对数据实现分类，分类规则通过训练获得。该训练集由带分类号的数据集组成，因此监督学习方法的训练过程是离线的。 非监督学习方法不需要单独的离线训练过程，也没有带分类号（标号）的训练数据集，一般用来对数据集进行分析，如聚类，确定其分布的主分量等。 就道路图像的分割而言，监督学习方法则先在训练用图像中获取道路象素与非道路象素集，进行分类器设计，然后用所设计的分类器对道路图像进行分割。 使用非监督学习方法，则依据道路路面象素与非道路象素之间的聚类分析进行聚类运算，以实现道路图像的分割。 问答第4题 答：动态聚类是指对当前聚类通过迭代运算改善聚类； 分级聚类则是将样本个体，按相似度标准合并，随着相似度要求的降低实现合并。 问答第5题 答：在给定观察序列条件下分析它由某个状态序列S产生的概率似后验概率，写成P(S|O)，而通过O求对状态序列的最大似然估计,与贝叶斯决策的最小错误率决策相当。 问答第6题 答：协方差矩阵为，则 1）对角元素是各分量的方差，非对角元素是各分量之间的协方差。 2）主分量，通过求协方差矩阵的特征值，用得，则，相 应的特征向量为：，对应特征向量为，对应。 这两个特征向量即为主分量。 3） K-L变换的最佳准则为： 对一组数据进行按一组正交基分解，在只取相同数量分量的条件下，以均方误差计算截尾误差最小。 4）在经主分量分解后，协方差矩阵成为对角矩阵，因而各主分量间相关消除。 问答第7题
郑州科技学院 本科毕业设计（论文） 题目多种模式识别的调研报告 姓名闫永光 专业计算机科学与技术 学号201115025 指导教师 郑州科技学院信息工程系 二○一四年六月
摘要 信息技术的飞速发展使得人工智能的应用范围变得越来越广，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(Pattern Recognition)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；人工智能；多种模式识别的应用；模式识别技术的发展潜力
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。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。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 1、模式识别 什么是模式和模式识别？ 模式可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。 模式识别(Pattern Recognition)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。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。
大学模式识别考试题及 答案详解 Document number：PBGCG-0857-BTDO-0089-PTT1998
一、填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30分） 1、模式识别系统的基本构成单元包括：模式采集、特征提取与选择 和模式分类。 2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特真矢量；句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、网。 3、聚类分析算法属于（1）；判别域代数界面方程法属于（3）。 （1）无监督分类 (2)有监督分类（3）统计模式识别方法（4）句法模式识别方法4、若描述模式的特征量为0-1二值特征量，则一般采用（4）进行相似性度量。 （1）距离测度（2）模糊测度（3）相似测度（4）匹配测度 5、下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有（1）（3）（4）。 （1）（2） (3) (4) 6、Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在（2）中进行。 （1）二维空间（2）一维空间（3）N-1维空间 7、下列判别域界面方程法中只适用于线性可分情况的算法有（1）；线性可分、不可分都适用的有（3）。 （1）感知器算法（2）H-K算法（3）积累位势函数法 8、下列四元组中满足文法定义的有（1）（2）（4）。 （1）({A, B}, {0, 1}, {A?01, A? 0A1 , A? 1A0 , B?BA , B? 0}, A) （2）({A}, {0, 1}, {A?0, A? 0A}, A) （3）({S}, {a, b}, {S ? 00S, S ? 11S, S ? 00, S ? 11}, S) （4）({A}, {0, 1}, {A?01, A? 0A1, A? 1A0}, A) 二、(15分)简答及证明题 （1）影响聚类结果的主要因素有那些？ （2）证明马氏距离是平移不变的、非奇异线性变换不变的。 答：（1）分类准则，模式相似性测度，特征量的选择，量纲。 （2）证明：
第十讲 句法模式识别 一、 基本概念 1、结构模式识别： 有一些模式识别任务，不能在特征空间中用统计模式识别的方法得到解决。 汉字的识别：汉字有偏旁部首、笔划构成 字符的识别：字符的字体不影响识别 语言的识别：语言由音节、字、词构成 图像识别：画面分割，目标识别 生物识别：基因序列，染色体结构，心电图分类 定义： 以结构基元为基础，利用模式的结构信息完成分类的过程，称为“结构模式识别”。 其中“基元”指构成模式结构信息的基本单元，本身不包含有意义的结构信息。 基元的选取与应用有关： 文字：笔划或偏旁部首作为基元 语音：音素作为基元 心电图：收缩波和扩张波作为基元 图形：边缘线段、角点都可作为基元 讨论： 结构模式识别是与统计模式识别完全不同的一大类模式识别问题，一个基于结构信息，一个基于特征值 结构模式识别不仅能完成分类，还可以得到每个模式的结构性质 结构模式识别的依据是模式间结构上的“相似性”，这种相似度的度量不能用一般特征空间中的距离来表示 结构模式识别可以采用句法方法、拓扑分析方法、图论方法等多种方法 基元提取和分类器训练上的困难使得结构模式识别方法仍未成熟 结构模式识别系统的模式信息通常来源于图像、音频等多媒体信息源 2、句法模式识别 （1）句法模式识别的定义： 句法模式识别是利用模式的结构信息，以形式语言理论为基础来进行结构模 a c c b b b d d d c c c b b b d d a b c d 轮廓基元
式识别的方法。 傅京荪（1930-1985） 美国工程院院士、Purdue大学讲座教授、台湾 中央研究院院士，国际模式识别协会(International Association for Pattern Recognition:IAPR)创始人和 首任主席，上世纪60年代提出句法模式识别。 （2）句法和文法： 句法 句法来源于语言学，是指由字（词）构成句子的方式，也就是一个 句子组成的规则。 句法具有递归性，可以重复组合使用，用简单的规则可以表达复杂 的结构。 可以用句法来表达结构模式识别中基元间的结构关系。 文法 文法是指一类相似的句子的共同句法规则。 可以用文法来表示一类样本的共同特点。 对某个具体的句子进行句法分析，判别与某类的文法是否相似，可 以实现模式识别。 （3）形式语言： 形式语言是自然语言的抽象，是用一组明确的数学规则描述的语言，是语言的“数学化”，它由按一定规律构成的句子或符号串的有限或无限的集合组成。 乔姆斯基（Noam Chomsky, 1928--） 美国语言学家，麻省理工学院語言学与哲学 系荣誉退休教授，曾任该系主任，并任该校认 知科学研究中心主任。1957年出版了《句法结 构》一书，提出了形式语言理论，其最初目的 是为了研究人类语言抽象和通用的结构规则，后 来在计算机编程语言、自动机理论、模式识别等 方面都得到了广泛的验证和应用。在1980年到1 992年，乔姆斯基是被文献引用数最多的健在学 者，并是有史以来被引用数第八多的学者。 3、句法模式识别系统的组成