模式识别 基本词汇 名词解释

一，名词解释1，模式识别：模式是刺激的组合，人能够确认他所知觉的某个模式，将它与其他的模式区分开来，这就是模式识别。

（31）2，气氛效应：前提的性质所造成的气氛引导人们得出一定的结论的现象。

（200）3，AVL单元：将听觉的、口语的、言语的代码联合起来，称之为AVL单元。

（98）4，问题空间：问题解决者对一个问题所达到的全部认识状态，包括算子。

（183）5，代表性启发法：指人们倾向于根据样本是否代表或类似总体来判断其出现的概率，愈有代表性的，被判断为比较少代表性的愈常出现。

（214）6，知觉的刺激物说：人完全可以利用自然界的信息直接作用于感官的刺激相对应的知觉经验，不需要过去经验基础并进行考验。

（24）7，客体优势效应：识别一个“客体”图形中的线段要优于识别结构不严的图形中的同一线段或单独的该线段的现象。

（43）8，自动化加工：不受人控制的加工，无需应用注意，没有一定的容量限制，而且一旦形成就很难予以改变。

（65）9，编码：对信息进行转换，使之获得适合于记忆系统的形式的加工过程。

（96）10，鸡尾酒会效应：专注于和某人谈话时，对周围的人们交谈不能识别，但对偶然传来的自己的名字是能够觉察和识别的现象。

（55）11，字词优势效应：识别一个字词中的字母的正确率要高于识别单独的同一字母的现象。

（43）12，精致性复述：对项目的深层加工，将复述的材料加以组织，将他与其他信息联系起来。

可使信息转入长时记忆的复述模式。

（87）13，可得性启发法：人们倾向于根据一个客体或事件在知觉或记忆中的可得性程度来评估其相对频率，容易知觉到的回想起的被判定为更常出现。

（214）14，控制性加工：是一种需要应用注意的加工，其容量有限，可灵活地用于变化着的环境。

（65）15，知觉的假设考验：认为知觉是一种包含假设考验的构造过程。

人通过接收信息、形成和考验假设，再接受或搜寻信息，再考验假设，直至验证某个假设，从而对感觉刺激做出正确的解释的观点。

什么是模式识别模式识别的方法与应用模式识别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。

那么你对模式识别了解多少呢?以下是由店铺整理关于什么是模式识别的内容，希望大家喜欢!模式识别的简介模式识别(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。

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。

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(Pattern Recognition)：确定一个样本的类别属性（模式类）的过程，即把某一样本归属于多个类型中的某个类型。

样本（Sample )：一个具体的研究（客观）对象。

如患者，某人写的一个汉字，一幅图片等。

模式(Pattern)：对客体（研究对象）特征的描述（定量的或结构的描述），是取自客观世界的某一样本的测量值的集合（或综合）。

特征(Features)：能描述模式特性的量（某一模式的测量值集合中的同一量）。

在统计模式识别方法中，通常用一个矢量x 表示，称之为特征矢量，记为12(,,,)n x x x x '=。

（一个特征矢量描述一种模式） 模式类(Class)：具有某些共同特性的模式的集合。

模式识别的三大任务模式采集：从客观世界（对象空间）到模式空间的过程称为模式采集。

特征提取和特征选择：由模式空间到特征空间的变换和选择。

类型判别：特征空间到类型空间所作的操作。

模式识别系统的主要环节特征提取： 符号表示，如长度、波形、。

特征选择： 选择有代表性的特征，能够正确分类 学习和训练：利用已知样本建立分类和识别规则分类识别： 对所获得样本按建立的分类规则进行分类识别一、统计模式识别 模式描述方法：特征向量 12(,,,)n x x x x '= 模式判定：模式类用条件概率分布P(X/wi)表示,m 类就有m 个分布，然后判定未知模式属于哪一个分布。

主要方法：线性、非线性分类、Bayes 决策、聚类分析 主要优点：1）比较成熟2）能考虑干扰噪声等影响 3）识别模式基元能力强 主要缺点：1）对结构复杂的模式抽取特征困难 2）不能反映模式的结构特征，难以描述模式的性质 3）难以从整体角度考虑识别问题二、句法模式识别 模式描述方法：符号串，树，图 模式判定：是一种语言，用一个文法表示一个类，m 类就有m 个文法，然后判定未知模式遵循哪一个文法。

主要方法：自动机技术、CYK 剖析算法、Early 算法、转移图法主要优点：1）识别方便，可以从简单的基元开始，由简至繁。

模式识别的基本概念
嘿，朋友们！今天咱来聊聊模式识别这个有意思的事儿。

你想想看啊，咱们每天都在不知不觉中进行着模式识别呢！比如说，你在路上远远地看到一个熟悉的身影，你马上就能认出那是谁，这就是一种模式识别呀！就好像你特别熟悉的一首歌，哪怕只听到几个音符，你也能立刻喊出它的名字。

模式识别就像是我们大脑里的一个神奇小助手。

它能帮我们快速地把各种信息归类整理。

比如说各种动物，猫有猫的样子，狗有狗的特点，我们一眼就能分辨出来，这可都是模式识别的功劳呀！这不就跟咱去菜市场买菜一样嘛，青菜是青菜，萝卜是萝卜，咱不会搞混呀！
再比如说我们认脸，每个人的脸都不一样吧，但我们就是能记住那些和我们亲近的人的脸。

这多厉害呀！模式识别让我们能在茫茫人海中找到我们想找的人，就像在一堆拼图里找到那一块最合适的。

而且模式识别还能让我们对一些事情形成习惯呢！每天早上起来先刷牙洗脸，这就是一种模式呀，我们的大脑记住了这个流程，不用特意去想也能自然而然地做出来。

这不就跟我们走路一样嘛，走多了就熟练了，都不用怎么费脑子。

它还能帮我们预测一些事情呢！比如你知道每天上班路上哪个路口容易堵车，下次你经过的时候就会提前做好准备，这也是模式识别在起作用呀！就好像你知道夏天经常会下雨，出门就会带把伞一样。

模式识别是不是很神奇呀？它就像我们生活中的一个默默工作的小天使，帮我们处理着各种各样的信息，让我们的生活变得更加有序和轻松。

所以啊，我们可不能小瞧了模式识别这个家伙，它可给我们帮了大忙啦！它让我们能轻松应对生活中的各种情况，让我们的世界变得更加丰富多彩。

大家说是不是呀！。

1.模式：人类能用其感官直接或间接接收的外界信息称为模式，表现为具有时间和空间分布的信息。

广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果我们可以区别他们是否相同或相似，都可以称为模式。

2.模式类：模式所属的类别或同一类模式的总体。

3.模式识别：计算机实现人对各种事物或现象的分析、描述、判断、识别。

4.生物特征识别：通过计算机利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定。

5.创新点：①用概率表示所有形式的不确定性②引入了“先验”与“后验”的概念6.先验概率：预先已知的或者可以估计的模式识别系统位于某种类型的概率7.后验概率：一个具体事物属于某种类别的概率8.创新点：①用概率表示所有形式的不确定性②引入了“先验”与“后验”的概念9.基于最小错误率贝叶斯决策的前提①要决策分类的类别数一定②每一类出现的先验概率已知，即P(w1)P(w2)已知③每一类的“类条件概率密度”已知，即P(x|w1)P(X|w2)已知10.决策面：如果按某种决策规则将空间分成若干个决策域，则将决策域的边界称为决策面11.Fisher准则的基本思想：把d维空间的所有样本投影到一条过原点的直线上，就能把维数压缩到1。

关键在于要找到这样一条最优的投影方向，使这些模式的投影能较好的区分开。

12.Fisher判别的基本准则：（1）两类样本投影的均值彼此间相距尽可能大（2）是同类样本投影彼此间尽可能密集13.近邻法：对待识别的模式向量，只要比较X与所有已知类别的样本之间的欧氏距离，并决策X与离它最近的样本同类。

14.K—近邻法：先找出X的k个近邻，这k 个近邻中，哪一类的样本数占优势，就将X 归为哪一类15.特征提取：通过映射的方法把高维的特征向量变换为低维的特征向量16.特征选择：从原始特征中挑选出一些最有代表性、分类性能好的特征以达到降低空间维数的目的17.人工神经元：是构成人工神经网络的最基本单元，是对生物神经元的模拟，具备生物神经元的部分特征。

一，名词解释1，模式识别：模式是刺激的组合，人能够确认他所知觉的某个模式，将它与其他的模式区分开来，这就是模式识别。

（31）2，气氛效应：前提的性质所造成的气氛引导人们得出一定的结论的现象。

（200）3，AVL单元：将听觉的、口语的、言语的代码联合起来，称之为AVL单元。

（98）4，问题空间：问题解决者对一个问题所达到的全部认识状态，包括算子。

（183）5，代表性启发法：指人们倾向于根据样本是否代表或类似总体来判断其出现的概率，愈有代表性的，被判断为比较少代表性的愈常出现。

（214）6，知觉的刺激物说：人完全可以利用自然界的信息直接作用于感官的刺激相对应的知觉经验，不需要过去经验基础并进行考验。

（24）7，客体优势效应：识别一个“客体”图形中的线段要优于识别结构不严的图形中的同一线段或单独的该线段的现象。

（43）8，自动化加工：不受人控制的加工，无需应用注意，没有一定的容量限制，而且一旦形成就很难予以改变。

（65）9，编码：对信息进行转换，使之获得适合于记忆系统的形式的加工过程。

（96）10，鸡尾酒会效应：专注于和某人谈话时，对周围的人们交谈不能识别，但对偶然传来的自己的名字是能够觉察和识别的现象。

（55）11，字词优势效应：识别一个字词中的字母的正确率要高于识别单独的同一字母的现象。

（43）12，精致性复述：对项目的深层加工，将复述的材料加以组织，将他与其他信息联系起来。

可使信息转入长时记忆的复述模式。

（87）13，可得性启发法：人们倾向于根据一个客体或事件在知觉或记忆中的可得性程度来评估其相对频率，容易知觉到的回想起的被判定为更常出现。

（214）14，控制性加工：是一种需要应用注意的加工，其容量有限，可灵活地用于变化着的环境。

（65）15，知觉的假设考验：认为知觉是一种包含假设考验的构造过程。

人通过接收信息、形成和考验假设，再接受或搜寻信息，再考验假设，直至验证某个假设，从而对感觉刺激做出正确的解释的观点。

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。

把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类。

模式识别定义：研究一些自动技术，利用这些技术，计算机自动地把待识别模式分到各自的模式类中。

模式识别系统的基本构成：数据获取：用计算机可以运算的符号来表示所研究的对象。

预处理单元：去噪声，提取有用信息，并对输入测量仪器或其它因素所造成的退化现象进行复原。

特征提取和选择：对原始数据进行变换，得到最能反映分类本质的特征。

测量空间：原始数据组成的空间；特征空间：分类识别赖以进行的空间；模式表示：维数较高的测量空间->维数较低的特征空间。

分类决策：在特征空间中用模式识别方法把被识别对象归为某一类别。

基本做法：在样本训练集基础上确定某个判决规则，使得按这种规则对被识别对象进行分类所造成的错误识别率最小或引起的损失最小。

梯度向量的最重要性质之一：指出函数 f 在其自变量增加时，增长最快的方向。

负梯度指出了最陡下降方向。

——梯度算法的依据。

最小损失贝叶斯准则判决：数据获取 特征提取和选择 预处理 分类决策分类器设计分类问题是利用已知类别的样品来构造分类器。

其训练集样品是已知类别的，所以又称为有监督分类。

在已知类别样品的指导下对单个待测样品进行分类。

聚类问题则不同，它事先不了解一批样品中的每一个样品的类别或者其他的先验知识，而唯一的分类根据是样品的特性。

利用样品的特性来构造分类器，这种分类称为无监督分类，通常叫做聚类。

特征选择和提取的目的：经过选择或变换，组成识别特征，尽可能保留分类信息，在保证一定分类精度的前提下，减少特征维数，使分类器的工作即快又准确。

近邻法属于有监督学习，聚类属于无监督学习。

最近邻决策规则：k-近邻法的基本规则： 12(1,2,,), ,,,()min , 1,2,, ()min (), 1,2,,, i c i k i i ik k ii i i j i i jN i c g x x x k N x i k N k g x g x i c x ωωωωωωω==-===∈已知类别标签的样本集合类别标签分别为,定义的判别函数为其中，的角标表示类，表示类中的第个样本。

07年自考“认知心理学”复习名词解释1、生态学效度：研究所获得的结果也应该能够适用于现实世界中自然发生的行为。

P112、人工智能：是计算机科学的分支，这种计算机科学关心如何通过创建计算机程序，来让计算机显示出典型地只和人类相联系的智能行为。

纯粹的人工知能是一种探索尽可能高效地完成任务的途径。

P15第二章3、知觉：是使用我们先前的知识，收集并解释我们的感觉所登记的刺激的过程。

P234、模式识别：是指对感觉刺激复杂排列的识别。

P235、模板匹配理论：是把一个刺激同一套模板，即我们存储在记忆中的一些特定的模式相比较。

在把刺激同许多不同的模板相比较之后，我们注意到匹配得最好的模板，这种理论强调，刺激必须与模板精确地匹配。

P246、原型模型：同模板匹配理论相比，原型模型则要灵活得多。

按照原型模型，我们记忆中存储着抽象的、理想化的模式或原型。

当我们看到一个刺激时，我们把它同一个原型进行比较。

与模板匹配理论所要求的精确匹配不同，按照原型模型，刺激与原型之间的匹配不需要十分精确。

P257、区别性特征模型：我们对刺激的辨别是在少量特征的基础上进行的。

这些将一个刺激同另一个刺激区别开来的特征叫做区别性特征。

在解释人们如何识别字母时，该模型认为在人的记忆中存储着每个字母的特征成分。

区别性特征模型假定，字母的区别性特征是不变的，不管一个字母是手写体、印刷体还是打字体。

P268、整体优先效应：当要求识别整体时，局部特征的性质，即局部特征是否与整体特征相匹配，并不影响整体的知觉。

然而，当要求识别局部时，整体特征的性质，即整体特征是否与局部特征相匹配，影响局部的知觉。

这些结果提示知觉过程中存在整体优先。

因此，其结果模式称整体优先效应。

P289、几何离子：在一个叫做成分识别的理论中，考察了三维形状的分类，这种成分识别理论的基本假设是，一个特定观察角度的物体，可以用一些简单三维形状的排列来表征。

将这些简单的三维形状称作几何离子。

第一章1、生态学效度:研究所获得的结果也应该能够适用于现实世界中自然发生的行为。

P112、人工智能：是计算机科学的分支，这种计算机科学关心如何通过创建计算机程序，来让计算机显示出典型地只和人类相联系的智能行为。

纯粹的人工知能是一种探索尽可能高效地完成任务的途径。

P15第二章3、知觉：是使用我们先前的知识，收集并解释我们的感觉所登记的刺激的过程。

P234、模式识别：是指对感觉刺激复杂排列的识别。

P235、模板匹配理论：是把一个刺激同一套模板，即我们存储在记忆中的一些特定的模式相比较。

在把刺激同许多不同的模板相比较之后，我们注意到匹配得最好的模板，这种理论强调，刺激必须与模板精确地匹配。

P246、原型模型：同模板匹配理论相比，原型模型则要灵活得多。

按照原型模型，我们记忆中存储着抽象的、理想化的模式或原型。

当我们看到一个刺激时，我们把它同一个原型进行比较。

与模板匹配理论所要求的精确匹配不同，按照原型模型，刺激与原型之间的匹配不需要十分精确。

P257、区别性特征模型：我们对刺激的辨别是在少量特征的基础上进行的。

这些将一个刺激同另一个刺激区别开来的特征叫做区别性特征。

在解释人们如何识别字母时，该模型认为在人的记忆中存储着每个字母的特征成分。

区别性特征模型假定，字母的区别性特征是不变的，不管一个字母是手写体、印刷体还是打字体。

P268、整体优先效应：当要求识别整体时，局部特征的性质，即局部特征是否与整体特征相匹配，并不影响整体的知觉。

然而，当要求识别局部时，整体特征的性质，即整体特征是否与局部特征相匹配，影响局部的知觉。

这些结果提示知觉过程中存在整体优先。

因此，其结果模式称整体优先效应。

P289、几何离子：在一个叫做成分识别的理论中，考察了三维形状的分类，这种成分识别理论的基本假设是，一个特定观察角度的物体，可以用一些简单三维形状的排列来表征。

将这些简单的三维形状称作几何离子。

P3110、自下而上的加工模式：我们所讨论的模式识别所强调的是自下而上加工，也叫数据驱动或刺激驱动加工，它强调了刺激本身在模式识别中的重要性。

模式识别概述摘要自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，然后着重介绍模式识别的方法和应用，最后简要分析模式识别将来的发展趋势。

关键字：模式识别，发展历史，方法，应用1. 前言模式识别(Pattern Recognition)指的是用计算机实现人对各种事物或现象的分析、描述、判断、识别。

模式(Pattern)存在于时间，空间中可观察的事物，具有时间或空间分布的信息。

识别(Recognition是对各种事物或现象的分析、描述、判断、识别。

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。

目前，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。

2. 模式识别的发展历史现代模式识别是在20世纪40年代电子计算机发明以后逐渐发展起来的。

在更早的时候，已有用光学和机械手段实现模式识别的例子，如在1929年Gustav Tauschek就在德国获得了光学字符识别的专利。

作为统计模式识别基础的多元统计分析和鉴别分析[4]也在电子计算机出现之前提出来了。