对模式识别的认识

什么是模式识别1 模式识别的概念模式识别[8]是一种从大量信息和数据出发，在专家经验和已有认识的基础上，利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形自动完成识别的过程。

模式识别包括相互关联的两个阶段，即学习阶段和实现阶段，前者是对样本进行特征选择，寻找分类的规律，后者是根据分类规律对未知样本集进行分类和识别。

广义的模式识别属计算机科学中智能模拟的研究范畴，内容非常广泛，包括声音和语言识别、文字识别、指纹识别、声纳信号和地震信号分析、照片图片分析、化学模式识别等等。

计算机模式识别实现了部分脑力劳动自动化。

模式识别－－对表征事物或现象的各种形式的（数值的，文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。

模式还可分成抽象的和具体的两种形式。

前者如意识、思想、议论等，属于概念识别研究的范畴，是人工智能的另一研究分支。

我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、文字、符号、三位物体和景物以及各种可以用物理的、化学的、生物的传感器对对象进行测量的具体模式进行分类和辨识。

模式识别问题指的是对一系列过程或事件的分类与描述，具有某些相类似的性质的过程或事件就分为一类。

模式识别问题一般可以应用以下4种方法进行分析处理。

统计模式识别方法：统计模式识别方法是受数学中的决策理论的启发而产生的一种识别方法，它一般假定被识别的对象或经过特征提取向量是符合一定分布规律的随机变量。

其基本思想是将特征提取阶段得到的特征向量定义在一个特征空间中，这个空间包含了所有的特征向量，不同的特征向量，或者说不同类别的对象都对应于空间中的一点。

在分类阶段，则利用统计决策的原理对特征空间进行划分，从而达到识别不同特征的对象的目的。

统计模式识别中个应用的统计决策分类理论相对比较成熟，研究的重点是特征提取。

人工神经网络模式识别：人工神经网络的研究起源于对生物神经系统的研究。

模式识别综述与展望摘要：模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。

文章介绍了模式识别和知识引导的模式识别系统的区别和联系、模式识别的应用及其发展潜力。

关键词：模式识别;信息科学;人工智能;知识引导（一）引言模式识别(Pattern Recognition)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2 0世纪4 0年代计算机的出现以及5 0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2 0世纪6 0年代初迅速发展并成为一门新学科。

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。

前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容,后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力,已经取得了系统的研究成果。

模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。

它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。

例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。

又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。

本文将介绍传统的模式识别和知识引导的模式识别系统的区别和联系、模式识别的应用及其近乎无限的发展潜力。

（二）传统的模式识别方法——统计方法与句法方法把图像或图像系列分割为线条、边缘，结点，区域等并提供相应的特征，诸如灰度值、颜色、形状、纹理，深度等。

目的是要利用这些信息对模式进行分类或者对模式进行分析(描述)。

分类是实现一个模式与一个类别号的对应。

分析(描述，解释)则是实现一个模式与一个符号描述的对应。

基于模式识别的个人认识班级自动化1002班姓名刘永福学号 1009101016摘要：本文主要介绍了模式识别的基本理论概念及算法，通过对模式识别的几种算法的概括、分析，推出算法的要求及步骤，实现样本的基本分类要求。

主要包括模式识别及模式识别系统的基本概念以及应用领域、线性判别函数的介绍及相关算法的推理证明、非线性判别函数的介绍及相关算法的推理证明。

一．模式识别及模式识别系统（1）模式识别的基本概念模式识别是以计算机为工具、各种传感器为信息来源，数据计算与处理为方法，对各种现象、事物、状态等进行准确地分析、判断识别与归类，包括人类在内的生物体的一项基本智能。

对于模式和模式识别有“广义”和“狭义”两种解释：广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或相似，都可以称之为模式。

此时，模式识别是生物体(包括人)的基本活动，与感觉、记忆、学习、思维等心理过程紧密联系，是透视人类心理活动的重要窗口之一。

从这个角度讲，模式识别是研究生物体如何感知对象的学科，属于认识科学的范畴，是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容，常被称做认知模式识别。

具体来说，它是指人们把接收到的有关客观事物或人的刺激信息与他在大脑里已有的知识结构中有关单元的信息进行比较和匹配，从而辨认和确定该刺激信息意义的过程。

正是通过认知模式识别，我们才能认识世界，才能辨别出各个物体之间的差别，才能更好地学习和生活。

狭义地说，模式是为了能让计算机执行和完成分类识别任务，通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息。

把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类(或简称为类)。

计算机模式识别就是指根据待识别对象的特征或属性，利用以计算机为中心的机器系统，运用一定的分析算法确定对象的类别的学科，是数学家、信息学专家和计算机专家的研究内容。

因此，模式识别的研究主要集中在认知模式识别和计算机模式识别这两个方面。

1、什么叫模式？什么叫模式识别？
模式主要有两重含义，一是代表事物（个体或一组事物）的模板或原型，二是表征事物特点的特征或性状的组合。

识别就是把对象分门别类地认出来。

识别就是再认知的过程。

模式识别就是对模式的区分和认识，把对象根据其特征归到若干类别中适当的一类。

2、模式识别的主要方法？
模板匹配：首先对每个类别建立一个或多个模版
输入样本和数据库中每个类别的模版进行比较，求相关或距离
根据相关性或距离大小进行决策
优点：直接、简单
缺点：适应性差
形变模版
统计方法：根据训练样本，建立决策边界(decision boundary)
统计决策理论——根据每一类总体的概率分布决定决策边界
判别式分析方法——给出带参数的决策边界，根据某种准则，由训练样本决定“最
优”的参数
句法方法：许多复杂的模式可以分解为简单的子模式，这些子模式组成所谓“基元”
每个模式都可以由基元根据一定的关系来组成
基元可以认为是语言中的词语，每个模式都可以认为是一个句子，关系可以认
为是语法
模式的相似性由句子的相似性来决定
优点：适合结构性强的模式
缺点：抗噪声能力差，计算复杂度高
神经网络：进行大规模并行计算的数学模型
具有学习、推广、自适应、容错、分布表达和计算的能力
优点：可以有效的解决一些复杂的非线性问题
缺点：缺少有效的学习理论
3、监督模式识别与非监督模式识别的区别？。

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！。

模式识别概述
模式识别是一种基于对数据、信号或图像的分析和解释，从中发现和提取隐藏的规律
和特征的过程。

它可以帮助我们理解并解释复杂的现象，进行数据预测和分类。

在模式识别中，首先需要进行数据的预处理，这包括数据清洗、去除噪音和不必要的
信息。

接着，通过特征提取，将数据转化为适合模式识别算法处理的形式。

特征可以是简
单的数值或复杂的数据结构。

一旦数据经过预处理和特征提取，就可以应用各种模式识别算法来进行模式的分析和
识别。

常用的模式识别算法包括统计方法（如贝叶斯分类、支持向量机）、神经网络、决
策树等。

这些算法根据输入数据的特点和应用场景的需求，选择最合适的算法进行模式的
分类和识别。

模式识别在各个领域都有广泛的应用。

在医学领域，模式识别可以帮助诊断疾病、分
析医疗图像，提高医疗效能。

在金融领域，模式识别可以用于股票价格预测、欺诈检测等。

在交通领域，模式识别可以用于车辆识别、行人识别等。

模式识别是一种重要的数据分析技术，通过从数据中发现和提取模式和特征，为各个
领域的问题提供了有效的解决方案。

它在未来的发展中将继续扮演重要角色，推动科学技
术的进步。

人工智能中的模式识别人工智能是近年来最热门的领域之一，其带来的各种应用和让人惊叹的创新，越来越深入人心，受到了广泛的关注和关心。

在人工智能中，模式识别技术是一项不可或缺的核心技术。

模式识别是指通过机器学习或其他类似技术，将复杂的输入数据转化为可理解的输出数据的过程。

模式识别技术可以用于识别数字、图像、声音、语言、文字等，并适用于各种应用领域。

在人工智能的发展历程中，模式识别技术一直处于技术创新的前沿。

随着大数据和机器学习技术的发展，模式识别技术变得越来越精确、高效、便捷和人性化。

在人工智能领域中，模式识别技术正逐渐成为智能化应用的关键因素，带动着许多新科技和新应用的出现。

例如，在医疗领域中，模式识别技术可用于图像处理和数据分析，快速识别和定位病理影像和异常区域，提高医疗诊断的准确性和效率。

模式识别技术还可以用于金融领域中的风险预测和交易分析、智慧城市中的交通监控和社区安全，以及各种新型的人工智能交互设备中，如人脸识别、语音识别、虚拟现实等等。

实际上，在所有的人工智能应用中，模式识别技术都逐渐成为智能化应用的核心，所有的 AI 应用场景都需要模式识别技术来支撑。

模式识别技术的核心思想是通过机器学习以及各种统计方法将数据进行分类，并且找出其中的规律和逻辑关系。

因此，模式识别技术不仅需要高效的算法和算力支撑，还需要大量的数据和经验积累，才能不断优化和进化。

从技术角度而言，模式识别技术主要分为三种类型：监督学习，半监督学习和无监督学习。

监督学习是指机器依据标记好的输入数据进行训练，并通过分类器或回归模型进行分类和预测；半监督学习是指基于少量的已标记数据，利用未标记数据进行分类；无监督学习是不依赖于已知标记数据。

这三种类型的模式识别技术在不同场景下都有其独特的优势和应用。

最后，模式识别技术的现状和未来都充满了机遇和挑战。

未来，模式识别技术将更加智能化、高效化和人性化，同时还需要在数据安全性、隐私保护以及人机交互等方面做出更多的改进和创新。