第6章句法模式识别

人工智能之模式识别_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.采用非线性激活函数可以实现感知器解决非线性分类问题。

参考答案:错误2.下列关于最大池化的说法中错误的是？参考答案:LeNet采用的是最大池化方法3.填充树法由顶向底的方法和由底向顶填充相反。

参考答案:正确4.语言可以是无限的但是句子必须是有限的。

参考答案:正确5.文法是由下列哪些参数构成的？参考答案:起始符S_终止符V_T_非终止符V_N_产生式P6.感知器算法应用什么方法求解准则函数的最优值？参考答案:梯度下降法7.下列关于对比散度算法的说法中错误的是？参考答案:深度信念网中多层受限玻尔兹曼机同时通过对比散度算法完成预训练8.下列选项中，属于模式识别系统的环节是？参考答案:分类器训练_模式采集_分类决策_预处理与特征生成9.分类器函数的VC维h越大，将使下列选项中的哪些数据发生变化？参考答案:置信风险越大_结构风险越大_分类器泛化能力越差10.利用SVM将低维空间中的非线性问题映射到高维空间，存在哪些问题？参考答案:不确定需要映射到多少维的空间上，非线性问题才会转化为线性问题_如何找到合适的映射函数φ_增加计算量，可能会因为维数灾难无法解决11.本课程中介绍的与句法模式识别相关的基本概念有？参考答案:字母表_句子（链）_文法_语言12.下列选项中属于贝叶斯分类器的特点的是？参考答案:分类决策存在错误率_先验概率已知，以新获得的信息对先验概率进行修正13.贝叶斯分类器的训练，是从样本集数据中估计出____。

参考答案:类条件概率_先验概率14.下列选项中属于特征降维的优点的是？参考答案:降低模式识别任务的复杂度_提升分类决策的正确率_用更少的代价设计出更加优秀的模式识别系统15.下列说法中正确的是？参考答案:聚类结果受特征选取和聚类准则的影响_数据聚类没有预先分好类的样本集_聚类结果受各特征量纲标尺的影响_数据聚类没有已知的分类决策规则16.设计一个组合分类器需要满足什么要求？参考答案:每个基分类器的训练集和训练结果要有差异_组合分类器需要重点考虑方差和偏差_基分类器的分类正确率大于50%17.下列选项中属于决策树分类器的特点的是？参考答案:需选择分支后两个子节点纯度最高的特征作为一个节点的测试特征_速度快，分类决策规则明确_未考虑特征间的相关性_有监督学习方法18.下列选项中属于Adaboost算法的特点的是？参考答案:异常数据（离群点）影响大_不易实现并行化训练_只能解决二分类问题_算法的组合过程能减小偏差19.下列选项中属于反馈型神经网络的是？参考答案:Hopfield网络_受限玻尔兹曼机20.调节以下哪些部分可以对神经网络的性能造成影响？参考答案:权值_激活函数_隐层单元_阈值21.下列选项中关于前馈网络和反馈网络的说法中正确的是？参考答案:前馈网络输出不作用在网络的输入中_前馈网络为静态网络_反馈网络下一时刻的输出与上一时刻的输出有关_反馈网络为动态网络22.下列选项中属于BP网络的不足的是？参考答案:容易陷入局部极小值_全连接网络计算大_隐层神经元数量难以确定_无法做到深度很深，会产生梯度消失23.下列选项中属于深度学习的特点的是？参考答案:需要大量样本进行训练_逐层抽象，发现数据集的特征_是层数较多的大规模神经网络_需要大规模并行计算能力的支持24.利用链式求导法则需要哪些信息？参考答案:损失函数与网络输出向量之间的函数关系_激活函数输出对净激励的导数25.深度信念网不能用于图像识别的原因是？参考答案:深度信念网为一维向量输入，不能直接用于二位图像_需要进行认知－重构的双向计算，学习速度不够快_受限玻尔兹曼机的层间全连接，权值数量太多26.Jp作为类内、类间可分性的概率距离度量时应该满足下列选项中哪些条件？参考答案:当两类完全不可分时，Jp等于0_当两类完全可分时，Jp取得最大值27.特征选择的算法包括以下哪些？参考答案:分支定界法_顺序后退法_穷举法_顺序前进法28.特征降维的方法包括特征选择和特征提取。

模式判定： 是一种集合运算。用隶属度将模糊集合划分
为若干子集， m类就有m个子集，然后根据择近原 则分类。
29
1.1 概述－模式识别的基本方法
理论基础：模糊数学 主要方法：模糊统计法、二元对比排序法、推理法、
模糊集运算规则、模糊矩阵 主要优点：
由于隶属度函数作为样本与模板间相似程度的度量， 故往往能反映整体的与主体的特征，从而允许样本有 相当程度的干扰与畸变。 主要缺点： 准确合理的隶属度函数往往难以建立，故限制了它的 应用。
式中，p(xi )是 X 的第 i 个分量的 边缘
密度。随机矢量 X 的均值矢量 的各
分量是相应的各随机分量的均值。
47
1.3 随机矢量的描述
(二)随机矢量的数字特征：
⑵ 条件期望
在模式识别中，经常 以类别 i 作为条件，在这
种情况下随机矢量 X 的条件期望矢量定义为
i E[ X | i ] X n xp(x | i )dx
34
1.1 概述－模式识别的发展简史
1929年 G. Tauschek发明阅读机 ，能够阅 读0-9的数字。
30年代 Fisher提出统计分类理论，奠定了 统计模式识别的基础。
50年代 Noam Chemsky 提出形式语言理论— —傅京荪提出句法/结构模式识别。
60年代 L.A.Zadeh提出了模糊集理论，模糊 模式识别方法得以发展和应用。
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）。
概念

特征(Features)：能描述模式特性的量（测
量值）。在统计模式识别方法中，通常用一
个矢量
x

一、填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30分）1、模式识别系统的基本构成单元包括：模式采集、特征提取与选择和模式分类。

2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特真矢量；句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、网。

3、聚类分析算法属于（1）；判别域代数界面方程法属于（3）。

（1）无监督分类 (2)有监督分类（3）统计模式识别方法（4）句法模式识别方法4、若描述模式的特征量为0-1二值特征量，则一般采用（4）进行相似性度量。

（1）距离测度（2）模糊测度（3）相似测度（4）匹配测度5、下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有（1）（3）（4）。

（1）（2） (3)(4)6、Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在（2）中进行。

（1）二维空间（2）一维空间（3）N-1维空间7、下列判别域界面方程法中只适用于线性可分情况的算法有（1）；线性可分、不可分都适用的有（3）。

（1）感知器算法（2）H-K算法（3）积累位势函数法8、下列四元组中满足文法定义的有（1）（2）（4）。

（1）({A, B}, {0, 1}, {A?01, A? 0A1 , A? 1A0 , B?BA , B? 0}, A)（2）({A}, {0, 1}, {A?0, A? 0A}, A)（3）({S}, {a, b}, {S ? 00S, S ? 11S, S ? 00, S ? 11}, S)（4）({A}, {0, 1}, {A?01, A? 0A1, A? 1A0}, A)二、(15分)简答及证明题（1）影响聚类结果的主要因素有那些？（2）证明马氏距离是平移不变的、非奇异线性变换不变的。

答：（1）分类准则，模式相似性测度，特征量的选择，量纲。

（2）证明：(2分)(2分)(1分)设，有非奇异线性变换：(1分)(4分)三、(8分)说明线性判别函数的正负和数值大小在分类中的意义并证明之。

答：（1）（4分）的绝对值正比于到超平面的距离平面的方程可以写成式中。

大学模式识别考试题及答案详解Last revision on 21 December 2020一、填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30分）1、模式识别系统的基本构成单元包括：模式采集、特征提取与选择和模式分类。

2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特真矢量；句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、网。

3、聚类分析算法属于（1）；判别域代数界面方程法属于（3）。

（1）无监督分类 (2)有监督分类（3）统计模式识别方法（4）句法模式识别方法4、若描述模式的特征量为0-1二值特征量，则一般采用（4）进行相似性度量。

（1）距离测度（2）模糊测度（3）相似测度（4）匹配测度5、下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有（1）（3）（4）。

（1）（2） (3)(4)6、Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在（2）中进行。

（1）二维空间（2）一维空间（3）N-1维空间7、下列判别域界面方程法中只适用于线性可分情况的算法有（1）；线性可分、不可分都适用的有（3）。

（1）感知器算法（2）H-K算法（3）积累位势函数法8、下列四元组中满足文法定义的有（1）（2）（4）。

（1）({A, B}, {0, 1}, {A01, A 0A1 , A 1A0 , B BA , B 0}, A)（2）({A}, {0, 1}, {A0, A 0A}, A)（3）({S}, {a, b}, {S 00S, S 11S, S 00, S 11}, S)（4）({A}, {0, 1}, {A01, A 0A1, A 1A0}, A)二、(15分)简答及证明题（1）影响聚类结果的主要因素有那些（2）证明马氏距离是平移不变的、非奇异线性变换不变的。

答：（1）分类准则，模式相似性测度，特征量的选择，量纲。

（2）证明：(2分)(2分)(1分)设，有非奇异线性变换：(1分)(4分)三、(8分)说明线性判别函数的正负和数值大小在分类中的意义并证明之。

例1：G = (VN,VT, P, S)
– VN = {S, B, C} VT = {a, b, c} – P: S→aSBC， CB→BC，S→abC，bB→bb，
bC→bc， cC→cc
S →aSBC→aabCBC→abbBCC→aabbCC→aabbcC →aabbcc 由文法G产生的语言L(G)={anbncn|n≥0}
• 每个待识别的样本都可用若干基元按照一 定的文法组合成的句子表示
• 同一类别的样本可用相同的文法描述 • 当表示某个样本的一个句子中的每个基元
都被识别后，通过句法分析可判断出该句 子是否符合某一个类别的文法。
模式基元
• 信号基元 • 图像基元
– 链码和模板 – 曲线段
链码和模板
• Freeman链码和模板可以用来描述图形的边界和 骨架。
• 字符串的运算
– X=a1a2…am, Y=b1b2…bn, 则X+Y=a1a2…amb1b2…bn
– X+ λ= λ+X=X
• 字符串结构描述适合于串联结构
结构化描述之图形
• 图形G是一个有序对G={N,R},N表示分 析集合，R表示边长集合，通俗的说， N表示图中的顶点，R表示联接顶点的 弧
– 无约束型(0型)文法 – 前后文有关型(1型)文法 – 前后文无关型(2型)文法 – 正规(3型)文法
• L(G)表示由文法G产生的语言
无约束型(0型)文法
• P:α→β,其中α∈V+,β∈V*,α,β无约束
• 由0型文法产生的语言称为0型语言
• 例2：G = (VN,VT, P, S) – VN = {S, A, B}，VT = {a, b, c} – P: S→aAbc, Ab→bA, Ac→Bbcc bB→Bb, aB→aaA, aB→λ

第5章 句法模式识别习题解答6.1 用链码法描述5～9五个数字。

解：用弗利曼链码表示，基元如解图6.1所示：数字5~9的折线化和量化结果如解图6.2所示：各数字的链码表示分别为：“5”的链码表示为434446600765=x ； “6”的链码表示为3444456667012=x ； “7”的链码表示为00066666=x ；0 17解图6.1 弗利曼链码基元解图6.2 数字5~9的折线化和量化结果“8”的链码表示为21013457076543=x ； “9”的链码表示为5445432107666=x 。

6.2 定义所需基本基元，用PDL 法描述印刷体英文大写斜体字母“H ”、“K ”和“Z ”。

解：设基元为：用PDL 法得到“H ”的链描述为)))))(~((((d d c d d x H ⨯+⨯+=；“K ”的链描述为))((b a d d x K ⨯⨯+=； “Z ”的链描述为))((c c g x Z ⨯-=。

6.3 设有文法),,,(S P V V G T N =，N V ，T V 和P 分别为},,{B A S V N =，},{b a V T =：P ①aB S →，②bA S →，③a A →，④aS A →⑤bAA A →，⑥b B →，⑦bS B →，⑧aBB B → 写出三个属于)(G L 的句子。

解：以上句子ab ，abba ，abab ，ba ，baab ，baba 均属于)(G L 。

bcadeabba abbA abS aB S ⇒⇒⇒⇒ ① ⑦ ② ③ab aB S ⇒⇒ ① ⑥ba bA S ⇒⇒② ③ abab abaB abS aB S ⇒⇒⇒⇒ ① ⑦ ① ⑥baab baaB baS bA S ⇒⇒⇒⇒ ② ④ ① ⑥baba babA baS bA S ⇒⇒⇒⇒② ④ ② ③6.4 设有文法),,,(S P V V G T N =，其中},,,{C B A S V N =，}1,0{=T V ，P 的各生成式为①A S 0→，②B S 1→，③C S 1→ ④A A 0→，⑤B A 1→，⑥1→A ⑦0→B ，⑧B B 0→，⑨C C 0→，⑩1→C问00100=x 是否属于语言)(G L ？ 解：由可知00100=x 属于语言)(G L 。

05
基于句法方法的模 型优化
基于句法方法的模型优化概述
句法方法在模式识别中的重要性
句法方法是模式识别中的一种重要技术，它通过对语言学和计算机科学的结合，对数据进行有效的分 析和处理。
基于句法方法的模型优化的必要性
随着数据规模的扩大和复杂性的增加，基于句法方法的模型优化显得尤为重要。
基于句法方法的模型优化方法
模式识别句法方法课 件
目录
CONTENTS
• 引言 • 模式识别句法方法的基本概念 • 基于句法方法的特征提取 • 基于句法方法的分类器设计 • 基于句法方法的模型优化 • 总结与展望
01
引言
模式识别句法方法的意义
模式识别句法方法是人工智能领域的 重要分支之一，它通过建立模型来自 动识别和解析自然语言文本，从而为 后续的处理提供基础数据。
信息抽取：从大量文本中自动抽取关键 信息，如时间、地点、人物等，为后续 的数据分析和决策提供支持。
02
模式识别句法方法 的基本概念
模式识别句法方法的定义
01
模式识别句法方法是一种基于句 法分析的模式识别方法，它通过 建立模式库和语法规则，对输入 信号进行特征提取和分类识别。
02
模式识别句法方法广泛应用于语 音识别、自然语言处理、图像识 别等领域，是一种有效的模式识 别技术。
模式识别句法方法的意义在于提高自 然语言处理的准确性和效率，同时降 低人工处理的成本和错误率。
模式识别句法方法的研究现状
模式识别句法方法的研究已经取得了长足的进展，国内外众多学者和企业都在该 领域进行了深入的 Nhomakorabea究和开发。
目前，模式识别句法方法的研究主要集中在算法优化、模型选择、特征提取等方 面，同时也在自然语言处理的各个领域得到了广泛的应用。

模式识别
中国科学技术大学 汪增福
第一章 绪论 第二章 统计模式识别中的几何方法 第三章 统计模式识别中的概率方法 第四章 分类器的错误率 第五章 统计模式识别中的聚类方法 第六章 结构模式识别中的句法方法 第七章 总结
第六章 结构模式识别中的句法方法
本章主要内容
主要讨论具有一定结构的复杂模式的识别问题。
e1 + e2 + f1 + f2 + g + h
理想的分层结构表示
实际的分层结构表示
§6.1 模式基元和模式结构的表达
若干结论： 如何对一个模式可能有的多样化的表达进行概括和总结，进而 以一种紧凑的方式，通过执行一组操作或适用一组规则形成模 式的多样化描述就成为对复杂模式进行识别的重要环节。 如何解决模式的多样化描述问题？ 借鉴文法和语言之间存在的关联性和可类比性 语言由句子所构成，而句子又由单词根据文法所生成。 模式类由模式所构成，而模式又由模式基元根据一组装配 规则所生成。 借鉴语言学中业已存在的方法来解决模式的多样化描述 和识别问题。
G G
(2) G (1)
T { a ,b } P: （ 1 ）S aS （2）S b
(2)
S aS aaS aab
G G G
(1)
(1)
(2)
S aS aaS aaaS aaab
G G G G
(1)
(1)
(1)
(2)
L( G ) { b, ab, aab, aaab,...} { x | x a nb, n 0 }
N T
一些约定
S N T

大写的拉丁字母 小写的拉丁字母 小写的希腊字母 导出=推导=派生

第十讲 句法模式识别一、 基本概念1、结构模式识别：有一些模式识别任务，不能在特征空间中用统计模式识别的方法得到解决。

汉字的识别：汉字有偏旁部首、笔划构成 字符的识别：字符的字体不影响识别 语言的识别：语言由音节、字、词构成 图像识别：画面分割，目标识别生物识别：基因序列，染色体结构，心电图分类 定义：以结构基元为基础，利用模式的结构信息完成分类的过程，称为“结构模式识别”。

其中“基元”指构成模式结构信息的基本单元，本身不包含有意义的结构信息。

基元的选取与应用有关：文字：笔划或偏旁部首作为基元 语音：音素作为基元心电图：收缩波和扩张波作为基元 图形：边缘线段、角点都可作为基元讨论：结构模式识别是与统计模式识别完全不同的一大类模式识别问题，一个基于结构信息，一个基于特征值结构模式识别不仅能完成分类，还可以得到每个模式的结构性质结构模式识别的依据是模式间结构上的“相似性”，这种相似度的度量不能用一般特征空间中的距离来表示结构模式识别可以采用句法方法、拓扑分析方法、图论方法等多种方法 基元提取和分类器训练上的困难使得结构模式识别方法仍未成熟 结构模式识别系统的模式信息通常来源于图像、音频等多媒体信息源 2、句法模式识别（1）句法模式识别的定义：句法模式识别是利用模式的结构信息，以形式语言理论为基础来进行结构模a ccbb b d ddcc c b b b dd ab c d轮廓基元式识别的方法。

傅京荪（1930-1985）美国工程院院士、Purdue大学讲座教授、台湾中央研究院院士，国际模式识别协会(InternationalAssociation for Pattern Recognition:IAPR)创始人和首任主席，上世纪60年代提出句法模式识别。

（2）句法和文法：句法句法来源于语言学，是指由字（词）构成句子的方式，也就是一个句子组成的规则。

句法具有递归性，可以重复组合使用，用简单的规则可以表达复杂的结构。

15
b.文法
已经有了各种专门的语言来描述特定的模 式。例如描述中外文字字符、染色体图像、 火花室图像、二维数学化学结构、颈动脉 脉冲波形、二维飞机外形、口语单词、指 纹图像等。对于多维模式，用多维文法来 描述。其他如网状文法(web)、图文法、树 (web) 文法、形状文法等都已有了应用。有两个 因素决定了文法的选择，一个是所选基元 的情况，另一个是要权衡文法的描述能力 与文法分析的效率。
14
a.基元选择和基元抽取 通常需在基元抽取的复杂性和文法复杂性两者之 间折衷，也可以用曲线线段的长度和曲率等表示 曲线线段的特征。对于区域范围的模式，一个区 域内存在两个特征互异的子区域时称这个区域为 边缘，存在着小于一定距离的两个边缘时称这个 区域为线，边缘闭合时称为区。常用的特征可以 取灰度特征。也可以用形状和纹理测度来描述区 域。其他还有一些方法亦可用来描述图像基元， 例如灰度矩阵、灰度共生矩阵、梯度共生矩阵、 点测度等。
12
（2） 运用句法(或结构)方法的模式识别系 统的框图如图2所示：
图2 句法模式识别系统
13
图中的“基元”类似于统计方法中的特征。在句 法方法中。用一个“句子”表示一个模式。句子 构成语言语言具有特定的文法。文法就是用基元 构成模式的规则。文法推断是一个总结由基元构 成模式的规律性。从而得到规则即文法的过程， 类似于学习。句法分析则是分析输入模式是否符 合某种文法规则的过程。也就是分析能否用该文 法生成输入模式。分析结果为肯定则对输入模式 完成了分类。分析结果为否定，则拒绝输入模式。 也可以用关系图来表示模式结构信息。
生物认证技术是本世纪最受 关注的安全认证技术，它 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（I D C）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1 0年的时间里将 达到1 0 0美元的市场规模。

模式识别的句法方法English response:Syntactic Methods for Pattern Recognition.Syntactic methods for pattern recognition are techniques that use formal grammars to describe the structure of patterns. A formal grammar is a set of rules that defines the set of all valid strings in a language. In pattern recognition, a formal grammar can be used to define the set of all valid patterns in a particular class.There are two main types of syntactic methods for pattern recognition:Top-down parsing starts with a high-level description of the pattern and then successively breaks it down into smaller and smaller units until a complete description of the pattern is obtained.Bottom-up parsing starts with a low-level descriptionof the pattern and then successively builds it up intolarger and larger units until a complete description of the pattern is obtained.Syntactic methods for pattern recognition have a number of advantages over other methods, including:They are able to handle complex patterns that other methods cannot.They are able to provide a structural description of patterns, which can be useful for understanding thepatterns and for making decisions about them.They are able to be used to generate new patterns that are similar to existing patterns.However, syntactic methods also have some disadvantages, including:They can be computationally expensive.They can be difficult to design grammars that are accurate and complete.They can be sensitive to noise and other distortions in the data.Despite their disadvantages, syntactic methods for pattern recognition are a powerful tool that can be used to solve a wide variety of pattern recognition problems.中文回答：模式识别的句法方法。

一、填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30分）1、模式识别系统的基本构成单元包括：模式采集、特征提取与选择和模式分类。

2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特真矢量；句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、网。

3、聚类分析算法属于（1）；判别域代数界面方程法属于（3）。

（1）无监督分类(2)有监督分类（3）统计模式识别方法（4）句法模式识别方法4、若描述模式的特征量为0-1二值特征量，则一般采用（4）进行相似性度量。

（1）距离测度（2）模糊测度（3）相似测度（4）匹配测度5、下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有（1）（3）（4）。

（1）（2）(3)(4)6、Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在（2）中进行。

（1）二维空间（2）一维空间（3）N-1维空间7、下列判别域界面方程法中只适用于线性可分情况的算法有（1）；线性可分、不可分都适用的有（3）。

（1）感知器算法（2）H-K算法（3）积累位势函数法8、下列四元组中满足文法定义的有（1）（2）（4）。

（1）({A, B}, {0, 1}, {A01, A 0A1 , A 1A0 , B BA , B 0}, A)（2）({A}, {0, 1}, {A0, A 0A}, A)（3）({S}, {a, b}, {S 00S, S 11S, S 00, S 11}, S)（4）({A}, {0, 1}, {A01, A 0A1, A 1A0}, A)9、影响层次聚类算法结果的主要因素有（计算模式距离的测度、（聚类准则、类间距离门限、预定的类别数目））。

10、欧式距离具有（1、2 ）；马式距离具有（1、2、3、4 ）。

（1）平移不变性（2）旋转不变性（3）尺度缩放不变性（4）不受量纲影响的特性11、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是（正（负）表示样本点位于判别界面法向量指向的正（负）半空间中；绝对值正比于样本点到判别界面的距离。

２．１ 字符识别
字符识别处理的信息可分为两大类： 一类是文字信息， 处理的主要是
用各国家、各民族的文字（ 如： 汉字， 英文等） 书写 或印 刷的 文本 信息， 目
前在印刷体和联机手写方面技术已趋向成熟， 并推出了很多应用系统； 另
一类是数据信息， 主要是由阿拉伯数字及少量特殊符号组成的各种编号
和统计数据， 如： 邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等等， 处理这类
一定的比例； 而今， 通过对显微细胞图像的研究和分析来诊断疾病， 不仅可
以了解疾病的病因、研究医疗方案， 还可以观测医疗疗效。如果通过人工
辨识显微细胞诊断疾病也得不偿失， 费力费时不说， 还容易耽误治疗。基
于图像区域特征， 利用计算机技术对显微细胞图像进行自动识别愈来愈
受到大家的关注， 并且现在也获得了不错的效果。但实际中， 细胞的组成
化学是一门以实验为基础的学科， 在化学实验过程中， 产生或释放有 毒、有害的物质不可避免地对环境造成污染。目前， 大部分化学实验室都是 一个环境的污染源， 虽然人们的环保意识增强， 化学实验产生大量的废液、 废渣等集中处理， 但处理成本较高， 对环境还是造成很大的污染。作为高等 院校化学化工专业的学生， 若不具备绿色化学意识， 对实验过程中产生的 各种残渣、废液任意处置， 既污染环境， 又造成资源浪费， 违背可持续发展 的社会意识。因此， 如何减少化学实验污染， 与绿色化学零距离接触， 将绿 色化学融合于化学课程教材改革和课堂教学改革中， 使绿色化学成为化学 教育的一个重要的组成部分， 这是当前化学教育面临的一项崭新课题。
【摘 要】： 模式识别技术现在已经在各个领域得到了广泛的应用。文章就其理论基础与应用作了详细的介绍与阐述。 【关键词】： 模式识别； 应用； 发展趋势