图 1-4 结构模式识别系统的组成框图 在实际应用中, 统计方法和句法分析往往相互配合、 互相补充。 一般地, 采用统计方法完成基元的识别, 再用 句法分析来表达模式的结构信息。
第1章 绪论
3. 模糊模式识别 模式识别的实质就是判定观察对象(元素)和模式类(集 合)之间的从属关系。 传统的集合论中, 元素和集合的关系 是非常绝对的, 要么属于, 要么不属于, 两者必居其一, 而且 二者仅居其一, 绝不模棱两可。 基于传统的集合论的判决方 式称为硬判决, 其中, 待识别的对象只能是属于多类中的某 一类。
第1章 绪论
4. 模式类是指具有相似特性的模式的集合, 模式和模式类 的关系就是元素和集合的关系。 模式的分类过程, 事实上就 是判定表征观察对象的元素和指定集合的从属关系的过程。 当元素只和某个集合具有从属关系时, 就将该对象判属于该 集合对应的类; 当元素和多个集合具有从属关系时, 既可以 任选一类进行判决, 也可以拒绝判决; 当元素和任何一个集 合都不具有从属关系时, 不作分类判决, 即拒绝判决。
对于电信号, 一般可以用信号处理的方法进行处理, 包 括统计信号处理、 自适应信号处理和谱分析等技术, 其目 的在于抑制噪声或将信号转换成更便于识别的形式。
第1章 绪论
3. 特征提取和选择 在模式识别中, 需要先建立模式类, 对于给定的模式, 识别就是将其判属于某一个模式类的过程。 模式和模式类 能进行从属关系判决的前提条件是, 模式和模式类中的元 素具有相似的性质(或称特性)。 为此, 需要对模式信息进 行特性分析。 特性分析包含两个方面: 一个是分类特性的 选择; 另一个是特性表达方法的选择。
第1章 绪论
结构模式识别把观察对象表达为一个由基元组成的句子; 将模式类表达为由有限或无限个具有相似结构特性的模式组 成的集合。 基元构成模式所遵循的规则即为文法, 或称句法。 与统计模式识别类似, 用已知类别的训练样本进行学习, 产生 该类或至少是这些样本的文法, 这个学习和训练过程称为文 法推断。 因此, 结构模式识别又称为句法模式识别。
