第3章 模糊模式识别

模糊模式识别1 模糊模式识别的原则(1) 最大隶属原则当模式是模糊的，被识别对象是明确的，问题可以描述如下：设有n 个模式，它们分别表示成某论域X （X 可以是多个集合的笛卡儿乘积集）的n 个模糊子集12,,,n A A A，而0x X ∈是一个具体被识别的对象，若有},2,1{n i ∈，使得12()m ax{(),(),,()}inA o A o A o A o x x x x μμμμ=则认为0x 相对属于模式i A。

对事物进行直接识别时，所依据的是最大隶属原则。

这种方法适合处理具有如下特点的问题：a 用作比较的模式是模糊的；b 被识别的对象本身是确定的。

(2) 贴近度原则当模式及被识别对象都是模糊的，问题可以描述如下：设论域X 的模糊子集12,,,n A A A代表n 个模糊模式，被识别的对象可以表示成X 的子集B，若有},2,1{n i ∈，使得12(,)max{(,),(,),,(,)}i n B A B A B A B A σσσσ=则认为B相对合于模式A。

在模糊模式识别的具体应用中，关键是模式或被识别对象的模糊集合的构造，即如何建立刻画模式或对象的模糊集合。

根据实际应用来看，通常有三种主要方法，简单模式的识别方法，语言模式的识别方法和统计模式的识别方法。

2 模糊模式识别方法（一）简单模式的模糊模式识别具体的模糊模式识别工作可分为如下三个步骤：1）选取模式的特征因子集合},,,{21n X X X =X，被识别的对象表示为nni i XXX X ⨯⨯⨯∆∏= 211上的向量（),,,21n x x x ，,1,2,,,i i x X i n ∈= 或者表示为∏=ni i X 1上的模糊子集；2）建立模糊模式的隶属函数()A X μ,1()ni i A F X =∈∏；3）利用最大隶属度原则或贴近度原则对被识别的对象进行归属判决。

特征因子(1,2,,)i X i n = 的选取直接影响识别的效果，它取决于识别者的知识和技巧，很难做一般性讨论，而模式识别中最困难的是建立模式的隶属函数，人们还没有从理论上彻底解决隶属函数的确定问题。

第6讲模糊模式识别（第三章模糊模式识别）一、模式识别一般原理1.模式识别的概念模式识别是人工智能的一个重要方面，也是一门独立的学科。

模式：用数学描述的信息结构或观察信号。

模式识别就是把要辨别的对象，通过与已知模式进行比较，从而确定出它和哪一个模式相类同的过程。

2.模式识别系统人们识别事物时，首先要对事物进行观察，抓住特点，分析比较，才能加以判断和辨别，而机器进行模式识别也同样要有这些过程。

因此模式识别系统通常由以下四个部分构成：①传感器部分：这是获取信息的过程。

比如摄像头就象人的眼睛，把图像信息变为电信号，麦克风象人的耳朵，获取声音信号，又如霍尔元件可以感受磁场，压电陶瓷可以把力转换为电信号等等。

②预处理部分：这是对信息进行前端处理的过程。

它把传感器送来的信号滤除杂波并作规范化、数字化。

③特征提取部分：这是从信号中提取一些能够反映模式特征的数据的过程。

④识别判断部分：这是根据提取的特征，按照某种归类原则，对输入的模式进行判断的过程。

二、模糊模式识别模糊模式识别主要是指用模糊集合表示标准模式，进而进行识别的理论和方法。

主要涉及到三个问题：（1）用模糊集合表示标准模式；（2）度量模糊集合之间的相似性；（3）模糊模式识别的原则。

例3.1 邮政编码识别问题识别：0，1，2，……，9关键：1）如何刻化，0，1，……，9（如何选取特征？）（区分）2）如何度量特征之间的相似性？ 1．模糊集合的贴近度贴近度是度量两个模糊集合接近（相似）程度的数量指标，公理化定义如下：定义3.1 设,,()A B C F X ∈，若映射[]:()()0,1N F X F X ⨯→ 满足条件：①(,)(,)N A B N B A =； ②(,)1,(,)0N A A N X φ==； ③若A B C ⊆⊆，则(,)(,)(,)N A C N A B N B C ≤∧。

则称(,)N A B 为模糊集合A 与B 的贴近度。

N 称为()F X 上的贴近度函数。

模糊模式识别在计算机识别中的应用汇报人：日期:CATALOGUE 目录•模糊模式识别概述•模糊模式识别的方法与技术•模糊模式识别在计算机视觉中的应用•模糊模式识别在自然语言处理中的应用•模糊模式识别在其他领域的应用模糊模式识别概述定义与特点模糊模式识别是一种基于模糊逻辑和模糊集合理论的模式识别方法，用于处理具有模糊性的数据和概念。

特点模糊模式识别能够处理不确定性、不完全性和模糊性信息，通过引入模糊集合和模糊逻辑的概念，实现对模式的分类和识别。

普通模式识别传统的模式识别方法通常基于精确的、确定的数学模型，通过提取特征、建立模型和分类器来实现对模式的识别。

模糊模式识别与普通模式识别的关系模糊模式识别是普通模式识别的扩展，它利用模糊集合和模糊逻辑的理论和方法，对不确定性和模糊性信息进行处理，提高了模式识别的准确性和鲁棒性。

模糊模式识别与普通模式识别的关系在模糊模式识别中，每个类别都被表示为一个模糊集合，模糊集合的成员可以拥有部分属于该集合的概率，而不是完全属于或不属于该集合。

模糊集合模糊逻辑是一种扩展的逻辑系统，它允许在逻辑表达式中使用模糊集合和模糊运算，以处理不确定性和模糊性信息。

模糊逻辑通过建立模糊集合和模糊逻辑的数学模型，实现对输入数据的分类和识别。

通常包括以下几个步骤：建立模糊字典、建立模糊分类器、进行模式分类等。

模糊模式识别的基本原理模糊模式识别的基本原理模糊模式识别的方法与技术适应模糊、不确定和不完全的信息处理。

这使得模糊逻辑在处理模糊性信息时更加灵活和准确。

广泛的应用。

模糊集合是一种能够表达模糊概念的集合，它突破了传统集合论的限制，能够更好地处理模糊、不确定和不完全的信息。

在模糊集合中，元素不再是完全属于或不属于集合，而是被赋予了一个隶属度，表示元素在集合中的隶属程度。

模糊集合的应用非常广泛，例如在模式识别、数据挖掘、决策支持等领域都有广泛的应用。

模糊关系是一种能够表达模糊概念的关联关系，它突破了传统关系的限制，能够更好地处理模糊、不确定和不完全的信息。

模糊模式识别课程总结报告姓名：蔡冬冬学号：20090365 专业：通信与信息系统通过十周的学习，让我们对模式识别这一学科体系有了更加深入的了解。

特别是在师生互动的讲课中，既懂得了模式识别的方法，也了解到模式识别的用途，自己也慢慢的从迷糊的概念中逐渐认识和理解了有关模式识别的更多知识。

模式识别主要是对事物进行信息获取到特征提取从而进行判别分类的一种方法，LI前广泛应用于军事，医疗诊断，自动检测，指纹识别与脸形识别，遥感以及污染检测分析等生活中的各个领域。

正是其广泛的应用，我们必须牢牢掌握这一门学科的重要知识点。

在这门课的学习中，我们对模式识别系统有了较深刻的理解。

模式识别系统由信息获取，预处理，特征提取，分类器设计以及分类决策共5个模块组成。

其中信息获取是通过传感器，将光或声音等信息转化为电信息的过程；预处理是包括A\D,二值化，图象的平滑，变换，增强，恢复，滤波等信息数据的相关处理，主要指图象处理；特征抽取和选择是则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；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，使错误率最低：分类决策是在特征空间中对被识别对象进行的一种分类。

同时我们对模式识别的含义有了进一步的理解，以及对模式识别的相关性质及模式判别的一般方法都有较深刻的认识。

结合相关科LI的复习，让我们对模式判别分类的算法有了更加清晰的认识。

下面以我讲解的是模糊模式识别的基本内容做岀总结。

一.模糊模式识别的理论基础日常生活中，人们常常通过感官来对图形、文字、语言等作出识别，在气象科学领域、丄程勘察领域、环境工程领域、医学领域、刑侦领域、军事领域等等方面的工作都有一个共同特点，就是都涉及利用已知的各类型来识别给定对象属于哪一个类型的问题，这就是模式识别问题。

模式识别(pattern recognition)是近30年来得到迅速发展的人工智能分支学科。

但是，对于什么是“模式”，或者什么是机器(也包括人)能够辨认的模式，迄今尚无确切的定义。