模式识别(7)

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。

实验七基于神经网络的模式识别实验一、实验目的理解BP神经网络和离散Hopfield神经网络的结构和原理，掌握反向传播学习算法对神经元的训练过程，了解反向传播公式。

通过构建BP网络和离散Hopfield 网络模式识别实例，熟悉前馈网络和反馈网络的原理及结构。

二、实验原理BP学习算法是通过反向学习过程使误差最小，其算法过程从输出节点开始，反向地向第一隐含层(即最接近输入层的隐含层)传播由总误差引起的权值修正。

BP 网络不仅含有输入节点和输出节点，而且含有一层或多层隐(层)节点。

输入信号先向前传递到隐节点，经过作用后，再把隐节点的输出信息传递到输出节点，最后给出输出结果。

离散Hopfield神经网络的联想记忆过程分为学习和联想两个阶段。

在给定样本的条件下，按照Hebb学习规则调整连接权值，使得存储的样本成为网络的稳定状态，这就是学习阶段。

联想是指在连接权值不变的情况下，输入部分不全或者受了干扰的信息，最终网络输出某个稳定状态。

三、实验条件Matlab 7.X 的神经网络工具箱：在Matlab 7.X 的命令窗口输入nntool，然后在键盘上输入Enter键，即可打开神经网络工具箱。

四、实验内容1.针对教材P243例8.1，设计一个BP网络结构模型（63-6-9），并以教材图8.5 为训练样本数据，图8.6为测试数据。

（1）运行train_data.m和test_data.m文件，然后从Matlab工作空间导入（Import）训练样本数据（inputdata10，outputdata10）和测试数据（testinputdata，testoutputdata），其次新建一个神经网络（New Network），选择参数如下表1，给出BP神经网络结构图。

表1 BP网络结构模型的各项参数设置Network Name（神经网络名称）nn10_1Network Type（神经网络类型）Feed-forward backprop（前馈反向传播）Input ranges（输入信息范围）来自训练样本的输入数据（inputdata10）Training function（训练函数）TRAINGD(梯度下降BP算法)Performance function（性能函数）MSE（均方误差）Number of layers（神经网络层数）2Layer1（第1层）的Number ofneurons (神经元个数)6Layer1（第1层）的TransferFunction (传递函数)LOGSIG（S型函数）Layer2（第2层）的Number ofneurons (神经元个数)9Layer2（第2层）的TransferFunction (传递函数)LOGSIG（S型函数）（2）输入训练样本数据（inputdata10，outputdata10），随机初始化连接权（Initialize Weights），然后进行训练（Train），训练参数设置如表2所示，并观察训练目标值变化曲线图，最后把BP神经网络训练成功后(即误差不再变化后)的误差值填入表3。

实验七基于神经网络的模式识别实验一、实验目的利用神经网络实现模式识别，并验证其性能。

掌握基于神经网络的模式识别方法。

二、实验原理1.神经网络神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型，它由大量的神经元节点相互连接而成。

在模式识别中，我们一般采用多层前向神经网络进行模式的训练和识别。

2.神经网络的训练过程神经网络的训练过程可以分为两步：前向传播和反向传播。

前向传播是指将输入样本通过网络的各个层传递到输出层，并计算输出结果。

反向传播是指根据输出结果和目标结果之间的误差，将误差反向传播到网络的各个层，并根据误差调整网络中的权值。

3.模式识别对于模式识别问题，我们首先需要将输入模式转化为特征向量，然后通过神经网络来训练这些特征向量，并将其与已知类别的模式进行比较，从而进行模式的识别。

三、实验步骤1.数据准备选择适当的模式识别数据集，例如手写数字识别的MNIST数据集，将其分为训练集和测试集。

2.特征提取对于每个输入模式，我们需要将其转化为一个特征向量。

可以使用各种特征提取方法，例如像素值，轮廓等。

3.神经网络设计设计合适的神经网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层，并确定各层的神经元数目。

4.神经网络训练使用训练集对神经网络进行训练，包括前向传播和反向传播过程。

可以使用各种优化算法，例如梯度下降法。

5.模式识别使用测试集对训练好的神经网络进行测试和验证，计算识别的准确率和性能指标。

6.性能评估根据得到的结果，评估神经网络的性能，并分析可能的改进方法。

四、实验结果通过实验我们可以得到神经网络模式识别的准确率和性能指标，例如精确度、召回率和F1-score等。

五、实验总结在本次实验中，我们利用神经网络实现了模式识别，并验证了其性能。

通过实验，我们可以掌握基于神经网络的模式识别方法，了解神经网络的训练和识别过程，以及模式识别中的特征提取方法。

实验结果表明，神经网络在模式识别问题中具有较好的性能，并且可以根据需要进行改进和优化。

模式识别答案模式识别试题⼆答案问答第1题答：在模式识别学科中，就“模式”与“模式类”⽽⾔，模式类是⼀类事物的代表，概念或典型，⽽“模式”则是某⼀事物的具体体现，如“⽼头”是模式类，⽽王先⽣则是“模式”，是“⽼头”的具体化。

问答第2题答：Mahalanobis距离的平⽅定义为：其中x，u为两个数据，是⼀个正定对称矩阵（⼀般为协⽅差矩阵）。

根据定义，距某⼀点的Mahalanobis距离相等点的轨迹是超椭球，如果是单位矩阵Σ，则Mahalanobis距离就是通常的欧⽒距离。

问答第3题答：监督学习⽅法⽤来对数据实现分类，分类规则通过训练获得。

该训练集由带分类号的数据集组成，因此监督学习⽅法的训练过程是离线的。

⾮监督学习⽅法不需要单独的离线训练过程，也没有带分类号（标号）的训练数据集，⼀般⽤来对数据集进⾏分析，如聚类，确定其分布的主分量等。

就道路图像的分割⽽⾔，监督学习⽅法则先在训练⽤图像中获取道路象素与⾮道路象素集，进⾏分类器设计，然后⽤所设计的分类器对道路图像进⾏分割。

使⽤⾮监督学习⽅法，则依据道路路⾯象素与⾮道路象素之间的聚类分析进⾏聚类运算，以实现道路图像的分割。

问答第4题答：动态聚类是指对当前聚类通过迭代运算改善聚类；分级聚类则是将样本个体，按相似度标准合并，随着相似度要求的降低实现合并。

问答第5题答：在给定观察序列条件下分析它由某个状态序列S产⽣的概率似后验概率，写成P(S|O)，⽽通过O求对状态序列的最⼤似然估计,与贝叶斯决策的最⼩错误率决策相当。

问答第6题答：协⽅差矩阵为，则1）对⾓元素是各分量的⽅差，⾮对⾓元素是各分量之间的协⽅差。

2）主分量，通过求协⽅差矩阵的特征值，⽤得，则，相应的特征向量为：，对应特征向量为，对应。

这两个特征向量即为主分量。

3） K-L变换的最佳准则为：对⼀组数据进⾏按⼀组正交基分解，在只取相同数量分量的条件下，以均⽅误差计算截尾误差最⼩。

4）在经主分量分解后，协⽅差矩阵成为对⾓矩阵，因⽽各主分量间相关消除。

7基于神经网络的模式识别实验要求神经网络在模式识别领域中具有广泛应用，它通过模拟人脑神经元之间的连接和传递信息的方式来进行模式识别任务。

在进行基于神经网络的模式识别实验时，我们需要遵循以下实验要求：1.实验目标：明确实验的目标，例如识别手写数字、人脸识别等。

确立目标有助于实验的设计和评估。

2.数据集选择：选择适合实验目标的数据集。

数据集应包含代表各类别的样本，并且具有足够的样本量。

常用的数据集有MNIST手写数字数据集、CIFAR图像数据集等。

3.数据预处理：对数据进行预处理，以便更好地适应神经网络模型的训练。

常见的预处理包括数据归一化、数据增强和数据划分等。

4.网络模型设计：选择合适的网络模型用于模式识别任务。

可以根据实验目标选择适当的神经网络结构，例如全连接神经网络、卷积神经网络或循环神经网络等。

5.参数设置：对于每个网络模型，需要设置合适的超参数。

超参数包括学习率、迭代次数、批次大小等。

通过调整这些超参数，可以优化模型的性能。

6. 训练与优化：使用训练集对神经网络模型进行训练，并使用验证集对模型进行优化。

可以使用常见的优化算法如梯度下降法或Adam优化算法等。

7.模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估。

评估指标可以包括准确率、精确率、召回率等。

通过评估指标，可以了解模型在处理不同类别的样本时的性能。

8.结果分析与展示：对实验结果进行分析和解释。

可以使用混淆矩阵、ROC曲线等方法对模型的性能进行可视化展示。

同时，也可以与其他模型进行比较，以验证所设计模型的优越性。

9.实验总结：总结实验的收获和不足之处。

可以对实验目标是否达到、模型性能是否满足要求等进行总结，并提出进一步改进的方向。

在进行基于神经网络的模式识别实验时，需要严格遵循科学实验的规范，确保实验结果的可靠性和准确性。

同时，在实验过程中，也要保持对最新研究成果的关注，不断探索新的模型和算法，为模式识别领域的发展做出贡献。