黄庆明 模式识别与机器学习 第二章 统计判别 作业
ω1：{(0 0)T, (2 0)T, (2 2)T, (0 2)T}
ω2：{(4 4)T, (6 4)T, (6 6)T, (4 6)T}
模式的均值向量m i 和协方差矩阵C i 可用下式估计：
2,111==∑=i x N m i N j ij i
i 2,1))((11=--=∑=i m x m x N C i N j T i ij i ij i i
其中N i 为类别ωi 中模式的数目，x ij 代表在第i 个类别中的第j 个模式。由上式可求出：
T 1)11(=m T 2)55(=m
??????===100121C C C ??
????=-10011C 分界面：
24442121)()()(2121211112121=+--=+--=----x x m C m m C m x C m m x d x d T T T
化简：621=+x x
黄庆明 模式识别与机器学习 第三章 作业
·在一个10类的模式识别问题中，有3类单独满足多类情况1，其余的类别满足多类情况2。问该模式识别问题所需判别函数的最少数目是多少？ 应该是252142 6 *74132 7=+=+ =++C 其中加一是分别3类 和 7类 ·一个三类问题，其判别函数如下： d1(x)=-x1, d2(x)=x1+x2-1, d3(x)=x1-x2-1 (1)设这些函数是在多类情况1条件下确定的，绘出其判别界面和每一个模式类别的区域。 (2)设为多类情况2，并使：d12(x)= d1(x), d13(x)= d2(x), d23(x)= d3(x)。绘出其判别界面和多类情况2的区域。
(3)设d1(x), d2(x)和d3(x)是在多类情况3的条件下确定的，绘出其判别界面和每类的区域。 ·两类模式，每类包括5个3维不同的模式，且良好分布。如果它们是线性可分的，问权向量至少需要几个系数分量？假如要建立二次的多项式判别函数，又至少需要几个系数分量？（设模式的良好分布不因模式变化而改变。） 如果线性可分，则4个 建立二次的多项式判别函数，则102 5 C 个 ·(1)用感知器算法求下列模式分类的解向量w: ω1: {(0 0 0)T , (1 0 0)T , (1 0 1)T , (1 1 0)T } ω2: {(0 0 1)T , (0 1 1)T , (0 1 0)T , (1 1 1)T } 将属于ω2的训练样本乘以（-1），并写成增广向量的形式。 x ①=(0 0 0 1)T , x ②=(1 0 0 1)T , x ③=(1 0 1 1)T , x ④=(1 1 0 1)T x ⑤=(0 0 -1 -1)T , x ⑥=(0 -1 -1 -1)T , x ⑦=(0 -1 0 -1)T , x ⑧=(-1 -1 -1 -1)T 第一轮迭代：取C=1，w(1)=(0 0 0 0) T 因w T (1) x ① =(0 0 0 0)(0 0 0 1) T =0 ≯0，故w(2)=w(1)+ x ① =(0 0 0 1) 因w T (2) x ② =(0 0 0 1)(1 0 0 1) T =1>0，故w(3)=w(2)=(0 0 0 1)T 因w T (3)x ③=(0 0 0 1)(1 0 1 1)T =1>0，故w(4)=w(3) =(0 0 0 1)T 因w T (4)x ④=(0 0 0 1)(1 1 0 1)T =1>0，故w(5)=w(4)=(0 0 0 1)T 因w T (5)x ⑤=(0 0 0 1)(0 0 -1 -1)T =-1≯0，故w(6)=w(5)+ x ⑤=(0 0 -1 0)T 因w T (6)x ⑥=(0 0 -1 0)(0 -1 -1 -1)T =1>0，故w(7)=w(6)=(0 0 -1 0)T 因w T (7)x ⑦=(0 0 -1 0)(0 -1 0 -1)T =0≯0，故w(8)=w(7)+ x ⑦=(0 -1 -1 -1)T 因w T (8)x ⑧=(0 -1 -1 -1)(-1 -1 -1 -1)T =3>0，故w(9)=w(8) =(0 -1 -1 -1)T 因为只有对全部模式都能正确判别的权向量才是正确的解，因此需进行第二轮迭代。 第二轮迭代： 因w T (9)x ①=(0 -1 -1 -1)(0 0 0 1)T =-1≯0，故w(10)=w(9)+ x ① =(0 -1 -1 0)T
计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习学科之间的关系
计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习学科之间的关系 在我的理解里，要实现计算机视觉必须有图像处理的帮助，而图像处理倚仗与模式识别的有效运用，而模式识别是人工智能领域的一个重要分支，人工智能与机器学习密不可分。纵观一切关系，发现计算机视觉的应用服务于机器学习。各个环节缺一不可，相辅相成。 计算机视觉（computer vision），用计算机来模拟人的视觉机理获取和处理信息的能力。就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。 图像处理（image processing），用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。基本内容图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。图像处理一般指数字图像处理。 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。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。应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。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。 机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。机器学习在人工智能的研究中具有十分重要的地位。一个不具有学习能力的智能系统难以称得上是一个真正的智能系统，但是以往的智能系统都普遍缺少学习的能力。随着人工智能的深入发展，这些局限性表现得愈加突出。正是在这种情形下，机器学习逐渐成为人工智能研究的核心之一。它的应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。
认知心理学
认知心理学 ★第一章认知心理学导言 一、广义的“认知” ：认识和知识，它既包含了一种动态性的加工过程(认识)，也包含了一种静态性的内容结构(知识)。 狭义的“认知” ：指那些能使主体获得知识和解决问题的操作和能力。 广义的认知心理学泛指一切以认知过程为对象的心理学研究； 狭义的认知心理学是以信息加工理论观点为核心的心理学，又被称为信息加工心理学。 认知心理学是以信息加工观点研究感知觉、注意、记忆思维和言语等心理过程，以及儿童认知发展和人工智能（计算机模拟）的一门心理科学。 二、认知心理学的基本假设：存在着心理加工；人类是主动的信息加工者；心理加工可通过外部行为的测量来推知。 三、认知模型：建立的目的：建立模型的目的是提供关于观察对象的一个容易理解的表征，同时用于发展各种假设和帮助进行预测。这些模型都有一个共同的特点：它们都建立在序列事件的基础上。 1、符号操作系统范式：基于信息加工观点，认为许多认知过程是以系列（serially）和序列(sequentially)的方式进行的。又称“信息处理模型”，“符号处理模型”，“串行处理模型”等。 符号操作系统范式实际上是把人的认知活动看作为是一种信息处理过程，即可以按照符号结构和符号过程的表征来加工各种信息。Newell和Simon是首先对符号操作系统作出完整论述的认知心理学家。 一个完整的符号操作系统应该具有六种功能：输入符号、存储符号、建立符号结构、条件性迁移、复制符号、输出符号。 人类认知系统的基本特征：是一个符号运算系统；人类认知是一个多阶段、多层次的信息传递系统；人类信息加工能力的有限性；人是一个具有习得与发展有效认知策略的系统；人是一个新旧图式整合、建构、重构而获得知识的系统；人是一个不断发展的监控认知系统。 联结主义范式：联结主义把认知描绘成是简单而大量的加工单元的联结网络，在此网络中的每一个单元的激活水平与来自于环境和其他与之相连接的单元有关。 知识贮存在单元之间的联结中，学习就是建立新的联结或改变联结间的激活强度。 该模型把信息看成是分布在各个神经元及神经元的连结中的，信息的加工是并行的，因此被称作“并行分布系统”（parallel distributed system）。在计算机和工程领域，人们又把它称作“人工神经网络”。2、联结主义平行分布加工（PDP）：所谓“平（并）行”指的是人可通过对多种处理单位的共同作用对信息进行加工。“分布”则指知识是以处理单位之间相互连接的分布方式储存在系统中的。这些连接单位可以被激活, 彼此可相互作用。 Bechtel (1991)曾归纳了联结主义的三个基本特征:1.信息是通过基本单元来处理的；2.处理单元间是平行联系的,所有的单元可同时、互相作用地完成它们的任务；3.单元间的连接具有权重。 联结主义模型的组成部分：1. 一组单元。亦称为“节点”、“认知单元”或“处理单元”。主要是呈现某种水平的激活状态。可以分为三种单元“输入单元、输出单元和隐单元。 2. 激活状态。节点被激活以致产生某些变化，每一单元会产生某种激活状态。 3. 联结模式。兴奋性联结，抑制性联结。决定一个单元通过输入，对其他单元所产生的影响。 4. 节点激活规则。具体说明一个节点如何被输入，又如何与现在的状态相吻合。 5. 节点输出功能。一个节点的输出与某种激活相联系。 6. 学习规则。重要是使联结发生变化。 联结主义模型的特点：内在并行性；分布式处理；容错性；自适应性。 ★第二章认知神经科学： 加拿大心理学家Hebb用了20年时间与Penfield和Lashley等人合作，终于在1949年出版了《行为的组织》( Organization of Behavior)一书，为现代认知科学奠定了基础。 1949,Hebb率先使用connectionism （联结主义）这一术语对人的大脑模型进行了描述,并提出了著名的算法规则又称Hebb规则（定律）。 赫布定律基于以下基本假设：共同激活的神经元成为联合；联合能发生在相邻的或疏远的神经元间，即整个皮层是联合存储；如果神经元成为联合，它们将发展成为功能体或细胞集合。 他的《行为的组织》一书中有一个后来被广泛引用的段落：“当细胞 A 的一个轴突和细胞 B 很近，足以对它产生影响，并且持久地、不断地参与了对细胞 B 的兴奋，那么在这两个细胞或其中之一会发生某种生长过程或新陈代谢变化，以致于 A 作为能使 B 兴奋的细胞之一，它的影响加强了。”这个机制以及某些类似规则，现在称为赫布定律，又称突触学习学说。 神经科学常用探测技术：多导细胞电活动记录；脑成像技术的发展；时间分辨率(temporal resolution)和空间分辨率(spatial resolution) 1、单细胞记录(single—unit recording) 2、脑电图（EEG Measurement/ 3、事件相关电位(event—related potentials，ERP/ 4、正电子发射断层扫描（PET） 5、磁共振成像(MRI和fMRI) 6、脑磁图(MEG) 认知心理学经典研究方法简介： 1、减法反应时（subtractive method）：用两种反应时的差数来判定某个心理过程的存在。 在研究快速信息加工过程如识别、短时记忆应用这种方法。目的是测量包含在复杂反应中的辨别、选择等心理过程所需的时间。
认知心理学重点整理资料讲解
学习指导： 第一章：绪论 １、认知心理学的定义 认知心理学有广义和狭义两种涵义广义的认知心理学主要探讨人类内部心理活动过程、个体认知的发生与发展，以及对人的心理事件、心理表征和信念、意向等心理活动的研究。 狭义的认知心理学，是以信息加工理论观点为核心的心理学，又被称为信息加工心理学。本书中的内容以狭义为 主。 认知心理学产生的背景及重要事件 : 1956 年是认知心理学发展史中最为重要的一年。１９６７年，美国心理学家奈塞尔出版了《认知心理学》的专著标志着认知心理学的建立。 1、在麻省理工学院的一次会议上，乔姆斯基提交了他关于语言学理论的论文。 2、米勒报告了短时记忆容量为 7 这一重要结果。 3、纽维尔和西蒙讨论了后来极富影响的”通用问题解决者”模型。 4、布鲁纳等从认知加工的观点考察了概念形成的规律。 5、人工智能也在 Dartmouth 会议上创立 ３、认知心理学的两种研究取向 : 认知心理学的两大范式 1、符号操作系统范式（信息加工学说）：1968 年 S.Paert 的专著《感知器》出版成为符号操作系统范式诞生的标志。 完整符号操作系统的六个功能： 符号（模式）具有双重属性：一是具有表征外部事物的功能；二是其自身具有物理或形式上的特征，可以标志信息加工的操作。 一个完整的符号操作系统应该具有以下六种功能： 第一种功能，输入符号（输入）。 第二种功能，存储符号（存储）。 第三种功能，建立符号结构。 第四种功能，条件性迁移（条件传递）。 第五种功能，复制符号（复制）。 第六种功能，输出符号（输出）。 由符号操作系统范式得出三点推论 第一个推论，既然人具有智能，它就一定是一个完整的符号操作系统。第二个推论，既然计算机是一个完整的符号操作系统，它就能够表现出某种智能。第三个推论，既然人是一个完整的符号操作系统，计算机也是一个符号操作系统，那么，就能够用计算机来模拟人的认知活动过程。 2、联结主义范式（联结主义学说）：２０世纪８０年代，联结主义范式逐渐形成，并对信息加工的认知心理学理论及其相关的元理论提出了许多不同看法。 联结主义认为，人类的认知活动的本质在于神经元之间的联结强度，以及它们之间不断发生的动态变化，即对信息进行的是并行分布的加工处理，这种联结与处理是连续变化的模拟计算，它不同于对物理符号的模拟计算。 联结主义理论模型有以下部分组成： 一组单元。亦称节点、认知单元、处理单元。激活状态。联结模式。节点激活规则。节点输出功能。学习规则。根 据以上联结主义理论的假设，可以概括出它所具有的四个明显的特点：内在并行性、分布式处理、容错性和自适应 性。 第二章：认知心理学的研究方法 １、反应时法在认知心理学研究中的地位： 一、涵义 反应时是指刺激作用于有机体后到其作出明显反应所需要的时间，即刺激与反应之间的时间间隔；又称为有机体反应潜伏期，
中科院模式识别第三次(第五章)_作业_答案_更多
第5章：线性判别函数 第一部分：计算与证明 1． 有四个来自于两个类别的二维空间中的样本，其中第一类的两个样本为(1,4)T 和(2,3)T ，第二类的两个样本为(4,1)T 和(3,2)T 。这里，上标T 表示向量转置。假设初始的权向量a=(0,1)T ，且梯度更新步长ηk 固定为1。试利用批处理感知器算法求解线性判别函数g(y)=a T y 的权向量。 解： 首先对样本进行规范化处理。将第二类样本更改为(4,1)T 和(3,2)T .然后计算错分样本集： g(y 1)=(0,1)(1,4)T = 4 > 0 (正确) g(y 2)=(0,1)(2,3)T = 3 > 0 (正确) g(y 3)=(0,1)(-4,-1)T = -1 < 0 (错分) g(y 4)=(0,1)(-3,-2)T = -2 < 0 (错分) 所以错分样本集为Y={(-4,-1)T ,(-3,-2)T }. 接着，对错分样本集求和：(-4,-1)T +(-3,-2)T = (-7,-3)T 第一次修正权向量a ，以完成一次梯度下降更新：a=(0,1)T + (-7,-3)T =(-7,-2)T 再次计算错分样本集： g(y 1)=(-7,-2)(1,4)T = -15 <0 (错分) g(y 2)=(-7,-2)(2,3)T = -20 < 0 (错分) g(y 3)=(-7,-2)(-4,-1)T = 30 > 0 (正确) g(y 4)=(-7,-2)(-3,-2)T = 25 > 0 (正确) 所以错分样本集为Y={(1,4)T ,(2,3)T }. 接着，对错分样本集求和：(1,4)T +(2,3)T = (3,7)T 第二次修正权向量a ，以完成二次梯度下降更新：a=(-7,-2)T + (3,7)T =(-4,5)T 再次计算错分样本集： g(y 1) = (-4,5)(1,4)T = 16 > 0 (正确) g(y 2) =(-4,5)(2,3)T = 7 > 0 (正确) g(y 3) =(-4,5)(-4,-1)T = 11 > 0 (正确) g(y 4) =(-4,5)(-3,-2)T = 2 > 0 (正确) 此时，全部样本均被正确分类，算法结束，所得权向量a=(-4,5)T 。 2． 在线性感知算法中，试证明引入正余量b 以后的解区(a T y i ≥b)位于原来的解区之中(a T y i >0)，且与原解区边界之间的距离为b/||y i ||。 证明：设a*满足a T y i ≥b,则它一定也满足a T y i >0，所以引入余量后的解区位于原来的解区a T y i >0之中。 注意，a T y i ≥b 的解区的边界为a T y i =b,而a T y i >0的解区边界为a T y i =0。a T y i =b 与a T y i =0两个边界之间的距离为b/||y i ||。（因为a T y i =0过坐标原点，相关于坐标原点到a T y i =b 的距离。） 3． 试证明感知器准则函数正比于被错分样本到决策面的距离之和。 证明：感知器准则函数为： ()() T Y J ∈=-∑y a a y 决策面方程为a T y=0。当y 为错分样本时，有a T y ≤0。此时，错分样本到决策面的
模式识别与机器学习思测试卷附参考标准答案
模式识别与机器学习期末考查 思考题 1：简述模式识别与机器学习研究的共同问题和各自的研究侧重点。 机器学习是研究让机器（计算机）从经验和数据获得知识或提高自身能力的科学。 机器学习和模式识别是分别从计算机科学和工程的角度发展起来的。然而近年来，由于它们关心的很多共同问题（分类、聚类、特征选择、信息融合等），这两个领域的界限越来越模糊。机器学习和模式识别的理论和方法可用来解决很多机器感知和信息处理的问题，其中包括图像/视频分析、（文本、语音、印刷、手写）文档分析、信息检索和网络搜索等。近年来，机器学习和模式识别的研究吸引了越来越多的研究者，理论和方法的进步促进了工程应用中识别性能的明显提高。 机器学习：要使计算机具有知识一般有两种方法；一种是由知识工程师将有关的知识归纳、整理，并且表示为计算机可以接受、处理的方式输入计算机。另一种是使计算机本身有获得知识的能力，它可以学习人类已有的知识，并且在实践过程中不总结、完善，这种方式称为机器学习。机器学习的研究，主要在以下三个方面进行：一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程；和机器学习的方法；以及建立针对具体任务的学习系统。机器学习的研究是在信息科学、脑科学、神经心理学、逻辑学、模糊数学等多种学科基础上的。依赖于这些学科而共同发展。目前已经取得很大的进展，但还没有能完全解决问题。 模式识别：模式识别是研究如何使机器具有感知能力，主要研究视觉模式和听觉模式的识别。如识别物体、地形、图像、字体（如签字）等。在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的用统计模式和结构模式的识别方法。特别神经网络方法在模式识别中取得较大进展。理解自然语言计算机如能“听懂”人的语言（如汉语、英语等），便可以直接用口语操作计算机，这将给人们带来极大的便利。计算机理解自然语言的研究有以下三个目标：一是计算机能正确理解人类的自然语言输入的信息，并能正确答复（或响应）输入的信息。二是计算机对输入的信息能产生相应的摘要，而且复述输入的内容。三是计算机能把输入的自然语言翻译成要求的另一种语言，如将汉语译成英语或将英语译成汉语等。目前，研究计算机进行文字或语言的自动翻译，人们作了大量的尝试，还没有找到最佳的方法，有待于更进一步深入探索。 机器学习今后主要的研究方向如下： 1)人类学习机制的研究；
认知心理学名词解释
认知心理学名词解释 认知心理学；认知心理学是研究人的高级心理活动过程的学科，即研究人接受、编码、操作、提取和利用知识的过程，这个过程包括知觉、语言、智能、表象、思维、推理、问题解决、概念形成和创造性。广义的认知心理学主要探讨人类内部的心理活动过程、个体认知的发生与发展，以及对人的心理事件、心理表征和信念、意向等心理活动的研究。狭义的认知心理学是以信息加工理论观点为核心的心理学，又称为信心加工心理学。 信息加工理论：20世纪50年代末、信息论、控制论、系统论推动了信息加工理论，用计算机对信息的输入、存储、加工过程来解释人的认知过程的理论。 信息装置：即把人视为一个接受信息、加工和处理信息的传递装置。 信息编码：即一套信息加工的特殊规则。（它把消息、信号、符号或事物的状态，理解为是由一种形式转换成另一种形式，由一种能量媒介物转换成另一种能量媒介物，或由一种物理状态转换成另一种物理状态的过程。） 通道容量：即在一定时间内一个通道所能传递的信息的有限性或极限性。 符号操作系统范式；符号操作系统范式（象征的系统）在认知心理学领域又被称为“信息处理模型”、“符号处理模型”、“串行处理模型”等。1968年佩泊特出版《感知器》成为符号操作系统范式诞生的标志。符号操作系统范式把人看作一个“信息处理系统”，或者称作“符号操作系统”。代表人物纽韦尔和西蒙等人。 符号：就是模式，任何一个模式只要它能和其他模式相区别，它就是一个符号。 信息加工系统：是指能够接收、存储、处理和传递信息的系统。由记忆装置、加工器、效应器和接受器组成。 联想记忆；安德森和鲍威尔提出：首先分析简单的命题句子，并把分析后的句子输入到存储器中保持，当出现新句子时，调动已经存储在“网络知识库”中的信息来回答或解决问题。 适应性控制；即思维的适应性控制。安德森提出的有关一般性知识存储的认知模型，用程序来说明知识的组织和表象概念的激活过程，并对陈述性知识和程序进行区分。 联结主义范式：20世纪80年代兴起，联结主义认为，人类的认知活动的本质在于神经元之间的联结强度，以及它们之间不断发生的动态变化，即对信息进行并行分布式的加工处理，这种联结与处理是连续变化的模拟计算。其实质是用数学与计算模型的说明人类心智的过程与特点。 通用问题解决程序；由纽韦尔和西蒙设计，采用启发式程序，用“手段一目标分析”方式，把问题的解决程序通过提出一些子目标的办法一步一步地缩小初始状态和最终目标状态之间的差异，最后解决问题。 计算机隐喻是指把计算机作为人脑功能的一种心理模型，从中引申出人的认知过程或心理活动是一种“计算”的观念。 抽象分析方法：又称为会聚性证明法，是指采用人与计算机之间的功能类比，并以其他实验分析为辅助，通过结合与抽象，以推理、判断的方式得出结论的研究方法。 计算机模拟方法：指用计算机来模拟、检验、发现人的认知活动及其行为表现的规律的研究方法。 流程图式是指以作业图或信息流程图的形式表示人的心理活动，并以此分析人的信息加工过程的研究方法。 信息加工流程模式：由于认知心理学把人视为计算机式的信息加工系统，因此经常采用流程图的方式来分析与概括人的信息加工过程，它是一种简明、扼要地说明人的心理上活动过程的具体方法。（图例39）
模式识别研究进展-刘成林and谭铁牛
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进展，最后简要分析将来的发展趋势。 1. 前言 模式识别(Pattern Recognition)是对感知信号（图像、视频、声音等）进行分析，对其中的物体对象或行为进行判别和解释的过程。模式识别能力普遍存在于人和动物的认知系统，是人和动物获取外部环境知识，并与环境进行交互的重要基础。我们现在所说的模式识别一般是指用机器实现模式识别过程，是人工智能领域的一个重要分支。早期的模式识别研究是与人工智能和机器学习密不可分的，如Rosenblatt的感知机[1]和Nilsson的学习机[2]就与这三个领域密切相关。后来，由于人工智能更关心符号信息和知识的推理，而模式识别更关心感知信息的处理，二者逐渐分离形成了不同的研究领域。介于模式识别和人工智能之间的机器学习在20世纪80年代以前也偏重于符号学习，后来人工神经网络重新受到重视，统计学习逐渐成为主流，与模式识别中的学习问题渐趋重合，重新拉近了模式识别与人工智能的距离。模式识别与机器学习的方法也被广泛用于感知信号以外的数据分析问题（如文本分析、商业数据分析、基因表达数据分析等），形成了数据挖掘领域。 模式分类是模式识别的主要任务和核心研究内容。分类器设计是在训练样本集合上进行优化（如使每一类样本的表达误差最小或使不同类别样本的分类误差最小）的过程，也就是一个机器学习过程。由于模式识别的对象是存在于感知信号中的物体和现象，它研究的内容还包括信号/图像/视频的处理、分割、形状和运动分析等，以及面向应用（如文字识别、语音识别、生物认证、医学图像分析、遥感图像分析等）的方法和系统研究。 本文简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变，介绍模式识别理论方法研究的最新进展并分析未来的发展趋势。由于Jain等人的综述[3]已经全面介绍了2000年以前模式分类方面的进展，本文侧重于2000年以后的研究进展。
模式识别大作业
作业1 用身高和/或体重数据进行性别分类（一） 基本要求： 用FAMALE.TXT和MALE.TXT的数据作为训练样本集，建立Bayes分类器，用测试样本数据对该分类器进行测试。调整特征、分类器等方面的一些因素，考察它们对分类器性能的影响，从而加深对所学内容的理解和感性认识。 具体做法： 1．应用单个特征进行实验：以（a）身高或者（b）体重数据作为特征，在正态分布假设下利用最大似然法或者贝叶斯估计法估计分布密度参数，建立最小错误率Bayes分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应用到测试样本，考察测试错误情况。在分类器设计时可以考察采用不同先验概率（如0.5对0.5, 0.75对0.25, 0.9对0.1等）进行实验，考察对决策规则和错误率的影响。 图1-先验概率0.5:0.5分布曲线图2-先验概率0.75:0.25分布曲线 图3--先验概率0.9:0.1分布曲线图4不同先验概率的曲线 有图可以看出先验概率对决策规则和错误率有很大的影响。 程序：bayesflq1.m和bayeszcx.m
关（在正态分布下一定独立），在正态分布假设下估计概率密度，建立最小错误率Bayes 分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应用到训练/测试样本，考察训练/测试错误情况。比较相关假设和不相关假设下结果的差异。在分类器设计时可以考察采用不同先验概率（如0.5 vs. 0.5, 0.75 vs. 0.25, 0.9 vs. 0.1等）进行实验，考察对决策和错误率的影响。 训练样本female来测试 图1先验概率0.5 vs. 0.5 图2先验概率0.75 vs. 0.25 图3先验概率0.9 vs. 0.1 图4不同先验概率 对测试样本1进行试验得图
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
模式识别与机器学习期末考查试题及参考答案(20210221222717)
模式识别与机器学习期末考查 试卷 研究生姓名：入学年份：导师姓名：试题1：简述模式识别与机器学习研究的共同问题和各自的研究侧重点。 答：（1）模式识别是研究用计算机来实现人类的模式识别能力的一门学科，是指对表征事物或现象的各种形式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。主要集中在两方面，一是研究生物体（包括人）是如何感知客观事物的，二是在给定的任务下，如何用计算机实现识别的理论和方法。机器学习则是一门研究怎样用计算机来模拟或实现人类学习活动的学科，是研究如何使机器通过识别和利用现有知识来获取新知识和新技能。主要体现以下三方面：一是人类学习过程的认知模型；二是通用学习算法；三是构造面向任务的专用学习系统的方法。两者关心的很多共同问题，如：分类、聚类、特征选择、信息融合等，这两个领域的界限越来越模糊。机器学习和模式识别的理论和方法可用来解决很多机器感知和信息处理的问题，其中包括图像/ 视频分析（文本、语音、印刷、手写）文档分析、信息检索和网络搜索等。 （2）机器学习和模式识别是分别从计算机科学和工程的角度发展起来的，各自的研究侧重点也不同。模式识别的目标就是分类，为了提高分类器的性能，可能会用到机器学习算法。而机器学习的目标是通过学习提高系统性能，分类只是其最简单的要求，其研究更
侧重于理论，包括泛化效果、收敛性等。模式识别技术相对比较成熟了，而机器学习中一些方法还没有理论基础，只是实验效果比较好。许多算法他们都在研究，但是研究的目标却不同。如在模式识别中研究所关心的就是其对人类效果的提高，偏工程。而在机器学习中则更侧重于其性能上的理论证明。试题2：列出在模式识别与机器学习中的常用算法及其优缺点。答：（1）K 近邻法算法作为一种非参数的分类算法，它已经广泛应用于分类、 回归和模式识别等。在应用算法解决问题的时候，要注意的两个方面是样本权重和特征权重。 优缺点：非常有效，实现简单，分类效果好。样本小时误差难控制，存储所有样本，需要较大存储空间，对于大样本的计算量大。（2）贝叶斯决策法 贝叶斯决策法是以期望值为标准的分析法，是决策者在处理 风险型问题时常常使用的方法。 优缺点：由于在生活当中许多自然现象和生产问题都是难以完全准确预测的，因此决策者在采取相应的决策时总会带有一定的风险。贝叶斯决策法就是将各因素发生某种变动引起结果变动的概率凭统计资料或凭经验主观地假设，然后进一步对期望值进行分析，由于此概率并不能证实其客观性，故往往是主观的和人为的概率，本身带有一定的风险性和不肯定性。虽然用期望的大小进行判断有一些风险，但仍可以认为贝叶斯决策是一种兼科学性和实效性于一身的比较完善的用于解决风险型决策问题的方法，在实际中能够广泛应
认知心理学复习重点整理
认知心理学复习重点 选择题20分，5个实验，1个论述题，4个简答题。前七章 1.认知心理学的研究的内容、核心、认知心理学中的两个研究指标：反应时和正确率。 2. 复述分为两种：简单复述和精细复述 3．感觉记忆的研究是用什么方法来研究的？部分报告法 4图像记忆的容量？9到20个 保持时间300到500毫秒 5.侧向扩散 6 问题行为图包含的两个成分 7.深层转换语法包含的两个成分 8推理产生错误的原因 9 速度与正确率权衡问题 10 鸡尾酒会效应 11 自由回忆实验 12 人工代理 13 问题空间 14 模式识别 15 追随程序 16 范畴大小效应 17 Burner的人工概念的实验 18 系列位置效应的实验 19 探测刺激的实验 探测法的实验（短时记忆的遗忘） 20 注意章节：注意的选择机制 知觉选择模型和反应选择模型 中枢能量理论 计算机模拟法基本逻辑 知觉产生的理论 21 Sternberg 短时记忆信息提取方式的实验 22 Paivio 的斑马试验 23 Navon 的整体加工与局部加工实验 24 轮廓比较与命名实验（又称短时记忆视觉编码实验）
1.认知心理学的研究的内容、核心、P1 认知心理学：以信息加工观点为核心的心理学，又可称作信息加工心理学，主要研究认知或认知过程，研究范围包括感知觉，注意，表象，学习记忆，思维和言语等心理过程或认知过程。认知心理学中的两个主要研究指标：反应时和正确率（即作业成绩）。 2.复述P84 复述是一种不出声地对刺激信息进行重复默诵的内部过程。复述可以分为机械性复述或称为保持性复述（maintenance rehearsal)和精致性复述或称为整合性复述(elaborative rehearsal)。 1）简单复述即以前所说的的复述，它有助于项目在短时记忆中保持，即如复述缓冲器，现又称为保持性复述。 2）精致性复述是将要复述的材料加以组织，将它与其他信息联系起来，在更深的层次上进行加工。这种复述又称为整合性复述，可以使信息转入长时记忆。3．感觉记忆的研究是用什么方法来研究的？部分报告法P75 部分报告法：Sperling在每组的视觉刺激信息呈现之后（呈现时间50毫秒），发出一个声音，提示3行字母中的哪一行要求被试报告出来。其中上行的字母与高音相联系，中行的字母与中音相联系，下行的字母与低音相联系。要求被试在字母呈现后，根据出现的声音信号，对相应一行的字母马上做出报告（部分报告法）。 4 感觉记忆P75 当外部刺激直接作用于感觉感觉，产生感觉像后，虽然刺激的作用停止，但感觉像仍可维持极短的片刻。这种感觉滞留在视觉中最为突出。感觉滞留表明感觉信息的瞬间贮存。这种记忆就是感觉记忆或感觉登记。图像记忆的容量为9到20个；保持时间300到500毫秒；声象记忆的容量为8到9个项目，时间为4秒。 5.侧向扩散P89 侧向扩散是指在某一个水平上，或者是较浅的水平或者是较深的水平，加工在横向扩展开来。以阅读为例说明：校对阅读和要点阅读。 6 问题行为图包含的两个成分P10 问题行为图 一种分析口语记录的方法称之为问题行为图，这是Newell和Simon提出的分析方法，可以使人直观地看出问题解决过程中所进行的各种操作的序列。这种问题行为图有两个成分组成：1）知识状态，即人在某一具体时刻所知的关于改该作业或问题的全部信息；2）操作，即人每次用来改变其知识状态的手段。 7.Chomsky的生成转换语法包含的两个成分P219——222 包含短语结构语法和转换语法，而以后者最为著名。 短语结构语法认为，一个句子是有许多组成成分构成的，其中短语是最重要的结构。Chomsky认为，短语结构语法仍未能完全确切地解释语言。区分句子的两种结构：表层结构和深层结构。
认知心理学问题汇总
第一章绪论 认知心理学诞生的历史原因 内部原因：行为主义的失败。 外部原因：“三论”、计算机科学、语言学、二战中的其他学科技术 减法反应时存在的问题： 阶段划分的可行性（串行加工的前提）、增减加工阶段对其他阶段的影响开窗实验存在的问题： 后一加工阶段会包含对前一加工阶段的复述。 后面字母的存储阶段还会包含对前面字母转换结果的提取与整合。 认知心理学的研究取向： 符号加工：以信息加工观点研究认知过程，曾是现代认知心理学的主流，认为认知就是信息加工，包括感觉输入的变换、加工、存储和使用的全过程。 联结主义：人脑神经元网络模拟，并行分布加工 第二章知觉 模式识别的几种理论模型 6种：模板说、原型说、特征说、成分理论识别、视觉计算理论、拓扑理论 模式: 由若干元素或成分按一定关系形成的某种刺激结构（空间、时间） 模式识别: 确认所知觉的模式是什么，将其与其它模式区分开。 ?认识刺激，对刺激命名； ?对刺激产生熟悉感 模板说： 基本思想：人在长时记忆中存有与外部刺激模式一一对应的模板。模式识别即是将刺激模式提供的信息与各模板进行比较，确定最佳的匹配。
?疑问： ?刺激加工方式（局部优先总体优先） ?模板编码方式（表象） ?模板匹配方式（系列并行） ?补充与修正： ?附加预加工过程 ?引入自上而下加工 ?局限： ?模板数量巨大，记忆负担过重、缺乏灵活性、概括性 原型说： 原型：一类客体的内部概括表征，反应范畴的平均特征或集中趋势。模式识别中，外部刺激只需与原型比较，近似匹配即可。 ?优点：减轻记忆负担，更具灵活性。 ?局限：只有自下而上加工 特征说： 基本思想： ?特征：构成模式的元素成分及其间关系。外部刺激在长时记忆中以特征来表征。首先对刺激特征进行分析，然后将特征加以合并，与长时记忆中各种刺激的特征进行比较，最佳的匹配即识 别。 特征说与模板说的联系与区别： ?更强适应性，仅依据刺激特征关系，不涉及其他细节；特征通用性，减轻记忆负担；学习可能性（抽取－综合）；类似特征混淆 支持证据 ?Neisser 字母搜索实验；固定网像实验；神经生理上的特征觉察器 “鬼域”模型
第三章作业(1)
题1：在一个10类的模式识别问题中，有3类单独满足多类情况1，其余的类别满足多类情况2。问该模式识别问题所需判别函数的最少数目是多少？ 答：将10类问题可看作4类满足多类情况1的问题，可将3类单独满足多类情况1的类找出来，剩下的7类全部划到4类中剩下的一个子类中。再在此子类中，运用多类情况2的判别法则进行分类，此时需要7*（7-1）/2=21个判别函数。故共需要4+21=25个判别函数。 题2：一个三类问题，其判别函数如下： d1(x)=-x1, d2(x)=x1+x2-1, d3(x)=x1-x2-1 1.设这些函数是在多类情况1条件下确定的，绘出其判别界面和每一个模式类 别的区域。 2.设为多类情况2，并使：d12(x)= d1(x), d13(x)= d2(x), d23(x)= d3(x)。绘出其 判别界面和多类情况2的区域。 3.设d1(x), d2(x)和d3(x)是在多类情况3的条件下确定的，绘出其判别界面和 每类的区域。 答：三种情况分别如下图所示： 1． 2．
3． 题3：两类模式，每类包括5个3维不同的模式，且良好分布。如果它们是线性可分的，问权向量至少需要几个系数分量？假如要建立二次的多项式判别函数，又至少需要几个系数分量？（设模式的良好分布不因模式变化而改变。） 答：（1）若是线性可分的，则权向量至少需要14N n =+=个系数分量； （2）若要建立二次的多项式判别函数，则至少需要5! 102!3! N = =个系数分量。 题4：用感知器算法求下列模式分类的解向量w : ω1: {(0 0 0)T, (1 0 0)T, (1 0 1)T, (1 1 0)T} ω2: {(0 0 1)T, (0 1 1)T, (0 1 0)T, (1 1 1)T} 解：将属于2w 的训练样本乘以(1)-，并写成增广向量的形式 x1=[0 0 0 1]',x2=[1 0 0 1]',x3=[1 0 1 1]',x4=[1 1 0 1]'; x5=[0 0 -1 -1]',x6=[0 -1 -1 -1]',x7=[0 -1 0 -1]',x8=[-1 -1 -1 -1]'; 迭代选取1C =，(1)(0,0,0,0)w '=，则迭代过程中权向量w 变化如下： (2)(0 0 0 1)w '=；(3)(0 0 -1 0)w '=；(4)(0 -1 -1 -1)w '=；(5)(0 -1 -1 0)w '=；(6)(1 -1 -1 1)w '=；(7)(1 -1 -2 0)w '=；(8)(1 -1 -2 1)w '=；(9)(2 -1 -1 2)w '=； (10)(2 -1 -2 1)w '=；(11)(2 -2 -2 0)w '=；(12)(2 -2 -2 1)w '=；收敛 所以最终得到解向量(2 -2 -2 1)w '=，相应的判别函数为123()2221d x x x x =--+。 题5：用多类感知器算法求下列模式的判别函数： ω1: (-1 -1)T ，ω2: (0 0)T ，ω3: (1 1)T