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，
中南大学 模式识别与机器学习 实验报告 班级计科1203 学号 0909121405 姓名雷亦恺 指导老师梁毅雄
Programming Exercise 1: Linear Regression Introduction In this exercise, you will implement linear regression and get to see it work on data. Before starting on this programming exercise, we strongly recommend watching the video lectures and completing the review questions for the associated topics. To get started with the exercise, you will need to download the starter code and unzip its contents to the directory where you wish to complete the exercise. If needed, use the cd command in Octave to change to this directory before starting this exercise. You can also find instructions for installing Octave on the \Octave Installation" page on the course website. Files included in this exercise ex1.m - Octave script that will help step you through the exercise ex1 multi.m - Octave script for the later parts of the exercise ex1data1.txt - Dataset for linear regression with one variable ex1data2.txt - Dataset for linear regression with multiple variables submit.m - Submission script that sends your solutions to our servers [*] warmUpExercise.m - Simple example function in Octave [*] plotData.m - Function to display the dataset [*] computeCost.m - Function to compute the cost of linear regression [*] gradientDescent.m - Function to run gradient descent [$] computeCostMulti.m - Cost function for multiple variables [$] gradientDescentMulti.m - Gradient descent for multiple variables [$] featureNormalize.m - Function to normalize features [$] normalEqn.m - Function to compute the normal equations * indicates les you will need to complete $ indicates extra credit exercises Throughout the exercise, you will be using the scripts ex1.m and ex1 multi.m. These scripts set up the dataset for the problems and make calls to functions that you will write. You do not need to modify either of them. You are only required to modify functions in other les, by following the instructions in this assignment. For this programming exercise, you are only required to complete the rst part of the exercise to implement linear regression with one variable. The second part of the exercise, which you may complete for extra credit, covers
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
1.什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+=+
中南大学研究生考试试卷 2009— 2010学年二学期期末考试试题时间110分钟 表面物理化学化学课程32学时2.0学分考试形式：开卷 专业班级：姓名学号 卷面总分100分，占总评成绩 70 %，卷面得分 一、选择题(每小题2分，共20分) 1.液体表面最基本的特性是（ A ） A.倾向于收缩 B.倾向于铺展 C.形成单分子吸附层 2.若将液体与毛细管壁间的接触角近似看作0°，则液体在毛细管中的液面可以看作（ C ） A.凹型 B.凸型 C.球面 3.下列方程均为计算液a/液b界面张力γab的经验公式，其中Fowkes公式为（ C ） A.γab =γa -γb B.γab =γa + γb -2（γaγb）1/2 C.γab =γa + γb -2（γa dγb d）1/2 4.吊片法测定液体表面张力时，要求尽可能采用表面粗糙的吊片材料，其目的是（ A ） A.改善液体对吊片的润湿使θ接近于0° B. 改善液体对吊片的润湿使θ接近于90° C.改善液体对吊片的润湿使θ接近于180° 5.溶液中溶剂记为1、溶质记为2，则吸附量Γ2(1)的含义为（ C ） A.单位面积表面相与含有相等总分子数的溶液相比较，溶质的过剩量 B.单位面积表面相与含有等量溶质的溶液相比较，溶剂的过剩量 C.单位面积表面相与含有等量溶剂的溶液相比较，溶质的过剩量 6.C12H25SO4Na（1）、C14H29SO4Na（2）、C16H33SO4Na（3）三种物质在水表面吸附达到饱和状态时，三种物质分子在表面所占面积a m存在下列关系（ B ） A. a m,1> a m,2> a m,3 B. a m,1≈a m,2≈a m,3 C. a m,1< a m,2< a m,3 7.苯在水面上先迅速展开后又自动收缩成为小液滴漂浮在水面上，用于描述苯液滴形状的表化专业术语是（ C ） A.二维液膜 B.多分子层 C.透镜 8.下列说法中不正确的是（ C ） A.任何液面都存在表面张力 B.平面液体没有附加压力 C.弯曲液面的表面张力方向合力指向曲率中心 D.弯曲液面的附加压力指向曲率中心 9.运用过滤手段进行溶胶净化的目的是（ B ） A.除掉反应过程中过量的副产物 B.除掉过量的电解质 C.除掉溶胶体系中的粗离子 10.对于胶体体系下列说法正确的是（ B ） A.电解质引发胶体体系聚沉的主要原因是使扩散层变厚 B.低浓度的聚合物可以使胶体体系发生聚沉，而高浓度的聚合物却可以使胶体体系稳定 C.胶体体系属于热力学多相体系，由于界面自由能显著，所以无论采取何种措施都不可 能获得相对稳定的胶体溶液 二、填空题(每小题2分，共20分) 1.液-固润湿过程有_沾湿_ ,_ 浸湿_ , _铺展_ . 2.固体自溶液中吸附时，极性吸附剂易于从非极性溶液中吸附__极性_____物质，而非极 性吸附剂易于从极性溶液中吸附__非极性____物质。
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
第十一届“恩智浦”杯全国大学生 智能汽车竞赛 技术报告 学校：中南大学 队伍名称：比亚迪金牛座2016 参赛队员：黄竞辉 任宏宇 魏佳雯 带队教师：王击 1
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目录 第一章引言 ............................................................................................................ - 1 - 1.1 背景介绍 .................................................................................................... - 1 - 1.2 整车设计思路 .......................................................................................... - 1 - 1.2.1 控制系统 .......................................................................................... - 1 - 1.2.2 赛车整体结构设计 .......................................................................... - 2 - 1.3 文章结构 ......................................................................... 错误!未定义书签。第二章机械结构调整 . (3) 2.1 总体思路 (4) 2.2 底盘调整 (4) 2.3前轮定位调整 (4) 2.3.1 主销后倾角 (4) 2.3.2 主销内倾角 (4) 2.3.3车轮外倾角 (5) 2.3.4前轮前束 (5) 2.4舵机的安装与控制延时解决办法 (5) 2.5摄像头支架的设计安装 (6) 2.6 电路板安装 (7) 第三章硬件设计 (7) 3.1总体方案 (7) 3.2电源模块 (9) 3.2.1主电机供电与单片机供电分离电路 (9) 3.2.2单片机和摄像头供电电路 (9) 3.2.3 舵机供电电路 (10) 3.3 电机驱动模块 (10) 3.4 3.3V、5V和12V供电电路 (11) 3.5传感器模块 (13) 3.5.1摄像头的选择 (13) 3.5.2编码器测速模块 (13) 3.6MCU主控模块 (13) 第四章软件设计 .................................................................................................. - 14 - 4.1黑线的提取和图像中心的计算 ............................................................... - 15 - 4.1.1原始图像的特点及校正 (14) 4.1.2黑线的提取和中心的计算 .................................... 错误!未定义书签。 4.2 方向控制方案 .......................................................................................... - 15 - 4.2.1 方向控制数据的选取 .................................................................... - 15 - 4.2.2道路形状精确识别算法 ........................................ 错误!未定义书签。 4.3 分类进行方向控制算法 (17) 4.3.1 直道的方向控制算法 (17) I
习题 1.完成并配平下列反应方程式。 （1）Cu2O+H2SO4(稀)→CuSO4+Cu+H2O （2）Cu2++2NaOH(浓)+2OH-→Na2[Cu(OH)4] （3）2Cu2++4I-→2CuI(s)+I2 （4）Cu+4CN-+H2O→Cu(CN)43-+OH-+1/2H2 （5）Cu2++ 4CN-→[Cu(CN)2]-+(CN)2 （6）CdCl2+KI(过量)→K2[CdI4] （7）2Cu2++4OH-+C6H12O6→Cu2O+2H2O+C6H12O7 （8）3CuS+ 8HNO3(浓)→3Cu(NO3)2 +2NO+ 3S↓+ 4H2O （9）Au+HNO3+4HCl→HAuCl4+NO2+2H2O （10）Zn2++NaOH(浓) +2H2O→ Na[Zn(OH)4]+H2↑ （11）2Hg2++Sn2++6Cl-→Hg2Cl2+SnCl4 （12）4Zn+10HNO3(极稀) →4Zn(NO3)2+NH4NO3+3H2O （13）AgBr+2Na2S2O3→Na3[Ag(S2O3)2]+ NaBr （14）2Ag(NH3)2++CH3CHO+3OH-→2Ag+HCOO-+4NH3+2H2O （15）Hg2Cl2+2NH3→HgNH2Cl↓+Hg↓+NH4Cl （16）3HgS+ 12HCl(浓)+2HNO3(浓) →3H2[HgCl4]+3S+2NO+4H2O （17）HAuCl4+FeSO4→ （18）4Au+O2+8CN-+2H2O→4[Au(CN)2]-+4OH- 2. 解释下列现象，并写出相关的反应方程式 （1）加热CuCl2·H2O得不到CuCl2。 因为CuCl2·H2O受热分解时，在失去HCl的同时，生成了碱式盐： CuCl2·H2O＝Cu(OH)2·CuCl2·+2HCl+2H2O （2）焊接金属时，常用浓ZnCl2溶液处理金属的表面。 FeO+2H[ZnCl2(OH)]=Fe[ZnCl2(OH)]2+H2O （3）有空气存在时，铜能溶于氨水。 2Cu+8NH3+O2+2H2O=2[Cu(NH3)4]2++4OH- （4）从废的定影液中回收银常用Na2S作沉淀剂，为什么不用NaCl作沉淀剂。 （5）HgCl2溶液中逐滴加入KI溶液。 在HgCl2溶液中，逐滴加入KI溶液，先生成鲜红色沉淀，随着KI溶液的不断加入，鲜红色沉淀消失变为无色溶液。因为开始时生成HgI2鲜红色沉淀，后来KI过量又生成[HgI4]2-无色的配离子. （6）硫酸亚铜与水的作用。 Cu2SO4 =CuSO4+Cu （7）CuCl2加水稀释。 （8）往硝酸银溶液中滴加氰化钾时，首先形成白色沉淀，而后溶解，再加入NaCl时，无沉淀形成，但加入少许的Na2S时，析出黑色沉淀。
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
智能科学与技术专业介绍 中南大学智能科学与技术专业开办于2010 年。在智能科学与技术学科的建设中，先后获得国家教学成果二等奖2 项，国家级精品课程2 项(《人工智能》、《智能控制》)、国家级双语教学示范课程1 项、国家教育部优秀网络课程1 项、省级精品课程1 项、省级研究生精品课程1 项，国家级教学团队《智能科学基础系列课程教学团队》1 项。本专业办学条件优良，拥有约500 平米的实验场地，超过3 百万的大型实验设备，新建“智能机器人创新实验平台”、“生物信息处理实验平台”，并与其他专业共享计算机原理、计算机网络、嵌入式系统、自动控制等实验平台，能有效地为智能科学与技术专业学生提供实践教学条件。本专业与三一重工等国内知名企业达成实训基地共建协议，对提高学生的实践技能和工程素质方面起到了很好的效果。拥有包括国家教学名师 1 人、国家级教学团队负责人及其骨干成员在内的教师队伍11 人，高级职称约占50%。本专业在全国的智能科学教育上具有广泛影响，主要培养具有能综合运用计算机和自动化交叉知识的复合型科技人才。 培养目标 本专业的目的是培养具备良好的科学素质，系统地掌握智能科学与技术的基本理论、基本知识和基本技能与方法，在智能科学与工程领域具有较强的知识获取能力、知识工程能力和创新创业能力的宽口径复合型高质量以及具有计算机、自动化、电子等交叉学科基础的人才，能在企业、事业、科研部门、教育单位和行政部门等单位从事智能系统、智能信息处理、智能行为决策、智能机器人、智能产品等方面的科学研究、开发设计、工程应用、决策管理和教学等工作的复合型、应用型科技人才。 培养要求 本专业学生主要学习智能科学技术及相关信息科学技术的基础理论和专业知识。学生接受从事技术开发及应用、科学研究、管理等方面所需要的基本训练，具备从事智能控制系统、智能信息处理、智能游戏等方面研究、开发、应用及管
中南大学硕士研究生“有机化学”考试大纲 本考试大纲由化学化工学院学院教授委员会于2011年7月7日通过。 I.考试性质 全国硕士研究生入学考试是为高等学校招收硕士研究生而设置的。有机化学属我校自行命题的考试。它的评价标准是高等学校优秀毕业生能达到的及格或及格以上水平，以保证被录取者具有较扎实的有机化学基础知识。 II.考查目标 有机化学是化学的重要分支，是许多学科专业的基础理论课程，它的内容丰富，有机化学考试在考查基本知识、基本理论的基础上，注重考查考生灵活运用这些基础知识分析和解决实际问题的能力。考生应能： 1．掌握各类有机化合物的命名法，有机化合物的各类异构现象，特别是立体异构。 2．掌握重要的有机化学反应：如取代、加成、氧化、还原、酯化、酰化、消除、缩合、脱羧、偶联、重排、周环化等反应，包括一些重要的人名反应。 3．掌握自由基取代、亲电取代、亲核取代、自由基加成、亲电加成、亲核加成反应机理和一些缩合、降解反应的机理。 4．能运用电子效应和空间效应，分析和理解结构与性质的关系。 5．熟悉各类化合物的制备，并能运用基本有机反应和理论，完成有机合成反应的设计、反应现象和机理的解释以及推断有机化合物的结构等。 6.熟悉基本杂环、常见糖类及氨基酸的结构和化学性质。 7.熟悉红外光谱、核磁共振谱的基本原理及其在测定有机化合物结构中的应用。8．熟悉有机化合物合成、分离纯化的基本原理、基本操作和基本方法。 Ⅲ.考试形式和试卷结构 1.试卷满分及考试时间 本试卷满分为150分，考试时间为180分钟 2.答题方式 答题方式为闭卷，笔试。 3.试卷内容结构 有机化学基本知识与基本理论约35% 基本有机反应约20% 有机合成约15% 有机反应机理约10% 推断有机化合物结构（含波谱分析）约10% 有机化学实验约10％ Ⅳ.试卷题型结构 选择题、填空（如命名和完成有机反应）、问答题、有机合成、反应机理、推断结构、实验等 Ⅴ.考查内容
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：
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,
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
中南大学考试Ａ试卷 2008--2009学年1 学期时间110分钟 《基础化学》课程56 学时3 学分考试形式：闭卷 专业年级：2008级医疗大类各专业总分100分，占总评成绩80 % 注：此页不作答题纸，请将答案写在答题纸上 一、填空题（每空1分，共30分） 1、在100ml 0.10mol?L-1 NaH2PO4 和50ml 0.10mol?L-1 NaOH的混合溶液中，抗酸成分是 抗碱成分是，该缓冲系的有效缓冲范围是。（H3PO4的pKa1=2.12，pKa2=7.21，pKa3=12.67） 2、催化剂能有效地降低_ __，提高__ 。 3、对于相变过程H2O(l) ? H2O(g)，已知20℃时的△rGΘm = 9.200kJ?mol-1，则在20℃时此相变反应的的标准平衡常数KΘ为。 4量子数n=4,l=2的原子轨道可以有_ _种空间取向，最多可容纳_ _个电子，亚层符号为_。 5、运用价层电子对互斥理论可知，CS2和NO2-中心原子的杂化轨道类型分别是和 。 6、一定温度下，向10ml 0.10 mol?L‐1 HCN溶液中加入10ml H2O，则HCN的解离度将，Ka将。 7、为提高测定的准确度，溶液的吸光度读数范围应调节在为好，可通过调节溶液的和来达到。 8、正常人血浆的渗透浓度在____________mmol / L的范围内。将红血球置于1.68%（g/L）的NaHCO3溶液中（M = 84）时，将会产生___________现象。 9、用0.1 mol? L–1 NaOH滴定0.1 mol? L–1某二元酸H2B (pKa1 = 2.00，pKa2 = 3.00 ), 滴定过程中有_ 个突跃, 终点产物是__ _____。 10、用AgNO3 (过量)和KI溶液制备的AgI 溶胶，其胶粒结构为，在外电场作用下，胶粒向极泳动，分别加入电解质[Fe(en)3]Cl3，Ｎa3PO4使其聚沉，聚沉能力强者为。 11、配合物[Co(NH3)4(NO2)Cl]NO3名称为配位数为。[Ni(CN)4]2+为内轨型配合物，其中心离子的电子排布式为，配离子属（顺、反）磁性物质。 12、pH = 11.40 ，其有效数字位数为位。 13、在298.15K时，有一原电池：（—）Cu|CuSO4（1mol/L）||AgNO3（1mol/L）|Ag（+）若增加CuSO4溶液的浓度，电池电动势将；若在AgNO3溶液中加入氨水，电池电动势将。 二、是非题（每题1分，共10分） 1、正常人体血浆中，碳酸缓冲系的缓冲比为20：1，所以该缓冲系无缓冲作用。( ) 2、某温度时标准平衡常数越大，表明反应在此温度时越能快速完成。( ) 3、电子在运动过程中吸收或放出的能量是量子化的。( ) 4、同一原子内，s轨道和p轨道在成键时可以杂化。( ) 5、已知Ksp(AgCl) ≈Ksp(CaF2)，则AgCl和CaF2在水中的溶解度也近似相等。( ) 6、有色物质的浓度越大，吸光系数也越大。( ) 7、相同外界条件下，某溶液沸腾时产生的蒸汽压与纯溶剂沸腾时产生的蒸汽压相等。( )