模式识别综述
摘要
模式识别(Pattern Recognition)又称图形识别，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。通常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。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。本文主要阐述了模式识别的基本原理、方法及各种技术，以及在相关领域的应用。
关键字：模式识别
模式识别基本概念：
（一）模式识别系统
模式识别的本质是根据模式的特征表达和模式类的划分方法，利用计算机
将模式判属特定的类。因此，模式识别需要解决五个问题：模式的数字化表达、模式特性的选择、特征表达方法的确定、模式类的表达和判决方法的确定。一
般地，模式识别系统由信息获取、预处理、特征提取和选择、分类判决等4部
分组成，如图1-1所示。
图1-1 模式识别系统的组成框图
（二）线性分类器
对一个判别函数来说，应该被确定的是两个内容：其一为方程的形式；其
二为方程所带的系数。对于线性判别函数来说方程的形式是线性的，方程的维
数为特征向量的维数，方程组的数量则决定于待判别对象的类数。对M类问题
就应该有M个线性判别函数；对两类问题如果采用“+”“-”判别，则判别函
数可以只有一个。既然方程组的数量、维数和形式已定，则对判别函数的设计
就是确定函数的各系数，也就是线性方程的各权值。在计算机上确定各权值时
采用的是“训练”或“学习”的方法，这就是待识别的模式集中挑选一批有代
表的样本，它们经过人工判读成为已知类别的样本，把这批样本逐个输入到计
算机的“训练”程序（或算法）中去，通过一次一次的迭代最后得到正确的线
性判别函数，这样一个迭代的运算的过程成为训练过程。由于样本的分类首先
经过人工判读，因而这样的构成分类器也称为有人监督或有教师的分类器。
线性分类器虽然是最简单的分类器，但是在样本为某些分布情况时，线性
判别函数可以成为最小错误率或最小风险意义下的最优分类器。而在一般情况下，线性分类器只能是次优分类器，但是因为它简单而且在很多情况下效果接
近最优，所以应用比较广泛，在样本有限的情况下有时甚至能取得比复杂的分
类器更好的效果。
(三）特征选择和提取
(1)特征选择
一个模式识别系统的成败，首先取决于所利用的特征是否较好地反映了
将要研究的分类问题。因此如何设计和获取特征是一个实际模式识别的第一
步。特征的获取是依赖于具体的问题和相关专业的知识的，无法进行一般性
的讨论。从模式识别角度，很多情况下人们面对的是已经得到的一组特征，或
者是利用当时的技术手段把所有有可能观测到的特征都记录下来。这时，这些
特征中可能有很多特征与要解决的分类问题关系并不密切，它们在后续的分类
器设计中可能会影响分类器的性能。另一方面，有时即使很多特征都与分类器
关系密切，但是特征过多会带来计算量大、推广能力差等问题，在这样数目有
限时很多方法甚至会因为出现病态矩阵等问题而根本无法计算，因此人们也往
往希望在保证分类效果的前提下用尽可能少的特征来完成分类。模式识
别中的特征选择的问题，就是指在模式识别中，用计算方法从一组给定的特征
中选择一部分特征进行分类。这是降低特征空间维数的一种基本方法。
(2)特征提取
原始特征的数量可能很大，或者说样本处于一个高维空间中，通过映射（或变换）的方法可以用低维空间来表示样本，这个过程称为特征提取。映射
后的特征称为二次特征，它们是原始特征的某种组合（通常是线性组合）。所
谓特征提取，在广义上就是指一种变换。若Y是测量空间，X是特征空间，则
变换A:Y→X就称为特征提取器。一般情况下的特征变换都是将维变换。
(3)特征选择和提取的作用
特征选择和特征的提取的主要目的，一是在不降低或者很少降低分类结果性能的情况下，降低特征空间的维数，二是为了消除特征之间可能存在的相关性，减少特征中与分类无关的信息，使新的特征更有利于分类。
其主要作用在于：
（1）简化计算。特征空间的维数越高，需占用的计算机资源就越多，
设计和计算也就越复杂。
（2）简化特征空间结构。由于特征提取和选择是去除类间差别小的特征，保留类间差别大的特征，因此，在特征空间中，每类所占据的子空间结构可分
离性更强，从而也简化了类间分界面形状的复杂度。
(四)概率密度函数估计
概率密度函数的估计方法分为两大类：参数估计与非参数估计。
参数估计中，已知概率密度函数形式，但其中部分或者全部参数未知，概
率密度函数的估计问题就是用样本来估计这些参数。主要方法又有两类：最大
似然估计和贝叶斯估计，两者在很多实际情况下结果接近，但从概念上它们的
处理方法是不同的。
参数估计是统计推断的基本问题之一，下面主要介绍几个参数估计的基本
概念。
（1）统计量。样本中包含着总体的信息，希望通过样本集把有关信息抽取出来，就是说针对不同要求构造出样本的某种函数，这种函数在统计学中称
为统计量。
（2）参数空间。如上所述，在参数估计中，总是假设总体概率密度函数的形式已知，而未知的仅是分布中的几个参数，将未知参数记为θ，在统计学中，将总体分布未知函数θ的全部可容许值组成的集合称为参数空间，记为
?。
（3）点估计、点估计值、点估计量。点估计问题就是要构造一个统计量作为参数θ的估计。在统计学中，构造的此统计量称为θ的估计量，把样本的
观测值代入统计量，得到一个具体数值，这个数值在统计学中称为θ的估计
值。
（4）区间估计。利用抽样分布估计参数可能在位于的区间，即要求用区间[d1,d2]作为θ的可能取值范围的一种估计。这个区间称为置信区间，这类估计称为区间估计。
非参数估计，就是概率密度函数的形式也未知，或者概率密度函数不符合
目前研究的任何分布模型，因此不能仅仅估计几个参数，而是用样本把概率密
度函数数值化地估计出来。这种估计只能用数值方法取得，无法得到完美的封
闭函数形式。从另外的角度来看，概率密度函数的参数估计实际是在指定的一
类函数中选择一个函数作为对未知函数的估计，而非参数估计可以看作是从所
有可能的函数中进行的一种选择。非参数估计的方法有直方图法，近邻法和Parzen窗法。
（五）聚类分析
聚类就是按照一定的要求和规律对事物进行区分和分类的过程，在这一过
程中没有任何关于分类的先验知识，仅靠事物间的相似性作为类属划分的准则，因此是无监督分类。聚类分析是指用数学的方法研究和处理给定对象的分类。
多年来，人们提出了许多关于“聚类”的定义，但一直没有通用的定义。温熙
森给出的聚类分析定义是：“聚类分析是统计模式识别的另一重要工具，它把
模式归入到这样的类别或聚合类：同一个聚合类的模式比不同聚合类中的模式
更相近”。它的基本原理就是在没有先验知识的情况下，基于“物以类聚”的
观点，用数学方法分析各模式向量之间的距离及分散情况，按照样本距离远近
划分类别。
聚类分析是无监督分类方法，它把一个没有类别标记的样本集按照某种准
则划分成若干个子集饿，使相似的样本尽可能归为一类，不相似的样本尽量划
分到不同的类中。在实际应用中，很多情况下无法预先知道样本的类别，只能
用没有样本类别标记的样本集进行分类器设计，这就是无监督分类方法。监督
分类方法和无监督分类方法的区别主要如下：
（1）监督分类方法有训练样本集，在训练样本集中给出不同类别的训练样本，用这些训练样本就可以找出区分不同类样本的方法，从而在特征空间中划
定决策域。
（2）监督分类方法由训练阶段和测试间断组成。训练阶段利用训练集中的训练样本进行分类器设计，确定分类器参数；测试阶段将待识别样本输入，根
据份额ide决策准则，确定待识别样本的所属类别。
（3）无监督分类方法可用来分析数据的内在规律，它没有训练样本：如聚类分析、主分量分析、数据拟合等方法都是无监督分类方法。
对样本集进行聚类分析要考虑的问题如下：
（1）相似性测度。如何度量样本间的相似性。
（2）聚类准则。如何聚类取决于聚类的准则函数，使某种聚类准则达到极值。
（3）聚类算法。用什么算法找出使准则函数取极值的最好聚类结果。
（4）聚类的有效性。判定聚类很大程度上反映了样本集大的真是结构，应如何确定样本集中正确的类别数。
模式识别的应用：
文字识别：文字识别是利用计算机自动识别字符的技术，是模式识别应用的一个重要领域。文字识别一般包括文字信息的采集、信息的分析与处理、信
息的分类判别等几个部分。文字识别方法基本上分为统计、逻辑判断和句法三
大类。常用的方法有模板匹配法和几何特征抽取法。文字识别可应用于许多领域，如阅读、翻译、文献资料的检索、信件和包裹的分拣、稿件的编辑和校对
等方面。
语言识别：语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率
论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来，在生物识别技术
领域中，声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安验证方式。而且利用基
因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术，该方法在语音识别时识别速度较快，也有较高的识别率。
生物特征识别：生物识别技术（Biometric Identification Technology）是指利用人体生物特征进行身份认证的一种技术。更具体一点，生物特征识别
技术就是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手
段密切结合，利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定。
模式识别技术的潜力：
模式识别技术是人工智能的基础技术，21 世纪是智能化、信息化、计算化、网络化的世纪，在这个以数字计算为特征的世纪里，作为人工智能技术基础学
科的模式识别技术，必将获得巨大的发展空间。在国际上，各大权威研究机构，各大公司都纷纷开始将模式识别技术作为公司的战略研发重点加以重视。
生物认证技术：生物认证技术本世纪最受关注的安全认证技术，它的发展
是大势所趋。人们愿意忘掉所有的密码、扔掉所有的磁卡，凭借自身的唯一性
来标识身份与保密。国际数据集团（IDC）预测：作为未来的必然发展方向的移动电子商务基础核心技术的生物识别技术在未来 10年的时间里将达到 100 美
元的市场规模。
数字水印技术：数字水印（Digital Watermarking）技术是将一些标识信
息(即数字水印)直接嵌入数字载体(包括多媒体、文档、软件等)当中，但不影
响原载体的使用价值，也不容易被人的知觉系统(如视觉或听觉系统)觉察或注
意到。通过这些隐藏在载体中的信息，可以达到确认内容创建者、购买者、传
送隐秘信息或者判断载体是否被篡改等目的。数字水印是信息隐藏技术的一个重要研究方向。
结语：
模式识别是一个交叉、综合的科学技术领域，不仅与其他信息学科而且和包括数理科学、生命科学、地球科学、工程与材料科学、管理科学、环境科学的相互作用和渗透愈来愈高，其科学界线很可能随着发展而逐渐模糊。其发展离不开应用和工程，离不开国家目标。因此，其科学技术内涵与外延应该与时俱进、更新和扩展，研究的方向与内容应该更具有综合性、交叉性，更强调国家目标的实现，解决国家急需的重大问题、重大关键技术攻关和社会发展中的科学技术难题和基础理论问题。
参考文献：
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人工智能算法综述 人工智能算法大概包括五大搜索技术，包括一些早期的搜索技术或用于解决比较简单问题的搜索原理和一些比较新的能够求解比较复杂问题的搜索原理，如遗传算法和模拟退火算法等。 1、盲目搜索 盲目搜索又叫做无信息搜索，一般只适用于求解比较简单的问题。包括图搜索策略，宽度优先搜索和深度优先搜素。 1、图搜索（GRAPH SERCH）策略是一种在图中寻找路径的方法。在有关图的表示方法中，节点对应于状态，而连线对应于操作符。 2、如果搜素是以接近其实节点的程度依次扩展节点的，那么这种搜素就叫做宽度优先搜素（breadth-first search 。 3、深度优先搜索属于图算法的一种,英文缩写为DFS即Depth First Search.其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,而且每个节点只能访问一次。 二、启发式搜索 盲目搜索的不足之处是效率低，耗费过多的时间和空间。启发信息是进行搜索技术所需要的一些有关具体问题的特性的信息。利用启发信息的搜索方法叫做启发式搜索方法。 启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标。这样可以省略大量无谓的搜索路径，提高了效率。在启发式搜索中，对位置的估价是十分重要的。采用了不同的估价可以有不同的效果。 3、博弈树搜索 诸如下棋、打牌、竞技、战争等一类竞争性智能活动称为博弈。博弈有很多种，我们讨论最简单的"二人零和、全信息、非偶然"博弈，其特征如下： (1 对垒的MAX、MIN双方轮流采取行动，博弈的结果只有三种情况：MAX方胜，MIN方败；MIN方胜，MAX方败；和局。 (2 在对垒过程中，任何一方都了解当前的格局及过去的历史。
《模式识别与人工智能》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：DX3004 课程名称：模式识别与人工智能 课程性质：选修课 课程类别：专业与专业方向课程 适用专业：电气信息类专业 总学时： 64 学时 总学分： 4 学分 先修课程：MATLAB程序设计；数据结构；数字信号处理；概率论与数理统计 后续课程：语音处理技术；数字图像处理 课程简介： 模式识别与人工智能是60年代迅速发展起来的一门学科，属于信息，控制和系统科学的范畴。模式识别就是利用计算机对某些物理现象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与事物相符。模式识别技术主要分为两大类：基于决策理论的统计模式识别和基于形式语言理论的句法模式识别。模式识别的原理和方法在医学、军事等众多领域应用十分广泛。本课程着重讲述模式识别的基本概念，基本方法和算法原理，注重理论与实践紧密结合，通过大量实例讲述如何将所学知识运用到实际应用之中去，避免引用过多的、繁琐的数学推导。这门课的教学目的是让学生掌握统计模式识别基本原理和方法，使学生具有初步综合利用数学知识深入研究有关信息领域问题的能力。 选用教材： 《模式识别》第二版，边肇祺，张学工等编著[M]，北京：清华大学出版社，1999； 参考书目： [1] 《模式识别导论》，齐敏，李大健，郝重阳编著[M]. 北京：清华大学出版社，2009； [2] 《人工智能基础》，蔡自兴，蒙祖强[M]. 北京：高等教育出版社，2005； [3] 《模式识别》，汪增福编著[M]. 安徽：中国科学技术大学出版社，2010； 二、课程总目标 本课程为计算机应用技术专业本科生的专业选修课。通过本课程的学习，要求重点掌握统计模式识别的基本理论和应用。掌握统计模式识别方法中的特征提取和分类决策。掌握特征提取和选择的准则和算法，掌握监督学习的原理以及分类器的设计方法。基本掌握非监督模式识别方法。了解应用人工神经网络和模糊理论的模式识别方法。了解模式识别的应用和系统设计。要求学生掌握本课程的基本理论和方法并能在解决实际问题时得到有效地运用，同时为开发研究新的模式识别的理论和方法打下基础。 三、课程教学内容与基本要求 1、教学内容： （1）模式识别与人工智能基本知识； （2）贝叶斯决策理论； （3）概率密度函数的估计； （4）线性判别函数； （5）非线性胖别函数；
科技广场２００７．１２３０
１９８７年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。 第五阶段： ９０年代，人工智能出现新的研究高潮 由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。 ３研究热点 ＡＩ研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的三个热点是： 智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。 （１） 智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。 （２） 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱： 数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。 （３）主体系统是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其 他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要 研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协 调智能行为，最终实现问题求解。多主体系统试图 用主体来模拟人的理性行为，主要应用在对现实世 界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。目 前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多 主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主 体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学 习以及多主体系统应用等方面。 ４实际应用 人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心 理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来 的一门新兴边缘学科，主要研究用机器（主要是计 算机）来模仿和实现人类的智能行为，经过几十年 的发展，人工智能应用在不少领域得到发展，在我 们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。 本文就符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译 等方面的应用作简单介绍，籍此使读者对我们身边 的人工智能应用有一个感性的认识。 （１）符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算，科学计 算可分为两类： 一类是纯数值的计算，例如求函数的 值，方程的数值解，比如天气预报、油藏模拟、航天 等领域； 另一类是符号计算，又称代数运算，这是一 种智能化的计算，处理的是符号。符号可以代表整 数、有理数、实数和复数，也可以代表多项式，函数， 集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展，相继 出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件，其中 Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａ和Ｍａｐｌｅ是它们的代表，由于它们都是 用Ｃ语言写成的，所以可以在绝大多数计算机上使 用。 （２）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。计算机识别的显著特点是速度快、 准确性和效率高。识别过程与人类的学习过程相似。 以“语音识别”为例： 语音识别就是让计算机 能听懂人说的话，一个重要的例子就是七国语言（英、日、意、韩、法、德、中）口语自动翻译系统。 该系统实现后，人们出国预定旅馆、购买机票、在 人 工 智 能 发 展 综 述 ２３１
人工智能 “人工智能”(Artificial Intelligence)简称AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是计算机科学的一个分支。是计算机科学技术的前沿科技领域。 人工智能虽然是计算机科学的一个分支，但它的研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知(思维)科学、行为科学和数学以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域。因此，人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。 在世界各地对人工智能的研究很早就开始了。但对人工智能的真正实现要从计算机的诞生开始算起，这时人类才有可能以机器实现人类的智能。AI这个英文单词最早是在1956年的一次会议上提出的，在此以后．因为一些科学家的努力使它得以发展。但人工智能的进展并不像我们期待的那样迅速，因为人工智能的基本理论还不完整．我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么得以产生等一系列问题。但经过这几十年的发展，人工智能正在以它巨大的力量影响着人们的生活[1]。 一、人工智能涉及的技术或方法的基本功能、特点与适用对象 目前，人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。基本上有如下领域[2]： 1)问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2)逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而
人工智能研究方法的文献综述 1、前言 本文综述了人工智能的主要研究方法，并对各方法进行分析和总结，并阐述了目前人工智能研究方法日趋多样化的研究现状。 2、主题 研究方法，对一个问题的研究方法从根本上说分为两种：其一，对要解决的问题扩展到他所隶属的领域，对该领域做一广泛了解，研究该领域从而实现对该领域的研究，讲究广度，从对该领域的广泛研究收缩到问题本身；其二，把研究的问题特殊化，提炼出要研究问题的典型子问题或实例，从一个更具体的问题出发，做深刻的分析，研究透彻该问题，再一般化扩展到要解决的问题，讲究研究深度，从更具体的问题入手研究扩展到问题本身。 人工智能的研究方法主要可以分为三类：一、结构模拟，神经计算，就是根据人脑的生理结构和工作机理，实现计算机的智能，即人工智能。结构模拟法也就是基于人脑的生理模型，采用数值计算的方法，从微观上来模拟人脑，实现机器智能。采用结构模拟，运用神经网络和神经计算的方法研究人工智能者，被称为生理学派、连接主义。二、功能模拟，符号推演，就是在当前数字计算机上，对人脑从功能上进行模拟，实现人工智能。功能模拟法就是以人脑的心理模型，将问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的方法，实现搜索、推理、学习等功能，从宏观上来模拟人脑的思维，实现机器智能。以功能模拟和符号推演研究人工智能者，被称为心理学派、逻辑学派、符号主义。三、行为模拟，控制进化，就是模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性。以行为模拟方法研究人工智能者，被称为行为主义、进化主义、控制论学派。 人工智能的研究方法，已从“一枝独秀”的符号主义发展到多学派的“百花争艳”，除了上面提到的三种方法，又提出了“群体模拟，仿生计算”“博采广鉴，自然计算”“原理分析，数学建模”等方法。人工智能的目标是理解包括人在内的自然智能系统及行为，而这样的系统在实在世界中是以分层进化的方式形成了一个谱系，而智能作为系统的整体属性，其表现形式又具有多样性，人工智能的谱系及其多样性的行为注定了研究的具体目标和对象的多样性。人工智能与前沿技术的结合，使人工智能的研究日趋多样化。 3、总结 人工智能的研究方法会随着技术的进步而不断丰富，很多新名词还会被提出，但研究的目的基本不变，日趋多样化的研究方法追根溯源也就是研究问题的两种方法的演变。对人工智能中尚未解决的众多问题，运用基本的研究问题的方法，结合先进的技术，不断实现智能化。人工智能与前沿技术密切联系，人工智能的研究方法必然日趋多样化。 4、参考文献 （1）人工智能技术导论廉师友西安电子科技大学出版社2007.8 （2）人工智能研究方法及途径熊才权2005年第三期 （3）人工智能学派及其在理论、方法上的观点蔡自兴1995.5 （4）人工智能研究的主要学派及特点黄伟聂东陈英俊2001第三期 （5）人工智能研究对思维学的方法论启示尹鑫苏国辉2002.10第四期
浅析人工智能中的图像识别技术 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1 图像识别技术的引入 图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的
目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 图像识别技术原理 其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有
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,
人工智能的形成及其发展现状分析 冯海东 （长江大学管理学院荆州434023） 摘要：人工智能的历史并不久远，故将从人工智能的出现、形成、发展现 状及前景几个方面对其进行分析，总结其发展过程中所出现的问题，以及发展现状中的不足之处，分析其今后的发展方向。 关键词：人工智能，发展过程，现状分析，前景。 一．引言 人工智能最早是在1936年被英国的科学家图灵提出，并不为多数人所认知。 当时，他编写了一个下象棋的程序，这就是最早期的人工智能的应用。也有著名的“图灵测试”，这也是最初判断是否是人工智能的方案,因此，图灵被尊称为“人工智能之父”。人工智能从产生到发展经历了一个起伏跌宕的过程，直到目前为止，人工智能的应用技术也不是很成熟，而且存在相当的缺陷。 通过搜集的资料，将详细的介绍人工智能这个领域的具体情况，剖析其面临的挑战和未来的前景。 二．人工智能的发展历程 1. 1956年前的孕育期 (1) 从公元前伟大的哲学家亚里斯多德(Aristotle)到16世纪英国哲学家培根(F. Bacon)，他们提出的形式逻辑的三段论、归纳法以及“知识就是力量”的警句，都对人类思维过程的研究产生了重要影响。 （2）17世纪德国数学家莱布尼兹(G..Leibniz)提出了万能符号和推理计算思想，为数理逻辑的产生和发展奠定了基础，播下了现代机器思维设计思想的种子。而19世纪的英国逻辑学家布尔（G. Boole）创立的布尔代数，实现了用符号语言描述人类思维活动的基本推理法则。 （3） 20世纪30年代迅速发展的数学逻辑和关于计算的新思想，使人们在计算机出现之前，就建立了计算与智能关系的概念。被誉为人工智能之父的英国天才的数学家图灵（A. Tur-ing）在1936年提出了一种理想计算机的数学模型，即图灵机之后,1946年就由美国数学家莫克利（J. Mauchly）和埃柯特（J. Echert）研制出了世界上第一台数字计算机，它为人工智能的研究奠定了不可缺少的物质基础。1950年图灵又发表了“计算机与智能”的论文，提出了著名的“图灵测试”，形象地指出什么是人工智能以及机器具有智能的标准，对人工智能的发展产生了极其深远的影响。 （4） 1934年美国神经生理学家麦克洛奇(W. McCulloch) 和匹兹(W. Pitts )建立了第一个神经网络模型，为以后的人工神经网络研究奠定了基础。 2. 1956年至1969年的诞生发育期 (1)1956年夏季，麻省理工学院（MIT)的麦卡锡（J．McCarthy）、明斯基（M. Minshy）、塞尔夫里奇（O. Selfridge)与索罗门夫(R. Solomonff)、 IBM的洛
人工智能及其发展 ***** 201000445 模式识别与智能系统 （***科技大学信息工程学院） 摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。本文从人工智能的概念出发 , 首先介绍了人工智能研究的历史与现状 , 并分析了人工智能与具体领域相结合形成的不同学科领域 , 阐述了人工智能主要的应用领域 , 并从哲学的角度对人工智能能否超过人的智能这个问题进行了分析 , 最后介绍了人工智能未来的发展趋势及潜力。 关键词：人工智能；机器人；专家系统；模式识别；计算机科学；发展方向 Artificial Intelligence and its development ***** ,2010000445 ,Pattern Recognition and Intelligent Systems (School of Information Engineering,Southwest University of Science) Abstrac t:AI is the major achievements in the development of computer of the 20th century,and it has been widely applied in many fields. In this paper ,based on the concepts of artificial intelligence, we firstly introduce the history and current situation of artificial intelligence research and analyse artificial intelligence combined with specific areas in different disciplines,then,we describe the main application areas of artifical intelligence,and from the view of a philosophical point,we analyse whether Artifical intelligence can exceed human intelligence.Finally,we introduce the trend of the future development of artificial intelligence and its potential. 1 引言 人工智能(Artificial Intelligence, AI)是20世纪50年代中期兴起的一门新兴边缘科学，它既是计算机科学的一个分支，又是计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性学科。人工智能又称为智能模拟，是用计算机系统模仿人类的感知、思维、推理等思维活动。 1.1人工智能的定义 顾名思义,人工智能就是人造智能, 其英文表示是“Artificial Intelligence”, 简称AI。“人工智能”一词目前是指用计算机模拟或实现的智能, 因此人工智能又称机器智能。当然, 这只是对人工智能的字面解释或一般解释。关于人工智能的科学定义, 学术界目前还没有统一的认识。是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊
人工智能与模式识别 摘要：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:人工智能模式识别模式识别的方法模式识别的应用模式识别的发展潜力 正文: 模式识别的定义是借助计算机，就人类对外部世界某一特定环境中的客体、过程和现象的识别功能(包括视觉、听觉、触觉、判断等)进行自动模拟的科学技术。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(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。 此外，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、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。 模式识别与很多学科都有联系，它与统计学、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。 模式识别的方法主要有决策理论方法和句法方法，模式识别方法的选择取决于问题的性质。如果被识别的对象极为复杂，而且包含丰富的结构信息，一般采用句法方法；被识别对象不很复杂或不含明显的结构信息，一般采用决策理论方法。这两种方法不能截然分开，在句法方法中，基元本身就是用决策理论方法抽取的。在应用中，将这两种方法结合起来分别施加于不同的层次，常能收到较好的效果。 模式识别的应用非常广泛，比较典型的有：1 文字识别：在信息技术及计算机技术日益普及的今天，如何将文字方便、快速地输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正在我过得到普及的应用。
人工智能的模式识别与机器视觉 模式识别 “模式”(Panern)一词的本意是括完整天缺的供模仿的标本或标识。模式识别就是识别出给定物体所模仿的标本或标识。计算机模式识别系统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。 模式识别是一个不断发展的学科分支，它的理论基础和研究范围也在不断发展。在二维的文字、图形和图像的识别方而，已取得许多成果。三维景物和活动目标的识别和分析是目前研究的热点。语音的识别和合成技术也有很大的发展。基于人工神经网络的模式识别技术在手写字符的识别、汽车牌照的识别、指纹识别、语音识别等方面已经有许多成功的应用。模式识别技术是智能计算机和智能机器人研究的十分重要的基础 机器视觉 实验表明，人类接受外界信息的80％以上来自视觉，10％左右来自听觉，其余来自嗅觉、味觉及触觉。在机器视觉方面，只要给计算机系统装上电视摄像输入装置就可以“看见”周围的东西。但是，视觉是一种感知，机器视觉的感知过程包含一系列的处理过程，例如，一个可见的景物由传感器编码输入，表示成一个灰度数值矩阵；图像的灰度数值由图像检测器进行处理，检测器检测出图像的主要成分，如组成景物的线段、简单曲线和角度等；这些成分又校处理，以便根据景物的表面特征和形状特征来推断有关景物的特征信息；最终目标是利用某个适当的模型来表示该景物。 视觉感知问题的要点是形成一个精练的表示来取代极其庞大的未经加工的输入情息，把庞大的视觉输人信息转化为一种易于处理和有感知意义的描述。 机器视觉可分为低层视觉和高后视觉两个层次，低层视觉主要是对视觉团像执行预处理，例如，边缘检测、运动目标检测、纹理分析等，另外还有立体造型、曲面色彩等，其目的是使对象凸现出来，这时还谈不上对它的理解。高层视觉主要是理解对象，显然，实现高层视觉需要掌捏与对象相关的知识。 机器视觉的前沿研究课题包括：实时图像的并行处理，实时图像的压缩、传输与复原，三绍景物的建模识别，动态和时变视觉等。 人娄的钉能活动过程主要是一个获得知识并运用知识的过程，知识是智能的基础。为了使计算机具有钉能，能模拟人类的智能行为，就必须使它具有知识。把人类拥有的知识采用适当的模式表示出来以便存储到计算机中，这就是知识表示要解决的问题。知识表示是对知识的一种描述，或者说是一组约定，是一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构，对知识进行表木就是把知识表示咸便于计算机存储和利用的菜种数据结构。知识表示方法给出的知识表示形式称为知识表示程式，知识表示模式分为外部表示模式和内部表示模式两个层次。知识外部表示模式是与软件开发的工具、运行的软件平台无关的知识表示的形式化描述。知
人工智能发展综述 摘要:概要的阐述下人工智能的概念、发展历史、当前研究热点和实际应用以及未来的发展趋势。 关键词:人工智能; 前景; 发展综述 人工智能(Artificial Intelligence)自1956 年正式问世以来的五十年间已经取得了长足的进展,由于其应用的极其广泛性及存在的巨大研究开发潜力, 吸引了越来越多的科技工作者投入人工智能的研究中去。尤其是八十年代以来出现了世界范围的开发新技术的高潮，许多发达国家的高科技计划的重要内容是计算机技术,而尤以人工智能为其基本重要组成部分。人工智能成为国际公认的当代高技术的核心部分之一。 1什么是人工智能 美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授给人工智能下了这样一个定义:人工智能是关于知识的学科, 是怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。从人工智能所实现的功能来定义是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能,如判断、推理、证明、识别学习和问题求解等思维活动。这些反映了人工智能学科的基本思想和基本内容, 即人工智能是研究人类智能活动的规律。若是从实用观点来看,人工智能是一门知识工程学:以知识为对象,研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。如果仅从技术的角度来看，人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化，使电脑能更灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为,就算是达到了目的，而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了。人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支，人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关的技术产品，建立有关的理论。 2 人工智能历史 当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，人工智能的研究经历了以下几
实验1 Fisher 线性判别分析实验 一、摘要 Fisher 线性判别分析的基本思想：通过寻找一个投影方向（线性变换，线性组合），将高维问题降低到一维问题来解决，并且要求变换后的一维数据具有如下性质：同类样本尽可能聚集在一起，不同类的样本尽可能地远。 Fisher 线性判别分析，就是通过给定的训练数据，确定投影方向W 和阈值y0，即确定线性判别函数，然后根据这个线性判别函数，对测试数据进行测试，得到测试数据的类别。 二、算法的基本原理及流程图 1 基本原理 （1）W 的确定 各类样本均值向量mi 样本类内离散度矩阵i S 和总类内离散度矩阵 w S [ 12w S S S =+ 样本类间离散度矩阵b S 在投影后的一维空间中，各类样本均值T i i m '= W m 。样本类内离散度和总类内离散度 T T i i w w S ' = W S W S ' = W S W 。样本类间离散度T b b S ' = W S W 。 Fisher 准则函数满足两个性质： ·投影后，各类样本内部尽可能密集，即总类内离散度越小越好。 ·投影后，各类样本尽可能离得远，即样本类间离散度越大越好。 根据这个性质确定准则函数，根据使准则函数取得最大值，可求出W ： -1w 12W = S (m - m ) 。 （2）阈值的确定 实验中采取的方法：012y = (m ' + m ') / 2。 \ T x S (x m )(x m ), 1,2 i i i i X i ∈= --=∑T 1212S (m m )(m m )b =--
（3）Fisher线性判别的决策规则 对于某一个未知类别的样本向量x，如果y=W T·x>y0，则x∈w1；否则x∈w2。 2 流程图 方差标准化（归一化处理） 一个样本集中，某一个特征的均值与方差为： 归一化： 三、实验要求 寻找数据进行实验，并分析实验中遇到的问题和结论，写出实验报告。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/9b17240364.html, 国外人工智能教学应用研究综述 作者：郭炯荣乾郝建江 来源：《电化教育研究》2020年第02期 [摘; ;要] 人工智能技术在教育教学中的应用日渐丰富，国内关于人机协同的研究多偏向于宏观理论探索，实践研究较少。鉴于此，研究以近三年三本具有国际影响力的期刊中人工智能教学应用相关文献为样本，以人工智能局部替代教学、赋能教学为焦点，分析国外人工智能教学应用研究现状。从中可以看出，当前国外研究者在探索认知特征、学习本质和教育规律的基础上，关注将机器学习、逻辑推理、自然语言理解等人工智能技术嵌入各类教学、学习、决策等工具、系统、平台中，支持构建体验学习情境、规范学习行为、评估学业水平和能力结构、制定个性化学习路径和内容等研究，旨在通过人机协同优化教学方式与路径，为学习者提供个性化学习服务。这些研究成果对开发人工智能教学产品、理解学习的本质、探索教学规律等提供了方法指导和可供借鉴的研究范式，但也存在人工智能教学应用研究狭窄化、碎片化、微观化等问题，后期还需从宏观、中观层面开展人工智能与教学的关系研究、人工智能教学应用关键技术研究、人工智能赋能教师的理论基础研究、人工智能与教学融合形态研究、人机协同背景下的教师人工智能教学应用素养研究等。 [关键词] 人工智能; 教学应用; 人机协作; 研究综述; 替代教师; 赋能教师 [中图分类号] G434; ; ; ; ; ; [文獻标志码] A 一、引; ;言 人工智能（Artificial Intelligence，AI）在教育教学中的应用越来越受到重视，大量基于 AI的教育教学工具应用在不同的场景中，逐步被教育者和学习者接纳。研究者也开始对其在教学过程中引发的变革进行积极探讨。国内学者从人工智能对教师职业的再造、人工智能教师在未来教育教学中代替人类所承担的角色、智能时代的教师工具、人工智能时代教师角色与思维的转变等方面进行了研究。主流观点认为，人工智能在可预见的未来并不会完全替代教师，但未来将会是教师与人工智能协作共存的教育新生态[1-4]。但此类研究多偏向于理论探讨、宏观分析，结合案例的教学实证研究较少。国外人工智能教育研究起步早，且更加注重实证研究，可为国内人工智能教学应用的研究与实践提供借鉴。本研究从国外文献入手，选取在国际教育技术领域影响力较大的三本期刊（Computers & Education、International Journal of Artificial Intelligence in Education、Journal of Educational Technology and Society）作为文献来源，从人机协作的视角关注近三年与人工智能教学应用相关的研究。 二、人工智能教学应用研究概述 （一）人工智能教学研究的发展
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
人工智能算法综述人工智能算法大概包括五大搜索技术，包括一些早期的搜索技术或用于解决比较简单问题的搜索原理和一些比较新的能够求解比较复杂问题的搜索原理，如遗传算法和模拟退火算法等。 1、盲目搜索 盲目搜索又叫做无信息搜索，一般只适用于求解比较简单的问题。包括图搜索策略，宽度优先搜索和深度优先搜素。 1、图搜索(GRAPH SERCH)策略是一种在图中寻找路径的方法。在有关图的表示方法中，节点对应于状态，而连线对应于操作符。 2、如果搜素是以接近其实节点的程度依次扩展节点的，那么这种搜素就叫做宽度优先搜素( breadth-first search。 3、深度优先搜索属于图算法的一种，英文缩写为DFS即Depth First Search其过程 简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,而且每个节点只能访问一次。 二、启发式搜索 盲目搜索的不足之处是效率低，耗费过多的时间和空间。启发信息是进行搜索技术所需要的一些有关具体问题的特性的信息。利用启发信息的搜索方法叫做启发式搜索方法。 启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标。这样可以省略大量无谓的搜索路径，提高了效率。在启发式搜索中，对位置的估价是十分重要的。采用了不同的估价可以有不同的效果。 3、博弈树搜索 诸如下棋、打牌、竞技、战争等一类竞争性智能活动称为博弈。博弈有很多种，我们讨论最简单的"二人零和、全信息、非偶然" 博弈，其特征如下： (1对垒的MAX MIN双方轮流采取行动，博弈的结果只有三种情况：MA)方胜，MIN方败；MIN方胜，MAX方败；和局。 (2 在对垒过程中，任何一方都了解当前的格局及过去的历史。 (3 任何一方在采取行动前都要根据当前的实际情况，进行得失分析，选取对自 已为最有利而对对方最为不利的对策，不存在掷骰子之类的"碰运气"因素即双方都是很理智地决定自己的行动。 在博弈过程中，任何一方都希望自己取得胜利。因此，当某一方当前有多个行
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。