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句法模式识别

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图像模式识别的方法介绍

图像模式识别的方法介绍

图像模式识别的方法介绍2.1图像模式识别的方法图像模式识别的方法专门多，从图像模式识别提取的特点对象来看，图像识别方法可分为以下几种：基于形状特点的识别技术、基于色彩特点的识别技术以及基于纹理特点的识别技术。

其中，基于形状特点的识别方法，其关键是找到图像中对象形状及对此进行描述，形成可视特点矢量，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。

基于色彩特点的识别技术要紧针对彩色图像，通过色彩直方图具有的简单且随图像的大小、旋转变换不敏锐等特点进行分类识别。

基于纹理特点的识别方法是通过对图像中专门具有结构规律的特点加以分析或者那么是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计来完成。

从模式特点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句法模式识别关于较复杂的模式，如采纳统计模式识别的方法，所面临的一个困难确实是特点提取的问题，它所要求的特点量十分庞大，要把某一个复杂模式准确分类专门困难，从而专门自然地就想到如此的一种设计，即努力地把一个复杂模式分化为假设干较简单子模式的组合，而子模式又分为假设干基元，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那么称为文法。

当每个基元被识别后，利用句法分析就能够作出整个的模式识别。

即以那个句子是否符合某特定文法，以判别它是否属于某一类别。

这确实是句法模式识别的差不多思想。

句法模式识别系统要紧由预处理、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〕。

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

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

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。

句法模式识别

句法模式识别

①
②
③
④
⑥
S→Aa bc→abAc→abBbcc→aBbbcc→ bbcc
此文法可以产生：X=anbn+2cn+2 n≥0
X|n=0=bbcc 由0型文法产生的语言称为0型语言。
2. 1型文法（上下文有关文法）
设文法G = (VN,VT, P, S) 产生式P：α1Aα2→α1βα2
其中A∈VN，β∈V+, α1,α2∈V* |α1Aα2|≤|α1βα2|, 或|A|≤|B|
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9
§ 7.1、形式语言基础和文法
①
③
②
④
⑤
⑥
S→aSBC→aabCBC→abbBCC→aabbCC→aabbcC→aabb
cc
∴X=a2b2c2
此文法G可产生的语言：L(G)={anbncn|n=1,2...}
假设基元 a
b
c
语言L(G)可以描述不同的三角型
c
X= abc
cb
X= a2b2c2c
成的矢量，它可组成任意一个n维结构的图形。这是
一种用于模式识别比较成功的语言。h
头
头
2021/3/11
基元 a,b
t
尾
尾
19
§ 7.2、一维及高维文法
连接规则：
定义了四种二元连接算子
1. a + b
a头与b尾相连
2. a x b 3. a – b
a尾与b尾相连,形成两个头 a头与b头相连，形成一头二尾
2、应用实例： 1964年Ledley等在自动处理染色体分类过程中提出
的描述终端着丝点染色体和亚中央着丝点染色体的上 下文无关文法。

模式识别简介

模式识别简介

模式识别系统
待识 对象 训练 样本 人工 干预
数据采集 特征提取
数据采集 特征提取 改进采集 提取方法
二次特征 提取与选择 二次特征提 取与选择 改进特征提 取与选择ຫໍສະໝຸດ 分类 识别 改进分类 识别规则
识别结果
制定改进分 类识别规则
正确率 测试

这里，需要指出的是，应用的目的不同、 采用的分类识别方法不同，具体的分类 识别系统和过程也将会有所不同。一般 而言，特征的提取与选择、训练学习、 分类识别是任何模式识别方法或系统的 三大核心问题。


模糊模式识别技术运用模糊数学的理论 和方法解决模式识别问题，因此适用于 分类识别对象本身或允许识别结果具有 模糊性的场合。 目前，模糊模式识别方法较多，应用较 广。这类方法的有效性主要在于对象类 的隶属函数建立的是否良好，对象间的 模糊关系的度量是否良好。
模式识别的基本方法
四、人工神经网络法
模式描述方法： 以不同活跃度表示的输入节点集（神经元）
模式判定：
是一个非线性动态系统。通过对样本的学习 建立起记忆，然后将未知模式判决为其最接近的 记忆。
模式识别的基本方法
理论基础：神经生理学，心理学 主要方法：BP模型、HOP模型、高阶网 主要优点： 可处理一些环境信息十分复杂，背景知识不清楚，推 理规则不明确的问题。允许样本有较大的缺损、畸变。 主要缺点： 模型在不断丰富与完善中，目前能识别的模式类还不 够多。
面额
系统实例
磁性 金属条位置(大约 54/82 54/87 57/89 60/91 63/93
)
5元 10元 20元 50元 100元 有 有 有 有 有
5元
10元
20元 50元 100元

大学模式识别考试题及答案详解

大学模式识别考试题及答案详解

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。

模式识别(PatternRecognition)

模式识别(PatternRecognition)

近年来模式识别在化学、生物、医学、 近年来模式识别在化学、生物、医学、 食品、环境科学、 食品、环境科学、电子等学科中得到了 迅速发展及广泛应用，特别是聚类分析， 迅速发展及广泛应用，特别是聚类分析， 它可以解决样品的分类、 它可以解决样品的分类、方法的选择及 分析过程优化等问题， 分析过程优化等问题，因而越来越受到 人们的重视，并渗透到分析化学领域中。 人们的重视，并渗透到分析化学领域中。
经过许多国际组织多年的研究和讨论 ， 经过许多国际组织多年的研究和讨论， 1993年终于制定了 《 测量不确定度表示 年终于制定了《 年终于制定了 指南》 指南》 （Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement） 得到了包括 ） 得到了包括IUPAC在 在 内的七个国际组织的批准， 内的七个国际组织的批准 ， 并由国际标 准化组织（ 准化组织（ISO）出版。 ）出版。 目前 目前GUM的执行已得到了包括中国在内 的执行已得到了包括中国在内 的许多国家政府机构的批准。 的许多国家政府机构的批准。
化学模式识别是根据化学测量矩阵，自 化学模式识别是根据化学测量矩阵， 动将样本集按样本的某种性质（ 动将样本集按样本的某种性质（通常是 隐含的）进行分类及特征选取的方法， 隐含的）进行分类及特征选取的方法， 化学模式识别从化学测量数据出发， 化学模式识别从化学测量数据出发，进 一步揭示样本的隐含性质， 一步揭示样本的隐含性质，提供十分有 用的决策性信息。 用的决策性信息。
对于系统误差来说，可以运用消除误差源、改变测量方 对于系统误差来说，可以运用消除误差源、 寻求修正值等方法来使其减小。在分析化学中， 法、寻求修正值等方法来使其减小。在分析化学中，常 用以下一些方法来进行： 用以下一些方法来进行： 1.空白试验 空白试验 空白试验就是用纯试剂、纯样品来对照，或者用不含对 空白试验就是用纯试剂、纯样品来对照， 象的样品来对照，最终用测得值扣去空白值。 象的样品来对照，最终用测得值扣去空白值。. 2.对照试验 对照试验 凡由方法引起的误差，都应该用标准方法或公认的准确 凡由方法引起的误差， 的方法来进行对照试验。 的方法来进行对照试验。 3.回收试验 回收试验 试验中样品的损失是取样和处理样品的难题。通常是在 试验中样品的损失是取样和处理样品的难题。 被测样品中加入已知量的被测组分，然后看其能否定量 被测样品中加入已知量的被测组分， 回收。 回收。

模式识别句法方法课件


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。

模式识别简述_严红平

讲座模式识别简述A Brief Introduction to Pattern Recognition100083）严红平100080）潘春洪严红平女，博士后，中国地质大学（北京）信息工程学院副教授，主要研究方向为模式识别、计算机图形学、图像处理。

1 序言人们在观察事物或现象的时候，常常要根据一定需求寻找观察目标与其他事物或现象的相同或不同之处，并在此特定需求下将具有相同或相似之处的事物或现象组成一类。

例如字母“A”、“B”、“a”、“b”，如果从大小写上来分，会将“A”、“B”划分为一类，“a”、“b”划分为另一类；但是如果从英文字母发音上来分，则又将“A”、“a”划分为一类，而“B”、“b”则为另一类。

另外，不同人写的“A”、“B”、“a”、“b”都不同，但即使人们从未见过某个人写的“A”、“B”、“a”、“b”，或者这些字符出现在混乱的背景里，或部分被遮盖，人们也可以正确地区分出它们，并根据需要将它们进行准确归类，当然，前提条件是人们需要对“A”、“B”、“a”、“b”一般的书写格式、发音方式等有所了解。

人脑的这种思维能力就构成了“模式识别”的概念。

那么，什么是模式？什么是模式识别呢？2 模式和模式识别从以上的例子可以看出，对字符的准确识别首先需要在头脑中对相应字符有个准确的认识。

当人们看到某物或现象时，人们首先会收集该物体或现象的所有信息，然后将其行为特征与头脑中已有的相关信息相比较，如果找到一个相同或相似的匹配，人们就可以将该物体或现象识别出来。

因此，某物体或现象的相关信息，如空间信息、时间信息等，就构成了该物体或现象的模式。

Watanab e[16]定义模式“与混沌相对立，是一个可以命名的模糊定义的实体”。

比如，一个模式可以是指纹图像、手写草字、人脸、或语言符号等。

“广义的说，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，都可以称之为模式”[6]。

而将观察目标与已有模式相比较、配准，判断其类属的过程就是模式识别。

模式识别思考题答案


X ( NT ) 两部分，这两部分没有公共元素，它们的样本数各为 NR 和 NT，NR+NT=N。利用参照
集X
( NR)
中的样本 y1 , y2 ,, y NR 采用最近邻规则对已知类别的测试集 X
( NT )
中的每个样
x1 , x2 ,, xNT 进行分类，剪辑掉 X ( NT ) 中被错误分类的样本。
k=10, x k =x 2 ,d ( x k ) =w(k)' xk =2>0, w(11)= w(10)
k=11, x k =x3 ,d ( x k ) =w(k)' xk =0, w(12)= w(11)+x3 (2, 3, 1,2)
k=12, x k =x 4 ,d ( x k ) =w(k)' xk =1>0, w(13)= w(12) k=13, x k =x5 ,d ( x k ) =w(k)' xk =-1<0, w(14)= w(13)+x 5 (2, 3, 2)
x2
W2
+ W1
x
Hale Waihona Puke 1d 23 (x)=2x 2
-
W3
+
-
d13 ( x) 2 x1 x2 1
五、以下列两类模式为样本，用感知器算法求其判决函数。 （令 w(1) = (-1,-2,-2)T） 1：{(0,0,0)’, (1,0,0)’, (1,0,1)’, (1,1,0)’,} 2：{(0,0,1)’, (0,1,1)’, (0,1,0)’, (1,1,1)’,} 解： （1）将训练样本分量增广化及符号规范化，将训练样本增加一个分量 1,且把来自 w2 类的 训练样本的各分量乘以－1,则得到训练模式集：

概述-模式识别的基本方法

8
三、模糊模式识别
模式描述方法： 模糊集合 A={(a,a), (b,b),... (n,n)}
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。
10
四、人工神经网络法
模式描述方法： 以不同活跃度表示的输入节点集（神经元）
模式判定： 是一个非线性动态系统。通过对样本的学习
理论基础：概率论，数理统计
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
3
二、句法模式识别
模式描述方法： 符号串，树，图
概述－模式识别的基本方法
一、统计模式识别 二、句法模式识别 三、模糊模式识别 四、人工神经网络法 五、人工智能方法
1
一、统计模式识别
模式描述方法： 特征向量 x
( x1 ,
x2 ,,
xn
)
模式判定：
模式类用条件概率分布P(X/i)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。
2
一、统计模式识别
12
五、逻辑推理法（人工智能法）
模式描述方法： 字符串表示的事实
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L1={ab,aab,abab} 有限语言 L2={anbm|n,m=0,1,2….}无限语言 5、文法：在一种语言中，构成句子所必须遵循的规则的集合， 用G表示。L(G)表示由文法G构成的语言。
2021/3/11
5
§ 7.1、形式语言基础和文法
6、V*:由字母表V中的符号组成的所有句子的集合，包括空句子
由上下文有关文法构成的语言称为上下文有关语言， 用L(G1)表示，G1：上下文有关文法
2021/3/11
8
§ 7.1、形式语言基础和文法
例：G = (VN,VT, P, S) VN = {S, B, C} VT = {a, b, c}
P: ① S→aSBC ② CB→BC ③ S→abC ⑤ bC→bc ⑥ cC→cc
10、产生式(再写规则)P：存在于终止符和非终止符间的关系式
。
例： α→β， α∈ VN ，β∈ VN, VT.
11、文法的数学定义：它是一个四元式，由四个参数构成。
2021/3/11 G={VN, VT, P, S}
6
§ 7.1、形式语言基础和文法
二. 短语结构文法
1. 0型文法（无限制）
设文法G = (VN,VT, P, S) VN ：非终止符，用大写字母表示 VT： 终止符，用小写字符表示 P：产生式 S：起始符 产生式P：α→β， 其中α∈V+，β∈V* α，β无任何限制
a
a
2021/3/11
b b
a
10
§ 7.1、形式语言基础和文法
2 . 2型文法（上下文无关文法）
设文法G = (VN,VT, P, S) 产生式P：A→β 其中A∈VN（且是单个的非终止符)
β∈V+ (可以是终止符，非终止符，不能是空符号串)
对产生式的限制比较严格
由上下文无关文法构成的语言称为上下文无关语言。
句法模式识别
• 概述：
– 结构模式识别：从模式的结构关系入手对模式进 行分析是一个十分重要的方法，统计模式识别方 法是不能完成这一任务的，因为它注重的只是模 式的数值特征，孤立地分析每一个模式，仅仅对 其量的特征进行辨别。能够进行结构分析的是句 法模式识别方法，它是由模仿语言学中句法的层 次结构而产生的一种方法。
例：文法G = (VN,VT, P, S) VN = {S, B, C} VT = {a, b}
P: ① S→aB ② S→bA ③ A→a
④ A→aS
⑤ A→bAA ⑥ B→b ⑦ B→bS ⑧B→aBB
2021/3/11
11
§ 7.1、形式语言基础和文法
⑦
①⑥
① aB→abS→abaB→abab
– 多级树描述结构：
景物A
墙壁N L T D
地板M
B X
YZ E
景物: A
2021/3/11
物体B
背景C
三角体D
地板M 墙壁N 长方体E
面L 三角形T 面X 面Y 面Z
3
–结构模式识别系统框图 ：
2021/3/11
4
§ 7.1、形式语言基础和文法
• 所谓形式语言是一种抽象语言，它是从人类的自然语言 ，计算机使用的各种语言，数学中的公式语言等等中抽 象概括出来的。形式语言的理论是句法模式识别的基础
③
S
④
② abbA→abba
①
⑥
② bA→baS→baaB→baab
③
② babA→baba
例：G = (VN,VT, P, S) VN = {S, T, F} VT = {a, +,*,(,)}
P: ① S→S+T ② S→T
– 基本思想：将复杂模式分解为若干较简单的子模 式的组合，而子模式又分为可以由更简单的子模 式来描述，最简单的子模式称为模式基元。通过 对模式基元的识别，进而识别子模式，最终识别 该复杂模式。
2021/3/11
2
– 模式描述语言：描述模式结构的语言。包括—模 式基元和对基元的合成操作规则。
– 模式文法：对基元作合成操作以构成模式的规则 。
一。、基本概念
1、字母表：与所研究的问题有关的符号集合。
例：V1={A,B,C,D}, V2={a,b,c,d} 2、句子(链)：由字母表中的符号所组成的有限长度的符号串。
3、句子(链)的长度：所包含的符号数目。例: |a3b3c3|=9
4、语言：由字母表中的符号组成的句子集合，用L表示。
例：字母表V={a,b}
λ在内。例： V*＝{λ,01, 001}
7、 V＋:不包括空句子在内的句子集合，即V＋＝V*－(λ)
8、VT: 终止符，不能再分割的最简基元的集合，用小写字母 表示。 VT={a,b,c}
9、 VN: 非终止符，由基元组成的子模式和句子的集合。用大 写字母表示。VN={A,B,C}
VT， VN的关系： VT∩VN= Φ(空集) VT∪ VN= V（全部字母表）
①
②
③
④
⑥
S→Aa bc→abAc→abBbcc→aBbbcc→ bbcc
此文法可以产生：X=anbn+2cn+2 n≥0
X|n=0=bbcc 由0型文法产生的语言称为0型语言。
2. 1型文法（上下文有关文法）
设文法G = (VN,VT, P, S) 产生式P：α1Aα2→α1βα2
其中A∈VN，β∈V+, α1,α2∈V* |α1Aα2|≤|α1βα2|, 或|A|≤|B|
λ1Sλ2→λ1aSBCλ2, bBλ→bbλ
④ bB→bb
对于S→aSBC
∵α1= λ, α2= λ, A = S, B=aSBC,并且|S|<|aSBC| ∴ 符合1型文法规则
对于bB→bb
∵α1= b, α2= λ,A = B, B=b,并且|B| ≤ |b| ∴ 也符合1型文法规则
产生式都符合1型文法的要求
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§ 7.1、形式语言基础和文法
①
③
②
④
⑤
⑥
S→aSBC→aabCBC→abbBCC→aabbCC→aabbcC→aabb
cc
∴X=a2b2c2
此文法G可产生的语言：L(G)={anbncn|n=1,2...} Nhomakorabea假设基元 a
b
c
语言L(G)可以描述不同的三角型
c
X= abc
cb
X= a2b2c2c
( V+不包括空符号串,V*包括空符号串)
例：0型文法 G = (VN,VT, P, S) VN = {S, A, B} VP = {a, b, c}
P: ① S→aAbc ②Ab→bA ③ Ac→Bbcc ④ bB→Bb ⑤ aB→aaA ⑥ aB→λ(空符号串)
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§ 7.1、形式语言基础和文法