自我状态模式识别

自我状态模式识别
自我状态模式识别

请你回溯自己过去二十四小时的生活,有没有哪一刻,你的行为、想法、和感觉就像你小时候的反应一样?有没有哪一刻,你的所做、所想、所感就和你父母的反应一样?还有哪些时候,你的举止、念头、和感情是单纯针对当时所发生的事的直接反应,与过去无关?

每一项至少写下一个例子。并写下当时的感觉、想法、及行为。

你刚才完成了自我状态模式的第一个练习。想一想你刚才所做的,你检查了人类的三种表现方式,每一种都包含了一套行为、想法、和感觉。

当我的行为、想法、感觉就像我小时一样,我就是在儿童自我状态之中。当我所做、所想、所感觉的是从父母模仿而来,我就是在父母自我状态之中。当我行为、思考、感觉的方式是针对此时此地发生的事件的反应,并能利用我的能力,我就是在成人自我状态。在平常的沟通分析运用中,我们会简单地说“在儿童里”、“在父母里”、“在成人里”。

把这三个自我状态放在一起,就是沟通分析理论的核心---三部份自我状态组成的人格模式。传统上,把它画成三个相连的圆圈,各以其第一个字母的大写为名,故也称之为PAC模式。这是第一度结构图,以后我们还会讨论第二度结构图。以自我状态来分析人格的过程就叫做结构分析。

自我状态间转换的例子:简小姐在拥塞的马路上开车,她注意著周围汽车的速度,也很小心地看著交通号志,她根据此时此地发生在周围的状况来开车,所以她是在成人自我状态里。

忽然一个人从外线道切过来想超车,两辆车子太近了几乎擦撞,简小姐吓了一跳,瞥了照后镜一眼,见后车还有一段距离,赶紧轻踩煞车。她的害怕对眼前的危险是适当的反应,帮助她在电光火石之间避开可能发生的车祸,她仍然保持在成人自我状态里。

待那辆车子逐渐驶远,简小姐颇不以为然地撇著嘴摇头,转头对同伴说“这种驾驶根本就该吊销他的驾照。”这时她转到父母自我状态中了。当她小的时候,她坐在爸爸旁看他开车,当他父亲对其他驾驶不以为然时,就是这样子撇著嘴摇头。

不久她开到公司,看看表发现已错过和老板约好要谈一件要事的时间,她的心往下沉,感到一阵恐慌。此时她又转到儿童自我状态里,小时候上学迟到最怕的就是老师严厉的处罚,她恐慌的感觉是来自儿时的经验,而不是根据现在已成人的处境。除了这些想法和感觉,她还会伴随一些行为,一如当年那个迟到的小女孩,如心跳加速、张大眼睛用手捂著嘴,靠近点看,还会发现她在冒汗。

此时她并非在意识上知道自己是针对旧时的经验起反应,如果这时问她“现在的情形有没有唤起什么儿时的回忆?”她可能会想起小时在教

室被处罚的景象,也可能这种痛苦的记忆被压抑的太深,而无法马上忆

起,如果她愿意去探索这些被压抑下来的痛苦经验,可能要花更久的时间,甚至藉由心理治疗才能想起来。

她马上对自己说“等一等,我在怕什么?老板是个讲理的人,她会接受我因塞车而迟到的情形,我也可以利用休息时间来和她谈。”她又回到成人自我状态,她整个人放松了,手也放下不再捂著嘴,脸上恢复笑容。

现在回到刚才你所举的例子,审视你所写在过去一天中的儿童、父母、成人自我状态。

儿童自我状态:回想每当你在儿童自我状态中的情形,注意你有什么样的情绪,可以试著自己以角色扮演来感觉;然后记下你当时的想法,通常可以自问“我在脑子里对自己说什么”来得到儿童自我的想法,特别是针对关于自己、别人、整个环境自己会怎么对自己说;最后再注意自己会有什么行为表现,可以对著镜子在自己的儿童自我状态中角色扮演一番。核对一下当你还是个孩子的时候是不是就有这样的感觉、想法、和行为,你甚至可能会想起自己是在重演过去的某个事件,那大约是几岁呢?

父母自我状态:以同样的方式写下在父母自我状态中相关的感觉、想法、和行为,可以用角色伴演的方式来揣摩。要知道父母自我的想法可以自问“在我脑中有没有听到父亲或母亲会对我说什么?”当然也

可能是叔伯、祖父母、或老师等具父母形像的人的话。核对一下在父母

自我状态里的行为、感觉、想法是否摩仿自他们,好像拷贝进来的一样。你可能很容易就发现在各个情境中自己模仿认同的对象是谁。

成人自我状态:最后记录在成人自我状态时相关的行为、想法、和感觉。要和儿童和父母自我状态来区分,可自问“这样的行为、想法、感觉对处理现在发生的事是否适当,是否能解决问题?”如果答案是“是”,这个反应就是出自成人自我状态。

有时可能会发现在成人自我状态时,可列出行为和想法,却没有感觉,确实,常常我们可以不带什么感觉而很有效地处理此时此刻的事情。但是,在成人自我状态时,也可以体验到情绪的。

如何去区分成人和儿童的感觉呢?成人的感觉对处理现在发生的

状况是适当的。就如简小姐在两辆车太接近时觉得害怕,而赶快煞车避免车祸。

就一个健康、平衡的人格来说,三种自我状态都是必须的,我们需要成人自我状态来处理此时此地的问题、帮助我们过一个有效率的生活。要溶入社会,需要父母自我状态提供规范来遵守。儿童自我状态则包含自发性、创造力和直觉力,也都是不可或缺的。

最后一步,核对各种自我状态中的感觉、

什么是自我状态?

想法、行为是否一致地常在自己身上出现。

自我状态的理论是沟通分析的基础,艾伯恩(Eric Berne沟通分析之父)将之定义为“一个人外显的、可观察的心理状态”,包括父母、成人、儿童三个部分,分别简写为P、A、C以图一中三个相连的小圆圈表示,图二则是其详细的解析图。父母自我状态是一个人从父母(或是其它具父母般影响力的人)学习来,整合到自己人格的部份,当一个人在父母自我状态时,外显行为会表现的像自己的父母,而内在的想法和感觉亦然。儿童自我状态则是一个人以自己过去(特别是幼时)的方式来思考、感觉、并表现的部分。成人自我状态则是一个人利用既有的资源来思考、记忆、并应用的部分,通常以不带感觉的方式来表现。以下详述之。

儿童自我状态(Child ego state,简称C2)

以发展的观点来看,又可在其内再分为早期儿童,早期成人,早期父母三部份。以其功能的不同,则可分为自由的儿童和顺从的儿童。

⑴早期儿童(early Child,简称C1)

小婴儿一出生就表现出许多基本的需要和原始的功能,如吃、喝、拉、撒、睡等等,我们从他的行为就可以观察出来。精神分析理论将之称为原我的冲动(注三),沟通分析则把婴儿期的存在状态称为C1,当某人在其它年龄也表现出婴儿的行为时,我们称他正处于C1中。比方一个五岁的小孩跌倒时,不管旁人,拼命大哭,就称他正处在 C1中。为了表示区别,我们将儿童自我状态标明为C2。C1是我们感觉的重要来

源,如果一个婴儿在爱和温暖中长大,C1还将成为人一生中,乐趣和动力的泉源。

⑵早期成人(early Adult,简称A1)

婴儿逐渐去观察自己和环境,并开始发展自己的A1(由于它有很强的直觉式的洞察力,艾伯恩又称它为“小教授”)。他注意到乳头或奶嘴会来来去去,并不是自己的一部份,而手指和脚趾则是自己的一部份,听自己的指挥。他逐渐得到一些非口语、纯经验的资讯,把这些资讯储存起来,并据此来反应,我们把这种原始的、非口语的理解力归类到儿童自我状态中的早期成人。虽然A1很聪明,但它也会误用所获得的资讯,比如我的孙子葛瑞安在爬下楼梯时,坚持要把头朝下,可能是因为他的A1认为头向下才能看清楚前面,而没有考虑到其危险性。

⑶早期父母(early Parent,简称P1)

幼儿也会发展出初步的父母自我状态,标记为P1。当我的孙子葛瑞安三个月大时,他十三个月大的堂哥葛洛伯会抱著他的头在胸前轻抚,好像妈妈对小孩一样,这就是葛洛伯P1的表现,没多久,葛洛伯表现出C1,不管葛瑞安大哭而把他的玩具抢走,被大人责备后,葛洛伯又以A1表现,给他一个代替的玩具,使他不再哭闹,自己又能拥有

原来的玩具。

P1是小孩在还不会说话时,接受到来自父母的非口语讯息,并整合入自己人格的部份。如果父母遇事喜欢喋喋不休地责骂,小孩会把这些

行为和情绪整合到自己的P1中,从这个角度来看,他长大后,可能很容易以非理性、情绪化的方式自责、厌恶自己,当他做父母时,可能自己也不知道为什么,就忍不住喋喋不休地责骂自己的小孩。有些沟通分析师认为P1都是这种具破坏性、没有理性的成份,所以把它称为“巫婆妈妈”、“怪物爸爸”,甚至“畜牲父母”。我们反对这种称呼,一方面是太轻蔑了,不适合用在专业的场合,另一方面是忽略了P1中正面的部份,小孩也从父母接受到愉悦快乐的讯息,我们认为不应该老是责备父母对孩子负面的影响,而忽略掉他们正面的贡献。

有一次葛洛伯在大池较浅处和小池间跑来跑去,一不小心跌到大池的深处,如果他妈妈吓得大叫,惊慌不知所措,可能会在葛洛伯的 P1 中印入一个受惊的父母,长大后可能看到水就害怕不敢靠近。当时他母亲冷静地把他拉上来,抱著他愉快的说: “哇!你会游泳了,好厉害!”葛洛伯本来绉著脸快哭了,马上转成得意的大笑,然后教他漂浮、踢水、划手,两人笑闹地练习,在他记忆中留下一段美好的经验。

我们除了不同意“P1都是负面的”这种看法外,也不同意艾伯恩对如何形成 P1 的看法。他曾说: “父母的儿童自我状态直接插入小孩的P1 ,好像电极的接触一样,是自动形成的反应。”照他的说法,小孩就成了父母一言一行中完全被动的受害者。相反的,我们认为小孩自己会过滤、选择、决定要如何对父母的讯息来反应。即使葛洛伯的妈妈处理的很好,他可能还是怕水,再也不敢游泳。另一个小孩也许被父母的惊惧吓到,但自己克服害怕,仍然决定好好学游泳。我们从个案身上看

到许多过滤父母讯息的例子,有一个人说: “当然罗,我母亲讲话时就像个醉鬼一样,我根本没理她,就是离开,自己玩自己的。”所以我们认为小孩自己也有参与 P1 的形成 -- 他可能接受外来的讯息,也可能根据 C1 和 A1的决定拒绝它。

⑷自由的儿童(free child,简称FC)和顺从的儿童(adapted child,简称 AC)

小孩做决定主要是根据自己的需要,也根据他所感受到别人对他的期望,比如他在小马桶尿尿会受到鼓励,尿湿裤子则受到处罚,于是他学会使用小马桶来讨好别人,他也可能是因为自己不喜欢尿湿裤子的感觉而用小马桶。葛洛伯抢走葛瑞安的玩具时,纯粹是自发的,他想要那个玩具,就把它拿走了,完全不考虑大人说的自私、玩具属于谁的、做个好小孩什么的。但是他马上发现大人绉著眉看他,对他发出责备的声音,于是他另拿一个玩具给葛瑞安好满足大人,当他发现自己能用这样的方式使自己和别人都满意时,你可以想像他有多高兴,没错,十三个月大的小孩就已经这么老练了。

自由的儿童和顺从的儿童是功能上的划分,前述的 P1,A1,C1 则是结构发展上的划分,把这两者结合起来解释再决定治疗,就是本书的核心,若AC 在幼年时决定遵从父母的讯息而压抑了 FC 的功能,就在做再决定治疗时,以 A1 做一个新的决定 -- 放弃有问题的顺从,而能自由的发挥自己。

⑸结语:有些沟通分析师认为儿童自我状态只在幼年期发展,我们的观察却是这个发展是一直

持续到长大成人的,是从过去到现在所有经验的总合。一个四十五岁平常举止有度的人,猛然看到一个长得很像在越战中拷打他的人时,可能会吓得浑身冒汗;一个被卡车撞过的人,开车遇到卡车从旁经过时,害怕得手脚发软,他在理智上虽然知道现在没有危险,但在感觉上却像是回到过去可怕的那一幕。

我们要一再强调,在我们里面的儿童能影响自己的发展,它接受许多讯息,并体验它们,然后整合起来,没有一件是完全由别人左右的。既然它参与自己的成长,它就可以改变,重新体会,决定过的可以再决定!这一点在实际的治疗上是非常重要的。

父母自我状态(Parent ego state,简称 P2)

包括父母以口语所表达的讯息,对一个人的信念、情绪、和行为的影响,过程是经过这个人的选择而整合入其人格的。一个人为自己创造的想像父母,其过程是持续一生的

父母自我状态决不只是艾伯恩所说的“强迫放入脑中的录音带”,而是经过一个人的C和A的选择和创造,这个过程和这个人的心理生理状况以及其他较亲近的人(如兄弟姊妹、祖父母、好朋友)都有关。

一个人终其一生都在整合自己的父母自我状态,“父母”的来源包括真实的父母、其它重要的人、还有自己的想像。有一个从未看过自己父亲的人,想像父亲是个温柔、慈爱、善良的人,他在这样的想像中长大,自己也成了具有这些特质的人。

这个创造的过程不会停止,我们常看到个案用理智的成人自我状态来重建父母自我状态,以调整过去被扭曲的部份。不论是在治疗中或自

然的发展中,都可以根据自己的需要来创造父母自我状态。在忧郁症一章中,我们会详细介绍一个病人如何为自己重建慈爱的内在父母。

比较P1和P2: P1是在还不会说话时,接受到身体语言的讯息(包括影像和声音)而产生的,P2则是在会说话以后,将所有的外来讯息转成内在对话而产生的,包括批评、照顾、要求、愉快、爱等等,这个语言父母(P2)涵盖了拷贝进来的行为、感觉、信念、及规则(如宗教、道德、哲学)。

结构上,父母自我状态又包括了他真实父母的三种自我状态,例如一位个案听自己在父母自我状态时讲话的录音带时,忽然领悟自己的声音和妈妈声色俱厉的责备(母亲的父母自我状态)一模一样,下一段又发现自己像父亲疲倦地下班时发泄情绪的样子(爸爸的儿童自我状态)。认识并区分父母自我状态内的三个不同部份,对解决内在的症结非常重要。

父母自我状态以功能来分,又包括了照顾的父母(NP:Nurturing parent,照顾关怀别人,觉得别人的需要比自己的需要重要)和批评的父母(CP:Critical parent,常想控制别人、批评别人、替别人界定人生与现实是什么,用自己的思考去影响别人)两部份。还有一种看法是分为照顾和批评自己的内在父母以及照顾和批评别人的外在父母。

成人自我状态(Adult ego state,简称 A2)

我们常被人问到:“成人自我状态和佛洛伊德所说的本我有什么不同?”这两者都是一种观念,而前者特别指一种可观察到的现象,比方

你正在读这本书,看到一些资料,不带情绪地判断适不适用在自己身上,这时你就在自己的成人自我状态中,如果你很生气地说:“这些家伙根本不知道自己在说什么!”这时你可能处于批评的父母自我状态或生气的儿童自我状态中。工程师设计草图、法官办案、医师诊病,都是成人自我状态运作的明显例子。这是一种可观察的状态,不带感觉的接收资料,修改资料,并根据这些资料来反应。它和前面所说的A1小教授有什么不同呢?差别在A2有使用语言的能力,能测试资料的正确性,辨识是否符合现实的经验。

在沟通分析刚起步时,许多治疗的重点都放在如何来区别一个人处于哪一种自我状态,艾伯恩在“团体治疗的原则”一书中也强调治疗的第一步就是分析自我状态。我们则倾向在处理完问题后,再回头用自我状态的观念来向他解释,使他了解原先在自己里面发生了什么事,虽然我们一直在注意每一个人讲话时自我状态的改变,却不会去问“你现在在哪一个自我状态呢?”,或说“你现在是在父母自我状态中说话”。

有一个精神科医师在一开始参加工作坊时就说:“我好累,你会努力工作到人生一点乐趣都没有”,他在表示自己很累的同时,还传达了两个父母讯息“要努力工作”和“不要快乐”,我们没有要他去辨明这些讯息来自哪一个自我状态,而是请他回到幼时探讨这些讯息的来源,并使他体认可以自己决定要工作到什么程度,同时拥有快乐的生活。这种方法比单单指出所在的自我状态要更有疗效。

当然了,学会如何分辨自我状态还是必要的,其判断是根据所用的字汇、音调、语气、声量、讲话的速度、身体的姿势等的改变。可以利用录音带或录影带,请个案自己判断刚才说话时所在的自我状态。可以用这样的方式邀请他:“把自己当个客观的旁观者,听听看这段话像是几岁的人说的”,你会发现一个六十岁人的话听起来可能才像六岁而已。当一个人把头斜靠在肩膀上时,他可能在顺从的儿童自我状态中,如果请他注意自己的姿势,然后把头拉直来说话,可以引导他注意到自己的想法、行为、感觉会因自我状态的改变而改变,当一个人越能察觉自我状态的改变,就越能了解自己的感觉、生活剧本、以及所玩的游戏,对自己那么清楚后,就有机会改变了。

三、自我图

自我状态中的不同功能对我们的人格有什么重要呢?杜杰克(Jack Dusay)设计了自我图来呈现其重要性。

作法:画出一条横柱分成五等份,分别标明CP、NP、A、FC、AC

在其上以不同的高度表示其所占时间的多寡。首先画出自己判断占最多者,再画出最少者(用本能的判断),如我认为自己在成人自我状态的时间最多,在照顾型父母的时间最少,就画出如下的图

CP NP A FC AC

然后将剩下的三个部份照所占时间多寡的顺序来排,如我(作者)是如下之图

CP NP A FC AC

高度多少并不重要,主要是看其相对高度。

还可以画出其相对正向和负向的部份

画出你自己的自我图,如果是在团体中,可以和别人分享自己的想法,凭直觉很快地做。有些人觉得一个自我图可以适用于不同的情形,有些人则在不同的情境有不同的自我图,比如在工作场合和在家里的自我图可能就不一样。试著向某个熟识你的人解释自我图的意义和画法,请他画出你的自我图,比较他画的和你自己画的,说不定可从中学得一些东西。

杜杰克假设有一个能量不变的原则:“如果某一个自我状态的强度增加,其它自我状态就会呈现代偿性地减少,就好像无论心理能量如何流动,其总量不会改变一样。要改变自我图的最好方法就是去提高想要增加的项目,当这样做的时候,能量自然会从希望减少的项目流出。比如我想增加自己的照顾型父母,减少控制型父母,我就开始练习用更多的照顾型父母的行为,控制型父母的行为自然就会减少。

你想不想改变自己的自我图呢?先决定你想提高哪一项,至少列出五种行为有助于增加该自我状态,在未来一周实行之。然后重画你的自我图,最好能请不知道你要改变哪一项的人来画,再两相对照来看。

每一个练习你都做了吗?光看内容是体会不深的喔!

DX3004模式识别与人工智能--教学大纲概要

《模式识别与人工智能》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码:DX3004 课程名称:模式识别与人工智能 课程性质:选修课 课程类别:专业与专业方向课程 适用专业:电气信息类专业 总学时: 64 学时 总学分: 4 学分 先修课程:MATLAB程序设计;数据结构;数字信号处理;概率论与数理统计 后续课程:语音处理技术;数字图像处理 课程简介: 模式识别与人工智能是60年代迅速发展起来的一门学科,属于信息,控制和系统科学的范畴。模式识别就是利用计算机对某些物理现象进行分类,在错误概率最小的条件下,使识别的结果尽量与事物相符。模式识别技术主要分为两大类:基于决策理论的统计模式识别和基于形式语言理论的句法模式识别。模式识别的原理和方法在医学、军事等众多领域应用十分广泛。本课程着重讲述模式识别的基本概念,基本方法和算法原理,注重理论与实践紧密结合,通过大量实例讲述如何将所学知识运用到实际应用之中去,避免引用过多的、繁琐的数学推导。这门课的教学目的是让学生掌握统计模式识别基本原理和方法,使学生具有初步综合利用数学知识深入研究有关信息领域问题的能力。 选用教材: 《模式识别》第二版,边肇祺,张学工等编著[M],北京:清华大学出版社,1999; 参考书目: [1] 《模式识别导论》,齐敏,李大健,郝重阳编著[M]. 北京:清华大学出版社,2009; [2] 《人工智能基础》,蔡自兴,蒙祖强[M]. 北京:高等教育出版社,2005; [3] 《模式识别》,汪增福编著[M]. 安徽:中国科学技术大学出版社,2010; 二、课程总目标 本课程为计算机应用技术专业本科生的专业选修课。通过本课程的学习,要求重点掌握统计模式识别的基本理论和应用。掌握统计模式识别方法中的特征提取和分类决策。掌握特征提取和选择的准则和算法,掌握监督学习的原理以及分类器的设计方法。基本掌握非监督模式识别方法。了解应用人工神经网络和模糊理论的模式识别方法。了解模式识别的应用和系统设计。要求学生掌握本课程的基本理论和方法并能在解决实际问题时得到有效地运用,同时为开发研究新的模式识别的理论和方法打下基础。 三、课程教学内容与基本要求 1、教学内容: (1)模式识别与人工智能基本知识; (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)非线性胖别函数;

模式识别大作业02125128(修改版)

模式识别大作业 班级 021252 姓名 谭红光 学号 02125128 1.线性投影与Fisher 准则函数 各类在d 维特征空间里的样本均值向量: ∑∈= i k X x k i i x n M 1 ,2,1=i (1) 通过变换w 映射到一维特征空间后,各类的平均值为: ∑∈= i k Y y k i i y n m 1,2,1=i (2) 映射后,各类样本“类内离散度”定义为: 22 ()k i i k i y Y S y m ∈= -∑,2,1=i (3) 显然,我们希望在映射之后,两类的平均值之间的距离越大越好,而各类的样本类内离 散度越小越好。因此,定义Fisher 准则函数: 2 1222 12||()F m m J w s s -= + (4) 使F J 最大的解* w 就是最佳解向量,也就是Fisher 的线性判别式. 从 )(w J F 的表达式可知,它并非w 的显函数,必须进一步变换。 已知: ∑∈= i k Y y k i i y n m 1,2,1=i , 依次代入上两式,有: i T X x k i T k X x T i i M w x n w x w n m i k i k === ∑∑∈∈)1 (1 ,2,1=i (5) 所以:2 21221221||)(||||||||M M w M w M w m m T T T -=-=- w S w w M M M M w b T T T =--=))((2121 (6)

其中:T b M M M M S ))((2121--= (7) b S 是原d 维特征空间里的样本类内离散度矩阵,表示两类均值向量之间的离散度大 小,因此,b S 越大越容易区分。 将(4.5-6) i T i M w m =和(4.5-2) ∑∈= i k X x k i i x n M 1代入(4.5-4)2i S 式中: ∑∈-= i k X x i T k T i M w x w S 22)( ∑∈?--? =i k X x T i k i k T w M x M x w ))(( w S w i T = (8) 其中:T i X x k i k i M x M x S i k ))((--= ∑=,2,1=i (9) 因此:w S w w S S w S S w T T =+=+)(212221 (10) 显然: 21S S S w += (11) w S 称为原d 维特征空间里,样本“类内离散度”矩阵。 w S 是样本“类内总离散度”矩阵。 为了便于分类,显然 i S 越小越好,也就是 w S 越小越好。

最新图像处理和模式识别

图像处理和模式识别

数字图像处理(MATLAB版) 实验指导书 (试用版) 本实验指导书配合教材和课堂笔记中的例题使用 姚天曙编写 安徽农业大学工学院 2009年4月试行

目录 实验一、数字图像获取和格式转换 2 实验二、图像亮度变换和空间滤波 6 实验三、频域处理 7 实验四、图像复原 9 实验五、彩色图像处理 10 实验六、图像压缩 11 实验七、图像分割 13 教材与参考文献 14

《数字图像处理》实验指导书 实验一、数字图像获取和格式转换 一、实验目的 1掌握使用扫描仪、数码相机、数码摄像级机、电脑摄像头等数字化设备以及计算机获取数字图像的方法; 2修改图像的存储格式;并比较不同压缩格式图像的数据量的大小。 二、实验原理 数字图像获取设备的主要性能指标有x、y方向的分辨率、色彩分辨率(色彩位数)、扫描幅面和接口方式等。各类设备都标明了它的光学分辨率和最大分辨率。分辨率的单位是dpi,dpi是英文Dot Per Inch 的缩写,意思是每英寸的像素点数。 扫描仪扫描图像的步骤是:首先将欲扫描的原稿正面朝下铺在扫描仪的玻璃板上,原稿可以是文字稿件或者图纸照片;然后启动扫描仪驱动程序后,安装在扫描仪内部的可移动光源开始扫描原稿。为了均匀照亮稿件,扫描仪光源为长条形,并沿y方向扫过整个原稿;照射到原稿上的光线经反射后穿过一个很窄的缝隙,形成沿x方向的光带,又经过一组反光镜,由光学透镜聚焦并进入分光镜,经过棱镜和红绿蓝三色滤色

镜得到的RGB三条彩色光带分别照到各自的CCD上,CCD将RGB光带转变为模拟电子信号,此信号又被A/D变换器转变为数字电子信号。至此,反映原稿图像的光信号转变为计算机能够接受的二进制数字电子信号,最后通过串行或者并行等接口送至计算机。扫描仪每扫一行就得到原稿x方向一行的图像信息,随着沿y方向的移动,在计算机内部逐步形成原稿的全图。扫描仪工作原理见图1.1。 图1.1扫描仪的工作原理 在扫描仪的工作过程中,有两个元件起到了关键的作用。一个是CCD,它将光信号转换成为电信号;另一个是A/D变换器,它将模拟电信号变为数字电信号。CCD是Charge Couple Device的缩写,称为电荷耦合器件,它是利用微电子技术制成的表面光电器件,可以实现光电转换功能。CCD在摄像机、数码相机和扫描仪中应用广泛,只不过摄像机

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,

模式识别特征选择与提取

模式识别特征选择与提取 中国矿业大学计算机科学与技术学院电子信息科学系 班级:信科11-1班,学号:08113545,姓名:褚钰博 联系方法(QQ或手机):390345438,e-mail:390345438@https://www.360docs.net/doc/e512340103.html, 日期:2014 年06月10日 摘要 实际问题中常常需要维数约简,如人脸识别、图像检索等。而特征选择和特征提取是两种最常用的维数约简方法。特征选择是从某些事物中提取出本质性的功能、应用、优势等,而特征提取是对特征空间进行变换,将原始特征空间映射到低维空间中。 本文是对主成分分析和线性判别分析。 关键词:特征选择,特征提取,主成分分析,线性判别分析 1.引言 模式识别的主要任务是利用从样本中提取的特征,并将样本划分为相应的模式类别,获得好的分类性能。而分类方法与分类器设计,都是在d(变量统一用斜体)维特征空间已经确定的前提下进行的。因此讨论的分类器设计问题是一个选择什么准则、使用什么方法,将已确定的d维特征空间划分成决策域的问题。对分类器设计方法的研究固然重要,但如何确定合适的特征空间是设计模式识别系统另一个十分重要,甚至更为关键的问题。如果所选用的特征空间能使同类物体分布具有紧致性,即各类样本能分布在该特征空间中彼此分割开的区域内,这就为分类器设计成功提供良好的基础。反之,如果不同类别的样本在该特征空间中混杂在一起,再好的设计方法也无法提高分类器的准确性。本文要讨论的问题就是特征空间如何设计的问题。 基于主成分分析的特征选择算法的思想是建立在这样的基础上的:主成分分析方法将原始特征通过线性变换映射到新的低维空间时,获得的主成分是去了新的物理意义,难以理解,并且主成分是所有原始特征的线性组合。所以将主成分分析与特征选择相结合,设计多种相似性度量准则,通过找到与主成分相关的关键特征或者删除冗余、不相关以及没有意义的特征,将主成分又重新映射到原始空间,来理解成主成分的实际意义。 基于线性判别分析的高维特征选择将单个特征的Fisher准则与其他特征选择算法相结合,分层消除不相关特征与冗余特征。不相关特征滤波器按照每个特征的Fisher评价值进行特征排序,来去除噪音和不相关特征。通过对高维数据特征关联性的分析,冗余特征滤波器选用冗余度量方法和基于相关性的快速过滤器算法。分别在不同情境下进行数据分类实验,验证其性能。

系统辨识复习资料

1请叙述系统辨识的基本原理(方框图),步骤以及基本方法 定义:系统辨识就是从对系统进行观察和测量所获得的信息重提取系统数学模型的一种理论和方法。 辨识定义:辨识有三个要素——数据、模型类和准则。辨识就是按照一个准则在一组模型类中选择一个与数据拟合得最好的模型 辨识的三大要素:输入输出数据、模型类、等价准则 基本原理: 步骤:对一种给定的辨识方法,从实验设计到获得最终模型,一般要经历如下一些步骤:根据辨识的目的,利用先验知识,初步确定模型结构;采集数据;然后进行模型参数和结构辨识;最后经过验证获得最终模型。 基本方法:根据数学模型的形式:非参数辨识——经典辨识,脉冲响应、阶跃响应、频率响应、相关分析、谱分析法。参数辨识——现代辨识方法(最小二乘法等) 2随机语言的描述 白噪声是最简单的随机过程,均值为零,谱密度为非零常数的平稳随机过程。 白噪声过程(一系列不相关的随机变量组成的理想化随机过程) 相关函数: 谱密度: 白噪声序列,白噪声序列是白噪声过程的离散形式。如果序列 满足: 相关函数: 则称为白噪声序列。 谱密度: M 序列是最长线性移位寄存器序列,是伪随机二位式序列的一种形式。 M 序列的循环周期 M 序列的可加性:所有M 序列都具有移位可加性 辨识输入信号要求具有白噪声的统计特性 M 序列具有近似的白噪声性质,即 M 序列“净扰动”小,幅度、周期、易控制,实现简单。 3两种噪声模型的形式是什么 第一种含噪声的被辨识系统数学模型0011()()()()n n i i i i y k a y k i b u k i v k ===-+-+∑∑,式中,噪声序列v(k)通常假定为均值为零独立同分布的平稳随机序列,且与输入的序列u(k)彼此统计独立. 上式写成:0 ()()()T y k k v k ψθ=+。其中,()()()()()()()=1212T k y k y k y k n u k u k u k n ψ------????L L ,,,,,,, ) ()(2τδστ=W R +∞ <<∞-=ωσω2)(W S )}({k W Λ,2,1,0,)(2±±==l l R l W δσ2)()(σωω== ∑ ∞-∞=-l l j W W e l R S ???≠=≈+=?0 , 00,Const )()(1)(0ττττT M dt t M t M T R bit )12(-=P P N

模式识别复习重点总结

1.什么是模式及模式识别?模式识别的应用领域主要有哪些? 模式:存在于时间,空间中可观察的事物,具有时间或空间分布的信息; 模式识别:用计算机实现人对各种事物或现象的分析,描述,判断,识别。 模式识别的应用领域:(1)字符识别;(2) 医疗诊断;(3)遥感; (4)指纹识别 脸形识别;(5)检测污染分析,大气,水源,环境监测; (6)自动检测;(7 )语声识别,机器翻译,电话号码自动查询,侦听,机器故障判断; (8)军事应用。 2.模式识别系统的基本组成是什么? (1) 信息的获取:是通过传感器,将光或声音等信息转化为电信息; (2) 预处理:包括A\D,二值化,图象的平滑,变换,增强,恢复,滤波等, 主要指图 象处理; (3) 特征抽取和选择:在测量空间的原始数据通过变换获得在特征空间最能反映分类 本质的特征; (4) 分类器设计:分类器设计的主要功能是通过训练确定判决规则,使按此类判决规 则分类时,错误率最低。把这些判决规则建成标准库; (5) 分类决策:在特征空间中对被识别对象进行分类。 3.模式识别的基本问题有哪些? (1)模式(样本)表示方法:(a )向量表示;(b )矩阵表示;(c )几何表示;(4)基元(链码)表示; (2)模式类的紧致性:模式识别的要求:满足紧致集,才能很好地分类;如果不满足紧致集,就要采取变换的方法,满足紧致集 (3)相似与分类;(a)两个样本x i ,x j 之间的相似度量满足以下要求: ① 应为非负值 ② 样本本身相似性度量应最大 ③ 度量应满足对称性 ④ 在满足紧致性的条件下,相似性应该是点间距离的 单调函数 (b) 用各种距离表示相似性 (4)特征的生成:特征包括:(a)低层特征;(b)中层特征;(c)高层特征 (5) 数据的标准化:(a)极差标准化;(b)方差标准化 4.线性判别方法 (1)两类:二维及多维判别函数,判别边界,判别规则 二维情况:(a )判别函数: ( ) (b )判别边界:g(x)=0; (c n 维情况:(a )判别函数: 也可表示为: 32211)(w x w x w x g ++=为坐标向量为参数,21,x x w 12211......)(+++++=n n n w x w x w x w x g X W x g T =)(为增值模式向量。 ,=为增值权向量,T n n T n n x x x x X w w w w W )1,...,,(),,...,,(21121+=+

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,

模式识别作业(全)

模式识别大作业 一.K均值聚类(必做,40分) 1.K均值聚类的基本思想以及K均值聚类过程的流程图; 2.利用K均值聚类对Iris数据进行分类,已知类别总数为3。给出具体的C语言代码, 并加注释。例如,对于每一个子函数,标注其主要作用,及其所用参数的意义,对程序中定义的一些主要变量,标注其意义; 3.给出函数调用关系图,并分析算法的时间复杂度; 4.给出程序运行结果,包括分类结果(只要给出相对应的数据的编号即可)以及循环 迭代的次数; 5.分析K均值聚类的优缺点。 二.贝叶斯分类(必做,40分) 1.什么是贝叶斯分类器,其分类的基本思想是什么; 2.两类情况下,贝叶斯分类器的判别函数是什么,如何计算得到其判别函数; 3.在Matlab下,利用mvnrnd()函数随机生成60个二维样本,分别属于两个类别(一 类30个样本点),将这些样本描绘在二维坐标系下,注意特征值取值控制在(-5,5)范围以内; 4.用样本的第一个特征作为分类依据将这60个样本进行分类,统计正确分类的百分 比,并在二维坐标系下将正确分类的样本点与错误分类的样本点用不同标志(正确分类的样本点用“O”,错误分类的样本点用“X”)画出来; 5.用样本的第二个特征作为分类依据将这60个样本再进行分类,统计正确分类的百分 比,并在二维坐标系下将正确分类的样本点与错误分类的样本点用不同标志画出来; 6.用样本的两个特征作为分类依据将这60个样本进行分类,统计正确分类的百分比, 并在二维坐标系下将正确分类的样本点与错误分类的样本点用不同标志画出来; 7.分析上述实验的结果。 8.60个随即样本是如何产生的的;给出上述三种情况下的两类均值、方差、协方差矩 阵以及判别函数; 三.特征选择(选作,15分) 1.经过K均值聚类后,Iris数据被分作3类。从这三类中各选择10个样本点; 2.通过特征选择将选出的30个样本点从4维降低为3维,并将它们在三维的坐标系中

系统辨识方法

系统辨识方学习总结 一.系统辨识的定义 关于系统辨识的定义,Zadeh是这样提出的:“系统辨识就是在输入和输出数据观 测的基础上,在指定的一组模型类中确定一个与所测系统等价的模型”。L.Ljung也给 “辨识即是按规定准则在一类模型中选择一个与数据拟合得最好的模型。出了一个定义: 二.系统描述的数学模型 按照系统分析的定义,数学模型可以分为时间域和频率域两种。经典控制理论中微 分方程和现代控制方法中的状态空间方程都是属于时域的范畴,离散模型中的差分方程 和离散状态空间方程也如此。一般在经典控制论中采用频域传递函数建模,而在现代控 制论中则采用时域状态空间方程建模。 三.系统辨识的步骤与内容 (1)先验知识与明确辨识目的 这一步为执行辨识任务提供尽可能多的信息。首先从各个方面尽量的了解待辨识的 系统,例如系统飞工作过程,运行条件,噪声的强弱及其性质,支配系统行为的机理等。 对辨识目的的了解,常能提供模型类型、模型精度和辨识方法的约束。 (2)试验设计 试验设计包括扰动信号的选择,采样方法和间隔的决定,采样区段(采样数据长度 的设计)以及辨识方式(离线、在线及开环、闭环等的考虑)等。主要涉及以下两个问 题,扰动信号的选择和采样方法和采样间隔 (3)模型结构的确定 模型类型和结构的选定是决定建立数学模型质量的关键性的一步,与建模的目的, 对所辨识系统的眼前知识的掌握程度密切相关。为了讨论模型和类型和结构的选择,引 入模型集合的概念,利用它来代替被识系统的所有可能的模型称为模型群。所谓模型结 构的选定,就是在指定的一类模型中,选择出具有一定结构参数的模型M。在单输入单 输出系统的情况下,系统模型结构就只是模型的阶次。当具有一定阶次的模型的所有参 数都确定时,就得到特定的系统模型M,这就是所需要的数学模型。 (4)模型参数的估计 参数模型的类型和结构选定以后,下一步是对模型中的未知参数进行估计,这个阶 段就称为模型参数估计。

最新模式识别练习题

2013模式识别练习题 一. 填空题 1、模式识别系统的基本构成单元包括:模式采集、特征的选择和提取和模式分类。 2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特征矢量;句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、 网。 3、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、类间距离阈值、预定的类别数目。 4、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与判别界面的距离。 5、感知器算法1 ,H-K算法 2 。 (1)只适用于线性可分的情况;(2)线性可分、不可分都适用。 6、在统计模式分类问题中,聂曼- 况;最小最大判别准则主要用于先验概率未知的情况。 7、“特征个数越多越有利于分类”这种说法正确吗?错误。 特征选择的主要目的是。一般在可 和(C n m>>n )的条件下,可以使用分支定界法以减少计算量。 8、散度J ij越大,说明ωi类模式与ωj类模式的分布差别越大; 当ωi类模式与ωj类模式的分布相同时,J ij= 0。 二、选择题 1、影响聚类算法结果的主要因素有(B、C、D )。 A.已知类别的样本质量; B.分类准则; C.特征选取; D.模式相似性测度 2、模式识别中,马式距离较之于欧式距离的优点是(C、D)。 A.平移不变性; B.旋转不变性;C尺度不变性;D.考虑了模式的分布 3、影响基本K-均值算法的主要因素有(ABD)。 A.样本输入顺序; B.模式相似性测度; C.聚类准则; D.初始类中心的选取 4、位势函数法的积累势函数K(x)的作用相当于Bayes判决中的(B D)。

神经网络大作业

神经网络的基本特征及其在战斗识别领域的应用前景简介 —神经网络原理及应用报告 课程名称:神经网络原理及应用 课程编号: 指导教师: 学院: 班级: 姓名: 学号: 日期:

神经网络的基本特征及其在战斗识别领域的应用前景简介 摘要:在未来的军事对抗上,对军事打击的物理距离越来越大,对打击的反应时间的要求越来越短,对打击的精度要求越来越高。在这种情况下,迅速且精确的敌我识别系统显得尤其重要。传统的战斗识别方式早已遇到了瓶颈,而神经网络因为它在信息、信号处理、模式识别方面有些独到之处,近年来受到各国军界的普遍重视。 关键词:军事,战斗识别,模式识别,敌我识别,神经网络 1 引言 众多科学家预言,21世纪将是“生物”世纪。这说明生物学的研究和应用已进入了空前繁荣的时代。神经网络系统理论就是近十多年来受其影响而得到飞速发展的一个世界科学研究的前沿领域。这股研究热潮必然会影响到军事技术的研究。在现代战争中,因为远程制导武器的广泛应用,绝大多数军事打击都不再依靠肉眼来辨析敌我,战场上的敌我识别变成了一个重要的问题。据统计,1991年的海湾战争期间,美军与友军之间的误伤比例高达24%;在伊拉克战争期间,共发生17起误伤事件,死18人,伤47人。两场战争的伤亡结果表明,单一的敌我识别武器已不能适应现代战争复杂的作战环境和作战要求。所以提高军队战斗识别的效率是现代军事科技研究中一个极其重要的课题。神经网络作为新的热门技术,必然受到军事研究学者们的青睐。本文只选取战斗识别这一领域,简要探讨神经网络技术在战斗识别领域中的应用前景,但求管中一窥,抛砖引玉。 2 神经网络简介 2.1 神经网络的历史 神经网络的研究可以追溯到上个世纪的1890年。但真正展开神经网络理论研究却始于本世纪40年代。1943年,有心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形式神经元的数学模型——MP模型,从此开创了神经网络理论研究的新时代。MP模型以集体并行计算结构来描述神经网络及网络的运行机制,可完成有限的逻辑运算。 1949年,Hebb通过对大脑神经的细胞、人的学习行为和条件反射等一系列

系统辨识经典辨识方法

经典辨识方法报告 1. 面积法 辨识原理 分子多项式为1的系统 1 1 )(11 1++++= --s a s a s a s G n n n n Λ……………………………………………() 由于系统的传递函数与微分方程存在着一一对应的关系,因此,可以通过求取微分方程的系数来辨识系统的传递函数。在求得系统的放大倍数K 后,要先得到无因次阶跃响应y(t)(设τ=0)。大多数自衡的工业过程对象的y(t)可以用下式描述来近似 1)() ()()(a 111=++++--t y dt t dy a dt t y d a dt t y d n n n n K ……………………………() 面积法原则上可以求出n 为任意阶的各系数。以n=3为例,注意到 1|)(,0|)(d |)(d |)(d 23====∞→∞→∞→∞→t t t t t y dt t y dt t y dt t y …………………………() 将式()的y(t)项移至右边,在[0,t]上积分,得 ?-=++t dt t y t y a dt t dy a dt t y d a 01223 )](1[)() ()(…………………………………() 定义 ?-=t dt t y t F 01)](1[)(……………………………………………………………() 则由式()给出的条件可知,在t →∞ ?∞ -=01)](1[a dt t y ……………………………………………………………() 将式a 1y(t)移到等式右边,定义 )()]()([)() (a 201123 t F dt t y a t F t y a dt t dy t =-=+?…………………………………() 利用初始条件()当t →∞时 )(a 22∞=F …………………………………………………………………… () 同理有a 3=F 3(∞) 以此类推,若n ≥2,有a n =F n (∞) 分子、分母分别为m 阶和n 阶多项式的系统

最新模式识别复习要点和参考习题

复习要点 绪论 1、举出日常生活或技术、学术领域中应用模式识别理论解决问题的实例。 答:我的本科毕设内容和以后的研究方向为重症监护病人的状态监测与预诊断,其中的第一步就是进 行ICU病人的死亡率预测,与模式识别理论密切相关。主要的任务是分析数据库的8000名ICU病人,统计 分析死亡与非死亡的生理特征,用于分析预测新进ICU病人的病情状态。 按照模式识别的方法步骤,首先从数据库中采集数据,包括病人的固有信息,生理信息,事件信息等并分为死亡组和非死亡组,然后分别进行数据的预处理,剔除不正常数据,对数据进行插值并取中值进行第一次特征提取,然后利用非监督学习的方法即聚类分析进行第二次特征提取,得到训练样本集和测试样本集。分别利用判别分析,人工神经网络,支持向量机的方法进行训练,测试,得到分类器,实验效果比传统ICU 中采用的评价预测系统好一些。由于两组数据具有较大重叠,特征提取,即提取模式特征就变得尤为重要。语音识别,图像识别,车牌识别,文字识别,人脸识别,通信中的信号识别; ① 文字识别 汉字已有数千年的历史,也是世界上使用人数最多的文字,对于中华民族灿烂文化的形成和发展有着不可 磨灭的功勋。所以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。目前,汉字输 入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。其中人工键入速度慢而且劳动强度大;自动输入又分 为汉字识别输入及语音识别输入。从识别技术的难度来说,手写体识别的难度高于印刷体识别,而在手写 体识别中,脱机手写体的难度又远远超过了联机手写体识别。到目前为止,除了脱机手写体数字的识别已 有实际应用外,汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。 ②语音识别 语音识别技术技术所涉及的领域包括:信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人 工智能等等。近年来,在生物识别技术领域中,声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势 受到世人瞩目,并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安验证方式。而且利用基因算法训练连续 隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术,该方法在语音识别时识别速度较快,也有 较高的识别率。 ③ 指纹识别 我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。而这些皮肤的 纹路在图案、断点和交叉点上各不相同,是唯一的。依靠这种唯一性,就可以将一个人同他的指纹对应起 来,通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较,便可以验证他的真实身份。一般的指纹分成有以下几 个大的类别:环型(loop),螺旋型(whorl),弓型(arch),这样就可以将每个人的指纹分别归类,进行检索。指 纹识别基本上可分成:预处理、特征选择和模式分类几个大的步骤。 ③ 遥感 遥感图像识别已广泛用于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等。 ④医学诊断 在癌细胞检测、X射线照片分析、血液化验、染色体分析、心电图诊断和脑电图诊断等方面,模式识别已取 得了成效。

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》大作业人脸识别方法

《模式识别》大作业人脸识别方法 ---- 基于PCA 和欧几里得距离判据的模板匹配分类器 一、 理论知识 1、主成分分析 主成分分析是把多个特征映射为少数几个综合特征的一种统计分析方法。在多特征的研究中,往往由于特征个数太多,且彼此之间存在着一定的相关性,因而使得所观测的数据在一定程度上有信息的重叠。当特征较多时,在高维空间中研究样本的分布规律就更麻烦。主成分分析采取一种降维的方法,找出几个综合因子来代表原来众多的特征,使这些综合因子尽可能地反映原来变量的信息,而且彼此之间互不相关,从而达到简化的目的。主成分的表示相当于把原来的特征进行坐标变换(乘以一个变换矩阵),得到相关性较小(严格来说是零)的综合因子。 1.1 问题的提出 一般来说,如果N 个样品中的每个样品有n 个特征12,,n x x x ,经过主成分分析,将 它们综合成n 综合变量,即 11111221221122221122n n n n n n n nn n y c x c x c x y c x c x c x y c x c x c x =+++?? =+++?? ? ?=+++? ij c 由下列原则决定: 1、i y 和j y (i j ≠,i,j = 1,2,...n )相互独立; 2、y 的排序原则是方差从大到小。这样的综合指标因子分别是原变量的第1、第2、……、 第n 个主分量,它们的方差依次递减。 1.2 主成分的导出 我们观察上述方程组,用我们熟知的矩阵表示,设12n x x X x ??????= ?????? 是一个n 维随机向量,12n y y Y y ??????=?????? 是满足上式的新变量所构成的向量。于是我们可以写成Y=CX,C 是一个正交矩阵,满足CC ’=I 。 坐标旋转是指新坐标轴相互正交,仍构成一个直角坐标系。变换后的N 个点在1y 轴上

系统辨识研究的现状_徐小平

系统辨识研究的现状 徐小平1,王 峰2,胡 钢1 (1.西安理工大学自动化与信息工程学院 陕西西安 710048;2.西安交通大学理学院 陕西西安 710049) 摘 要:综述了系统辨识问题的研究进展,介绍了经典的系统辨识方法及其缺点,引出了将集员、多层递阶、神经网络、遗传算法、模糊逻辑、小波网络等知识应用于系统辨识得到的一些现代系统辨识方法,最后总结了系统辨识今后的发展方向。 关键词:系统辨识;集员;多层递阶;神经网络;遗传算法;模糊逻辑;小波网络 中图分类号:TP27 文献标识码:B 文章编号:1004-373X (2007)15-112-05 A Survey on System Identif ication XU Xiaoping 1,WAN G Feng 2,HU Gang 1 (1.School of Automation and Information Engineering ,Xi ′an University of Technology ,Xi ′an ,710048,China ; 2.School of Science ,Xi ′an Jiaotong University ,Xi ′an ,710049,China ) Abstract :In this paper the advance in the study of system identification is summarized.First ,the traditional system identi 2fication methods and their disadvantages are introduced.Then ,some new methods based on set membership ,multi -level re 2cursive ,neural network ,genetic algorithms ,f uzzy logic and wavelet network are presented.Finally ,f urther research directions of system identification are pointed out. K eywords :system identification ;set membership ;multi -level recursive ;neural network ;genetic algorithms ;f uzzy logic ;wavelet network 收稿日期:2007-04-16 基金项目:教育部博士学科基金(20060700007); 陕西省自然科学基金(2005F15)资助项目 1 引 言 辨识、状态估计和控制理论是现代控制理论三个互相渗透的领域。辨识和状态估计离不开控制理论的支持,控制理论的应用又几乎不能没有辨识和状态估计技术。随着控制过程复杂性的提高,控制理论的应用日益广泛,但其实际应用不能脱离被控对象的数学模型。然而在大多数情况下,被控对象的数学模型是不知道的,或者在正常运行期间模型的参数可能发生变化,因此利用控制理论去解决实际问题时,首先需要建立被控对象的数学模型。系统辨识正是适应这一需要而形成的,他是现代控制理论中一个很活跃的分支。社会科学和自然科学领域已经投入相当多的人力和物力去观察、研究有关的系统辨识问题。从1967年起,国际自动控制联合会(IFAC )每3年召开一次国际性的系统辨识与参数估计的讨论会。历届国际自动控制联合会的系统辨识会议均吸引了众多的有关学科的科学家和工程师们的积极参加。 系统辨识是建模的一种方法,不同的学科领域,对应 着不同的数学模型。从某种意义上来说,不同学科的发展过程就是建立他的数学模型的过程。1962年,L.A.Zadeh 给出辨识这样的定义[1]:“辨识就是在输入和输出数据的基础上,从一组给定的模型类中,确定一个与所测系统等价的模型。”当然按照Zadeh 的定义,寻找一个与实际过程完全等价的模型无疑是非常困难的。而从实用性观点出发,对模型的要求并非如此苛刻,为此,对辨识又有一些实用性的定义。比如,1974年,P.E.ykhoff 给出辨识的定义[2]为:“辨识问题可以归结为用一个模型来表示客观系统(或将要构造的系统)本质特征的一种演算,并用这个模型把对客观系统的理解表示成有用的形式。”1978年,L. Ljung 给辨识下的定义[3] 更加实用:“辨识有三个要素—数 据,模型类和准则。辨识就是按照一个准则在一组模型类中选择一个与数据拟合得最好的模型。”总而言之,辨识的实质就是从一组模型类中选择一个模型,按照某种准则,使之能最好地拟合所关心的实际过程的静态或动态特性。 本文首先介绍了经典的系统辨识方法,并指出其存在的缺陷,接着对近年来系统辨识的现代方法作以简单的综述,最后指出了系统辨识未来的发展方向。2 经典的系统辨识 经典的系统辨识方法[4-6]的发展已经比较成熟和完 2 11

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