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，
[收稿日期]2000-10-30; [修回日期]2000-11-14 [基金项目]国家重点基础研究发展规划资助项目(G1999054203) [作者简介]顾长国(1970-),男,福建建宁县人,助理研究员,硕士,主要从事创伤感染免疫研究。 T el:(023)68757431; E -mail :g ucg @china .com [文章编号]1000-8861(2001)02-0150-03 脂多糖模式识别受体的研究进展 顾长国综述,李 磊审校 (第三军医大学大坪医院外研所一室,重庆400042) [摘 要] G -细菌的脂多糖(L PS)是重要的病原体相关模式分子。P AM Ps 均可被动物作为外来分子进行识别。LP S 能 激发机体细胞因子IL -1、T N F- 等活性分子的合成,对感染具有十分重要的作用。L PS 是通过什么受体怎样将信号传入免疫细胞并启动免疫反应的,人们一直都不十分清楚。近年来,一种名为T o ll 蛋白的发现,使人们对机体识别LP S 机制的认识向前跨进了一大步。本文试对该模式识别受体的研究进展做一综述。 [关键词] 脂多糖;模式识别受体;T o ll-like receptor s(T L Rs)[中图分类号] R 392.1 [文献标识码] A Recent advance in research of pattern recognition receptors for LPS GU Chang-guo (First Dep artment of Institutes of Sur gical Research ,Dap ing H osp ital ,T hird M ilitary M edical University ,Chongqing 400042,China ) [Abstract ] L ipopolysaccharide (L PS )of G ram -neg ative bacteria is an import ant pat ho gen-associated molecular pat ter ns (P A M Ps).T hey can be detected as ex og eno us molecules.L P S plays an impo rtant role in infection and trig ger innate immune r e-sponse.But it is no t well known how it w or ks.U nv eiling of T oll-like receptors,a t ype Ⅰtransmembrane pr otein,has m ade a gr eat pr ogr ess in understanding t he mechanism of recognitio n of L PS.Here,we try to introduce recent resear ch advances o f this po tential patter n r ecog nition r ecepto rs(PR R). [Key words ] lipopo lysaccharide(L P S);pattern recognit ion receptor s(P RR );T oll-like r eceptor s(T L Rs) 微生物细胞壁的组成成分是先天性免疫反应的高效活化分子。这些分子如G -细菌的脂多糖(lipopoly sacchar ide,L PS )、G +细菌的肽聚糖(pept idog ly can )、脂磷壁酸(lipot ei-choic acid ,T LA )以及真菌的甘露糖(mannans )等称为病原体相关的模式分子(pathog en-associated m olecular patterns,PA M P s)。与之相对应的模式识别受体(patter n r ecog nition receptor s ,P RR )这一概念最早是由Janew ay 在1992年提出的[1]。P AM Ps 均可被动物作为外来分子进行识别。PA M P s 能激发机体细胞因子如I L -1、T N F- 等以及其他活性分子的合成,对感染具有十分重要的作用。但是细胞因子的过度活化可以引起脓毒症休克,是细菌感染患者死亡的首要原因。因此模式识别受体在先天性免疫中居于重要地位,通过模式识别受体机体能区别病原体与自身组织,这是免疫反应的起点和根本特征。但过去的研究一直都没有发现能识别PA M P s 特别是L P S 并引起上述反应的模式识别受体。近年来发现的T oll-like receptors(T LR s)是在研究L PS 作用机制方面获得的重要进展,对深入了解模式识别受体作用机制, 研究先天性免疫反应的传入途径是一个重大突破。1 LPS 作用机制的研究 L PS 可以说是先天性免疫最强的刺激剂。 70年代人们普遍认为L PS 要发挥作用,必须先插入生物膜脂质双分子层或通过受体作用被吞噬,但这样的猜想一直无法得以证实。Cout inbo 发现C3H/HeJ 小鼠对L PS 无反应性,并将其原因归结为位于常染色体的1个等位基因位点lps 的突变。但是C 3H /HeJ 小鼠对G +细菌的反应却正常,由L PS 介导产生的细胞因子等方面也是正常的。这种表型上的差异可以说是因为对L PS 识别的缺陷造成的。lpsd 动物实验的研究可以得到一个结论:在哺乳动物存在对微生物的天然识别机制,这种机制识别的范围可以粗略的定义为G -细菌。这个天然识别机制的在对感染的耐受方面起重要作用。对lps d 动物的研究使人们认识到对L PS 的识别机制是先天性免疫的重要环节,也必然存在一条信号传导途径能将L PS 的作用引入胞内,而且lps d 纯合子在L PS 作用时信号将完全阻断。可以进一步推 论lps 编码的产物能识别L PS 并引起对G -菌感染的快速反 ?150? 免疫学杂志 第17卷 第2期2001年3月 IM M U NO LO GICA L JO U RN A L Vo l 17N o 2M ar 2001
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。
中国肿瘤生物治疗杂志http ：//www．biother．org Chin J Cancer Biother ，Apr．2015，Vol．22，No．2 doi ：10．3872/j．issn．1007-385X．2015．02．002 ·院士论坛· 模式识别受体与肿瘤微环境研究进展 顾炎，曹雪涛（第二军医大学免疫学研究所暨医学免疫学国家重点实验室，上海200433） ［基金项目］国家重点基础研究发展计划（973计划）资助项目（No．2011CB965202）；国家自然科学基金青年科学基金资助项目（No．31400757）。Project supported by the National Key Basic Ｒesearch Program of China （No．2011CB965202），and the National Natural Science Founda-tion for the Youth （No．31400757 ） 顾炎博士，讲师，任职于第二军医大学免疫学研究所暨医学免疫学国家重点实验室。2008年毕业于 第二军医大学临床医学系，同年进入医学免疫学国家重点实验室师从曹雪涛院士，2013年获得医学免疫学博士学位，并留校任教。主要从事肿瘤免疫逃逸的细胞与分子调控研究，研究重点为免疫细胞参与肿瘤负向免疫调控机制。博士课题揭示了肿瘤驯化的B 淋巴细胞对乳腺癌转移的促进功能，揭示了B 细胞及其产生的抗体参与肿瘤免疫逃逸的新的作用机制，并发现预测乳腺癌淋巴结转移以及患者预后判断的重要血清学指标。目前在研课题主要关注天然免疫细胞及Toll 样受体在肿瘤肺转移中新的作用及其机制。获国家自然科学基金青年基金一项，参与多项“973”、“863”、“科技重大专项”等国家级课题项目，研究成果发表在Hepatology 、 J Immunol 、Oncoimmunology 等杂志。E-mail ：guyan_84@163．com 曹雪涛教授，博士生导师， 中国工程院院士。现任中国医学科学院院长、第二军医大学免疫学研究所所长、医学免疫学国家重点实验室主任，全球慢性疾病防控联盟主席、亚大地区免疫学联盟主席，中国免疫学会秘书长、国家“863计划”现代医学主题专家组组长、国家“973计划”免疫学项目首席科学家、国务院学位评议委员会学科评议基础医学组召集人。任《中国肿瘤生物治疗杂志》主编，Cell Mol Immunol 杂志共同主编，J Mol Med 、Gene Ther 、Cancer Immunol Ｒes 等杂志的副主编，Cell 、Ann Ｒev Immu-nol 、Sci Transl Med 、eLife 等杂志的编委。主要从事天然免疫识别与免疫调节的基础研究和疾病免疫治疗的应用研究，以通信作者身份在Science 、Cell 、Nat Immunol 等杂志发表SCI 论文226篇，论文被SCI 他引6000余次；主编和共同主编学术专著8部，参编11部；获国家发明专利16项。培养的12名博士的学 位论文获评“全国百篇优秀博士学位论文”。E-mail ：caoxt@immunol．org ［摘 要］肿瘤微环境的组成与肿瘤发生发展的关系备受瞩目，免疫系统参与肿瘤微环境形成并在其中发挥重要作用，天然 免疫细胞对肿瘤的免疫监视以及免疫耐受的形成具有双向功能。模式识别受体（pattern recognition receptors ， PＲＲs ）是天然免疫细胞识别病毒、细菌等病原体以启动免疫与炎症过程的受体，在肿瘤免疫中也发挥双向的调控功能，其既能维持宿主寄生菌群平衡、清除死亡或突变细胞以抑制肿瘤发生，又能诱导慢性炎症、形成炎性微环境以促进肿瘤发生；既能识别危险信号启动天然免疫杀伤及后续的获得性免疫应答以抑制肿瘤进程，又能识别肿瘤释放的内源性配体以促进抑制性细胞亚群和细胞因子的产生，进而诱导肿瘤的免疫耐受与免疫抑制。此外，多种肿瘤细胞亦表达多种PＲＲs ，肿瘤细胞本身PＲＲ通路参与了肿瘤的发生、发展。本文将阐述肿瘤微环境中PＲＲs 及其配体表达的特点，重点分析PＲＲs 在肿瘤免疫调控中发挥的双向调控功能，以期为肿瘤免疫微环境形成的认识及肿瘤免疫治疗的设计提供新的视角。［关键词］肿瘤；肿瘤微环境；模式识别受体；天然免疫；免疫调控；免疫治疗［中图分类号］Ｒ730．23；Ｒ730．54；Ｒ392．11 ［文献标志码］A ［文章编号］1007- 385X （2015）02-0143-08Ｒecent progress in the research on pattern recognition receptors and tumor microenvironment Gu Yan ，Cao Xuetao （National Key Laboratory of Medical Immunology ＆Institute of Immunology ，Second Military Medi-cal University ，Shanghai 200433，China ） ［Abstract ］Tumor microenvironment has attracted significant research attentions worldwide．It is now generally accepted · 341·
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,
XXX大学 课程设计报告书 课题名称模式识别 姓名 学号 院、系、部 专业 指导教师 xxxx年 xx 月 xx日
模式识别方法简述 摘要：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，属于认识科学的范畴, 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者近几十年来的努力, 已经取得了系统的研究成果。 关键词：模式识别; 模式识别方法; 统计模式识别; 模板匹配; 神经网络模式识别 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”。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，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。（计算机）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。 模式识别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，属于认识科学的范畴, 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者近几十年来的努力, 已经取得了系统的研究成果。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。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。 模式识别是一种借助计算机对信息进行处理、判别的分类过程。判决分类在
《模式识别及应用》课程教学大 纲 ( 06、07级) 编号：40021340 英文名称：Pattern Recognition and Its Applications 适用专业：电子信息工程 责任教学单位：电子工程系电子信息 教研室 总学时：32 学分：2 考核形式：考查 课程类别：专业课 修读方式：必修 教学目的：模式识别是电子信息工程专业的一门专业必修课。通过该课程的学习，学生能够掌握模式识别的基本理论和主要方法，并且能掌握在大量的模式样本中获取有用信息的原理和算法，通过课外上机练习，学会编写模式识别的算法程序，达到理论和实践相结合的目的，使学生了解模式识别的应用领域，为将来从事这一方面的研究打下初步基础。 主要教学内容及要求：由于本课程的目标是侧重在应用模式识别技术，因此在学习内容上侧重基本概念的讲解，辅以必要的数学推导，使学生能掌握模式识别技术中最基本的概念，以及最基本的处理问题方法。 本课程安排了一些习题，以便学生能通过做练习与实验进一步掌握课堂知识，学习了本课程后，大部分学生能处理一些简单模式识别问题，如设计获取信息的手段，选择要识别事物的描述方法以及进行分类器设计。 第一章概论 1.掌握模式识别的概念 2.熟悉模式识别系统 3.熟悉模式识别的应用 第二章统计模式识别——概率分类法 1. 掌握概率分类的判别标准 （1）Bayes法则 （2）Bayes风险 （3）基于Bayes法则的分类器 （4）最小最大决策 （5）Neyman-pearson决策 2. 熟悉正态密度及其判别函数 （1）正态密度函数 （2）正态分布样品的判别函数 3.了解密度函数的估计 第三章聚类分析 1. 掌握基于试探的聚类算法 （1）基于最近邻规则的试探法 （2）最大最小距离法 2.熟悉层次聚类算法 3.熟悉动态聚类法 （1）K均值算法 （2）迭代自组织的数据分析算法4.了解合取聚类法、最小张树分类法 第四章模糊模式识别 1.掌握模糊信息处理的基本概念 2.熟悉模糊识别信息地获取 3.熟悉模糊综合评判 4.熟悉基于识别算法的模糊模式识别 5.熟悉模糊聚类分析 第五章神经网络识别理论及模型 1.掌握人工神经网络基本模型 2.熟悉神经网络分类器 3.熟悉模糊神经网络系统 4.熟悉神经网络识别模型及相关技术 第六章特征提取与选择 1.掌握类别可分性判据 2.掌握基于可分性判据进行变换的特征提取与选择 3.掌握最佳鉴别矢量的提取 4.熟悉离散K-L变换及其在特征提取与选择中的应用 5.熟悉基于决策界的特征提取 6.熟悉特征选择中的直接挑选法 本课程与其他课程的联系与分工：本课程的先修课程是线性代数、概率与数理统计。它与数字图像处理课可并开。所学知识可以直接应用于相关课题的毕业设计中，并可为学生在研究生阶段进一步深入学习模式识别理论和从事模式识别方向的研究工作打下基础。
科技学院 火电厂自动化专题论述报告 名称：《模式识别专题》 院系：动力工程系 班级：自动化12 学号： 学生姓名： 指导教师： 成绩： 日期：2016年1月15日
一、前言 模式识别（英语：Pattern Recognition），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。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。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方面。市场上可见到的代表性产品有光学字符识别、语音识别系统。 模式识别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”。随 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，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。 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 二、正文 1、模式识别定义 人们在观察事物或现象的时候，常常要寻找它与其他事物或现象的不同之处，并根据 一定的目的把各个相似的但又不完全相同的事物或现象组成一类。字符识别就是一个典型的例子。例如数字“4”可以有各种写法，但都属于同一类别。更为重要的是，即使对于某种写法的“4”，以前虽未见过，也能把它分到“4”所属的这一类别。人脑的这种思维能力就构成了“模式”的概念。在上述例子中，模式和集合的概念是分未弄的，只要认识这个集合中的有限数量的事物或现象，就可以识别属于这个集合的任意多的事物或现象。为了强调从一些个别的事物或现象推断出事物或现象的总体，我们把这样一些个别的事物或现象叫作各个模式。也有的学者认为应该把整个的类别叫作模去，这样的“模式”是一种抽象化的概念，如“房屋”等都是“模式”，而把具体的对象，如人民大会堂，叫作“房屋”这类模式中的一个样本。这种名词上的不同含义是容易从上下文中弄淸楚的。 2、发展简史 早期的模式识别研究着重在数学方法上。20世纪50年代末，F．罗森布拉特提出了一种简化的模拟人脑进行识别的数学模型——感知器，初步实现了通过给定类别的各个样本对识别系统进行训练，使系统在学习完毕后具有对其他未知类别的模式进行正确分类的能力。1957年，周绍康提出用统计决策理论方法求解模式识别问题，促进了从50年代末开始的模式识别研究工作的迅速发展。1962年，R．纳拉西曼提出了一种基于基元关系的句法识别方法。付京孙(K．S． Fu）在笮的理论及应用两方^行了系统的卓有成效的研究，并于1974
模式识别理论的研究与应用 摘要：通过对模式识别系统的简要评述，对近年来几种基本的模式识别方法进行了总结，并对模式识别在字符识别方面的应用原理作了介绍。字符识别技术属于模式识别的范畴，本文首先介绍模式识别的基本理论和基本方法，然后阐述了模式识别技术在光学识别技术上的应用，并将其应用到角铁字符识别系统上。实践证明，采用模式识别!能减轻人工操作的复杂性和失误。 关键字：字符识别；模式识别；凹凸字符；OCR(光学字符识别)；特征抽取Research and Application of Pattern Recognition Theory Abstract:In this paper components of pattern recognition system were introduced. Several basic patternrecognition methods which were frequently utilized are summed up. Finally Chinese character recognition whichis a application of pattern recognition were introduced.Character recognition technology belongs to the category of pattern recognition, this paper first introduce the basic theory and basic methods of pattern recognition, and then expounds the application of pattern recognition technology in optical recognition technology! And apply it to the Angle iron character recognition system. Practice has proved that using pattern recognition! To reduce the complexity of manual operation and failure. KeyWord:Character Recognition;Pattern Recognition;Protuberant Characters;Optical Character Recognition;Feature Extraction
族与疾病的相关性;它不但可以被应用于疾病的生物学治疗,还可以用于疾病的早期诊断、风险性评价、预防和治疗等方面。 参考文献 1 K otenko S V.The fam ily of I L 2102related cytokines and their receptors :re 2lated ,but to what extent [J ].Cytokine G rowth Factor Rev ,2002,13(3):2232240. 2 C onti P ,K em puraj D.I L 210sub fam ily members :I L 219,I L 220,I L 222,I L 224 and I L 226[J ].Immunol Lett ,2003,88(3):1712174. 3 Fickenscher H ,Her S ,K upers H ,et al.The interleukin 210fam ily of cyto 2kines[J ].T rends Immunol ,2002,23(3):89296. 4 G allagher G,Dickensheets H.Cloning ,expression and initial characteriza 2tion of interleukin 219(I L 219),a novel hom ologue of human interleukin 210(I L 210)[J ].G enes Immunol ,2000,1(7):4422450. 5 Blumberg H ,C onklin D.Interleukin 20discovery ,receptor identification , and role in epidermal function[J ].Cell ,2001,104(1):9219. 6 Zdanov A.Crystal structure of human interleukin 210at 1.6?res olution and a m odel of a com plex with its s oluble receptor [J ].Protein Sci ,1996,5(10):195521962. 7 Zdanov A.Crystal structure of E pstein 2Barr virus protein BCRF1,a ho 2m olog of cellular interleukin 210[J ].J M ol Biol ,1997,268(2):4602467.8 Chang C ,M agrancheva E ,K ozlov S ,et al.Crystal structure ofinterleukin 219 defines a new sub fam ily of helical cytokine [J ].J Biol Chem ,2003,278(5):330823313. 9 Dum outier L ,Lejeune D ,H or S ,et al.Cloning of a new type II cytokine re 2ceptor activating signal transducer and activator of tran2scription (ST AT )1,ST AT 2and ST AT 3[J ].Biochem J ,2003,370(pt2):3912396. 10 Puliti M ,v on Hunolstein C.Regulatory role of interlukin 210in experimen 2 tal group B streptococcal arthritis[J ].In fect Immun ,2002,70(6):286222868. 11 Asadullah K,Eskdale J ,W iese A ,et al.Interleukin 210prom oter polym or 2 phism in ps oriasis[J ].J Invest Dermatol ,2001,116(6):9752978.12 R omer J ,Hasselager E.E pidermal overexpression of interleukin 219and 2 20mRNA in ps oriatic skin disappears after short 2term treatment with cy 2closporine a or calcipotriol [J ].J Invest Dermatol ,2003,121(6):130621311. 13 Rich BE ,K upper TS.Cytokines :I L 2202a new effector in skin in flamma 2 tion[J ].Curr Biol ,2001,11(13):R5312534. 14 K ing o K,K oks S.P olym orphisms in the interleukin 220gene :relationships to plaque 2type ps oriasis[J ].G enes Immun ,2004,5(2):1172121.15 W ang M ,T an Z.Interleukin 24(M DA 27ΠM OB 25)signals through tw o heterodimeric receptors ,I L 222R1ΠI L 220R2and I L 220R1ΠI L 220R2[J ].J Biol Chem ,2002,277(9):734127347. 16 Sarkar D ,Su ZZ ,Lebedeva IV ,et al.mda 27(I L 224)M ediates selective apoptosis in human melanoma cells by inducing the coordinated over 2ex 2pression of the G ADD fam ily of genes by means of p38M APK[J ].Proc Natl Acad Sci US A ,2002,99(15):10054210059. 17 G oris A ,Heggarty S.Linkage disequilibrium analysis of chrom os ome 12q14215in multiple sclerosis :delineation of a 1182kb interval around interferon 2gamma (IFNG )that is inv olved in male versus female differ 2ential susceptibility[J ].G enes Immun ,2002,3(8):4702476. 18 Vandenbroeck K,Cunningham S.P olym orphisms in the interferon 2gamma Π interleukin 226gene region contribute to sex bias in susceptibility to rheu 2matoid arthritis[J ].Arthritis ,Rheum ,2003,48(10):277322778. (收稿日期:2004-12-18) 巨噬细胞表面的主要模式识别受体研究进展 侯丽娜 摘要 巨噬细胞表面表达一系列受体分子,这些受体分子基本上都属于模式识别受体。它们能够与相应的病原体相关分子模式结合,介导巨噬细胞识别各种内源和外源抗原分子,是巨噬细胞发挥黏附,吞噬,调理,清除,杀伤和递呈功能,参与机先天性和获得性免疫应答的关键性环节。 关键词 病原体相关分子模式;模式识别受体;巨噬细胞 文章编号 1001-103X (2005)04-0249-04 中图分类号 R392.12 文献标识码 A 基金项目:浙江省自然科学基金资助项目(302031) 作者单位:310006杭州,浙江大学医学院生物化学与分子生物学教研室(硕士研究生) 审校者:浙江大学医学院生物化学与分子生物学教研室 赵鲁杭 病原体表面表达自身特定的分子结构,称为病原体相关分子模式(pathogen 2ass ociated m olecular pat 2tern ,PAMP ),最具代表性的PAMP 莫过于细菌的脂多糖(LPS )、脂蛋白(BLP )、肽聚糖(PG N )、脂磷壁酸 (LT A )、未甲基化的C p G DNA 、分枝杆菌的脂阿拉伯 甘露聚糖(LAM )、酵母菌的甘露聚糖[1] 。与之相应 的,在天然免疫中识别PAMP 的受体,即被称为模式 识别受体(pattern recognition receptor ,PRR )[2] 。巨噬细胞是机体先天免疫的重要执行者,是所谓的专职性组织吞噬细胞。在它的表面表达了一系列PRR ,这些PRR 介导巨噬细胞识别那些微生物表面保守的,而在宿主中不存在的PAMP ,通过下游的信号途径,调节各种免疫反应基因的表达从而清除病原体。
《模式识别导论》 姓名 班级 学号
成绩 1)A B 2)A B C 3) 2011年
阅读材料：（参考资料的阅读以下面的题目为导向，不需要细致的研读代码。） 边肇祺、张学工编著《模式识别》第二版，第十五章 求是科技张宏林编著《Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践》，第五、六、七、八章 题目：（请对问题一一作答。解答要尽量表达明白、条理清楚。不要求给出具体的代码实现。）1）汉字识别是与生活紧密相关的一种二维信号识别问题。通过对上述材料的研读，同学们应该对模式识别方法如何应用于实际中、以及在实际应用中需要考虑哪些问题有了一些深入的认识。问题： A．一般解决模式识别问题有哪几个关键步骤？给出处理一般模式识别问题步骤的流程图。B．以汉字识别为例，预处理步骤是哪些（举出3种）？汉字的哪些特性可以被提取作为模式特征（举出5种）？利用特征进行汉字识别分类时，要注意什么问题？有什么样的解决方法？一般可采取哪些判别准则进行分类？ 2）工厂对打上来的鱼进行分类，不同种类的鱼处理方式不 同。可是鱼的数量过大，人工分类不现实。如何利用模式识 别的方法让计算机帮我们分类？ A．可能需要进行哪些预处理？你能想到哪些鱼类特性作为 分类特征？可以采取哪些对应的分类决策方法？ B．在分类过程中，可能会遇到分类算法错误率高、性能不 够鲁棒，你能想出什么方法有效解决？ C．文字说明一种你设计的、认为可以准确处理大多数鱼类 分类问题的分类算法，并写出算法流程图。 左图是利用传感器（如摄像机）对鱼类采样，以进行自动分 类的工厂流水线示意图。 3）人类具有很强的模式识别能力。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。模式识别能力是人类智能的重要组成部分。今天，虽然人们可以利用计算机部分实现人的视觉，听觉等模式识别能力，但是相对于浩瀚的人类智能，今天的模式识别无论是在理论研究还是在应用水平上都仅仅只处于初级阶段。请以“模式识别，让明天更美好”为题，设想2000年后，模式识别在理论上将会有那些突破，在应用中将会怎样深刻的影响人类的工作和生活。要求： a、体裁不限，字数不限，可以写成故事，小说或科技论文等等。 b、文章应建立在对现存模式识别的理论分析基础之上，通过分析统计模式识别的优点和不 足，设想2000年后模式识别将会得到怎样的发展。 c、设想2000年模式识别应用的时候，应尽可能全面地描述模式识别在人类生活和生产中 的应用，如在工业，生活，娱乐，医疗，通信，战争等等。想象的翅膀能飞多远，就让它飞多远。 d、如果可以包含心理学，生理学，神经学，或数学，信息学等方面的描述更好。
模式识别的基本理论 蝙蝠的雷达系统、螳螂的视觉的灵敏度都是非常高的。这些动物通过这些特异的功能来识别各式各样的东西并赖以生存。识别也是人类的一项基本技能。当人们看到某事物或现象时，人们会先收集该事物或现象的信息，然后将其与头脑中已有的相关信息相比较，如果找到一个相同或相似的匹配，人们就可以将该事物或现象识别出来。随着计算机的出现以及人工智能的兴起，将人类的识别技能赋予计算机成为一项新兴课题。 4.1模式识别的概述 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”。随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。 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。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。 模式识别是人工智能最早的研究领域之一，它的狭义研究目标是为计算机配置各种感觉器官，以便直接接受外界的各种信息，如图形识别、语言识别等。它的研究目标可以包括对于许多复杂事物的分类，如故障诊断、气象分型等。但模式识别又不是简单的分类学，它的目标包括对于系统的描述、理解与综合，是通过大量信息对复杂过程进行学习、判断和寻找规律。模式识别的应用几乎遍及各个学科领域，同时模式识别也广泛地应用于石油工业领域。此章通过保护储集层钻井液体系的优选，介绍模式识别方法在保护油气储集层技术中的应用[14]。 从模式识别用于对复杂类事物的分类来讲。模式识别就是已知某类事物有若干标准类别（模式），现判断某一具体对象属于哪一个模式。这里所说的模式是指标准样本、式样、样品、图形、症状等。模式识别与传统的数学观点不同，它暂不去追求精确地数学模型，而是在专家经验和已有认识的基础上，从所得的大量数据和历史出发，利用数学方法来完成识别过程。它是一门基于概念基础上的判断学科。 4.2模式识别的基本概念