《模式识别》第二章 2.1

模式识别的研究现状与发展趋势

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 the rapid development of information technology, the application of a rtificial intelligence is more and more extensive, among them pattern recognition is one of the ap ply of artificial intelligence. And now the application of pattern recognition is also more and more to get everyone's attention and support, in various aspects have significant progress. Pattern rec ognition has become an integral part of people around. Keywords: Artificial Intelligence, Technology,Pattern Recognition, prospects 一，引言如今计算机硬件的高速发展, 以及计算机应用领域的不断开拓, 人们开始要求计算机能够更有效地感知诸如声音、文字、图像、温度、震动等人类赖以发展自身、改造环境所运用的信息资料。但就一般意义来说, 目前一般计算机却无法直接感知它们, 我们常用的键盘、鼠标等外部设备, 对于这些外部世界显得无能为力。虽然摄像机、图文扫描仪、话筒等设备业已解决了上述非电信号的转换, 并与计算机联机, 但由于识别技术不高, 而未能使计算机真正知道采录后的究竟是什么信息。计算机对外部世界感知能力的低下, 成为开拓计算机应用的瓶颈, 也与其高超的运算能力形成强烈的对比。于是, 着眼于拓宽计算机的应用领域, 提高其感知外部信息能力的学科———模式识别, 便得到迅速发展。人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式, 是对人类感知外界功能的模拟, 研究的是计算机模式识别系统, 也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。现将人工智能在模式识别方面的一些具体和最新的应用范围遍及遥感、生物医学图象和信号的分析、工业产品的自动无损检验、指纹鉴定、文字和语音识别、机器视觉地圈模式识别等方面。二，现状以地图模式识别为例，地图模式识别是由计算机来对地图进行识别与理解, 并借助一定的技术手段, 让计算机研究和分析地图上的各种模式信息, 获取地图要素的质量意义。其计算处理的过程类似于人对地图的阅读。地图模式识别是近年来在地图制图领域中新兴的一门高新技术, 是信息时代人工智能、模式识别技术在地图制图中的具体应用。由于它是传统地图制图迈向数字地图制图的一座桥梁, 因此,地图模式识别遥感技术、地理信息系统一起, 被称为现代地图制图的三大技术。目前, 地图模式识别由于具有广泛的应用价值和发展潜力,因而受到了人们的普遍重视。尤其是随着现今的计算机及其外部硬件环境的不断提高, 科技不过发展的情况下，

数学选修2-1第二章知识点总结

（好好记公式，你们是最棒的，加油，老师与你们一起努力！）椭圆的几何性质焦点的位置焦点在x 轴上焦点在y 轴上图形标准方程 ()22 2210x y a b a b +=>> ()22 2210y x a b a b +=>> 范围 a x a -≤≤且 b y b -≤≤ b x b -≤≤且a y a -≤≤ 顶点 ()1,0a A -、()2,0a A ()10,b B -、()20,b B ()10,a A -、()20,a A ()1,0b B -、()2,0b B 轴长短轴的长2b = 长轴的长2a = 焦点 ()1,0F c -、()2,0F c ()10,F c -、()20,F c 焦距 ()222122F F c c a b ==- 对称性关于x 轴、y 轴、原点对称离心率 )2 2101c b e e a a ==-<< 准线方程 2a x c =± 2 a y c =± 13、设M 是椭圆上任一点，点M 到1F 对应准线的距离为1d ，点M 到2F 对应准线的距离为2d ，则121 2 F F e d d M M = =．

双曲线方程平面内与两个定点1F ，2F 的距离之差的绝对值等于常数（小于12F F ）的点的轨迹称为双曲线．这两个定点称为双曲线的焦点，两焦点的距离称为双曲线的焦距． 15、双曲线的几何性质：焦点的位置焦点在x 轴上焦点在y 轴上图形标准方程 ()22 22 10,0x y a b a b -=>> ()22 22 10,0y x a b a b -=>> 范围 x a ≤-或x a ≥，y R ∈ y a ≤-或y a ≥，x R ∈ 顶点 ()1,0a A -、()2,0a A ()10,a A -、()20,a A 轴长虚轴的长2b = 实轴的长2a = 焦点 ()1,0F c -、()2,0F c ()10,F c -、()20,F c 焦距 ()222122F F c c a b ==+ 对称性关于x 轴、y 轴对称，关于原点中心对称

第一次作业(第一章和第二章)

第一次作业：（第一章和第二章）论述题： 1.调查研究表明：对学习成绩较差的中学生来说，他们的学习成绩与非智力因素水平显著相关，与智力因素水平关系较小，也就是说，导致这部分学生学习差的原因不是智力因素，而是非智力因素。请结合自己教学中学习成绩较差的中学生个案，分析导致该名学生学习差的非智力因素（狭义角度）有哪些？以及这些非智力因素是如何导致该名学生学习成绩差的？（要求在500字数以上）班上有一钟姓学生,初一各科成绩中等,但自初二下半学期开始,成绩直线下降。上课情绪不高，作业经常迟交甚至不交。通过观察与交流，发现导致该生学习成绩下降的非智力因素主要有以下几点： 1．学习动机与学习兴趣学习困难学生与正常学生相比，学习动机与学习兴趣都较差。学生很少对学习有直接的动机，其学习动机往往是由父母、教师培养与促进的，尤其是父母的鼓励和要求。而该生恰巧在最敏感的青春发育期遭遇家庭变故。其父母由于发生矛盾而分居两地，致使家中没有一个可以真正管理他学习的人，同时身边也缺乏一个可以真正交心的人来释放心中的委屈与困扰。于是，他渐渐迷失了学习的方向。随之，学习动机和学习兴趣也渐渐缺失. 2.情绪问题 ①逃避：由于在学习和家庭生活中受到连续的挫败，他渐渐失去对学习的信心或兴趣，因而不愿上学或逃学，回避学习不良的课程，于是成绩越来越差。 ②对抗或抑郁、恐惧。长期的成绩不良和家庭关系紧张，损害了该生的自尊心与自信心，使该生害怕学习，甚至出现某种程度的抑郁状况，如食欲不振、孤独、懒散、闷闷不乐等.我经常会看到他独来独往的身影,同时他脸上的表情也越来越少,很少能看到他的笑容.甚至我感觉到他产生对学校、教师和家长的敌视、对抗心理。他总会不经意间说: “反正他(父亲)总是…….”这种心理进一步造成了他学习上的退步，从而导致恶性循环。 3.个性因素 ①缺乏自信心。这是许多学生学习不良的原因之一，可能是日常生活中家长或他人过多的责怪与批评,使他在课堂活动及班级其他活动中不能主动地展现自己的才能,哪怕他擅长于绘画及吉他. ②不良意志品质。中学生做事没有持久性、稳定性，对自己的行为缺乏控制力，容易被外界一些事情诱惑.比如,在初二下半学期,在校外一些学生的提议下,他随同他们一起进出娱乐场所,周末甚至有时夜不归宿.久而久之,他慢慢就习惯了这样的娱乐方式,并且还乐在其中.这些都会对学习有严重的阻碍作用。

数学选修21知识点总结

数学选修2－1知识点总结第一章：命题与逻辑结构知识点： 1、命题：用语言、符号或式子表达的，可以判断真假的陈述句. 真命题：判断为真的语句.假命题：判断为假的语句. 2、“若p ，则q ”形式的命题中的p 称为命题的条件，q 称为命题的结论. 3、对于两个命题，如果一个命题的条件和结论分别是另一个命题的结论和条件，则这两个命题称为互逆命题.其中一个命题称为原命题，另一个称为原命题的逆命题。若原命题为“若p ，则q ”，它的逆命题为“若 q ，则p ”. 4、对于两个命题，如果一个命题的条件和结论恰好是另一个命题的条件的否定和结论的否定，则这两个命题称为互否命题.中一个命题称为原命题，另一个称为原命题的否命题.若原命题为“若p ，则q ”，则它的否命题为“若p ?，则q ?”. 5、对于两个命题，如果一个命题的条件和结论恰好是另一个命题的结论的否定和条件的否定，则这两个命题称为互为逆否命题。其中一个命题称为原命题，另一个称为原命题的逆否命题。若原命题为“若p ，则q ” ，则它的否命题为“若q ?，则p ?”。 6 ()1两个命题互为逆否命题，它们有相同的真假性； ()2两个命题为互逆命题或互否命题，它们的真假性没有关系． 7、若 p q ?，则p 是q 的充分条件，q 是p 的必要条件．若p q ?，则p 是q 的充要条件（充分必要条件）． 8、用联结词“且”把命题p 和命题q 联结起来，得到一个新命题，记作p q ∧．当p 、q 都是真命题时，p q ∧是真命题；当p 、q 两个命题中有一个命题是假命题时，p q ∧是假命题．用联结词“或”把命题 p 和命题q 联结起来，得到一个新命题，记作p q ∨．当p 、q 两个命题中有一个命题是真命题时，p q ∨是真命题；当p 、q 两个命题都是假命题时，p q ∨是假命题．对一个命题p 全盘否定，得到一个新命题，记作p ?．若p 是真命题，则p ?必是假命题；若p 是假命题，则p ?必是真命题． 9、短语“对所有的”、“对任意一个”在逻辑中通常称为全称量词，用“?”表示．含有全称量词的命题称为全称命题．全称命题“对M 中任意一个x ，有()p x 成立” ，记作“x ?∈M ，()p x ”．短语“存在一个”、“至少有一个”在逻辑中通常称为存在量词，用“?”表示．含有存在量词的命题称为特称命题．特称命题“存在M 中的一个x ，使()p x 成立” ，记作“x ?∈M ，()p x ”． 10、全称命题p ：x ?∈M ，()p x ，它的否定p ?：x ?∈M ，()p x ?。全称命题的否定是特称命题。特称命题 p ：x ?∈M ，()p x ，它的否定p ?：x ?∈M ，()p x ?。特称命题的否定是全称命题。

第1章和第2章重点思考题和习题解答

第1章和第2章重点思考题和习题解答第1章基本概念思考题 1. 平衡状态与稳定状态有何区别？热力学中为什么要引入平衡态的概念？答：平衡状态是在不受外界影响的条件下，系统的状态参数不随时间而变化的状态。而稳定状态则是不论有无外界影响，系统的状态参数不随时间而变化的状态。可见平衡必稳定，而稳定未必平衡。热力学中引入平衡态的概念，是为了能对系统的宏观性质用状态参数来进行描述。 4. 准平衡过程与可逆过程有何区别？答：无耗散的准平衡过程才是可逆过程，所以可逆过程一定是准平衡过程，而准平衡过程不一定是可逆过程。 5. 不可逆过程是无法回复到初态的过程，这种说法是否正确？答：不正确。不可逆过程是指不论用任何曲折复杂的方法都不能在外界不遗留任何变化的情况下使系统回复到初态，并不是不能回复到初态。习题 1-3 某容器被一刚性壁分为两部分，在容器不同部位装有3块压力表，如图1－9所示。压力表B 上的读数为1.75 bar ，表A 的读数为1.10 bar ，如果大气压力计读数为0.97 bar ，试确定表C 的读数及两部分容器内气体的绝对压力。解： bar p p p a b 07.210.197.01=+=+= bar p p p b 32.075.107.212=?=?= < 0.97 bar bar p p p b C 65.032.097.02=?=?= 1-4 如图1－10所示一圆筒形容器，其直径为450 mm ，表A 的读数为360 kPa ，表B 的读数为170 kPa ，大气压力为100 mmHg ，试求，⑴ 真空室及1、2两室的绝对压力；⑵ 表C 的读数；⑶ 圆筒顶面所受的作用力。解： kPa H p p p b 0g mm 0100100＝＝－＝＝汞柱真空室? kPa p p p a 36036001=+=+=真空室 kPa p p p b 19017036012=?=?= kPa p p p b c 190190==?=真空室

中科大模式识别试题

中国科学技术大学模式识别试题（2012年春季学期）姓名：学号：成绩：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：、和。 2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用；句法模式识别中模式描述方法一般有、、。 3、聚类分析算法属于；判别域代数界面方程法属于。（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） (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；线性可分、不可分都适用的有。（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）({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) 二、(15分)简答及证明题（1）影响聚类结果的主要因素有那些？（2）证明马氏距离是平移不变的、非奇异线性变换不变的。（3）画出对样本集 ω1：{(0,0,0)T, (1,0,0)T, (1,0,1)T, (1,1,0)T,} PDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建https://www.360docs.net/doc/9b9193075.html,

人教版高中数学选修21第二章圆锥曲线与方程2.4抛物线(教师版)【个性化辅导含答案】范文文稿

抛物线 __________________________________________________________________________________ __________________________________________________________________________________ 1. 了解抛物线的实际背景，了解抛物线在刻画现实世界和解决实际问题中的作用； 2. 掌握抛物线的定义、几何图形、标准方程及简单几何性质. 1．抛物线的定义 (1)平面内与一个定点F 和一条定直线l (F ?l )的距离相等的点的轨迹叫做抛物线．点F 叫做抛物线的焦点，直线l 叫做抛物线的准线． (2)其数学表达式：|MF |＝d (其中d 为点M 到准线的距离)． 2．抛物线的标准方程与几何性质图形标准方程 y 2＝2px (p >0) y 2＝－2px (p >0) x 2＝2py (p >0) x 2 ＝－2py (p >0) p 的几何意义：焦点F 到准线l 的距离性质顶点 O (0，0) 对称轴 y ＝0 x ＝0 焦点 F ? ????p 2，0 F ? ????－p 2，0 F ? ?? ??0，p 2 F ? ?? ??0，－p 2 离心率 e ＝1 准线方程 x ＝－p 2 x ＝p 2 y ＝－p 2 y ＝p 2 范围 x ≥0，y ∈R x ≤0，y ∈R y ≥0，x ∈R y ≤0，x ∈R 开口方向向右向左向上向下例1：过点(0，－2)的直线与抛物线y 2 ＝8x 交于A 、B 两点，若线段AB 中点的横坐标为2，则|AB|等于( ) A ．217 B .17 C ．215 D .15 【解析】设直线方程为y ＝kx －2，A(x 1，y 1)、B(x 2，y 2)．由? ???? y ＝kx －2，y 2 ＝8x ，得k 2x 2 －4(k ＋2)x ＋4＝0. ∵直线与抛物线交于A 、B 两点， ∴Δ＝16(k ＋2)2 －16k 2 >0，即k>－1. 又x 1＋x 22 ＝ 2k ＋2 k 2 ＝2，∴k ＝2或k ＝－1(舍去)．

什么是模式识别

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。人工神经网络区别于其他识别方法的最大特点是它对待识别的对象不要求有太多的分析与了解，具有一定的智能化处理的特点。句法结构模式识别：句法结构模式识别着眼于对待识别对象的结构特征的描述。在上述4种算法中，统计模式识别是最经典的分类识别方法，在图像模式识别中有着非常广泛的应用。 2 模式识别研究方向模式识别研究主要集中在两方面，即研究生物体（包括人）是如何感知对象的，属于认知科学的范畴，以及在给定的任务下，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着近几十年来的努力，已经取得了系统的研究成果。一个计算机模式识别系统基本上事有三部分组成的[11]，即数据采集、数据处理和分类决策或模型匹配。任何一种模式识别方法都首先要通过各种传感器把被研究对象的各种物理变量转换为计算机可以接受的数值或符号（串）集合。习惯上，称这种数值或符号（串）所组成的空间为模式空间。为了从这些数字或符号（串）中抽取出对识别有效的信息，必须对它进行处理，其中包括消除噪声，排除不相干的信号以及与对象的性质和采用的识别方法密切相关的特征的计算（如表征物体的形状、周长、面积等等）以及必要的变换（如为得到信号功率谱所进行的快速傅里叶变换）等。然后通过特征选择和提取或基元选择形成模式的特

财务管理第一章和第二章相关知识点总结

财务管理第一章 1、资产负债表资产负债表是反映企业某一特定日期财务状况的会计报表。它以“资产=负债+所有者权益”会计等式为依据，按照一定的分类标准和次序反映企业在某一时点上全部资产、负债和所有者权益的基本状况。它表明企业在某一特定日期所拥有或控制的经济资源，承担的负债义务以及所有者对净资产的索偿权。揭示了企业某一特定时点有关资产、负债、所有者权益及其结构或相互关系的信息，既反映企业经营活动的物质基础，又反映了企业的规模和发展潜力。因此，利用该表的资料可以分析企业资产的分布状态、负债水平、负债结构和所有者权益的构成情况，据以评价企业的资产、资本结构是否合理；可以分析企业资产的流动性，长、短期债务金额及偿债能力，评价企业的财务弹性以及承受风险的能力。 2、利润表一定时期内生产经营成果的财务报表。它是根据企业一定会计期间发生的各项收入与各项费用的配比计算得出的净收益编制而成的，并通过其附表“利润分配表”来反映对净利润的分配情况。利润表能够说明企业某一特定时期的净收益状况及其形成过程。在财务分析中，利润表提供了评价企业的经营管理效率、判断资本保全程度和预测未来利润变化趋势的主要信息来源。第一层次计算营业利润。营业利润由营业收入减去营业成本、营业税金及附加、销售费用、管理费用和财务费用、资产减值损失，再加上公允价值变动收益、投资收益构成。第二层次计算利润总额。利润总额由营业利润加上营业外收入、减去营业外支出构成。第三层次计算净利润。净利润是由利润总额减去所得税费用构成。第四层次计算每股收益。每股收益包括基本每股收益和稀释每股收益两部分。通过利润表分析可以考核企业利润执行情况，评价经营活动的业绩，分析企业的盈利能力以及利润增减变化的原因，预测企业利润的发展趋势。将利润表项目与资产负债表项目结合起来分析，可以计算企业所得与所占用资产之间的比例关系，分析企业的盈利能力，评价企业收益水平。根据利润表还可以提供反映企业营业成本、利润率等信息资料，明确企业加强成本管理的着眼点。、现金流量表3现金流量表是以现金及现金等价物为基础编制的财务状况变动表，它为财务报表使用者提供企业一定会计期间内现金流量的信息、收益质量信息和财务弹性信息，并用于预测企业的未来现金流量。现金流量表的主要作用：一是提供报告期现金流量的实际数据；二是评价报告期收益质量的信息；三是有助于评价企业的现金流动性和财务弹性；四是可据以预测企业的未来现金流量。财务分析主体通过对经营活动产生的现金流量，投资活动产生的现金流量和筹资活动产生的现金流量的分析，可以了解企业现金增减

模式识别导论习题参考-齐敏-第6章-句法模式识别

第6章句法模式识别习题解答 6.1 用链码法描述5～9五个数字。解：用弗利曼链码表示，基元如解图6.1所示：数字5~9的折线化和量化结果如解图6.2所示：各数字的链码表示分别为： “5”的链码表示为434446600765=x ； “6”的链码表示为3444456667012=x ； “7”的链码表示为00066666=x ； “8”的链码表示为21013457076543=x ； “9”的链码表示为5445432107666=x 。 1 7 解图6.1 弗利曼链码基元解图6.2 数字5~9的折线化和量化结果

6.2 定义所需基本基元，用PDL 法描述印刷体英文大写斜体字母“H ”、“K ”和 “Z ”。解：设基元为：用PDL 法得到“H ”的链描述为)))))(~((((d d c d d x H ?+?+=； “K ”的链描述为))((b a d d x K ??+=； “Z ”的链描述为))((c c g x Z ?-=。 6.3 设有文法),,,(S P V V G T N =，N V ，T V 和P 分别为 },,{B A S V N =，},{b a V T = ：P ①aB S →，②bA S →，③a A →，④aS A → ⑤bAA A →，⑥b B →，⑦bS B →，⑧aBB B → 写出三个属于)(G L 的句子。解：以上句子ab ，abba ，abab ，ba ，baab ，baba 均属于)(G L 。 6.4 设有文法),,,(S P V V G T N =，其中},,,{C B A S V N =，}1,0{=T V ，P 的各生成式为 ①A S 0→，②B S 1→，③C S 1→ b c a d e abba abbA abS aB S ???? ① ⑦ ② ③ ab aB S ?? ① ⑥ ba bA S ?? ② ③ abab abaB abS aB S ???? ① ⑦ ① ⑥ baab baaB baS bA S ???? ② ④ ① ⑥ baba babA baS bA S ???? ② ④ ② ③

人工智能与模式识别

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范围变得越来越广，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、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。模式识别的发展潜力巨大。关键词：模式识别；数字识别；人脸识别中图分类号； Abstract:The rapid development of information technology makes the application of artificial intelligence become more and more widely. Pattern recognition, as one of the important aspects, has always been an important direction of artificial intelligence research. In the introduction of artificial intelligence and pattern recognition related knowledge at the same time, artificial intelligence in pattern recognition applications were discussed.Pattern recognition is a basic human intelligence, the emergence of the 20th century, 40 years of computer and the rise of artificial intelligence in the 1950s, pattern recognition technology has made great progress. Pattern recognition and statistics, psychology, linguistics, computer science, biology, cybernetics and so have a relationship. It has a cross-correlation with artificial intelligence and image processing. The potential of pattern recognition is huge. Key words:pattern recognition; digital recognition; face recognition; 1引言随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能

2018年北师大版高中数学选修2-1第二章《空间向量与立体几何》教案

北师大版高中数学选修2-1第二章《空间向量与立体几何》第一课时平面向量知识复习一、教学目标：复习平面向量的基础知识，为学习空间向量作准备二、教学重点：平面向量的基础知识。教学难点：运用向量知识解决具体问题三、教学方法：探究归纳，讲练结合四、教学过程（一）、基本概念向量、向量的模、零向量、单位向量、平行向量、相等向量、共线向量、相反向量、向量的加法、向量的减法、实数与向量的积、向量的坐标表示、向量的夹角、向量的数量积。（二）、基本运算 1、向量的运算及其性质

2、平面向量基本定理：如果21,e e 是同一平面内的两个不共线向量，那么对于这一平面内的任一向量a ，有且只有一对实数21,λλ，使a = ；注意)(2 1 OB OA OP += ,OA OA OP )1(λλ-+=的几何意义 3、两个向量平行的充要条件： ⑴ //a b 的充要条件是：；（向量表示） ⑵ 若),(),,(2211y x b y x a == ，则//a b 的充要条件是：；（坐标表示） 4、两个非零向量垂直的充要条件： ⑴ a b ⊥ 的充要条件是：；（向量表示） ⑵ 若),(),,(2211y x b y x a == ，则a b ⊥ 的充要条件是：；（坐标表示）（三）、课堂练习 1．O 为平面上的定点，A 、B 、C 是平面上不共线的三点，若( -)·(+－2)=0，则?ABC 是（） A ．以A B 为底边的等腰三角形B ．以B C 为底边的等腰三角形 C ．以AB 为斜边的直角三角形 D ．以BC 为斜边的直角三角形 2．P 是△ABC 所在平面上一点，若?=?=?，则P 是△ABC 的（） A ．外心B ．内心 C ．重心D ．垂心 3．在四边形ABCD 中，?→ ?AB ＝?→?DC ，且?→?AC ·?→ ?BD ＝0，则四边形ABCD 是（） A ．矩形 B ．菱形 C ．直角梯形 D ．等腰梯形 4．已知||p = ||3q = ，p 、q 的夹角为45?，则以52a p q =+ ，3b p q =- 为邻边的平行四边形的一条对角线长为（）

第一章和第二章习题

第一章和第二章内容复习题判断题（判断下列各题的对错，并在正确题后面的括号内打“√”错误题后面的括号内打“×”。） 1滑轮出现有裂纹或翼缘破损不得继续使用。（） 2钢丝绳在卷筒上的缠绕，除不计固定钢丝绳的圈数外，至少应保留两圈。（） 3起重作业通常是单人独立完成，不需要和他人配合。（） 4外层股的数目越多，钢丝绳与滑轮接触的情况越好。（） 5钢丝绳出现断芯时应报废。（） 6 卷筒出现裂纹时应报废。（） 7额定起重量指起重机安全工作所允许的最大起吊质量，不包括抓斗、电磁吸盘等取物装置的质量。（） 8起升钢丝绳卷绕系统中，应尽量避免钢丝绳反向卷绕，避免减小钢丝绳的寿命。（） 9同向捻钢丝绳标记为“ZZ”、“SS”，其中第一个字母表示股的捻向，第二个字母表示钢丝绳的捻向。（） 10金属芯钢丝绳可用于高温作业和多层卷饶的起重机上。（） 11起升机构设计中，大起重量应选择较大的滑轮组倍率，以免钢丝绳过粗。（） 12起升机构设计中，小起重量应选择小的滑轮组倍率，以尽量减少钢丝绳弯曲次数。（）13滑轮的材料可以采用灰铸铁、球墨铸铁、铸钢、Q235、尼龙制成。（） 14滑轮组的倍率等于承载分支数比上绕入卷筒分支数。（） 15吊钩的材料要求没有突然断裂的危险，故不允许使用铸造方法或焊接制造的吊钩。（）16起重机吊钩磨损后，必须及时补焊方可使用。（） 17在起重机各机构中，通常将制动器安装在机构的低速轴上。（） 18起重机运行机构产生“啃轨”故障与车轮安装角度超差无关。（） 19起重机运行机构的两个电机不同步也将产生“啃轨”故障。（） 20起重机车轮多采用锻钢制造。（） 21为了减少摩擦阻力，起重机车轮踏面应经常润滑。（） 22起重机吊钩上的缺陷可以焊补。（）选择题 1制动器的制动衬垫磨损达原厚度的（）%时应报废。 A. 40 B. 50 C. 60 D. 70 2在具有腐蚀性气体场合使用的起重机应采用( )钢丝绳。 A.混合绕 B.同向绕 C.镀锌 D.石棉芯 3（）钢丝的钢丝绳用于严重腐蚀条件。 A. 光面 B. 甲级镀锌 C. 乙级镀锌 D. 丙级镀锌 4（）在设备运转时进行维护保养。 A. 可以 B. 禁止 C. 经领导同意可以 D. 以上都不对 5起重力矩指的是幅度与（）两者的乘积。 A. 最大起重量 B. 起吊重量 C. 额定起重量 D. 跨度 6同向捻左旋钢丝绳可标记为（）。 A、ZS B、ZZ C、SZ D、SS 7、同向捻右旋钢丝绳可标记为（）。

高中生物必修一第一章和第二章知识点总结

第一章第一节从生物圈到细胞 1．细胞：是生物体结构和功能的基本单位。除了病毒以外，所有生物都是由细胞构成的。 2. 生物的生命活动离不开细胞：对于单细胞生物而言，整个细胞就能完成各种生命活动；对于多细胞生物而言，其生命活动依赖于各种分化的细胞密切合作方能完成；对于非细胞生物（病毒）而言，只有依赖活细胞才能生活，即寄生生活。注意：反射的结构基础是反射弧，由感受器、传入神经、神经中枢、传出神经和效应器组成。 3．病毒是一类没有细胞结构的生物体。主要特征： ①个体微小，一般在10~30nm之间，大多数必须用电子显微镜才能看见； ②一般仅具有一种类型的核酸，DNA或RNA；（分为DNA病毒和RNA病毒） ③结构简单，一般由核酸（DNA或RNA）和蛋白质外壳（衣壳）所构成。 ④专营细胞内寄生．．生活；（有动物病毒、植物病毒和细菌病毒——噬菌体三大类） 4．生命系统的结构层次：细胞→组织→器官→系统→个体→种群群落→生态系统→生物圈其中最基本．．的生命系统：细胞最大．的生命系统：生物圈注意：①单独的物质（如水）并不能表现生命现象，故不属于生命系统结构层次。 ②植物组织主要包括分生、营养、输导（导管和筛管）和保护组织，没有系统；开花植物的六大器官包括根、茎、叶、花、果实、种子。 ③单细胞生物（如草履虫）既可以属于细胞层次，也可属于个体层次。 ④动物的组织包括上皮、肌肉、神经和结缔组织，其中血液、韧带为结缔组织；血管则属于器官。第一章第二节细胞的多样性和统一性 1．细胞种类：根据细胞内有无以核膜．．为界限的细胞核，把细胞分为原核细胞和真核细胞 ①原核细胞：细胞较小；无核膜．．．、无核仁；无成形的细胞核，被称之为拟核；遗传物质为裸露的DNA分子，不和蛋白质结合成染色体；细胞器只有核糖体；有细胞壁，成分为肽聚糖。 ②真核细胞：细胞较大；有核膜．．．、有核仁；有真正的细胞核；遗传物质为DNA分子，与蛋白质分子结合成染色体；除核糖体外还有多种细胞器；植物的细胞壁，成分为纤维素和果胶。注意：原核细胞和真核细胞也有统一性，即具有相似的基本结构，如细胞膜，细胞质，核糖体，且遗传物质相同，均为DNA。 2. 细胞生物种类： ①原核生物：蓝藻、细菌、放线菌、支原体等②真核生物：动物、植物、真菌等。注意：①细菌和真菌的区别——细菌分为杆菌（大肠杆菌、乳酸杆菌）、球菌（葡萄球菌）和螺旋菌（霍乱弧菌）；真菌主要包括酵母菌、霉菌和蕈菌（如蘑菇，木耳等） ②藻类中只有蓝藻（念珠藻、颤藻、发菜）是原核生物，水绵，衣藻，红藻等为真核生物；但它们均为光能自养生物。 3. 细胞学说的内容：细胞学说是由德国的植物学家施莱登和动物学家施旺所提出, ①细胞是有机体，一切动植物是由细胞发育而来，并由细胞和细胞的产物所组成； ②细胞是一个相对独立的单位。③ 新细胞是可以从老细胞产生。细胞学说的建立揭示了细胞的统一性和生物体结构的统一性，使人们认识到各种生物之间存在共同．．的结构基础．．．．．；也为生物的进化．．提供了依据．．,凡是具有细胞结构的生物，它们之间都存在着或近或远的亲缘关系。细胞学说的建立标志着生物学的研究进入到细胞水平．．．．，极大地促进了生物学的研究进程。 4.使用高倍显微镜观察细胞实验： ①操作的基本步骤：取镜（左手托镜座，右手握镜臂）、安放、对光（光线暗时，可选用大光圈，凹面镜；光线亮时，可选用小光圈，平面镜）、压片、观察（先用低倍镜找到目标，再转动转换器用高倍镜观察，且用高倍镜观察时只能调节细准焦螺旋） ②认识目镜和物镜（123为目镜，456为物镜）镜长与放大倍数的关系：目镜越长，放大倍数越小；物镜越长，放大倍数越大。 ③显微镜的放大倍数等于物镜和目镜放大倍数的乘积，且放大倍数指的是物体长度或者宽度的放大倍数，而非面积和体积的放大倍数。注意：采用目镜放大10倍，物镜放大10倍观察装片时，视野被16个细胞充满，当转动转换器把物镜换成放大40倍时，视野则仅被1个细胞所充满（前者细胞面积被放大10000倍，后者则被放大了160000倍）采用目镜放大10倍，物镜放大10倍观察装片时，视野直径上有16个细胞，当转动转换器把物镜换成放大40倍时，视野直径上则有4个细胞（前者细胞长度被放大100倍，后者则被放大了400倍） ④低倍镜的放大倍数小，物镜短，通光量大，视野亮；高倍镜的放大倍数大，物镜长，通光量小，视野较暗。 ⑤物象移动与装片移动的关系：由于显微镜所成的像是倒立的，所以，视野中物象移动的方向与载玻片移动的方向是相反的。如b字放在显微镜下观察，视野中可看到的是q；显微镜观察的目标在视野

模式识别习题及答案

人工智能中的模式识别

人工智能与模式识别摘要：模式识别(Pattern Recognition)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、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。模式识别的发展潜力巨大。关键词:人工智能模式识别模式识别的方法模式识别的应用模式识别的发展潜力正文: 模式识别的定义是借助计算机，就人类对外部世界某一特定环境中的客体、过程和现象的识别功能(包括视觉、听觉、触觉、判断等)进行自动模拟的科学技术。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。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。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。此外，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、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。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。模式识别与很多学科都有联系，它与统计学、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。模式识别的方法主要有决策理论方法和句法方法，模式识别方法的选择取决于问题的性质。如果被识别的对象极为复杂，而且包含丰富的结构信息，一般采用句法方法；被识别对象不很复杂或不含明显的结构信息，一般采用决策理论方法。这两种方法不能截然分开，在句法方法中，基元本身就是用决策理论方法抽取的。在应用中，将这两种方法结合起来分别施加于不同的层次，常能收到较好的效果。模式识别的应用非常广泛，比较典型的有：1 文字识别：在信息技术及计算机技术日益普及的今天，如何将文字方便、快速地输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正在我过得到普及的应用。

《模式识别》 第二章 2.1