模式识别第二章 2. K-均值分类算法 1. 实验原理和步骤 以初始化聚类中心为1x 和10x 为例。 第一次迭代： 第一步：取K=2，并选T x z )00()1(11==，T x z )67()1(102==。 第二步：因)1()1(2111z x z x -<-，故)1(11S x ∈ 因)1()1(2212z x z x -<-，故)1(12S x ∈ 因)1()1(2313z x z x -<-，故)1(13S x ∈ …… 得到：},,,,,,,{)1(876543211x x x x x x x x S = },,,,,,,,,,,{)1(201918171615141312111092x x x x x x x x x x x x S =。 第三步：计算新的聚类中心： ??? ? ??=+??++==∑∈125.1250.1)(811)2(821)1(111x x x x N z S x ???? ??=+??++==∑∈333.7663.7)(1211)2(20109)1(2 22x x x x N z S x （1N 和2N 分别为属于第一类和第二类的样本的数目）。 第四步：因)2()1(z z ≠，返回第二步。 第二次迭代（步骤同上）： 第二次迭代得到的???? ??=125.1250.1)3(1z ，??? ? ??=333.7663.7)3(2z ，)3()2(z z ≠，结束迭代，得到的最终聚类中心为：???? ??=125.1250.11z ，??? ? ??=333.7663.72z 。 2. 实验结果截图 （1）初始化聚类中心为1x 和10x 时：
生日：1991.07.07 工作经验：应届生 电话：1807140000 邮箱：qiantuwang@https://www.doczj.com/doc/955820863.html, 现居：北京海淀 政治面貌：党员 实用网 求职意向：算法工程师 2013.09 -- 2017.06 实用大学 本科 计算机科学与技术专业 2013.09 -- 2017.06 实用大学 本科 计算机科学与技术专业 教育背景 2013.09 -- 2017.06 实用网络科技有限公司 算法工程师 工作描述： 1. 通过海量数据挖掘、机器学习等方法进行社交核心功能的研究及 开发； 2. 用户分析、理解及建模，持续提升用户产品体验； 2013.09 -- 2017.06 实用网络科技有限公司 算法工程师 工作描述： 1. 通过海量数据挖掘、机器学习等方法进行社交核心功能的研究及 开发； 2. 用户分析、理解及建模，持续提升用户产品体验； 工作经历 2013.09 -- 2017.06 湖工工程院会计系办公室 行政助理 工作描述： 内务支持：负责收发传真复印、扫描文档、收发信件、文件、快递等； 活动支持：负责学校员工活动，各会议安排、组织、文体活动安排等； 校内实践 良好的公共关系意识，善于沟通，具备活动策划和组织协调能力。良好的心态和责任感，吃苦耐劳，擅于管理时间，勇于面对变化和挑战。良好的学习能力，习惯制定切实可行的学习计划，勤于学习能不断提高。 自我评价 技能证书 通用技能证书： 英语四级证书、普通话二级甲等证、机动车驾驶证 专业技能证书： Adobe 认证设计师资质，WPS 年度最佳设计师 活动荣誉奖励： 2014年湖北省创青春创业计划移动专项赛银奖 学习能力 团队合作 软件操作 专业能力 项目管理 技能评价
形态学运算：基本思想是具用一定结构形状的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。 腐蚀运算：将结构元素中心遍历整个图像，当图像完全包含结构元素时的中心点的轨迹即为腐蚀后的图像，图像变细。腐蚀运算可用于滤波，选择适当大小和形状的结构元素，可以滤除掉所有不能完全包含结构元素的噪声点。当然利用腐蚀滤除噪声有一个缺点，即在去除噪声的同时，对图像中前景物体形状也会有影响，但当我们只关心物体的位置或者个数时，则影响不大。 膨胀运算：将结构元素中心遍历整个图像边缘，中心点的轨迹即为腐蚀后的图像，图像整体变粗。通常用于将图像原本断裂开来的同一物体桥接起来，对图像进行二值化之后，很容易是一个连通的物体断裂为两个部分，而这会给后续的图像分析造成干扰,此时就可借助膨胀桥接断裂的缝隙。 开运算：先腐蚀后膨胀，可以使图像的轮廓变得光滑，还能使狭窄的连接断开和消除细毛刺；但与腐蚀运算不同的是，图像大的轮廓并没有发生整体的收缩，物体位置也没有发生任何变化。可以去除比结构元素更小的明亮细节，同时保持所有灰度级和较大亮区特性相对不变，可用于补偿不均匀的背景亮度。与腐蚀运算相比，开运算在过滤噪声的同时，并没有对物体的形状轮廓造成明显的影响，但是如果我们只关心物体的位置或者个数时，物体形状的改变不会给我们带来困扰，此时腐蚀滤波具有处理速度上的优势。 闭运算：先膨胀后腐蚀，可以去除比结构元素更小的暗色细节。开闭运算经常组合起来平滑图像并去除噪声。可使轮廓变的平滑，它通常能弥合狭窄的间断，填补小的孔洞。腐蚀运算刚好和开运算相反，膨胀运算刚好和闭运算相反，开闭运算也是对偶的，然而与腐蚀、膨胀不同的是，对于某图像多次应用开或闭运算的效果相同。 击中击不中运算：先由结构元素腐蚀原图像，再将结构元素取反去腐蚀原图像的取反图，最后将两幅处理后的图像取交。主要用于图像中某些特定形状的精确定位。 顶帽变换：原图像减去开运算以后的图像。当图像的背景颜色不均匀时，使用阈值二值化会造成目标轮廓的边缘缺失，此时可用开运算（结构元素小于目标轮廓）对整个图像背景进行合理估计，再用原图像减去开运算以后的图像就会是整个图像的灰度均匀，二值化后的图像不会有缺失。 Sobel算子： Prewitt算子： LOG算子： Canny算子：力图在抗噪声干扰和精确定位之间尊求折中方案，主要步骤如下所示： 1、用高斯滤波器平滑图像； 2、用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向； 3、对梯度幅值进行非极大值抑制； 4、用双阈值算法检测和连接边缘。 Hough变换： 边缘检测：
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：
交通算法工程师工作简历模板 导语：简历是我们求职时必备的重要道具，那么一份好的简历应该如何打造呢?今天WTT为大家准备了交通算法工程师工作简历模板，欢迎阅读参考! 交通算法工程师工作简历模板 教育背景 全文结束》》xx大学 交通工程 本科 课程：交通工程、系统工程、交通工程经济与法规、交通规划、结构力学、土质土力学 技能证书 建模仿真软件：matlab 全国计算机等级二级 精通Excel、PPT、word cET4 交通经历 交通控制算法在Paramics交通仿真软件的实现 利用微观交通仿真软件Paramics进行控制策略仿真的研究思路，通过modeller建立的图形界面，可以设计各种路况
利用丰富的API函数，实现各种控制策略;并提供了多种进行控制效果评价的功能 可以和matlab这种强大的算法仿真软件进行有机的结合，一方面应用matlab强大的数据分析能力，另一方面应用其丰富的控制算法工具箱，大大缩短的仿真开发周期 校园经历 上海国际马拉松比赛志愿者 特长爱好 对数字敏感，擅长用数字分析解决问题 喜欢阅读中、英文小说 温馨提示：实习生面试技巧 1、面试之前，要多熟悉掌握自己的简历内容;并对公司的背景和产品，以及公司在业务领域的地位和竞争力等都要进行充分地了解。 2、面试时一般都要穿正装，衣服一定要穿得得体和简洁大方，表现你对公司的重视和对面试官的尊重。 3、面试之前也可以主动和面试官进行简单的问候闲聊。 4、面试时要谦虚地看着面试官的眼睛，微笑并表现的要自信。记住要与面试官保持目光上的交流，不要侧坐和斜视对方。身子要坐正或者略微前倾，以表示你的谦逊，不要后仰。 5、回答问题真实、直接、简单一点，不要吞吞吐吐。
算法工程师求职简历模板word格式 基本信息 姓名： 性别： 年龄： 居住地区： 最近工作[1年7个月] 公司：XX有限公司 行业：通信/电信/网络设备 职位：算法工程师 学历 学历：本科 专业：通信工程 学校：南京邮电大学 自我评价 本人性格随和乐观，积极向上，爱好广泛，喜欢钻研，工作认真 负责，拥有较强的组织水平和适合水平，并具有良好的身体素质。乐 于沟通，易于融入集体，乐于助人，学习水平较好，注重理论与实践 相结合，在工作中持续提升专业知识之余，同时也在持续地提升做人、做事的的水平，争取将工作做得更好，争取做更好的自己! 求职意向 到岗时间：一个月之内
工作性质：全职 希望行业：通信/电信/网络设备 目标地点：南京 期望月薪：面议/月 目标职能：算法工程师 工作经验 2020/12 — 2020/7：XX有限公司[1年7个月] 所属行业：通信/电信/网络设备 工程部算法工程师 1. 技术研究项目的立项分析，工作量评估和项目进度评估等。 2. 技术研究项目的需求分析，系统方案和架构设计。 3. 技术项目的关键算法研究、设计和实现，原型系统软件开发，标准研究和提案撰写，专利分析和申请。 2020/7 — 2020/11：XX有限公司[1年4个月] 所属行业：通信/电信/网络设备 工程部算法工程师 1. 新供货商质量系统与制程水平评估，新产品导入阶段供货商准备状况进度监控。 2. 供货商出货检验标准的定义，IQC进料相关规范的定义与审核及问题处理。 3. 供货商监控及Top问题点的改善，生产线涉及原材料质量异常的处理，推动供货商改善及相关措施的落实。
教育经历 2008/9— 2020/6 南京邮电大学通信工程本科证书 2009/12 大学英语四级 语言水平 英语(良好)听说(良好)，读写(良好) 联系方式 手机： 邮箱：
感知器算法求判别函数 一、 实验目的 掌握判别函数的概念和性质，并熟悉判别函数的分类方法，通过实验更深入的了解判别函数及感知器算法用于多类的情况，为以后更好的学习模式识别打下基础。 二、 实验内容 学习判别函数及感知器算法原理，在MATLAB 平台设计一个基于感知器算法进行训练得到三类分布于二维空间的线性可分模式的样本判别函数的实验，并画出判决面，分析实验结果并做出总结。 三、 实验原理 3.1 判别函数概念 直接用来对模式进行分类的准则函数。若分属于ω1，ω2的两类模式可用一方程d (X ) =0来划分，那么称d (X ) 为判别函数，或称判决函数、决策函数。如，一个二维的两类判别问题，模式分布如图示，这些分属于ω1，ω2两类的模式可用一直线方程 d (X )=0来划分。其中 0)(32211=++=w x w x w d X (1) 21,x x 为坐标变量。 将某一未知模式 X 代入（1）中： 若0)(>X d ，则1ω∈X 类； 若0)(
类学习机模型的称呼，属于有关机器学习的仿生学领域中的问题，由于无法实现非线性分类而下马。但“赏罚概念（ reward-punishment concept ）” 得到广泛应用，感知器算法就是一种赏罚过程[2]。 两类线性可分的模式类 21,ωω，设X W X d T )(=其中，[]T 1 21,,,,+=n n w w w w ΛW ，[]T 211,,,,n x x x Λ=X 应具有性质 （2） 对样本进行规范化处理，即ω2类样本全部乘以(－1)，则有： （3） 感知器算法通过对已知类别的训练样本集的学习，寻找一个满足上式的权向量。 感知器算法步骤： （1）选择N 个分属于ω1和 ω2类的模式样本构成训练样本集{ X1 ,…, XN }构成增广向量形式，并进行规范化处理。任取权向量初始值W(1)，开始迭代。迭代次数k=1。 （2）用全部训练样本进行一轮迭代，计算W T (k )X i 的值，并修正权向量。 分两种情况，更新权向量的值： 1. ()，若0≤T i k X W 分类器对第i 个模式做了错误分类，权向量校正为： ()()i c k k X W W +=+1 c ：正的校正增量。 2. 若()，0T >i k X W 分类正确，权向量不变：()()k k W W =+1,统一写为： ???∈<∈>=21T ,0,0)(ωωX X X W X 若若d
·在一个10类的模式识别问题中，有3类单独满足多类情况1，其余的类别满足多类情况2。问该模式识别问题所需判别函数的最少数目是多少？ 应该是252142 6 *74132 7=+=+ =++C 其中加一是分别3类 和 7类 ·一个三类问题，其判别函数如下： d1(x)=-x1, d2(x)=x1+x2-1, d3(x)=x1-x2-1 (1)设这些函数是在多类情况1条件下确定的，绘出其判别界面和每一个模式类别的区域。 (2)设为多类情况2，并使：d12(x)= d1(x), d13(x)= d2(x), d23(x)= d3(x)。绘出其判别界面和多类情况2的区域。
(3)设d1(x), d2(x)和d3(x)是在多类情况3的条件下确定的，绘出其判别界面和每类的区域。 ·两类模式，每类包括5个3维不同的模式，且良好分布。如果它们是线性可分的，问权向量至少需要几个系数分量？假如要建立二次的多项式判别函数，又至少需要几个系数分量？（设模式的良好分布不因模式变化而改变。） 如果线性可分，则4个 建立二次的多项式判别函数，则102 5 C 个 ·(1)用感知器算法求下列模式分类的解向量w: ω1: {(0 0 0)T , (1 0 0)T , (1 0 1)T , (1 1 0)T } ω2: {(0 0 1)T , (0 1 1)T , (0 1 0)T , (1 1 1)T } 将属于ω2的训练样本乘以（-1），并写成增广向量的形式。 x ①=(0 0 0 1)T , x ②=(1 0 0 1)T , x ③=(1 0 1 1)T , x ④=(1 1 0 1)T x ⑤=(0 0 -1 -1)T , x ⑥=(0 -1 -1 -1)T , x ⑦=(0 -1 0 -1)T , x ⑧=(-1 -1 -1 -1)T 第一轮迭代：取C=1，w(1)=(0 0 0 0) T 因w T (1) x ① =(0 0 0 0)(0 0 0 1) T =0 ≯0，故w(2)=w(1)+ x ① =(0 0 0 1) 因w T (2) x ② =(0 0 0 1)(1 0 0 1) T =1>0，故w(3)=w(2)=(0 0 0 1)T 因w T (3)x ③=(0 0 0 1)(1 0 1 1)T =1>0，故w(4)=w(3) =(0 0 0 1)T 因w T (4)x ④=(0 0 0 1)(1 1 0 1)T =1>0，故w(5)=w(4)=(0 0 0 1)T 因w T (5)x ⑤=(0 0 0 1)(0 0 -1 -1)T =-1≯0，故w(6)=w(5)+ x ⑤=(0 0 -1 0)T 因w T (6)x ⑥=(0 0 -1 0)(0 -1 -1 -1)T =1>0，故w(7)=w(6)=(0 0 -1 0)T 因w T (7)x ⑦=(0 0 -1 0)(0 -1 0 -1)T =0≯0，故w(8)=w(7)+ x ⑦=(0 -1 -1 -1)T 因w T (8)x ⑧=(0 -1 -1 -1)(-1 -1 -1 -1)T =3>0，故w(9)=w(8) =(0 -1 -1 -1)T 因为只有对全部模式都能正确判别的权向量才是正确的解，因此需进行第二轮迭代。 第二轮迭代： 因w T (9)x ①=(0 -1 -1 -1)(0 0 0 1)T =-1≯0，故w(10)=w(9)+ x ① =(0 -1 -1 0)T
交通算法工程师求职简历模板 导语：简历的整洁度，美观度，完整度决定了这是否是一份好简历，今天小编就为大家带来交通算法工程师求职简历模板，欢迎阅读! 交通算法工程师求职简历模板 教育背景 xxx大学 交通工程 本科 2010.09 2014.06 课程：交通工程、系统工程、交通工程经济与法规、交通规划、结构力学、土质土力学 技能证书 建模仿真软件：Matlab 全国计算机等级二级(C语言) 精通Excel、PPT、Word CET4 交通经历 交通控制算法在Paramics交通仿真软件的实现
2013.03 2013.09 利用微观交通仿真软件Paramics进行控制策略仿真的研究思路，通过Modeller建立的图形界面，可以设计各种路况 利用丰富的API函数，实现各种控制策略;并提供了多种进行控制效果评价的功能 可以和Matlab这种强大的算法仿真软件进行有机的结合，一方面应用Matlab强大的数据分析能力，另一方面应用其丰富的控制算法工具箱，大大缩短的仿真开发周期 校园经历 上海国际马拉松比赛志愿者 2011.09 2012.06 特长爱好 对数字敏感，擅长用数字分析解决问题 喜欢阅读中、英文小说 温馨提示：外企求职技巧 1.积累信息，总结经验 只是在求职路上一味向前冲并不是最好的方式，战死沙场是我所不想看到的，多一些思考和反省是必要的。如果努力了很久还没有成
功，你应该适当的停下脚步，看看自己是否走错了方向，适合自己的方向在哪里。 总结下自己成功的经验，包括自己的优势和劣势是什么，外企面试常见问题有哪些，自己如何回答才能既符合HR的心理要求，又有鲜明的个人特色，网申中有哪些注意事项等等。多去看看成功者的笔经面经，可以帮助你少走很多弯路。提前了解招聘公司和职位，做针对性ICP调研，提早做好100%的准备，做到心中有数是十分必要的。做好这样的功课，做到对各个企业的招聘偏好和自己特点心中有数，进入理想的外企就又多了几分胜算。 2.有针对性的技能提高 有了前面的反思，想知道自己的短板在哪里，这时候你可能需要一份专业评测来帮忙。很多外企求职辅导机构都会有这样的项目，通过问卷评测来检验你是否是外企需要的全方位人才。专业辅导老师会指出问题所在，并做出有针对性的提高意见。比如，口语水平可以再更进一步，那就要利用假期提高自己的英语口语;如果面试经验不足，那就要多多参与专业的面试技巧培训;如果自己工作经验不能令人满意，那就要通过找到实习工作积累经验。有了这些积累，就可以写出更充实丰富的简历，但首先你要知道简历是什么。写简历可是门技术
30452 计算题复习
一、 直方图均衡化（P68）
对已知图像进行直方图均衡化修正。
例：表 1 为已知一幅总像素为 n=64×64 的 8bit 数字图像（即灰度级数为 8），各灰度级（出现的频率）分布
列于表中。要求将此幅图像进行均衡化修正（变换），并画出修正（变换）前后的直方图。
表1
原图像灰
度级 rk
r0=0 r1=1 r2=2 r3=3 r4=4 r5=5 r6=6 r7=7
原各灰度级 原分布概率
像素个数 nk pr(rk)
790
0.19
1023
0.25
850
0.21
656
0.16
329
0.08
245
0.06
122
0.03
81
0.02
解：对已知图像均衡化过程见下表：
原图像灰
度级 rk
原各灰度级 原分布概率 累积分布函
像素个数 nk
pr(rk)
数 sk 计
取整扩展
sk 并
r0=0
790
0.19
0.19
1
r1=1
1023
0.25
0.44
3
r2=2
850
0.21
0.65
5
r3=3
656
0.16
0.81
6
r4=4
329
0.08
0.89
6
r5=5
245
0.06
0.95
7
r6=6
122
0.03
0.98
7
r7=7
81
0.02
1.00
7
画出直方图如下：
确定映射 对应关系
rk→sk
0→1 1→3 2→5 3→6 4→6 5→7 6→7 7→7
新图像灰
度级 sk
1 3 5
新图像各灰 度级像素个
数 nsk
790 1023 850
新图像分 布概率
ps(sk)
0.19 0.25 0.21
6
985
0.24
7
448
0.11
1
模式识别与机器学习期末考查 试卷 研究生姓名：入学年份：导师姓名： 试题1：简述模式识别与机器学习研究的共同问题和各自的研究侧重点。 答：（1）模式识别是研究用计算机来实现人类的模式识别能力的一门学科，是指对表征事物或现象的各种形式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。主要集中在两方面，一是研究生物体（包括人）是如何感知客观事物的，二是在给定的任务下，如何用计算机实现识别的理论和方法。机器学习则是一门研究怎样用计算机来模拟或实现人类学习活动的学科，是研究如何使机器通过识别和利用现有知识来获取新知识和新技能。主要体现以下三方面：一是人类学习过程的认知模型；二是通用学习算法；三是构造面向任务的专用学习系统的方法。两者关心的很多共同问题，如：分类、聚类、特征选择、信息融合等，这两个领域的界限越来越模糊。机器学习和模式识别的理论和方法可用来解决很多机器感知和信息处理的问题，其中包括图像/视频分析（文本、语音、印刷、手写）文档分析、信息检索和网络搜索等。 （2）机器学习和模式识别是分别从计算机科学和工程的角度发展起来的，各自的研究侧重点也不同。模式识别的目标就是分类，为了提高分类器的性能，可能会用到机器学习算法。而机器
学习的目标是通过学习提高系统性能，分类只是其最简单的要 求，其研究更侧重于理论，包括泛化效果、收敛性等。模式识别技术相对比较成熟了，而机器学习中一些方法还没有理论基础，只是实验效果比较好。许多算法他们都在研究，但是研究的目标却不同。如在模式识别中研究所关心的就是其对人类效果的提高，偏工程。而在机器学习中则更侧重于其性能上的理论证明。 试题2：列出在模式识别与机器学习中的常用算法及其优缺点。答：（1） K近邻法 算法作为一种非参数的分类算法，它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等。在应用算法解决问题的时候，要注意的两个方面是样本权重和特征权重。 优缺点：非常有效，实现简单，分类效果好。样本小时误差难控制，存储所有样本，需要较大存储空间，对于大样本的计算量大。 （2）贝叶斯决策法 贝叶斯决策法是以期望值为标准的分析法，是决策者在处理风险型问题时常常使用的方法。 优缺点：由于在生活当中许多自然现象和生产问题都是难以完全准确预测的，因此决策者在采取相应的决策时总会带有一定的风险。贝叶斯决策法就是将各因素发生某种变动引起结果变动的概率凭统计资料或凭经验主观地假设，然后进一步对期望值进行分析，由于此概率并不能证实其客观性，故往往是主观的和人为的
模式识别与机器学习期末考查 思考题 1：简述模式识别与机器学习研究的共同问题和各自的研究侧重点。 机器学习是研究让机器（计算机）从经验和数据获得知识或提高自身能力的科学。 机器学习和模式识别是分别从计算机科学和工程的角度发展起来的。然而近年来，由于它们关心的很多共同问题（分类、聚类、特征选择、信息融合等），这两个领域的界限越来越模糊。机器学习和模式识别的理论和方法可用来解决很多机器感知和信息处理的问题，其中包括图像/视频分析、（文本、语音、印刷、手写）文档分析、信息检索和网络搜索等。近年来，机器学习和模式识别的研究吸引了越来越多的研究者，理论和方法的进步促进了工程应用中识别性能的明显提高。 机器学习：要使计算机具有知识一般有两种方法；一种是由知识工程师将有关的知识归纳、整理，并且表示为计算机可以接受、处理的方式输入计算机。另一种是使计算机本身有获得知识的能力，它可以学习人类已有的知识，并且在实践过程中不总结、完善，这种方式称为机器学习。机器学习的研究，主要在以下三个方面进行：一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程；和机器学习的方法；以及建立针对具体任务的学习系统。机器学习的研究是在信息科学、脑科学、神经心理学、逻辑学、模糊数学等多种学科基础上的。依赖于这些学科而共同发展。目前已经取得很大的进展，但还没有能完全解决问题。 模式识别：模式识别是研究如何使机器具有感知能力，主要研究视觉模式和听觉模式的识别。如识别物体、地形、图像、字体（如签字）等。在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的用统计模式和结构模式的识别方法。特别神经网络方法在模式识别中取得较大进展。理解自然语言计算机如能“听懂”人的语言（如汉语、英语等），便可以直接用口语操作计算机，这将给人们带来极大的便利。计算机理解自然语言的研究有以下三个目标：一是计算机能正确理解人类的自然语言输入的信息，并能正确答复（或响应）输入的信息。二是计算机对输入的信息能产生相应的摘要，而且复述输入的内容。三是计算机能把输入的自然语言翻译成要求的另一种语言，如将汉语译成英语或将英语译成汉语等。目前，研究计算机进行文字或语言的自动翻译，人们作了大量的尝试，还没有找到最佳的方法，有待于更进一步深入探索。 机器学习今后主要的研究方向如下： 1)人类学习机制的研究；
◆2008年春季学期C语言开发-------完成了简单的职工档案管理系统 ◆2008年秋季学期MATLAB-----设计一维内插算法的实现 ◆2009年春季学期数字电子技术------用74LS161（160）、74LS151.、JK触发 器等实现彩灯的控制电路 生产实习1------实现对5.5寸黑白电视机的组装与调试 ◆2009年秋季学期数据信号处理-----用MATLAB计算序列的DFT，并做不同 采样间隔的比较 图像处理-------用MATLAB直方图均衡化算法实现对图 像的增强 微机原理及程序设计------用0832D/A数模转换控制小直 流电动机转速与转向 ◆2010年春季学期生产实习2------在老师的带领下去陕西烽火通信集团和三 恒电子有限公司参观实习 ◆特长：象棋，写作。 主要学习课程：C语言MATLAB 数字电子技术基础模拟电子技术基础 通信原理数字信号处理电磁场与电磁波电路图像处理 微机原理高频电子线路自动控制理论信号与系统 本科西安理工大学电子信息工程专业2007.9—2011.6 高中陕西省铜川市耀州中学2003.9—2007.6 通过国家英语四级考试，具备较好的英语听说能力，现在正在努力复习，将要通过国家英语六级考试。 大学四年是我思想、知识结构及心理生长成熟的四年。在大学期间，我自己认真学习专业技能，所以我掌握了较强的专业知识。在MATLAB编程及电路设计方面具备很强的能力和发展潜能，掌握常用的数据结构，电路基础知识，硬件开发和模电，数电，通信等方面的知识，具备很强的动手能力。 我是一个责任心很强的人，并且勤奋务实，能快速适应工作和学习环境，具备较强的团队合作精神，做事沉稳，是一名优秀的毕业生。 作为一名2010年电信专业的大学应届毕业生，我所拥有的是年轻和知识。
基本图像处理算法的优化分析 摘要数字视频图像处理技术已经被广泛地应用到各个领域内，并取得了良好效果。但是就现状来看，以往所应用的基于通用CPU的图像处理系统已经无法完全满足现在所需，还需要在原有基础上来对基本图像处理算法进行优化，以求更好地提高数字图像处理速度。 关键词图像处理；算法优化；GPU 基于处理图像幅度的不断加大，以及像元密集度的逐渐增加，图像处理算法所需要面对的情况更为复杂，传统基于CPU的数字图像处理算法已经无法满足实时性要求。将GPU作为基础，基于其可编程性特点，加强对其的研究，通过其来实现对图像处理算法的优化设计，提高图像处理综合效果。 1 图像处理技术分析 图像为传递信息的重要媒介，同时也是获取信息的重要方式，因此图像处理技术在持续研究以及不断更新，实现对模拟图像处理以及数字图像处理。模拟图像处理即图像明暗程度与空间坐标处于连续状态时，无法通过计算机来对其进行处理，必须要通过光学或者电子手段处理。数字图像处理则是对图像进行简单的采样与量化处理后，通过计算机以及其他实时硬件来处理图像信息。相比来看，模拟图像处理技术具有更强灵活性，但是处理精度较低。相反数字图像处理精度高且具有较强变通能力，逐渐发展成现在主要图像处理技术。基于计算机技术、数字成像技术以及人工智能技术等，现在数字图像处理技术在不断完善，应用也越来与广泛。对于图像处理技术进行分析，可确定其包括图像分割、图像增强、图像压缩、图像复原、运动图像检测以及图像理解等[1]。传统基于CPU的图像处理技术已经无法满足实际应用需求，想要进一步提高图像处理速度以及质量，还需要在原有技术上来进行优化，争取通过高效的图像处理算法来达到最佳效果。 2 基于GPU图像处理算法优化设计 2.1 GPU结构特点 GPU即图形处理器，主要用于图形渲染的设备。相比于CPU倾向程序执行效率，GPU更倾向于大量并行数据计算，将数字图像算法特点与GPU通用计算特点进行有效结合，基于GPU来处理数字图像，可以实现图像处理算法的优化，提高图像处理速度。近年来GPU发展迅速，除了速度与质量方面的优化外，也为更多图像处理技术的发展提供了基础。现今GPU已经兼具流处理、高密集型并行运算等特点，且为GPU处理性能的拓展提高打好了基础。 2.2 GPU数字图像处理算法
机器学习在模式识别中的算法研究 摘要：机器学习是计算机开展智能操作的基础，人工智能的发展依靠机器学习 技术，而机器学习、模式识别与当前人工智能的发展密切相关。本文通过概述机 器学习机制，围绕神经网络、遗传算法、支持向量机、K-近邻法等算法研究当前 机器学习在模拟识别中的应用，为今后模拟识别与人工智能开发与研究提供借鉴。关键词：机器学习；模式识别；人工神经网络 前言： 机器学习技术覆盖了人工智能的各个部分，如自动推理、专家系统、模式识别、智能机器人等。模式识别是将计算机的不同事物划分成不同的类别。人工智 能的模式识别可以利用机器学习算法完善分类能效。因此，机器学习与模式识别 密不可分，本文就机器学习在模式识别领域的学习算法中的应用展开研究。 1、机器学习机制与系统设计 在机器学习模型中，环境可以向系统的学习部件中提供信息，学习部件根据 这些信息调整和修改知识库，提升系统内部执行文件的性能。执行文件再将获得 的信息向学习部件反馈，此过程就是机器学习系统结合外部与内部的环境信息自 动获取知识的过程。机器学习系统设计的构建过程应包含两部分：其一，模型的 选择和构建。其二，学习算法的选择与设计。不同种类的模型具有不同的目标函数，涉及到不同的学习机制，算法的复杂性与能力决定着学习系统的效率与学习 能力。此外，训练样本集的特征与大小的问题也与机器学习系统的性能相关。 2、机器学习在模式识别中的应用 2.1 遗传算法 在机器学习中，特征维数是一大难题，每一种模式中的特征反映出的事物本 质权重均不一致。部分对于分类结果并无积极作用，甚至属于冗余，因此选择特 征尤为关键。遗传算法实际上是寻优算法，可以有效的解决特征选择问题。遗传 算法可以筛选出准确反映出原模式相关信息、影响分类的结果、相互关联性较小 的特征。遗传算法实际是利用达尔文的生物进化思想，在运算领域中巧妙生成一 种寻优算法。该算法是1975年由美国Michigan大学的Holland教授提出的，遗 传算法的主要方法如下：首先，将种群中的个体作为对象，进行一系列的变异、 交叉、选择等操作。其次，利用遗传操作促进群体不断的进化，最终产生最优的 个体，最后，结合个体对于环境的适应程度选择最优良的个体，为其创造机会繁 衍后代。遗传算法程序如下：选择合适的编码策略，确定遗传策略和适应度函数。遗传策略包含种群的选择、大小、交叉概率、变异方法、变异概率等遗传参数； 利用编码策略，将特征集变为位串结构；构建初始化群体；计算整个群体的个体 适应度；结合遗传策略，将交叉、选择等作用在群体中，产生下一代群体；判别 群体性能是否到达某一标准，假若不满足将回到遗传策略阶段。 2.2 k-近邻法 k-nearest neighbor(k-近邻法)被广泛运用在无指导、基于实例的学习方法中， 可以实现线性不可分的样本识别，在之前并不了解待分样本的分布函数。当前被 广泛应用的k-近邻法主要是将待分类样本为重点形成超球体，同时扩展超球的半 径一直到球内包含着K个已知模式的样本，判别k个邻近样本属于哪一种。其主 要分类算法如下：设有c个类别，分别是w1,w2,w3,...,wc,i=1,2,3,...,c.测试样本x
算法工程师个人简历模板_简历模板 个人简历不但要重点也好个人能力，在个人能力尽量写得自己是多样化的，不是针对职位会做而已，就是跟职位相关的工作也是会做。以下小编推荐高级算法工程师求职简历阅读。 算法工程师个人简历模板 姓名: 两年以上工作经验|男|27岁(1989年11月8日) 居住地：南京 电话：150******(手机) E-mail： 最近工作[1年7个月] 公司：XX有限公司 行业：通信/电信/网络设备 职位：算法工程师 最高学历 学历：本科 专业：通信工程 学校：南京邮电大学
求职意向 到岗时间：一个月之内 工作性质：全职 希望行业：通信/电信/网络设备 目标地点：南京 期望月薪：面议/月 目标职能：算法工程师 工作经验 2013/12 —2015/7：XX有限公司[1年7个月] 所属行业：通信/电信/网络设备 工程部算法工程师 1. 技术研究项目的立项分析，工作量评估和项目进度评估等。 2. 技术研究项目的需求分析，系统方案和架构设计。 3. 技术项目的关键算法研究、设计和实现，原型系统软件开发，标准研究和提案撰写，专利分析和申请。 2012/7 —2013/11：XX有限公司[1年4个月] 所属行业：通信/电信/网络设备
工程部算法工程师 1. 新供货商质量系统与制程能力评估，新产品导入阶段供货商准备状况进度监控。 2. 供货商出货检验标准的定义，IQC进料相关规范的定义与审核及问题处理。 3. 供货商监控及Top问题点的改善，生产线涉及原材料质量异常的处理，推动供货商改善及相关措施的落实。 教育经历 2008/9—2012/6 南京邮电大学通信工程本科 证书 2009/12 大学英语四级 语言能力 英语(良好)听说(良好)，读写(良好) 自我评价 本人性格随和乐观，积极向上，爱好广泛，喜欢钻研，工作认真负责，拥有较强的组织能力和适应能力，并具有良好的身体素质。乐于沟通，易于融入集体，乐于助人，学习能力较好，注重理论与实践相结合，在工作中不断提高专业知识之余，同时也在不断地提高做人、做事的的能力，争取将工作做得更好，争取做更好的自己!
人工智能算法在图像处理中的应用 人工智能算法在图像处理中的应用人工智能算法包括遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法和粒子群算法等，在图像边缘检测、图像分割、图像识别、图像匹配、图像分类等领域有广泛应用。本文首先介绍常用人工智能算法的的原理和特点，然后将其在图像处理方面的应用进行综述，最后对应用前景做出展望。【关键词】人工智能算法图像处理人工智能算法是人类受自然界各种事物规律(如人脑神经元、蚂蚁觅食等)的启发，模仿其工作原理求解某些问题的算法。随着计算机技术的发展，人工智能算法在图像处理方面得到广泛应用。当前流行的人工智能算法包括人工神经网络、遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法、粒子群算法等。 1 人工神经网络人工神经网络是一种模拟动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，达到处理信息的目的，具有自组织、自学习、自推理和自适应等优点。神经网络可用于图像压缩，将图像输入层和输出层设置较多节点，中间传输层设置较少节点，学习后的网络可以较少的节点表示图像，用于存储和传输环节，节约了存储空间，提高的传输效率，最后在输出层将图像还原。学者Blanz和Gish 提出一个三层的前馈神经网络图像分割模型，Babaguchi提
出多层BP网络获取图像的分割阈值，Ghosh使用神经网络对大噪声的图像进行分割。J.Cao使用PCA神经网络提取图像特征来对图像进行分类，B.Lerner用神经网络对人类染色体图像进行分类。神经网络还可与小波变换相结合(MCNN)对手写体数字进行多分辨率识别。 2 遗传算法遗传算法(Genetic Algorithm，GA)是模拟生物进化论的自然选择和遗传学进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程随机搜索最优解的方法，体现了适者生存、优胜劣汰的进化原则，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定，具有并行性和较强的全局寻优能力。遗传算法把问题的解表示成染色体，求解步骤如下: (1)编码:定义问题的解空间到染色体编码空间的映射，一个候选解(个体)用一串符号表示。(2)初始化种群:在一定的限制条件下初始化种群，该种群是解空间的一个子空间。(3)设计适应度函数:将种群中的每个染色体解码成适于适应度函数的形式，计算其数值。(4)选择:根据适应度大小选择优秀个体繁殖下一代，适应度越高，选择概率越大。(5)交叉:随机选择两个用于繁殖下一代的个体的相同位置，在选中的位置实行交换。(6)变异:对某个串中的基因按突变概率进行翻转。(7)从步骤4开始重复进行，直到满足某一性能指标或规定的遗传代数。GA在图像分割领域应用最为成熟，只要有两种应用，一是在多种分割结果中搜索最佳分
中国科学院自动化研究所 2014年招收攻读博士学位研究生入学统一考试试卷 科目名称：模式识别 考生须知： 1. 本试卷满分为100分，全部考试时间总计180分钟。 2. 所有答案必须写在答题纸上，写在试题纸上或草稿纸上一律无效。 1． (16分) 关于统计学习与支持向量机，请回答如下问题：(1) 给出机器学习问题的形式化表示 (4分)；(2) 解释学习机器的推广能力 (4分)；(3) 从几何的角度阐述线性支持向量机的原理 (4分)；(4) 基于两类支持向量机，设计一个c 类(c > 2)分类训练策略 (4分)。 2． (10分) (1) 请描述径向基函数网络的结构和功能 (4分)；(2) 指出径向基函数网络的参数，分析在训练一个径向基函数网络时如何调节这些参数 (6分)。 3． (10分) (1) 简述Fisher 线性判别分析的原理 (4分)；(2) 针对两类分类问题，试证明在正态等方差条件下，Fisher 线性判别等价于贝叶斯判别 (6分)。 4． (10分) 假设在某个局部地区细胞识别中正常 (1ω)和异常(2ω)两类的先验分别为 1()0.85P ω=和2()0.15P ω=。现有一待识别细胞，其观察值为x ，从类条件概率密度分布曲线上查得1(|)0.2=P x ω，2(|)0.4=P x ω，请对该细胞x 进行分类，并给出计算过程。 5． (10分) 现有七个位于二维空间的样本：1(1,0)=T x ，2(0,1)=T x ，3(0,1)=-T x ，4(0,0)=T x ，5(0,2)=T x ，6(0,2)=-T x ，7(2,0)=-T x ，其中上标T 表示向量的转置。假定前三个样本属于第一类，后四个样本属于第二类，请画出最近邻法决策面。 6． (16分) 在一个模式识别问题中，有下列8个样本: 1(1,1)T =-x ，2(1,1)T =--x ，3(0,1)T =x ，4(0,1)T =-x ，5(2,1)T =x ，6(2,1)T =-x ，7(3,1)T =x ，8(3,1)T =-x ，其中上标T 表示向量的转置。请回答如下问题：(1) 如果不知道这8个样本的类别标签，请采用K-L 变换，计算其特征值和特征向量（10分）；(2) 对上述8个样本，假设前4个样本属于第一类，后4个样本属于第二类，请给出一种特征选择方法，并写出相应的计算过程 (6分)。 7． (16分) (1) 给定m 维空间中的n 个样本，请给出C -均值聚类算法的计算步骤(包含算法输入和输出) (8分)；(2) 针对C -均值聚类算法，指出影响聚类结果的因素，并给出相应的改进措施 (8分)。 8． (12分) 某单位有n 位职员，现从每位职员采集到m (m >10)张正面人脸图像(可能因姿态、表情、光照条件的略微不同而不同)。每张人脸图像为200(高度) ?160(宽度)像素大小的灰度图像。现在拟设计一个人脸识别系统，请回答如下问题：(1) 描述拟采用的特征提取方法及计算步骤 (4分)；(2) 描述拟采用的分类器构造方法及计算步骤 (4分)；(3) 请从特征提取和分类器构造两方面对你所采用的方法进行评价(即解释采用它们的原因) (4分)。 科目名称：模式识别 第1页 共1页