问题和机会识别的几种方法20101025

问题和机会识别的几种方法20101025
问题和机会识别的几种方法20101025

问题和机会识别的几种方法

中国营销传播网,2010-10-25,作者: 王志国

一、问题与机会的图谱思维

问题与机会有时候很难区分,问题中蕴藏着机会,机会中包含着问题。老子曾说过“祸兮福所倚,福兮祸所伏”,我们也曾说过所谓的危机,是危险中包含着机会。有时候问题本身也是机会。有时候机会本身也就是问题。

按照图谱思维,把问题和机会分为四个阶段:1、事情偶然的微小的变化,2、潜在问题和机会,3、显现问题和机会,4、已经公认的问题和机会。问题和机会的形成和发展不是一蹴而就的,是经历一个发展过程的,是由一个从量变到质变的一个发展过程的。任何问题和机会首先都是表现为一个偶然的微小的变化,就是我们所说的问题和机会的萌芽,如果你有洞察力,那么你就可以发现它,并且可以解决它,张瑞敏说过真正的管理没有什么惊天动地,而是平平淡淡,普普通通。因为所有的问题都已经解决在萌芽中了。天天解决问题的管理者一般情况下不是一个善于洞察问题的人,一直出现问题本身就是个问题。所谓的第二个阶段,就是潜在问题阶段,这个阶段问题和机会还没完全显现,它不能立刻显现自己的作用,只有经过一个阶段之后才会显现,我们经常要根据他制定战略规划。第三个阶段就是问题和机会的显现阶段,这个阶段问题和机会已经被普遍认可。由潜在问题和机会转换为现实的问题和机会。最后一个阶段其实不能认为机会。因为他已经变成了一种常态。

二、关于时机

我们的古人很聪明,很早就提出了做事要天时、地利、人和。这就是做事的时机问题。解决问题和利用机会也有一个时机问题。解决问题什么时候最合适,是不是潜在问题的阶段解决最合适呢?也不一定。组织问题的解决是关于人的多方面利益的博弈。任何问题的解决和变革都是人的利益的重新分配。其实,有时候老板并不是不知道问题所在,但是为啥又不去解决呢?因为涉及的利益太广,解决这个问题可能导致更大的问题。问题从来都不是单个出现的,问题的出现是一个问题系统,是相互关系复杂的各个问题的综合。有时候解决问题,必须等到问题的显现出来,真正的威胁生存的时候,解决起来才会阻力减小。

机会也是一样,是不是所有的机会都要去抓,当然不是。它与企业的大小、资源的配置有很大的关系。大企业可以关注十年二十年之后的机会。因为耗的起,而小企业则不然,如果关注这些机会,可能等不到,就已经死亡了。小企业更多的关注的是大企业忽视的地方,或者大企业觉得不值得投资的地方。这是小企业的机会。小企业更多的注重的是当前的机会。小企业也有一个优点,资源配置的灵活性。船小好调头,哪里有机会就往哪里走。

不同的企业在不同的发展阶段对不同的机会和问题的态度和理解是不一样的。

三、关于机会陷阱

刘老师把机会陷阱看成合成谬误,认为是已经变成显现机会的时候,而形成的合成谬误。而我认为还有一种情况,是机会陷阱。我们知道战争强调“调动敌人而不被敌人所调动”。它的策略就是给对手布置机会陷阱。就是我们所说的设局。挖个坑让对手往里跳。这就是需要制造一种看似合理的假象。在外行人看来,在对手看来是机会。是行动的机会,但是其实是个陷阱。其实只要是竞争,只要有人的参与,就会有人为设定的机会陷阱。像三十六计中的“声东击西、暗度陈仓、围魏救赵、欲擒故纵、调虎离山”,这些都可以看成是人为布置的机会陷阱。通过制造假象,让对手判断错误。做出错误的决策。

第二种本身就是陷阱,他以机会的形式出现。这就涉及到现象与本质的问题。表面是机会,实质是陷阱的问题。比如养猪,今年价格一直疯长,很多人都以为这是个机会。所以,第二年大家都养猪,价格就往下跌了。这就是机会陷阱。因为今天与昨天不同。今年与明年不同。

四、关于资源配置

经济学有一个很重要的假设,那就是:资源的稀缺性。任何决策都是建立在资源的稀缺性基础之上的。作为企业以资源配置的有效性为根本目标,资源配置好,投入少量的资源就可以产生大的效益。资源配置不好,投入很多的资源也不可能产生大的效益。

小企业之所以可以生存。就是建立在资源的配置上的。因为资源的有限性,所以大企业不可能把资源配置在所有的项目和市场中。所以他必然有重点有次要。这些次要的地方就是中小企业资源重点配置的地方。大企业越是不往那个地方配置资源,小企业越是要注意。当然是以效益优先。而不是投入到根本不可能产生效益的地方。

小企业的资源配置很好转换,船小好调头,但是大企业不一样,规模大,投入大,一旦进入就有了退出壁垒。所以,它的策略就是通过资源配置建立规模壁垒,或者建立行业壁垒,打击那些想进来的企业。进而获取更高的利益。

五、问题和机会的各种形式

90年代,IBM面临这生死存亡的选择,郭士纳接过权力棒,对IBM的各种问题进行了大刀阔斧的改革,通过一年的时间,扭亏为盈。并且进入了快速发展的时期。郭士纳当时面临的就是现实问题。必须解决现实问题才能再讨论战略规划,问题解决不了只有倒闭,何谈战略规划。当时他说了一句话,IBM没有战略规划。但是这么大的问题也没击垮IBM,经过郭士纳的一番妙手回春,IBM起死回生。这种问题的解决就是现实问题的解决。

同样是那个年代通用电气公司,韦尔奇也对公司的潜在问题进行了解决。他和郭士纳面临的情况不同,郭士纳首先是不解决问题IBM就可能消失。但是韦尔奇面临的是通用位于500强的前十位,而且生存的很舒服。没有面临像IBM那样的生死存亡的问题。而且也影响不了通用的生存。但是韦尔奇还是针对通用进行了改造,对潜在问题进行了解决。他用“数一数二”理论。使通用电气生气勃勃。

小企业的问题形式呢,小企业面临的主要问题就是资源的稀缺和资源的配置问题。他更重要的是机会,而不是问题解决,因为小企业最需要的是效率,效率必须高于大企业,否则只能被淘汰。他要想方设法配置资源,使资源的效率最高。那里的利益高就往哪里走。

六、机会识别的方法

看过德鲁克的创新的来源都知道,其实创新的来源很多就是机会和问题的识别的方法和思路。意外的失败,意外的成功,就是偶然事件,就是偶然的微小的变化,就是问题和机会的第一个阶段。其实注意这些就是机会识别的方法。他说的方法不再论述。

机会识别的原则。看到别人所看不到的,想到别人所想不到的。做到别人所做不到的。我觉得既是做事的原则,也是机会识别的原则。

换位思考。是机会识别的一种重要方法。我们考虑问题往往站在自己的角度思考,比如消费者需求,到底消费者需要什么,其实都是企业在哪儿自己去想,即使做了市场调查,也不能得到真实的数据,必须做换位思考。自己设想自己是消费者,会看重什么。这样就更容易发现消费者需求的机会。

本质思维。任何事情首先都是表现为现象,然后才是本质。下到市场,我们所看到的都是现象,排面不好、产品品类少,消化慢,这些都是现象,在现象里面是本质,就是为什么,不断的为什么的追问,通过三到四次的为什么的追问,一般情况下都可以看到问题的本质。就可以直插问题的本质。有很多时候其实我们往往把现象看成本质。

批判性思维。一种行为必然导致一种结果。接上面的问题,排面不好,那么我们以前做排面采取的是那种方式,如果换一种方式去做,排面是否会变好。不断的否定即成的行为,去获得另外我们没有想过的行为。

系统性思维。就是要学会想象,能把不同的现象放到一起去思考,去联想,就能发现他们内在的相同之处和不同之处。站在更高的角度,站在事物的相互关系的角度去分析,就可以达到不同的结果。

模式识别期末试题

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}, {A→01, A→ 0A1 , A→ 1A0 , B→BA , B→ 0}, A) (2)({A}, {0, 1}, {A→0, A→ 0A}, A) (3)({S}, {a, b}, {S → 00S, S → 11S, S → 00, S → 11}, S) (4)({A}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1, A→ 1A0}, A) 9、影响层次聚类算法结果的主要因素有(计算模式距离的测度、(聚类准则、类间距离门限、预定的 类别数目))。 10、欧式距离具有( 1、2 );马式距离具有(1、2、3、4 )。 (1)平移不变性(2)旋转不变性(3)尺度缩放不变性(4)不受量纲影响的特性 11、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是(正(负)表示样本点位于判别界面法向量指向的 正(负)半空间中;绝对值正比于样本点到判别界面的距离。)。 12、感知器算法1。 (1)只适用于线性可分的情况;(2)线性可分、不可分都适用。

《模式识别原理与技术》课程大纲.doc

《模式识别原理与技术》课程大纲 课程名称(中文):模式识别原理与技术 课程名称(英文):Pattern Recognition Principles and Techniques 课程编码:Y0703034C 开课单位:电气信息学院 授课对象: 任课教师:郑胜 学时:32 学分:2 学期:2 考核方式:平时成绩占百分之30,考试成绩(可开卷)占百分之70 先修课程:概率论、线性代数、数字信号处理等 课程简介: 一、教学目的与基本要求:(150字以内) 这门课的教学目的是让学生掌握模式识别的基本原理和方法。本课程的主要任务是,通过对模式识别的基本理论和方法、应用实例的学习,使学生掌握模式识别的基本理论与方法,培养学生利用模式识别方法、运用技能解决本专业及相关领域实际问题的能力,为将来继续深入学习或进行科学研究打下坚实的基础。 通过各教学环节,本课程应达到下列要求:认识模式识别的目的和意义,了解模式识别的过程;理解统计分类法的基本思想,掌握几何分类法和概率分类法的几种典型算法;理解聚类分析的基本思想,掌握聚类分析的几种典型算法。 二、课程内容与学时分配 1、课程主要内容:(200字以内) 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)聚类分析 6)特征提取/选择 7)人工神经网络及支持向量机在模式识别中的应用 2、课程具体安排:(按教学章节编写,重点章节下划线)

三、实验、实践环节及习题内容与要求 四、教材及主要参考文献(顺序为:文献名,作者,出版时间,出版单位): 1. 模式识别导论. 李金宗. 1994年. 高等教育出版社 2. 模式识别. 边肇祺. 2000年1月第2版. 清华大学出版社 3. Pattern Recognition(第二版). Sergios Theodoridis. Konstantinos Koutroumbas. 机械工业出版社. 2006年 撰写人:郑胜 学位分委员会签字: 学院主管研究生教学院长签字:

最新创业机会识别包括哪些过程和阶段

成功的创业过程包括机会的识别、评估和开发三部分 (Ardichvili, Cardozo & Ray, 2003),其中,机会识别是创业要解决的首要问题(Gaglio & Katz,2001)。Shane和Venkataraman(2000)曾提出,创业研究的关键焦点应当是“为什么,什么时候,通过何种方式,是一些人而不是其他人发现和利用创业机会?”作为创业研究的一部分,机会识别研究应重点研究其过程模型(即什么时候、通过何种方式)。 这也正是研究者们反复探讨的关键所在。早期的一些研究者将创业者识别机会的过程分为若干阶段,每一阶段都有不同的任务(Lindsay & Craig,2002)。近年来,从认知的视角探讨创业问题成为国内外研究的热点,进而出现了机会识别的认知模型,如原型模型、特征分析模型、结构匹配模型等。 一、创业机会识别的概念 机会识别是指创业者识别机会的过程,是整个创业过程的起始阶段(Shane & Venkataraman, 2000)。持客观观点的学者认为,机会是客观存在于外部环境之中的,需要创业者去发现,其过程包括主动搜索和意外发现,而拥有高度警觉性并具有相关先验知识的人更容易识别机会(Murphy, 2011; Renko, 2012)。另一些则认为机会识别事实上是主观的,是创造过程而非发现过程,甚至机会识别本身就是创造性的(Hansen et al., 2011)。 随着探索的不断深入,研究者们逐渐意识到以上两种观点并不矛盾,而是互相补充的。如Vaghely和Julien(2010)提出创业者在信息加工过程中会同时使用算法和探索两种方式,因而创业机会既可以被发现同时也可以被创造。Renko(2012)等构建了一个理论模型,认为机会识别中主客观因素的作用是同等重要的。 二、创业机会识别过程模型 (一)机会识别的阶段模型 1.Lindsay和 Craig机会形成的三阶段模型 Lindsay和Craig提出机会形成(opportunity formation)的基本过程包括以下三个阶段。第一阶段,机会的搜索(opportunity search),即搜索和发现可能的机会。这一阶段创业者需搜索整个环境以发现可能的机会,如果遇到了潜在的商机,便进入第二阶段——机会的识别(opportunity recognition)。这一阶段需解决两个问题,即搜索到的创意是否是一个创业机会,如果是,它是否是创业者所期待的机会。因此,此阶段分为两步,第一步为机会的标准化识别阶段,创业者会用标准化的机会模式识别模板判断所遇到的机会是否理想;第二步为机会的个性化识别阶段,即考察这一机会与创业者自身特点的匹配程度。第三阶段,机会的评估和审查(opportunity evaluation)。这一阶段主要考察先前收集的相

创业机会的识别开发与利用

创业机会的识别开发与利 用 This manuscript was revised by the office on December 10, 2020.

创业机会的识别、开发与利用前言 随着社会与经济的发展,创业已成为管理学研究的重点。机会的识别与开发是创业过程的开端,被认为是创业研究的中心内容,是这一领域里具有独特性的研究问题。当个体识别到某个市场机会来临以后,面临的决策就是通过什么方式来把握这一机会,以获取经济租金。 相关的基本概念 所谓创业,是在动态竞争前提下的机会驱动过程,是创业者在面对大量的不确定性因素时分析、评估机会并进行有选择的投资决策的行动。简单来说,创业是指创办新的企业或开辟新的事业,实践性是创业的标志。创业就是发现机会,整合资源,从而创造财富。 识别创业机会是创业的起点,也是核心。机会识别是创业的开端,也是创业的前提。可以说机会无时不在,无处不在。 随着世界经济与科技的进步, 创新与企业家精神在经济发展中起着日益重要的作用, 创业活动作为二者的集中体现, 在当今的中国乃至全世界越来越成为经济发展中的强劲推动力。创业家们常说: “好的创意是成功的一半”。然而, 创意并不等于创业机会, 这是因为一个创意可以通过多种方法产生, 可以不十分注重其实现的可能性, 但一个创业机会却必须是实实在在的, 是能够用来作为新创企业的基础的: 这是一个相当关键的区别。因而, 创业者必须要进行创业机会研究。实际上, 创业往往是从发现、把握、利用某个或某些商业机会开始的。所谓创业机会, 也称商业机会或市场机会, 是指有吸引力的、较为持久的和适时的一种商务活动的空间, 并最终表现在能够为消费者或客户创造价值或增加价值的产品或服务之中。识别创业机会是创业成功最重要的第一步, 好的创业机会真正是创业成功的一半。 创业与一般管理的不同,在创业机会的寻找过程中,它本非一个理性的过程,并非一个求最大值的过程。 创业机会的来源与时机 创业机会的来源。创业机会的出现往往是因为环境的变动、市场的不协调或混乱、信息的滞后、领先或缺口,以及各种各样的其他因素的影响的。也就是

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。 问答第7题

《模式识别基础》课程标准

《模式识别基础》课程标准 (执笔人:刘雨审阅学院:电子科学与工程学院)课程编号:08113 英文名称:Pattern Recognition 预修课程:高等数学,线性代数,概率论与数理统计,程序设计 学时安排:40学时,其中讲授32学时,实践8学时。 学分:2 一、课程概述 (一)课程性质地位 模式识别课基础程是军事指挥类本科生信息工程专业的专业基础课,通信工程专业的选修课。在知识结构中处于承上启下的重要位置,对于巩固已学知识、开展专业课学习及未来工作具有重要意义。课程特点是理论与实践联系密切,是培养学生理论素养、实践技能和创新能力的重要环节。是以后工作中理解、使用信息战中涉及的众多信息处理技术的重要知识储备。 本课程主要介绍统计模式识别的基本理论和方法,包括聚类分析,判别域代数界面方程法,统计判决、训练学习与错误率估计,最近邻方法以及特征提取与选择。 模式识别是研究信息分类识别理论和方法的学科,综合性、交叉性强。从内涵讲,模式识别是一门数据处理、信息分析的学科,从应用讲,属于人工智能、机器学习范畴。理论上它涉及的数学知识较多,如代数学、矩阵论、函数论、概率统计、最优化方法、图论等,用到信号处理、控制论、计算机技术、生理物理学等知识。典型应用有文字、语音、图像、视频机器识别,雷达、红外、声纳、遥感目标识别,可用于军事、侦探、生物、天文、地质、经济、医学等众多领域。 (二)课程基本理念 以学生为主体,教师为主导,精讲多练,以用促学,学以致用。使学生理解模式识别的本质,掌握利用机器进行信息识别分类的基本原理和方法,在思、学、用、思、学、用的循环中,达到培养理论素养,锻炼实践技能,激发创新能力的目的。 (三)课程设计思路 围绕培养科技底蕴厚实、创新能力突出的高素质人才的目标,本课程的培养目标是:使学生掌握统计模式识别的基本原理和方法,了解其应用领域和发展动态,达到夯实理论基础、锻炼理论素养及实践技能、激发创新能力的目的。 模式识别是研究分类识别理论和方法的学科,综合性、交叉性强,涉及的数学知识多,应用广。针对其特点,教学设计的思路是:以模式可分性为核心,模式特征提取、学习、分类为主线,理论上分层次、抓重点,方法上重比较、突出应用适应性。除了讲授传统的、经典的重要内容之外,结合科研成果,介绍不断出现的新理论、新方法,新技术、新应用,开拓学生视野,激发学习兴趣,培养创新能力。 教学设计以章为单元,用实际科研例子为引导,围绕基本原理展开。选择两个以上基本方法,辅以实验,最后进行对比分析、归纳总结。使学生在课程学习中达到一个思、学、用、

3创业机会识别方法

创业机会识别方法 在创业机会识别过程中,首先应该具备两个前提条件。 一是“要能够发现价值”,即获取到高价值的商业信息,而这种信息往往是他人难以接触到的。这主要是从信息获取渠道以及个人创业愿望两个方面来理解。例如,拥有有助于获取信息的工作或者生活圈子、具备优越的社会资本条件、时刻保持创业警觉以及强烈的创业愿望,有利于创业者获取到他人难以接触到的高价值信息。 二是“要能够分析价值”,即分析出商业信息的价值所在并做出准确的判断与决策。当然,影响信息分析能力的因素有创业者个人或者团队的智力结构与先前经验、创新思维能力、创业者是否拥有乐观的心态、创业者是否具备敏锐的洞察力,等等。 而且,以上二者缺一不可,如果发现价值信息却不会分析、处理和运用,所获信息的价值将变得一文不值;而如果只是具备优越的信息分析与处理能力,而没有价值信息来源,那也只能是“巧妇难为无米之炊”。 常用的创业机会识别方法有以下四种,即市场调研发现机会、系统分析发现机会、问题导向发现机会与创新变革获得机会。 (一)市场调研发现机会 这里的市场调研主要强调一手资料获取与二手资料获取两个方面: 一是通过与顾客、供应商、代理商等面对面沟通,获取鲜活的一手资料与信息,了解现在发生了什么以及未来将要发生什么; 二是通过各类媒体、出版物、数据库,获取你想要的资料与信息,了解你通

过面对面沟通形式可能无法触及到的一些信息。 获得这些一手资料与二手资料后,你要对这些资料进行分类并编码,便于自己随时查询、使用。尤其是针对自己的某个特定想法时,你可以精准的通过现有的市场调研数据来发现可能的创业机会。 滴水石穿,非一日之功;冰冻三尺,非一日之寒。调研、分析、记录想法、再调研分析……,这是一个“日积月累、厚积薄发”的过程。例如,瑞士最大的音像书籍公司的创始人说他就有一本这样的笔记本,当记录到第200个想法时,他坐下来,回顾所有的想法,然后开办了自己的公司。 (二)系统分析发现机会 在市场经济发展日渐成熟的现状下,过去“野蛮生长”方式亦能生存、处处是顾客与商机(市场不饱和)的时代已经一去不复返了,现实中更多的企业往往是在“夹缝中求生存,变化中寻商机”。因此,现如今绝大多数的创业机会,都需要通过系统的分析才能够得以科学有效的发现。我们唯一要做的,就是借助市场调研的方式,从企业的宏观环境(政治、社会、法律、技术、人口等)与微观环境(细分市场、顾客、竞争对手、供应商等)的变化中找寻新的顾客需求、新的商机,这也已经成为当今时代创业机会识别最常用、最有效的方法之一。 (三)问题导向发现机会 问题导向是指你的创业机会识别,源于一个组织或者个人面临的某个问题或者明确的需求,这恐怕是创业机会识别最快速、最精准、最有效的方法了。因为创业的根本目的是为顾客创造新的价值,要解决顾客面临的问题。这个过程中,常用的方法就是不断的与顾客沟通,不断的汲取顾客的建议,基于顾客的需求,来创造性提出新的产品或者服务。当然,在此基础上,你再进行市场调研、系统分析,可以说是有的放矢,且显得更为科学、严谨。不过,问题导向发现机会过程中,要注意把控问题的难易度,不可不切实际的探寻问题解决方案,那样只会是徒劳无获。 (四)创新变革获得机会 通过创新变革获得创业机会的方式在高新技术、互联网行业中最为常见。这

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很多,从图像模式识别提取的特征对象来看,图像识别方法可分为以下几种:基于形状特征的识别技术、基于色彩特征的识别技术以及基于纹理特征的识别技术。其中,基于形状特征的识别方法,其关键是找到图像中对象形状及对此进行描述,形成可视特征矢量,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。基于色彩特征的识别技术主要针对彩色图像,通过色彩直方图具有的简单且随图像的大小、旋转变换不敏感等特点进行分类识别。基于纹理特征的识别方法是通过对图像中非常具有结构规律的特征加以分析或者则是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计来完成。 从模式特征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 对于较复杂的模式,如采用统计模式识别的方法,所面临的一个困难就是特征提取的问题,它所要求的特征量十分巨大,要把某一个复杂模式准确分类很困难,从而很自然地就想到这样的一种设计,即努力地把一个复杂模式分化为若干

较简单子模式的组合,而子模式又分为若干基元,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则称为文法。当每个基元被识别后,利用句法分析就可以作出整个的模式识别。即以这个句子是否符合某特定文法,以判别它是否属于某一类别。这就是句法模式识别的基本思想。 句法模式识别系统主要由预处理、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)。句法分析根据文法推理所推断的文法,判决有序字符串所描述的模式类别,得到判决结果。问题在于句法分析所依据的文法。不同的模式类对应着不同的文法,描述不同的目标。为了得到于模式类相适应的文法,类似于统计模式识别的训练过程,必须事先采集足够多的训练模式样本,经基元提取,把相应的文法推断出来。实际应用还有一定的困难。 2.1.2统计模式识别 统计模式识别是目前最成熟也是应用最广泛的方法,它主要利用贝叶斯决策规则解决最优分类器问题。统计决策理论的基本思想就是在不同的模式类中建立一个决策边界,利用决策函数把一个给定的模式归入相应的模式类中。统计模式识别的基本模型如图2,该模型主要包括两种操作模型:训练和分类,其中训练主要利用己有样本完成对决策边界的划分,并采取了一定的学习机制以保证基于样本的划分是最优的;而分类主要对输入的模式利用其特征和训练得来的决策函数而把模式划分到相应模式类中。 统计模式识别方法以数学上的决策理论为基础建立统计模式识别模型。其基本模型是:对被研究图像进行大量统计分析,找出规律性的认识,并选取出反映图像本质的特征进行分类识别。统计模式识别系统可分为两种运行模式:训练和分类。训练模式中,预处理模块负责将感兴趣的特征从背景中分割出来、去除噪声以及进行其它操作;特征选取模块主要负责找到合适的特征来表示输入模式;分类器负责训练分割特征空间。在分类模式中,被训练好的分类器将输入模式根据测量的特征分配到某个指定的类。统计模式识别组成如图2所示。

创业机会的识别

创业机会识别 摘要:大学生面对就业形势的日益严峻,创业的潮流来的更是迅猛,现如今大学生就业压力大,国家很鼓励大学生自主创业。创业者在创业之前应该了解创业机会,学会怎么去识别、发现、把握和选择创业机会。更重要的是,能根据自身的因素,筛选出最适合自己的机会并且找到理想的创业思路,及时的去实现它,最后获得成功。 关键字:创业机会识别发现选择 1前言 随着高校连年扩招,每年毕业生人数也连年增长,2003年是高校扩招后本科生毕业的第一年,毕业生人数比上一年增加了44.6%,2004年毕业280万人,比上一年增长32.1%,2005年毕业达到了338万人。而市场需求没有明显的增加,供需矛盾仍然十分突出,就业压力大。这几年毕业生人数仍有较大增长,面对工作岗位没有明显增加的现实,毕业生们要同富有工作经验的下岗工人、劳动力价格低廉的农村富余人口进行竞争,就业形势不容乐观,就业压力仍然很大。 大学生面对当前如此严峻的就业形式形势,国家有关部门虽然也在极力用各种方式来缓解就业压力,但是仍然不能满足需要。这便促使毕业生们,自己寻找更好的出路,那就是自己创业。国家人事部的官员也鼓励说:国家鼓励高校毕业生自主创业,并将为之创造一系列方便条件。所以,在这样的良好形式下,很多人都抓紧机会干起了属于自己或几个人一起的事业,走上了创业的道路。 2问题描述 近年来,大学生创业的数量也有很大增长,但创业数量的增长同时也伴随着创业失败的增长,是非常令人惋惜的。大学生创业,一般开始的想法都是很好的,可以看到一些新颖的创业机会,但是这些创业机会未必是适合实践开展的,因此很多的创业活动最终难以维持。一般都认为创业过程的开始在于创业想法的形成或创业团队的组成,但我认为,识别并确定创业机会才是创业的真正开始,因为

模式识别方法简述

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。 关键词:模式识别; 模式识别方法; 统计模式识别; 模板匹配; 神经网络模式识别 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。 模式识别是一种借助计算机对信息进行处理、判别的分类过程。判决分类在

创业机会识别与策划

创业机会识别与策划 识别正确的创业机会是创业者应当具备的重要技能。创业机会识别是创业领域的关键问题之一。从创业过程角度来说,它是创业的起点。创业过程就是围绕着机会进行识别、开发、利用的过程。在机会识别阶段,创业者需要弄清楚机会在哪里和怎样去寻找。 一、潜在的市场机会 潜在的创业机会来自于新科技应用和人们需求的多样化等。成功的创业者能敏锐地感知社会大众的需求变化,并能够从中捕捉市场机会。 新科技应用可能改变人们的工作和生活方式,出现新的市场机会。通讯技术的发展,使人们在家里办公成为可能;互联网的出现,改变了人们工作、生活、交友的方式;网络游戏的出现,使成千上万的人痴迷其中,乐此不疲;网上购物、网络教育的快速发展,使信息的获取和共享日益重要。 需求的多样化源自于人的本性,人类的欲望是很难得到满足的。在细分市场里,可以发掘尚未满足的潜在市场机会。一方面,根据消费潮流的变化,捕捉可能出现的市场机会;另一方面,根据消费者的心理,通过产品和服务的创新,引导需求并满足需求,从而创造一个全新的市场。 二、现有的市场机会

对创业者来说,在现有的市场中发现创业机会,是很自然和较经济的选择。一方面,它与我们的生活息息相关,能真实地感觉到市场机会的存在;另一方面,由于总有尚未全部满足的需求,在现有市场中创业,能减少机会的搜寻成本,降低创业风险,有利于成功创业。现有的创业机会存在于:不完全竞争下的市场空隙、规模经济下的市场空间、企业集群下的市场空缺等。 不完全竞争下的市场空隙。不完全竞争理论或不完全市场理论认为,企业之间或者产业内部的不完全竞争状态,导致市场存在各种现实需求,大企业不可能完全满足市场需求,必然使中小企业具有市场生存空间。中小企业与大企业互补,满足市场上不同的需求。大中小企业在竞争中生存,市场对产品差异化的需求是大中小企业并存的理由,细分市场以及系列化生产使得小企业的存在更有价值。 规模经济下的市场空间。规模经济理论认为,无论任何行业都存在企业的最佳规模或者最适度规模的问题,超越这个规模,必然带来效率低下和管理成本的提升。产业不同,企业所需要的最经济、最优成本的规模也不同,企业从事的不同行业决定了企业的最佳规模,大小企业最终要适应这一规律,发展适合自身的产业。 企业集群下的市场空缺。企业集群主要指地方企业集群,是一组在地理上靠近的相互联系的公司和关联的结构,它们同处在一个特定的产业领域,由于具有共性和互补性而联系在一起。集群内中小企业彼此间发展高效的竞争与合作关系,形成高度灵活专业化的生产协作网络,具有极强的内生发展动力,依靠不竭的创新能力保持地方产业的

(完整版)中科院-模式识别考题总结(详细答案)

1.简述模式的概念及其直观特性,模式识别的分类,有哪几种方法。(6’) 答(1):什么是模式?广义地说,存在于时间和空间中可观察的物体,如果我们可以区别它们是否相同或是否相似,都可以称之为模式。 模式所指的不是事物本身,而是从事物获得的信息,因此,模式往往表现为具有时间和空间分布的信息。 模式的直观特性:可观察性;可区分性;相似性。 答(2):模式识别的分类: 假说的两种获得方法(模式识别进行学习的两种方法): ●监督学习、概念驱动或归纳假说; ●非监督学习、数据驱动或演绎假说。 模式分类的主要方法: ●数据聚类: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。是一种非监督学习的方法,解决方案是数据驱动的。 ●统计分类:基于概率统计模型得到各类别的特征向量的分布,以取得分类的方法。 特征向量分布的获得是基于一个类别已知的训练样本集。是一种监督分类的方法, 分类器是概念驱动的。 ●结构模式识别:该方法通过考虑识别对象的各部分之间的联系来达到识别分类的目 的。(句法模式识别) ●神经网络:由一系列互相联系的、相同的单元(神经元)组成。相互间的联系可以 在不同的神经元之间传递增强或抑制信号。增强或抑制是通过调整神经元相互间联 系的权重系数来(weight)实现。神经网络可以实现监督和非监督学习条件下的分 类。 2.什么是神经网络?有什么主要特点?选择神经网络模式应该考虑什么因素? (8’) 答(1):所谓人工神经网络就是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处 理系统(计算机)。由于我们建立的信息处理系统实际上是模仿生理神经网络,因此称它为人工神经网络。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。 人工神经网络的两种操作过程:训练学习、正常操作(回忆操作)。 答(2):人工神经网络的特点: ●固有的并行结构和并行处理; ●知识的分布存储; ●有较强的容错性; ●有一定的自适应性; 人工神经网络的局限性: ●人工神经网络不适于高精度的计算; ●人工神经网络不适于做类似顺序计数的工作; ●人工神经网络的学习和训练往往是一个艰难的过程; ●人工神经网络必须克服时间域顺序处理方面的困难; ●硬件限制; ●正确的训练数据的收集。 答(3):选取人工神经网络模型,要基于应用的要求和人工神经网络模型的能力间的 匹配,主要考虑因素包括:

模式识别课程设计教学内容

模式识别课程设计

模式识别课程设计 聚类图像分割 一.图像分割概述 图像分割是一种重要的图像分析技术。在对图像的研究和应用中,人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣。这些部分常称为目标或前景(其他部分称为背景)。它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析图像中的目标,需要将它们从图像中分离提取出来,在此基础上才有可能进一步对目标进行测量,对图像进行利用。图像分割就是把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。现有的图像分割方法主要分以下几类:基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。近年来,研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割,提出了不少新的分割方法。 图象分割是图象处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题,是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图象分割应用在许多方面,例如在汽车车型自动识别系统中,从CCD摄像头获取的图象中除了汽车之外还有许多其他的物体和背景,为了进一步提取汽车特征,辨识车型,图象分割是必须的。因此其应用从小到检查癌细胞、精密零件表面缺陷检测,大到处理卫星拍摄的地形地貌照片等。在所有这些应用领域中,最终结

果很大程度上依赖于图象分割的结果。因此为了对物体进行特征的提取和识别,首先需要把待处理的物体(目标)从背景中划分出来,即图象分割。但是,在一些复杂的问题中,例如金属材料内部结构特征的分割和识别,虽然图象分割方法已有上百种,但是现有的分割技术都不能得到令人满意的结果,原因在于计算机图象处理技术是对人类视觉的模拟,而人类的视觉系统是一种神奇的、高度自动化的生物图象处理系统。目前,人类对于视觉系统生物物理过程的认识还很肤浅,计算机图象处理系统要完全实现人类视觉系统,形成计算机视觉,还有一个很长的过程。因此从原理、应用和应用效果的评估上深入研究图象分割技术,对于提高计算机的视觉能力和理解人类的视觉系统都具有十分重要的意义。 二.常用的图像分割方法 1.基于阈值的分割方法 包括全局阈值、自适应阈值、最佳阈值等等。阈值分割算法的关键是确定阈值,如果能确定一个合适的阈值就可准确地将图像分割开来。阈值确定后,将阈值与像素点的灰度值比较和像素分割可对各像素并行地进行,分割的结果直接给出图像区域。全局阈值是指整幅图像使用同一个阈值做分割处理,适用于背景和前景有明显对比的图像。它是根据整幅图像确定的:T=T(f)。但是这种方法只考虑像素本身的灰度值,一般不考虑空间特征,因而对噪声很敏感。常用的全局阈值选取方法有利用图像灰度直方图的峰谷法、最小误差法、最大类间方差法、最大熵自动阈值法以及其它一些方法。

大学生创业机会的识别

大学生创业机会的识别 导读:我根据大家的需要整理了一份关于《大学生创业机会的识别》的内容,具体内容:大学生面对就业形势的日益严峻,创业的潮流来的更是迅猛,现如今大学生就业压力大,国家很鼓励大学生自主创业。下面我给大家分享,欢迎参阅。大学生创业机会识别1前言... 大学生面对就业形势的日益严峻,创业的潮流来的更是迅猛,现如今大学生就业压力大,国家很鼓励大学生自主创业。下面我给大家分享,欢迎参阅。 大学生创业机会识别 1前言 随着高校连年扩招,每年毕业生人数也连年增长,2003年是高校扩招后本科生毕业的第一年,毕业生人数比上一年增加了44.6%,2004年毕业280万人,比上一年增长32.1%,2005年毕业达到了338万人。而市场需求没有明显的增加,供需矛盾仍然十分突出,就业压力大。这几年毕业生人数仍有较大增长,面对工作岗位没有明显增加的现实,毕业生们要同富有工作经验的下岗工人、劳动力价格低廉的农村富余人口进行竞争,就业形势不容乐观,就业压力仍然很大。 大学生面对当前如此严峻的就业形式形势,国家有关部门虽然也在极力用各种方式来缓解就业压力,但是仍然不能满足需要。这便促使毕业生们,自己寻找更好的出路,那就是自己创业。国家人事部的官员也鼓励说:国家鼓励高校毕业生自主创业,并将为之创造一系列方便条件。所以,在这

样的良好形式下,很多人都抓紧机会干起了属于自己或几个人一起的事业,走上了创业的道路。 2问题描述 近年来,大学生创业的数量也有很大增长,但创业数量的增长同时也伴随着创业失败的增长,是非常令人惋惜的。大学生创业,一般开始的想法都是很好的,可以看到一些新颖的创业机会,但是这些创业机会未必是适合实践开展的,因此很多的创业活动最终难以维持。一般都认为创业过程的开始在于创业想法的形成或创业团队的组成,但我认为,识别并确定创业机会才是创业的真正开始, 创业机会无数,但真正能够实践的并不多,万事开头难,只有找到了有发展前景并适合创业者才能施展的机会才能开始下一步的计划,这时的创业才正式开始。 2.1创业的理由 对于大学生,创业虽然意味着一条充满荆棘的路,但我们相信仍会有不少人义无反顾地踏上这条路,我们的社会,慢慢地凸现出了种种选择自主创业的理由。同时,他们会选择创业也有他们自己的一套理由,如下: 2.1.1创业是一种时髦。 创业这个词时兴起来,不管是行业精英,还是街头市井都说着它,似乎有了创业,一切就会有了改变。 2.1.2偶像崇拜。 大学生就业难,一群有胆有识人开始自己的事业,昔日的同学早已是人上人,有了榜样,就会后继有人去创业。

几种统计模式识别方案的比较

摘要:模式识别是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,以达到对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的目的,是信息科学和人工智能的重要组成部分。而统计决策理论是处理模式分类问题的基本理论之一,它对模式分析和分类器的设计有着实际的指导意义。本文归纳总结了统计模式识别的不同方案的详细性能,比较了它们的原理、算法、属性、应用场合、错误率等。 关键词:统计模式识别贝叶斯决策方法几何分类法监督参数统计法非监督参数统计法聚类分析法 Comparison of Several Kinds of Statistical Pattern Recognit ion Schemes Abstract: Pattern recognition deals with and analyses the i nformation which signify all kinds of things and phenomena (number values, Characters and logic relation), in order to describe, recognize, classify and interpret them. It is on e of the important parts of information science and artific ial intelligence. While statistical pattern recognition is one of the basics theory of classifying and is real directi ve significance in analyzing and classifying of pattern. We

模式识别课程设计

模式识别课程设计 聚类图像分割 一.图像分割概述 图像分割是一种重要的图像分析技术。在对图像的研究和应用中,人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣。这些部分常称为目标或前景(其他部分称为背景)。它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析图像中的目标,需要将它们从图像中分离提取出来,在此基础上才有可能进一步对目标进行测量,对图像进行利用。图像分割就是把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。现有的图像分割方法主要分以下几类:基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。近年来,研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割,提出了不少新的分割方法。 图象分割是图象处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题,是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图象分割应用在许多方面,例如在汽车车型自动识别系统中,从CCD摄像头获取的图象中除了汽车之外还有许多其他的物体和背景,为了进一步提取汽车特征,辨识车型,图象分割是必须的。因此其应用从小到检查癌细胞、精密零件表面缺陷检测,大到处理卫星拍摄的地形地貌照片等。在所有这些应用领域中,最终结果很大程度上

依赖于图象分割的结果。因此为了对物体进行特征的提取和识别,首先需要把待处理的物体(目标)从背景中划分出来,即图象分割。但是,在一些复杂的问题中,例如金属材料内部结构特征的分割和识别,虽然图象分割方法已有上百种,但是现有的分割技术都不能得到令人满意的结果,原因在于计算机图象处理技术是对人类视觉的模拟,而人类的视觉系统是一种神奇的、高度自动化的生物图象处理系统。目前,人类对于视觉系统生物物理过程的认识还很肤浅,计算机图象处理系统要完全实现人类视觉系统,形成计算机视觉,还有一个很长的过程。因此从原理、应用和应用效果的评估上深入研究图象分割技术,对于提高计算机的视觉能力和理解人类的视觉系统都具有十分重要的意义。 二.常用的图像分割方法 1.基于阈值的分割方法 包括全局阈值、自适应阈值、最佳阈值等等。阈值分割算法的关键是确定阈值,如果能确定一个合适的阈值就可准确地将图像分割开来。阈值确定后,将阈值与像素点的灰度值比较和像素分割可对各像素并行地进行,分割的结果直接给出图像区域。全局阈值是指整幅图像使用同一个阈值做分割处理,适用于背景和前景有明显对比的图像。它是根据整幅图像确定的:T=T(f)。但是这种方法只考虑像素本身的灰度值,一般不考虑空间特征,因而对噪声很敏感。常用的全局阈值选取方法有利用图像灰度直方图的峰谷法、最小误差法、最大类间方差法、最大熵自动阈值法以及其它一些方法。

模式识别及应用--教学大纲

《模式识别及应用》课程教学大 纲 ( 06、07级) 编号:40021340 英文名称:Pattern Recognition and Its Applications 适用专业:电子信息工程 责任教学单位:电子工程系电子信息 教研室 总学时:32 学分:2 考核形式:考查 课程类别:专业课 修读方式:必修 教学目的:模式识别是电子信息工程专业的一门专业必修课。通过该课程的学习,学生能够掌握模式识别的基本理论和主要方法,并且能掌握在大量的模式样本中获取有用信息的原理和算法,通过课外上机练习,学会编写模式识别的算法程序,达到理论和实践相结合的目的,使学生了解模式识别的应用领域,为将来从事这一方面的研究打下初步基础。 主要教学内容及要求:由于本课程的目标是侧重在应用模式识别技术,因此在学习内容上侧重基本概念的讲解,辅以必要的数学推导,使学生能掌握模式识别技术中最基本的概念,以及最基本的处理问题方法。 本课程安排了一些习题,以便学生能通过做练习与实验进一步掌握课堂知识,学习了本课程后,大部分学生能处理一些简单模式识别问题,如设计获取信息的手段,选择要识别事物的描述方法以及进行分类器设计。 第一章概论 1.掌握模式识别的概念 2.熟悉模式识别系统 3.熟悉模式识别的应用 第二章统计模式识别——概率分类法 1. 掌握概率分类的判别标准 (1)Bayes法则 (2)Bayes风险 (3)基于Bayes法则的分类器 (4)最小最大决策 (5)Neyman-pearson决策 2. 熟悉正态密度及其判别函数 (1)正态密度函数 (2)正态分布样品的判别函数 3.了解密度函数的估计 第三章聚类分析 1. 掌握基于试探的聚类算法 (1)基于最近邻规则的试探法 (2)最大最小距离法 2.熟悉层次聚类算法 3.熟悉动态聚类法 (1)K均值算法 (2)迭代自组织的数据分析算法4.了解合取聚类法、最小张树分类法 第四章模糊模式识别 1.掌握模糊信息处理的基本概念 2.熟悉模糊识别信息地获取 3.熟悉模糊综合评判 4.熟悉基于识别算法的模糊模式识别 5.熟悉模糊聚类分析 第五章神经网络识别理论及模型 1.掌握人工神经网络基本模型 2.熟悉神经网络分类器 3.熟悉模糊神经网络系统 4.熟悉神经网络识别模型及相关技术 第六章特征提取与选择 1.掌握类别可分性判据 2.掌握基于可分性判据进行变换的特征提取与选择 3.掌握最佳鉴别矢量的提取 4.熟悉离散K-L变换及其在特征提取与选择中的应用 5.熟悉基于决策界的特征提取 6.熟悉特征选择中的直接挑选法 本课程与其他课程的联系与分工:本课程的先修课程是线性代数、概率与数理统计。它与数字图像处理课可并开。所学知识可以直接应用于相关课题的毕业设计中,并可为学生在研究生阶段进一步深入学习模式识别理论和从事模式识别方向的研究工作打下基础。

模式识别的主要方法及其应用

156 电脑知识与技术 DIANNAO ZHISHI YU JISHU 百家论坛 模式识别的主要方法及其应用 杨合超 宋海歌 周雪梅 (河南理工大学计算机科学与技术学院 焦作 454000) [摘 要] 模式识别技术现在已经在各个领域得到广泛应用。本文对其理论基础与应用作了详细介绍与阐述。介绍了模式识别的基本概念、主要方法、模式识别的应用及其发展趋势。 [关键词] 模式识别;应用;发展趋势 模式识别是人类的一项基本智能, 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。模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。识别也是人类的一项基本技能。随着计算机出现以及人工智能兴起,将人类识别技能赋予计算机成为一项新兴课题。 1.模式识别的基本概念 一般认为,模式是通过对具体的事物进行观测所得到的具有时间与空间分布的信息,模式所属类别或同一类中的模式的总体称为模式类,其中个别具体的模式往往称为样本。模式识别就是研究通过计算机自动(或人为进行少量干预)将待识别的模式分配到各个模式类中的技术[3] 图一:模式识别的基本框架 模式识别的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,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。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的努力,已经取得了系统的研究成果。 2.模式识别的主要方法 模式识别方法大致可以分为4类:统计决策法、结构模式识别方法、模糊模式识别方法与基于人工智能方法。其中基于人工智能的方法本文主要介绍人工神经网络模式识别方法。前两种方法发展得比较早,理论相对也比较成熟,在早期的模式识别中应用较多。后两种方法目前的应用较多,由于模糊方法更合乎逻辑、神经网络方法具有较强的解决复杂模式识别能力,因此日益得到人们重视。 2.1 统计决策法 统计决策法以概率论和数理统计为基础,它包括参数方法和非参数方法。 参数方法主要以Bayes决策准则为指导。其中最小错误率和最小风险贝叶斯决策是最常用的两种决策方法。假定特征对于给定类的影响独立于其他特征,在决策分类的类别N已知与各类别的先验概率及类条件概率密度已知的情况下,对于一特征矢量X根据公式计算待检模式在各类中发生的后验概率,后验概率最大的类别即为该模式所属类别。在这样的条件下,模式识别问题转化为一个后验概率的计算问题。 在贝叶斯决策基础上,根据各种错误决策造成损失不同,人们提出基于贝叶斯风险的决策,即计算给定特征矢量X在各种决策中的条件风险大小,找出其中风险最小的决策。 参数估计方法的理论基础是样本数目趋近于无穷大时的渐进理论。在样本数目很大时,参数估计结果才趋近于真实的模型。然而实 际样本数目总是有限的,很难满足这一要求。另外参数估计的另一个前提条件是特征独立性,这一点有时和实际差别较大。 2.2 结构模式识别 结构模式识别是利用模式的结构描述与句法描述之间的相似性对模式进行分类。每个模式由它的各个子部分(称为子模式或模式基元)的组合来表示。对模式的识别常以句法分析的方式进行,即依据给定的一组句法规则来剖析模式的结构。当模式中每一个基元被辨认后,识别过程就可通过执行语法分析来实现。选择合适的基元是结构模式识别的关键。 结构模式识别主要用于文字识别、遥感图形的识别与分析、纹理图像的分析中。该方法的特点是识别方便,能够反映模式的结构特征,能描述模式的性质,对图像畸变的抗干扰能力较强。 2.3 模糊模式识别 模糊模式识别方法是利用模糊数学中的概念、原理与方法解决分类识别问题. 这里有很多与普通聚类算法“平行”的方法,它们之间存在某种程度的借鉴和相似,但又有很大的不同,两者之间根本性的不同是概念的不同:模糊模式识别是将待识别类、对象作为模糊集或其元素,然后对这些模糊集或元素进行分类;普通聚类算法是根据事物间的不同特征、亲疏程度和相似性等关系,直接对它们进行分类. 因此,设计人员应根据实际问题进行特征提取或特征变换(将原来普通意义上的特征值变为模糊特征) ,建立模糊集的隶属度函数,或建立元素之间的模糊相似关系,并确定这个关系的隶属度函数(相关程度) ,然后运用相关的模糊数学的原理方法进行分类识别。同一般的模式识别方法相比较,模糊模式识别具有客体信息表达更加合理,信息利用充分,各种算法简单灵巧,识别稳定性好,推理能力强的特点。 2.4 人工神经网络模式识别 早在20世纪50年代,研究人员就开始模拟动物神经系统的某些功能,他们采用软件或硬件的办法,建立了许多以大量处理单元为结点,处理单元间实现互联的拓扑网络,进行模拟,称之为人工神经网络。这种方法可以看作是对原始特征空间进行非线性变换,产生一个新的样本空间,使得变换后的特征线性可分。同传统统计方法相比,其分类器是与概率分布无关的。 人工神经网络的主要特点在于其具有信息处理的并行性、自组织和自适应性、具有很强的学习能力和联想功能以及容错性能等,在解决一些复杂的模式识别问题中显示出其独特的优势。 人工神经网络是一种复杂的非线性映射方法,其物理意义比较难解释,在理论上还存在一系列亟待解决的问题。在算法复杂度方面,神经网络计算复杂度大,在特征维数比较高时,样本训练时间比较长;在算法稳定性方面,学习过程中容易陷入局部极小,并且存在欠学习与过学习的现象范化能力不容易控制。这些也是制约人工神经网络进一步发展的关键问题。 3. 模式识别的应用 经过多年的研究和发展,模式识别技术已广泛应用于人工智能、 The main methods and applications of Pattern recognition Yang He-chao, Song Hai-ge, Zhou Xue-mei (College of Computer Science&Technology, Henan Polytechnic University, JiaoZuo 454000) Abstract: Pattern recognition technology has been widely used in various ? elds. In this paper, we elaborate upon its theoretical basis and applications ? rstly. Then we introduce the basic concepts of pattern recognition, the main methods and applications of pattern recognition and its development trend.Key words: Pattern recognition; Application; Trend of development

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