模式识别研究进展刘成林，谭铁牛中国科学院自动化研究所 模式识别国家重点实验室北京中关村东路95号摘要自20世纪60年代以来，模式识别的理论与方法研究及在工程中的实际应用取得了很大的进展。本文先简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变，然后围绕模式分类这个模式识别的核心问题，就概率密度估计、特征选择和变换、分类器设计几个方面介绍近年来理论和方法研究的主要

模式识别的研究现状与发展趋势摘要：随着现今社会信息技术的飞速发展,人工智能的应用越来越广泛,其中模式识别是人工智能应用的一个方面。而且现今的模式识别的应用也越来越得到大家的重视与支持，在各方面也有重大的进步。模式识别也成为人们身边不可或缺的一部分。关键词：人工智能，技术，模式识别，前景Abstract：In the modern society with t

人工智能与模式识别摘要：信息技术的飞速发展使得人工智能的应用围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。模式识别是人类的一项基本智能，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，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学

[心理学]模式识别理论

认知心理学 模式识别

模式识别原理

模式识别基本知识

科技学院火电厂自动化专题论述报告名称：《模式识别专题》院系：动力工程系班级：自动化12学号：学生姓名：指导教师：成绩：日期：2016年1月15日一、前言模式识别（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

《模式识别导论》姓名班级学号成绩1)A B2)A B C 3)2011年阅读材料：（参考资料的阅读以下面的题目为导向，不需要细致的研读代码。）边肇祺、张学工编著《模式识别》第二版，第十五章求是科技张宏林编著《Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践》，第五、六、七、八章题目：（请对问题一一作答。解答要尽量表达明白、条理清楚。不要求给出具体的代码实现

T S 样本类间离散度矩阵Sb： b ( m 1 m 2 )( m 1 m 2 )离散矩阵在形式上与协方差矩阵很相似，但协方 差矩阵是一种期望值，而离散矩阵只是表示有限 个样

模式分类的主要方法• • • • 数据聚类 统计分类 结构模式识别 神经网络数据聚类• 目标：用某种相似性度量的方法将原始 数据组织成有意义的和有用的各种数据 集。• 是一种非监督

XXX大学课程设计报告书课题名称模式识别姓名学号院、系、部专业指导教师xxxx年 xx 月 xx日模式识别方法简述摘要：模式识别(Pattern Recognition)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。模式识别研究主要

模式识别理论Pattern Recognitiona1什么是模式识别• 模式识别（Pattern Recognition）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

15（1） Fisher准则函数Fisher的基本问题在1维直线上不一定能够分开样本 希望在1维直线上不同类别的样本分得越开越好 如何找到这条最好的、最易于分类的投影线16 如果在

模式识别的基本理论蝙蝠的雷达系统、螳螂的视觉的灵敏度都是非常高的。这些动物通过这些特异的功能来识别各式各样的东西并赖以生存。识别也是人类的一项基本技能。当人们看到某事物或现象时，人们会先收集该事物或现象的信息，然后将其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，人们就可以将该事物或现象识别出来。随着计算机的出现以及人工智能的兴起，将人类的识别

关于知觉认知的几种主要模式识别理论中模式表征方式的分析肖玉浩( 东北师范大学教育科学学院08心理学系1013408010 ) 认知心理学中，一般把知觉看作是感觉信息的组织和解释，也就是获得感觉信息的意义的过程。认知心理学的知觉研究主要涉及模式识别，特别是视觉的模式识别，进而形成了模式识别理论。常见的模式识别的理论模型或假说一般认为，模式识别过程是感觉信息与长

模式识别(第二版)习题解答目录1 绪论 2 贝叶斯决策理论 3 概率密度函数的估计 4 线性判别函数 5 非线性判别函数 6 近邻法 7 经验风险最小化和有序风险最小化方法 8 特

对模式识别应用领域的认识摘要自20世纪60年代以来，模式识别的理论与方法研究及在工程中的实际应用取得了很大的进展。它所研究的理论和方法在很多科学和技术领域中得到了广泛的重视，推动了人工智能系统的发展，扩大了计算机应用的可能性。几十年来，模式识别研究取得了大量的成果，在很多地方得到了成功的应用。但是，由于模式识别涉及到很多复杂的问题，现有的理论和方法对于解决这

• （若与分类错误率联系起来，可采用散度作为类别可分 性的度量，在此不详细介绍）5.2 特征选择• 设有n个可用作分类的测量值，为了在 不降低（或尽量不降低）分类精度的前 提下，减

模 式 识 别 非 学 位 课 考 试 试 题考试科目： 模式识别 考试时间考生姓名： 考生学号 任课教师 考试成绩一、简答题（每题6分，12题共72分）：1、 监督学习和非监督学习有什么区别？参考答案：当训练样本的类别信息已知时进行的分类器训练称为监督学习，或者由教师示范的学习；否则称为非监督学习或者无教师监督的学习。2、 你如何理解特征空间？表示样本有哪