1.落叶乔木: 合欢、栾树、白腊、银杏、法桐、青桐、杜仲、榉树、朴树、柿树、枣树、红叶椿、千头椿、香椿、臭椿、垂柳、金丝柳、速生柳、落羽杉、池杉、水杉、（广、红、白）玉兰、乌桕、国槐、垂槐、刺槐、香花槐、马褂木、意杨、枫杨、苦楝、火炬等
2.常绿乔木: 大叶女贞、香樟、杜英、乐昌含笑、金合欢、广玉兰、枇杷、湿地松等
1、落叶乔木：桉树/细叶榄仁/凤凰木/木棉/大叶紫薇/鸡蛋花/重阳木/水杉/黄槐(半落叶)/柳树/大叶榕
2、常绿乔木：高山榕/小叶榕/南洋杉/红花檵木(大)/水石榕/罗汉松/洋紫荆/龙柏/蒲葵/马尾松/木麻黄/水蒲桃/菩提树/朱
樱花/鱼尾葵/刺葵/桂花/大王椰子/阴香/苏铁/香樟树/垂叶榕/小叶榕/印度橡胶树//
3、常绿灌木：夹竹桃/红花檵木(小)/棕竹/杜鹃/叶子花/朱樱花/美丽针葵/黄婵/希茉莉//
4、落叶灌木：扶桑/杜鹃/鸡蛋花/ 补充：牡丹/某些月季/结香/
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, linguistics, computer science, biology, cybernetics and so have a relationship. It has a cross-correlation with artificial intelligence and image processing. The potential of pattern recognition is huge. Key words:pattern recognition; digital recognition; face recognition; 1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
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，
常绿乔木落叶乔木种类 GE GROUP system office room 【GEIHUA16H-GEIHUA GEIHUA8Q8-
常绿乔木种类 一、常绿乔木 澳洲红千层翠柏大叶榕丹桂独干丹桂散本单瓣红花油茶花杜英峨眉含笑高山榕广玉兰桂花（丛生）桂花（独本）桂楠木莲黑板树红豆衫红果冬青红花木莲花叶垂榕华盛顿棕榈黄心夜合灰毛含笑桧柏加拿利海枣尖叶杜英截杆香樟金桂独干金桂散本金叶垂榕金叶含笑桔子苦槠蓝冰柏乐昌含笑亮叶含笑柳杉龙柏罗汉松木荷女贞女贞（大叶女贞）盆架子枇杷蒲葵铅笔柏青冈栎人面子日本柳杉乳源木莲深山含笑湿地松蜀桧柏四季桂独干四季桂散本台湾相思蚊母细叶榕香柏香榧香橼香樟橡皮榕雪松杨梅移栽香樟（二年）移栽香樟（三年）银桂独干银桂球类银海枣银荆(金合欢) 柚子中东海枣棕榈醉香含笑 二、落叶乔木 白玉兰（嫁接）板栗薄壳山核桃檫树池杉臭椿垂柳垂丝海棠垂枝梅垂枝桃刺槐刺桐大叶榄仁灯台树杜仲鹅掌楸枫香枫杨怪柳合欢红枫红叶李红叶桃厚朴朴树花梅花桃槐树黄连木黄山栾树鸡爪戚江南桤木金钱松榉树苦楝榔榆龙爪槐栾树落羽杉马褂木芒果墨西哥落羽衫木本绣球木棉南酸枣盘槐七叶树青桐日本樱花珊瑚朴柿子水杉桃树乌桕无患子五角枫喜树细叶榄仁香椿悬铃木(法桐) 悬铃木(法桐)截干苗意杨银杏樱花樱桃羽毛枫元宝枫枣树重阳木梓树紫花泡桐紫薇红叶碧桃 三、常绿灌木 八角金盘大叶黄杨大叶醉鱼草杜鹃法国冬青枸骨瓜子黄杨龟甲冬青海桐（散本）含笑红花继木红千层红叶石楠红叶石楠容器苗(地栽苗) 厚皮香胡颓子（散本）黄馨火棘夹竹桃金边黄杨金叶女贞金银花阔叶十大功劳连翘毛鹃米叶冬青匍地柏千头柏瑞香山茶（重瓣）珊瑚石楠（散本）丝兰桃叶珊瑚蚊母无刺
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：
2.1图像模式识别的方法 图像模式识别的方法很多，从图像模式识别提取的特征对象来看，图像识别方法可分为以下几种：基于形状特征的识别技术、基于色彩特征的识别技术以及基于纹理特征的识别技术。其中，基于形状特征的识别方法，其关键是找到图像中对象形状及对此进行描述，形成可视特征矢量，以完成不同图像的分类，常用来表示形状的变量有形状的周长、面积、圆形度、离心率等。基于色彩特征的识别技术主要针对彩色图像，通过色彩直方图具有的简单且随图像的大小、旋转变换不敏感等特点进行分类识别。基于纹理特征的识别方法是通过对图像中非常具有结构规律的特征加以分析或者则是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计来完成。 从模式特征选择及判别决策方法的不同可将图像模式识别方法大致归纳为两类:统计模式(决策理论)识别方法和句法(结构)模式识别方法。此外，近些年随着对模式识别技术研究的进一步深入，模糊模式识别方法和神经网络模式识别方法也开始得到广泛的应用。在此将这四种方法进行一下说明。 2.1.1句法模式识别 对于较复杂的模式，如采用统计模式识别的方法，所面临的一个困难就是特征提取的问题，它所要求的特征量十分巨大，要把某一个复杂模式准确分类很困难，从而很自然地就想到这样的一种设计，即努力地把一个复杂模式分化为若干
较简单子模式的组合，而子模式又分为若干基元，通过对基元的识别，进而识别子模式，最终识别该复杂模式。正如英文句子由一些短语，短语又由单词，单词又由字母构成一样。用一组模式基元和它们的组成来描述模式的结构的语言，称为模式描述语言。支配基元组成模式的规则称为文法。当每个基元被识别后，利用句法分析就可以作出整个的模式识别。即以这个句子是否符合某特定文法，以判别它是否属于某一类别。这就是句法模式识别的基本思想。 句法模式识别系统主要由预处理、基元提取、句法分析和文法推断等几部分组成。由预处理分割的模式，经基元提取形成描述模式的基元串（即字符串）。句法分析根据文法推理所推断的文法，判决有序字符串所描述的模式类别，得到判决结果。问题在于句法分析所依据的文法。不同的模式类对应着不同的文法，描述不同的目标。为了得到于模式类相适应的文法，类似于统计模式识别的训练过程，必须事先采集足够多的训练模式样本，经基元提取，把相应的文法推断出来。实际应用还有一定的困难。 2.1.2统计模式识别 统计模式识别是目前最成熟也是应用最广泛的方法，它主要利用贝叶斯决策规则解决最优分类器问题。统计决策理论的基本思想就是在不同的模式类中建立一个决策边界，利用决策函数把一个给定的模式归入相应的模式类中。统计模式识别的基本模型如图2，该模型主要包括两种操作模型：训练和分类，其中训练主要利用己有样本完成对决策边界的划分，并采取了一定的学习机制以保证基于样本的划分是最优的;而分类主要对输入的模式利用其特征和训练得来的决策函数而把模式划分到相应模式类中。 统计模式识别方法以数学上的决策理论为基础建立统计模式识别模型。其基本模型是:对被研究图像进行大量统计分析，找出规律性的认识，并选取出反映图像本质的特征进行分类识别。统计模式识别系统可分为两种运行模式:训练和分类。训练模式中，预处理模块负责将感兴趣的特征从背景中分割出来、去除噪声以及进行其它操作;特征选取模块主要负责找到合适的特征来表示输入模式;分类器负责训练分割特征空间。在分类模式中，被训练好的分类器将输入模式根据测量的特征分配到某个指定的类。统计模式识别组成如图2所示。
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
常绿植物和落叶植物的区别 常绿植物：常绿植物主要是常绿树，也有常绿灌木等。 大多数松、柏科植物是属于常绿树(也有属于落叶树的，如落羽松) 常绿树是指它终年常绿，但不代表它不会掉叶子，它与落叶树不同点在于落叶树在秋冬季时会多数或全数落叶，常绿树在四季都有落叶，但同时它也有再长新叶，有些松、柏科的叶子在老了、枯黄后会留在干上，不会落下(如杉木)。并不只有松柏会长青，阔叶树中也很多是常青的(如椰子、乌心石、青刚栎、第伦桃、桑、榕、白千层、莲雾等非常多) 常绿树：常绿树是指一年四季都有绿叶的多年生木本植物。常绿树的叶子并非永不凋落，只不过叶子寿命比落叶树的叶子寿命长一些，如冬青叶可活1年～3年，松树叶可活3年～5年，罗汉松的叶子可活2年～8年。常绿树每年春天都有新叶长出，同时也有部分老叶脱落，但茎上一年四季都保持有绿叶，所以称作常绿树。另外，常绿树有阔叶和针叶两类：常绿阔叶树多半分布在热带和亚热带地区，一般不耐寒，如棕榈、香樟、柑橘、珊瑚树等；常绿针叶树多半是裸子植物，如松树、柏树等。 中国植被的主要类型和地理分布 中国几乎包括世界上除了极地冻原以外所有主要植被类型，并有高原高寒植被。全国自然植被包括29植被型、52亚型和600多个主要群系。主要类型概述于后。 森林中国森林主要分布于东南部、少数零星分布到西北山地，从北向南呈有规律的地带性分布。 针叶林和针阔叶混交林中国针叶林普遍分布于国内各地山区，可区别为寒温性、温性和热性针叶林。 寒温性针叶林是寒温带的地带性植被。在中国仅见于大兴安岭北部(海拔400～1400米) 和新疆阿尔泰山西北部（1300～2100米），是西伯利亚泰加林的向南延伸。此外,出现于各高山的亚高山或至高山带,是山地植被垂直带的重要组成部分。中国寒温性针叶林的建群树种约有50种，主要是各种冷杉、云杉、落叶松和圆柏林。群落的种类组成和结构较简单，发育良好的冷杉、云杉林，林相整齐，乔木层高20～30～50米，郁闭度0.6～0.9。林下灌木和草木层均不发达，而地被苔藓层却极发达，厚5～15厘米,覆盖度70～90％以上。在西南区亚高山特别潮湿地区，林中常附生大量松萝，形成特殊的“雾林”景观。 在温带和亚热带的低山丘陵和亚热带的中山—亚高山带,则分布有温性或暖性针叶林。主要是各种松林,从东北往西南，建群树种主要是红松、油松、赤松、华山松、台湾松、马尾松和云南松等。至云南南部和广西、广东的热带低山丘陵，则被思茅松或海南岛松热带针叶林所代替。其他还有多种铁杉、油杉、杉木、柏木和侧柏林等。这类森林有为地带性植被破坏后的次生林或人工林，林相不一，一般高10～25米，郁闭度0.3～0.4或0.5～0.7，然而种类组成较上类针叶林丰富，多层结构，暖性针叶林常有许多热带—亚热带成分，并普遍生长多种草本蕨类和藤本植物。 在东北东部温带山地分布有典型的针阔叶混交林。代表树种主要是红松、沙冷杉和多种落叶阔叶树种，如紫椴、枫桦、水曲柳等。这一地区现代森林中犹保存一些第三纪残遗植物和具有亚热带森林的特色。 落叶阔叶林落叶阔叶林广布于温带、暖温带平原山地及亚热带至热带的中山—亚高山带和石灰岩山地。典型落叶阔叶林是华北暖温带湿润和半湿润地区的地带性植被，向西可延伸至甘肃南部白龙江上游。建群树种主要是落叶栎类,在本带北部主要是辽东栎和蒙古栎,南部主要是麻栎、栓皮栎、槲栎、槲树等。它们多为纯林或混生多种槭树、椴等。林相整齐，季相变化明显，一般高10～15米，郁闭度0.5～0.7(0.8),林下灌木和草本层较发达，一般没有苔藓层。常见灌木主要为多种胡枝子、绣线菊、忍冬、荚蒾、榛和黄栌等。草本主要是多种苔草、委陵菜、蒿类及野牯草、白羊草、黄背草等亚热带禾草。 另外，在西北荒漠河岸，较普遍分布有胡杨林或沙枣林，它们是中亚荒漠河岸特有的森林类型，林下主要是各种耐盐灌木和草本，如多种柽柳、铃铛刺、多种甘草和骆驼刺等。其他多种桦、杨柳主要组成次生林或河岸林分布各地。 常绿阔叶林常绿阔叶林是亚热带的地带性植被,植被类型分 化多样，以典型常绿阔叶林为代表，分布于中亚热带湿润地区海拢1000米或2800米（在西部）以下的低山、丘陵或至中山带。建群植物主要是壳斗科、樟科、山茶科和木兰科的许多常绿树种，如多种栲、青冈、石栎、红楠、木荷、木莲、含笑等，分别于不同地区占优势。 在中亚热带北部这些常绿属种与一些落叶栎类，水青冈、化香、枫香、鹅耳枥、多种槭、桦等组成常绿－落叶、阔叶混交林。在中亚热带南部则主要与多种栲、润楠、香蒲桃（桃金娘科）、黄桐（大戟科）、山杜英（杜英科）、黄杞（胡桃科）、?木（楝科）和无忧花（苏木科）等热带属种组成季风常绿阔叶林，具有热带林的诸种特征，成为南亚热带森林的过渡类型。在亚热带西端的干热河谷及亚高山阳坡常发育有地中海型的硬叶常绿阔叶林，建群植物主要是铁橡栎、锥连栎及灰背栎等硬叶栎类，一般高2～6米，成为矮林或灌丛状。至山地这类森林则由高山栎类组成。竹林发达亦为中国亚热带森林植被的显著特点。 各类亚热带森林一般生长较迅速茂密，高15～20～30米，郁闭度0.6～0.9，乔木层常有2～3个亚层，种类组成丰富，并常有一些古老或残遗的成分。 季雨林和雨林二者分布于台、粤、桂至滇和藏东南的热带地区，是亚洲热带同类植被的一部分。但不同于亚洲热带典型的季雨林和雨林。中国热带季雨林较普遍地分布于海拔500～1200米(在西部)以下的热带丘陵台地，背风或较干热河谷盆地及石灰岩山地。
武汉理工大学 模式识别及其在图像处理中的应用 学院（系）：自动化学院 课程名称：模式识别原理 专业班级：控制科学与工程1603班 任课教师：张素文 学生姓名：王红刚 2017年1月3日
模式识别及其在图像处理中的应用 摘要:随着计算机和人工智能技术的发展,模式识别在图像处理中的应用日益广泛。综述了模式识别在图像处理中特征提取、主要的识别方法(统计决策法、句法识别、模糊识别、神经网络)及其存在的问题, 并且对近年来模式识别的新进展———支持向量机与仿生模式识别做了分析和总结, 最后讨论了模式识别亟待解决的问题并对其发展进行了展望。 关键词:模式识别;图像处理;特征提取;识别方法 Pattern Recognition and Its Application in Image Processing Abstract:With the development of computer and artificial intelli-gence , pattern recognition is w idely used in the image processing in-creasingly .T he feature extraction and the main methods of pattern recognition in the image processing , w hich include statistical deci-sion, structural method , fuzzy method , artificial neural netw ork aresummarized.T he support vector and bionic pattern recognition w hich are the new developments of the pattern recognition are also analyzed .At last, the problems to be solved and development trends are discussed. Key words:pattern recognition ;image processing ;feature extrac-tion;recognition methods
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。
常绿乔木种类 一、常绿乔木 澳洲红千层翠柏大叶榕丹桂独干丹桂散本单瓣红花油茶花杜英峨眉含笑高山榕广玉兰桂花（丛生）桂花（独本）桂楠木莲黑板树红豆衫红果冬青红花木莲花叶垂榕华盛顿棕榈黄心夜合灰毛含笑桧柏加拿利海枣尖叶杜英截杆香樟金桂独干金桂散本金叶垂榕金叶含笑桔子苦槠蓝冰柏乐昌含笑亮叶含笑柳杉龙柏罗汉松木荷女贞女贞（大叶女贞）盆架子枇杷蒲葵铅笔柏青冈栎人面子日本柳杉乳源木莲深山含笑湿地松蜀桧柏四季桂独干四季桂散本台湾相思蚊母细叶榕香柏香榧香橼香樟橡皮榕雪松杨梅移栽香樟（二年）移栽香樟（三年）银桂独干银桂球类银海枣银荆(金合欢) 柚子中东海枣棕榈醉香含笑 二、落叶乔木 白玉兰（嫁接）板栗薄壳山核桃檫树池杉臭椿垂柳垂丝海棠垂枝梅垂枝桃刺槐刺桐大叶榄仁灯台树杜仲鹅掌楸枫香枫杨怪柳合欢红枫红叶李红叶桃厚朴朴树花梅花桃槐树黄连木黄山栾树鸡爪戚江南桤木金钱松榉树苦楝榔榆龙爪槐栾树落羽杉马褂木芒果墨西哥落羽衫木本绣球木棉南酸枣盘槐七叶树青桐日本樱花珊瑚朴柿子水杉桃树乌桕无患子五角枫喜树细叶榄仁香椿悬铃木(法桐) 悬铃木(法桐)截干苗意杨银杏樱花樱桃羽毛枫元宝枫枣树重阳木梓树紫花泡桐紫薇红叶碧桃 三、常绿灌木 八角金盘大叶黄杨大叶醉鱼草杜鹃法国冬青枸骨瓜子黄杨龟甲冬青海桐（散本）含笑红花继木红千层红叶石楠红叶石楠容器苗(地栽苗) 厚皮香胡颓子（散
本）黄馨火棘夹竹桃金边黄杨金叶女贞金银花阔叶十大功劳连翘毛鹃米叶冬青匍地柏千头柏瑞香山茶（重瓣）珊瑚石楠（散本）丝兰桃叶珊瑚蚊母无刺构骨狭叶十大功劳小叶栀子花迎春月桂云南黄馨栀子花紫鹃香泡 四、落叶灌木 八仙花茶梅棣棠丁香斗球丰花月季红梗木红叶李红叶桃红叶小檗花石榴黄金条剑麻结香金边水腊金丝梅金丝桃锦带腊梅六月雪麻叶绣球玫瑰花美国红栌木本绣球木芙蓉木瓜海棠木槿南天竺喷雪花品种月季忍冬山麻杆寿星桃水腊溲疏天目琼花贴梗海棠卫矛西府海棠榆叶梅郁李月季紫荆 五、造型植物 刺柏球大叶黄杨球枸骨球瓜子黄杨球海桐球红花继木胡颓子球花柏球火棘球金叶女贞球龙柏球罗汉松(造型) 罗汉松球雀舌黄杨球洒金柏球珊瑚球石楠球蜀桧柏球小叶女贞球杨梅球 六、彩叶植物 白花金雀儿北美枫香北美落羽杉彩叶杞柳茶条槭大花六道木地中海荚迷多花蓝果树(红色风暴) 粉叶复叶槭富贵籽(红) 国王枫海滨木槿黑胶树红豆杉红花金雀儿红花七叶树红梅红叶椿红叶女贞红叶石楠（红罗宾）红叶石楠（火焰红）红叶石楠（鲁宾斯）红叶小檗红叶小糪花楸花叶锦带黄花金雀儿加拿大红橡树加拿大红樱加拿大紫荆金边红瑞木金冠柏金森女贞金山绣线菊金焰绣线菊金叶风箱果金叶龟甲冬青金叶红瑞木金叶槐金叶接骨木金叶锦带金叶忍冬金叶小檗金叶莸金叶榆金枝槐美国复叶槭美国改良红枫(北方之火) 美国改良红枫(秋日烈焰) 美国改良红枫(秋焰槭) 美国改良红枫(十月光辉) 美国改良红枫(夕阳
模式识别的应用 模式识别可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。 文字识别——如何将文字方便、快速的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得到普及的应用。目前，汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。其中人工键入速度慢而且劳动强度大；自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。从识别技术的难度来说，手写体识别的难度高于印刷体识别，而在手写体识别中，脱机手写体的难度又远远超过了联机手写体识别。到目前为止，除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外，汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。 语音识别——语音识别技术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。//https://www.doczj.com/doc/068044217.html,/p-67030326.html 指纹识别——我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤 凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。而这些皮肤的 纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的。依靠这 种唯一性，就可以将一个人同他的指纹对应起来，通过比较 他的指纹和预先保存的指纹进行比较，便可以验证他的真实
身份。一般的指纹分成有以下几个大的类别:环型(loop),螺旋型(whorl),弓型(arch),这样就可以将每个人的指纹分别归类，进行检索。指纹识别基本上可分成：预处理、特征选择和模式分类几个大的步骤。 遥感——遥感图像识别已广泛用于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等。 医学诊断——在癌细胞检测、X射线照片分析、血液化验、染色体分析、心电图诊断和脑电图诊断等方面，模式识别已取得了成效。
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
模式识别及其在图像处理中的应用 摘要：随着计算机和人工智能技术的发展，模式识别在图像处理中的应用日益广泛。综述了模式识别在图像处理中特征提取、主要的识别方法（统计决策法、句法识别、模糊识别、神经网络）及其存在的问题，并且对近年来模式识别的新进展——支持向量机与仿生模式识别做了分析和总结，最后讨论了模式识别亟待解决的问题并对其发展进行了展望。 关键词：模式识别；图像处理；特征提取；识别方法
模式识别诞生于20世纪20年代，随着计算机的出现和人工智能的发展，模式识别在60年代初迅速发展成一门学科。它所研究的理论和方法在很多学科和领域中得到广泛的重视，推动了人工智能系统的发展，扩大了计算机应用的可能性。图像处理就是模式识别方法的一个重要领域，目前广泛应用的文字识别（ MNO）就是模式识别在图像处理中的一个典型应用。 1.模式识别的基本框架 模式识别在不同的文献中给出的定义不同。一般认为，模式是通过对具体的事物进行观测所得到的具有时间与空间分布的信息，模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类，其中个别具体的模式往往称为样本。模式识别就是研究通过计算机自动地（或者人为进行少量干预）将待识别的模式分配到各个模式类中的技术。模式识别的基本框架如图1所示。 根据有无标准样本，模式识别可分为监督识别方法和非监督识别方法。监督识别方法是在已知训练样本所属类别的条件下设计分类器，通过该分类器对待识样本进行识别的方法。如图1，标准样本集中的样本经过预处理、选择与提取特征后设计分类器，分类器的性能与样本集的大小、分布等有关。待检样本经过预处理、选择与提取特征后进入分类器，得到分类结果或识别结果。非监督模式识别方法是在没有样本所属类别信息的情况下直接根据某种规则进行分类决策。应用于图像处理中的模式识别方法大多为有监督模式识别法，例如人脸检测、车牌识别等。无监督的模式识别方法主要用于图像分割、图像压缩、遥感图像的识别等。
1.气候和深厚肥沃的砂质 土壤，对土壤的酸碱性要求不严。较耐水湿，抗风、抗有毒气体。适应能力强，生长快速，耐寒能力弱。 乌桕 乌桕（学名：Sapium sebiferum）是大戟科乌桕属落叶乔木，应用于园林中，集观形、观色叶、观果于一体，具有极高的观赏价值。种子黑色含油，圆球形，外被白色蜡质假种皮，可
制油漆，假种皮为制蜡烛和肥皂的原料，经济价值极高。乌桕是一种色叶树种，春秋季叶色红艳夺目，不下丹枫。为中国特有的经济树种，已有1400多年的栽培历史。 喜光，耐寒性不强，年平均温度15℃以上，年降雨量750mm 乌桕 2.以上地区都可生长。对土壤适应性较强，沿河两岸冲积土、平原水稻土， 低山丘陵粘质红壤、山地红黄壤都能生长。以深厚湿润肥沃的冲积土生长最好。土壤水分条件好生长旺盛。能耐短期积水，亦耐旱，含盐量在 0.3%以正气。寿命较长。[2] 3.
4. 楝树：楝属落叶乔木。在5.
无患子花 落叶或常绿乔木，高达25米。枝开展，小枝无毛，密生多数皮孔；冬芽腋生，外有鳞片2对，稍有细毛.通常为双数羽状复叶，互生；无托叶；有柄；小叶8～12枚，广披针形或椭圆形，长6～15厘米，宽2.5～5厘米，先端长尖，全缘，基部阔楔形或斜圆形，左右不等，革质，无毛，或下面主脉上有微毛；小叶柄极短。圆锥花序，顶生及侧生；花杂性，小形，无柄，总轴及分枝均被淡黄褐色细毛；萼5片，外2片短，内3片较长，圆形或卵圆形；花冠淡绿色，5瓣，卵形至卵状披针形，有短爪；花盘杯状；雄花有8～10枚发达的雄蕊，着生于花盘内侧，花丝有细毛，药背部着生；雌花，子房上位，通常仅1室发育；两性花雄蕊小，花丝有软毛。核果球形，径约15～20毫米，熟时黄色或棕黄色。种子球形，黑色，径约12～15毫米。花期6～7月。果期9～10月。 园林绿化 7.树干通直，枝叶广展，绿荫稠密。到了冬季，满树叶色金黄，故又 名黄金树。可算是彩叶树种之一。到了10月，果实累累，橙黄美观。 小枝暗棕色，密生皮孔。叶为二回羽状复叶，长30一40厘米；小叶7—11，薄革质，长椭圆形或长椭圆状卵形，长4—10厘米，宽3—4．5厘米，顶端惭尖，基部圆或宽楔形，全缘或偶有锯齿，两面无毛或沿中脉有短柔毛。花黄色；萼片5，边缘有小睫毛；花瓣5，瓣柄有长柔毛；雄蕊8，花丝有长柔毛。蒴果椭圆形，长4—5厘米，顶端钝头而有短尖。花期8—9月，果期10—11月。蒴果秋天变淡红色。 生长习性： 喜光，喜温暖湿润气候，深根性，速生 繁殖培育：
图像模式识别的方法介绍(doc 10页)
2.1图像模式识别的方法 图像模式识别的方法很多，从图像模式识别提取的特征对象来看，图像识别方法可分为以下几种：基于形状特征的识别技术、基于色彩特征的识别技术以及基于纹理特征的识别技术。其中，基于形状特征的识别方法，其关键是找到图像中对象形状及对此进行描述，形成可视特征矢量，以完成不同图像的分类，常用来表示形状的变量有形状的周长、面积、圆形度、离心率等。基于色彩特征的识别技术主要针对彩色图像，通过色彩直方图具有的简单且随图像的大小、旋转变换不敏感等特点进行分类识别。基于纹理特征的识别方法是通过对图像中非常具有结构规律的特征加以分析或者则是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计来完成。 从模式特征选择及判别决策方法的不同可将图像模式识别方法大致归纳为两类:统计模式(决策理论)识别方法和句法(结构)模式识别方法。此外，近些年随着对模式识别技术研究的进一步深入，模糊模式识别方法和神经网络模式识别方法也开始得到广泛的应用。在此将这四种方法进行一下说明。 2.1.1句法模式识别 对于较复杂的模式，如采用统计模式识别的方法，所面临的一个困难就是特征提取的问题，它所要求的特征量十分巨大，要把某一个复杂模式准确分类
图2 统计模式识别模型 2.1.2.1几种统计模式识别的方法 统计模式识别根据采用方法的不同可以进行多种形式的分类：通过贝叶斯决策理论对条件密度已知的样本进行分类；对于类条件密度不明的情况，可根据训练样本的类别是否己知将分类问题分为监督学习和非监督学习两大类；监督学习和非监督学习又可根据是否通过参数决策分为参数估计和非参数估计。统计模式识别的另一种分类方法是根据决策界是否直接得到将其分为几何方法和基于概率密度的方法。几何方法经常直接从优化一定的代价函数构造决策界;而基于概率密度的方法要首先估计密度函数然后构造分类函数指定决策界。 1、几何分类法 1) 模板匹配法 它是模式识别中的一个最原始、最基本的方法，它将待识模式分别与各标准模板进行匹配，若某一模板与待识模式的绝大多数单元均相匹配，则称该模板与待识模式“匹配得好”，反之则称“匹配得不好”，并取匹配最好的作为识别结果。 2）距离分类法 距离是一种重要的相似性度量，通常认为空间中两点距离越近，表示实际上两样本越相似。大约有十余种作为相似性度量的距离函数，其中使用最广泛的是欧氏距离。它是使用最为广泛的方法，常用的有平均样本法、平均距离法、最近邻法和Ｋ－近邻法。 3）线性判别函数
1.落叶乔木: 杂交马褂木、红花七叶树、马褂木、灯台树、黄金树、合欢、栾树、白腊、银杏、法桐、青桐、杜仲、榉树、朴树、柿树、枣树、红叶椿、千头椿、香椿、臭椿、垂柳、金丝柳、速生柳、落羽杉、池杉、水杉、（广、红、白）玉兰、乌桕、国槐、垂槐、刺槐、香花槐、意杨、枫杨、苦楝、火炬, 小桐子、麻风树、臭油桐、五角枫，蒙古栎，柳树，杨树，榆树，梧桐，槐树等等。 2.常绿乔木: 大叶女贞、香樟、杜英、乐昌含笑、金合欢、广玉兰、枇杷、黑松、雪松、白皮松、华山松、马尾松、湿地松等白皮松，雪松，还有棕榈类的植物等 3.花灌木: 红叶小檗、红叶女贞、红王子锦带、紫荆、紫薇、日本晚樱、红叶李、红枫、红栌、金叶女贞、瓜子黄杨、大叶黄杨、金边黄杨、金银木、石楠、红叶石楠、棣堂、流苏、紫丁香、龙柏、刺柏、花柏、洒金柏、雪松、蜀桧、西安桧、剑麻、法青、红花檵木、海桐、火棘、迎春、木槿、夹竹桃、八角金盘、水蜡、栀子花等。 4.梅花类： 红梅、绿梅、乌梅、垂梅、榆叶梅、珍珠梅、腊梅、实生腊梅、美人梅 5.地被类: 马尼拉、四季青、高羊茅、矮生百慕大、结缕草、马蹄金、早熟禾、紫叶酢浆草、红花酢浆草、白三叶、麦冬、金边麦冬、葱兰、吉祥草、常夏石竹、梅人蕉、玉簪、金边玉簪、大花萱草、鸢尾、德国鸢尾、石蒜、沿阶草 6.攀藤类: 爬山虎、三叶地锦（中国地锦）、五叶地锦（美国地锦）、美国凌霄、紫藤、金银花、中华常春藤、扶芳藤、迎春等 7.月季类: 丰花月季、红帽月季、黄帽月季、曼海姆、品种月季130余种 8.草坪种： 高羊茅、早熟禾、黑麦草、百慕大、结缕草、马蹄金、四季青、白三
叶、麦冬、狗芽根等 常绿乔木：大多数的松柏类植物都是。例如，。 灌木：女贞，紫叶小檗，金叶女贞，，小叶黄杨，朝鲜黄杨，大叶黄杨 等。 罗汉松华东、中南温暖、多湿处 16-25 抗污染，对二氧化硫的抗性强园景树白皮松西北、华北、西南阳性树种，略耐半荫酸性或中性黄土、肥沃钙质土25-30 对烟尘、二氧化硫有较强的抗性树形多姿，苍翠挺拔 油松华北、东北、西北阳光充足北方地区，耐盐碱、水湿、干旱酸性或中性土壤 25-30 防尘、防风，易受二氧化硫的伤害园景树 云松华北、西北喜冷凉湿润气候微酸性土壤 20抗污染，具有良好的吸尘降噪能力园景树风景林 侧柏华北、华东、华南喜阳光，气候在8℃-16℃生长良好各种土壤 20抗污染园林树 松柏华北、华东、四川喜阳光，耐旱、热 20抗污染，具有吸尘降噪作用园林树 龙柏长江、黄河流域喜光、温湿气候湿润土壤 8抗污染，具有吸尘降噪作用园景树 桉树华东、华南、西南喜光、温湿气候酸性或微碱性土壤，忌石灰质土壤 38具有中等抗污染能力叶深绿，冠圆形 细叶榕华东、西南、华北等喜阳光、暖热多雨气候酸性土壤 15-20 抗污染，能吸收空气中有毒物质树冠广大 银桦华东、西南喜阳光、温暖湿润气候酸性土壤 20抗污染强，吸收空气中有害物质 落叶乔木 水杉中南、华东、西南喜阳光、温暖湿润气候肥沃沙质土，微酸性土 30-40 对二氧化硫的抗性弱，降噪效果好树干挺拔金钱松长江流域酸性沙质土对二氧化硫抗性弱树干挺直、树冠呈圆锥形