《模式识别原理》考试大纲
模式识别原理
6 聚类分析 7 句法模式识别 源模式选择和模式文法（描述，化简，推断） 自动机实现识别 8 模式分析 系统结构中控制模块数学模型，结构表示 AI问题求解模型及搜索技术在理解目标内容模式分类 和表达中的应用，对感兴趣目标进行检测，测量，获 得客观信，建立其描述 9 神经网络在PR中的应用 用前馈网络实现任意分界面 线性 RBF网络 BP网应用 联想记忆 自适应谐振理论（ART）
集合A为具有某个性质的元素集合，则X的元素 x到集合A的映射的取值为： 某个元素x不属于该集合时（不具有某个性 质），取值0 某个元素x属于该集合时（具有某个性质）， 取值1
2 参考估计 给定模式样本 x1 , x2 ,....,xn ^ 随机过程样本，可估 计其统计参量 ，估值为 不同逼近方法，不同逼近条件，如何逼近真值？不同 估计 ①兼容估计（Consistent estimate） ^ 若有 ， P r ob 1 lim n ^ 则 为 的兼容估计，样本数极多时，以概率逼近 ②无偏估计（unbiased estimate） ^ ^ n任意给定（即n可有限），期望值 E (n) ， 为 的无偏估计 ③渐近无偏估计 ^ ^ E (n) 不成立，但 lim E (n) ，则 ^ n有限时， n 为 的渐近无偏估计
④有效估计 最有效估计（most efficient estimate） ^ 与真值 的方差 D （< >平均 D 方差） ^ 讨论 D 的下限R，以便看 本身与 的距离而 不只是平均意义下的距离不同 ^ D R 方差到达最小下 如果存在估计 ，使 ^ ^ ^ 限，且 ，则 称为 的最有效估计 me ^ ⑤渐近最有效估计 D me ^ ^ 1 e 估计 1 的有效度定义 1 ^
《模式识别》课程教学大纲
《模式识别》课程教学大纲课程名称：模式识别/Pattern Recognition课程编号：Y08030D开课单位：理学院课程学时：36课程学分：2学生层次：硕士研究生授课方式：讲授适用专业：应用数学课程性质：选修课考试方式：考查教学大纲撰写人：魏明果预修课程：概率论，图象处理一、教学目标与要求《模式识别》是以图象处理技术为基础，研究计算机识别物体的机理，该课程的学习将为计算机视觉以及人工智能等学科的学习打下基础。
本课程主要介绍模式识别的基本概念、基本原理、典型方法、实用技术以及有关研究的新成果，其目的是使学生掌握模式识别的基本概念和基本原理，了解模式识别的具体应用、存在的问题和发展前景。
二、课程主要内容：（一）统计模式识别（二）句法模式识别（三）模糊模式识别其中统计模式识别又分为：（1）用似然函数进行模式识别；（2）用距离函数机型模式识别；（3）特征选择；句法模式识别又分为：（1）串文法的表达与分类；（2）句法识别；（3）文法推断。
课程的教学内容和基本要求第1章引论 21.1 模式识别概况1.2 模式识别应用举例1.3 模式识别方法第2章数学基础 22.1 多元正态2.2 随机变量的线性变换统计模式识别第3章用似然函数进行模式识别83.1 几钟统计决策规则3.2 错误率3.3 参数估计第4章用距离函数进行模式识别64.1最小距离分类法4.2 相似性度量和集群规则4.3 系统聚类4.4 动态聚类第5章特征选择 65.1 维数问题和类内距离5.2 聚类变换5.3 K_L变换5.4 分散度句法模式识别第6章句法模式识别206.1串文法的表达与分类6.2 句法识别6.3 文法推断6.4 混合模式识别模糊模式识别6第7章模糊模式识别三、教材名称：《模式识别》第二版，边肇祺，张学工等编著，清华大学出版社三、主要参考书：（1）J. T. Tou,《Pattern Recognition Principle》（2）Gonzalez, Thomason, 《Syntatic Pattern Recognition－an introduction》（3）Duda, Hart, 《Pattern Classifier & Scene Analysis》。
南邮模式识别复习提纲(整理)
绪论列举三个模式识别的应用：人脸识别，语音识别，基因识别列举模式识别比较强的研究单位：拥有国家重点学科的五所大学：清华、上交、南理工、西交、北航。
中科院。
模式识别国家重点实验室---中科院北京自动化研究所---汉王识别系统。
机器人学国家重点实验室---中科院沈阳自动化所---机器人视觉（A TR导弹自动目标识别）。
南邮---江苏省图像处理与图像通信重点实验室。
何为模式识别：Pattern recognition is the study of how machines can observe the environment, learn to distinguish patterns of interest from their background, and make sound and reasonable decisions about the categories of the patterns. 模式识别是机器如何可以观察到环境的研究，了解其背景，以区别于利益格局，使有关的模式类别的健全和合理的决定。
模式识别系统的基本组成：模板匹配法：1首先对每个类别建立一个或多个模版2输入样本和数据库中每个类别的模版进行比较，求相关或距离3根据相关性或距离大小进行决策句法模式识别（给图画树）：在学习过程中，确定基元与基元的关系，推断出生成景物的方法。
判决过程中，首先提取基元，识别基元之间的连接关系，使用推断的文法规则做句法分析。
若分析成立，则判断输入的景物属于相应的类型。
监督学习与非监督学习的主要区别：训练样本的类别是否已知。
语音识别的基本单位：音素模式识别过程：1三个空间：模式空间 特征空间 类型空间2 三个操作：模式采集、特征提取/选择、以及分类决策第二章贝叶斯决策理论贝叶斯公式：最小错误率贝叶斯决策模式采集模式空间特征提取特征空间分类决策类型空间三种空间不同阶段的三种操作物理上可以察觉到世界∑===n 1j j j i i i i )(P )B |A (P )(P )|A (P P(A))A (P )A |(P B B B BB最小风险贝叶斯决策细胞化验ω1 正常，ω2异常；P(ω1)=0.85 P(ω2)=0.15；p(x|ω1)=0.15 和p(x|ω2)=0.45;判决两种α1, α2 。
模式识别考试内容
1、对于有监督学习、无监督学习、半监督学习、迁移学习的理解。
1、有监督学习（supervised learning）在监督学习中，给定一组数据，我们知道正确的输出结果应该是什么样子，并且知道在输入和输出之间有着一个特定的关系。
举例：不仅把书给学生进行训练给书本分类的能力，而且把分类的结果（哪本书属于哪些类别）也给了学生做标准参考。
2、无监督学习（unsupervised learning）在无监督学习中，我们基本上不知道结果会是什么样子，但我们可以通过聚类的方式从数据中提取一个特殊的结构。
在无监督学习中给定的数据是和监督学习中给定的数据是不一样的。
在无监督学习中给定的数据没有任何标签或者说只有同一种标签。
举例：只给学生进行未分类的书本进行训练，不给标准参考，学生只能自己分析哪些书比较像，根据相同与相似点列出清单，说明哪些书比较可能是同一类别的。
3、半监督学习（semi-supervised learning）有监督学习和无监督学习的中间带就是半监督学习（semi-supervised learning）。
对于半监督学习，其训练数据的一部分是有标签的，另一部分没有标签，而没标签数据的数量常常远远大于有标签数据数量。
隐藏在半监督学习下的基本规律在于：数据的分布必然不是完全随机的，通过一些有标签数据的局部特征，以及更多没标签数据的整体分布，就可以得到可以接受甚至是非常好的分类结果。
4.迁移学习（Transfer Learning）用神经网络的词语来表述，就是一层层网络中每个节点的权重从一个训练好的网络迁移到一个全新的网络里，而不是从头开始，为每特定的个任务训练一个神经网络。
目标将某个领域或任务上学习到的知识或模式应用到不同但相关的领域或问题中。
主要思想从相关领域中迁移标注数据或者知识结构、完成或改进目标领域或任务的学习效果。
迁移学习里有两个非常重要的概念域（Domain）任务（Task）域可以理解为某个时刻的某个特定领域，比如书本评论和电视剧评论可以看作是两个不同的domain任务就是要做的事情，比如情感分析和实体识别就是两个不同的task比如学会骑自行车，就比较容易学摩托车，学会了C语言，在学一些其它编程语言会简单很多。
模式识别复习提纲2
（2）使用最近邻规则将所有样本分配到各聚类中心所代表的类
ωj（l）中，各类所包含的样本数为Nj(l)；
（3）计算各类的重心（均值向量），并令该重心为新的聚类中
心，即：
Zj(l+1)=N－j(1l)∑xi j=1,2,…,c xi∈ωj（l）
（4）如zj(l+1)≠zj(l)，表示尚未得到最佳聚类结果，则返回步骤 （2），继续迭代；
（1）绝对可分：
➢ 每个模式类都可用单一判别函数与其他模式类区分开。 ➢ 如是M类分类，则有M个判别函数
x2
d3（X）＝0
1
d1（X）＝0
2 d2（X）＝0
3
x1
判别函数的性质：
di(X)=Wi*TX*
>0， X∈ωi
<0， =0，
X不∈定ωj，j≠i
i，j=1,2,……,M
在模式空间S中，若给定N个样本，如能按 照样本间的相似程度，将S划分为k个决策 区域Si（i＝1，2，…..，k），使得各样本 均能归入其中一个类，且不会同时属于两 个类。即 S1∪S2∪S3∪……∪Sk＝S
Si∩Sj＝0，i≠j
数据聚类的依据是样本间的“相似度”
2、数据聚类的特点：
无监督学习 数据驱动 聚类结果多样化：特征选取、相似度的度 量标准，坐标比例；
dij(X)= -dji(X)
分类决策规则：
x2
d23（X）＝0 1 3
d12（X）＝0
2 d13（X）＝0
IR
x1
分类决策规则：
X∈ω1: d12(X)>0, d13(X)>0,
X∈ω2: d21(X)>0, d23(X)>0,
模式识别复习提纲
模式识别第⼀一章（主要是概念，可以参照PPT）模式的定义模式识别的⺫⽬目的假说的两种获得⽅方法模式分类的主要⽅方法模式识别系统的基本组成模式识别系统各组成单元的介绍第⼆二章聚类分析•聚类分析的定义聚类分析是⼀一种⽆无监督的分类⽅方法•模式相似/分类的依据•聚类分析的有效性•特征选择的维数——降维⽅方法是什么？•模式对象特征测量的数字化（了解涵义）•相似度测度——欧⽒氏距离（重点），⻢马⽒氏距离（了解），⼀一般化的明⽒氏距离（了解），⾓角度相似性函数（了解）•聚类准则——试探⽅方法；聚类准则函数法（聚类准则函数J的定义？）•聚类分析的算法•最近相邻规则的简单试探法（重点）•最⼤大最⼩小距离算法（了解算法流程和基本思想）•系统聚类法（重点）•动态聚类法——K均值算法（重点）；ISODATA算法（了解）第三章判别函数•线性判别函数（n维）•分类问题——多类情况1、2、3（重点）•⼲⼴广义线性判别函数（了解）•分段线性判别函数（了解）•模式空间与权空间（了解）•感知器算法（重点）第四章统计判别•⻉贝叶斯判别&判别原则•⻉贝叶斯最⼩小⻛风险判别（ppt上有例⼦子）•其他（参考PPT了解）第五章特征选择与提取•距离与散布矩阵（重点）•类内散布矩阵•类间散布矩阵•特征的选择与提取的原则与⽅方法（了解）•K-L变换第六章⼈人⼯工神经⺴⽹网络（⽼老师直接跳过了）第七章句法模式识别•⽂文法与⾃自动机相关的定义（如：句⼦子、句型、语⾔言、短语。
了解）•I型⽂文法•II型⽂文法•III型⽂文法•句法结构的⾃自动机识别（重点）•有限态⾃自动机•⾮非确定有限态⾃自动机•下推⾃自动机。
模式识别复习资料
（4）如果 Z j( k 1 ) Z j( k )j 1 ,2 , ,K ，则回到（2），将模式 样本逐个重新分类，重复迭代计算。
.
15
例2.3：已知20个模式样本如下，试用K-均值算法分类。
X1 0,0T X2 1,0T X3 0,1T X4 1,1T X5 2,1T X6 1,2T X7 2,2T X8 3,2T
x1
20
8 聚类准则函数Jj与K的关系曲线
上述K-均值算法，其类型数目假定已知为K个。当K未知时，
可以令K逐渐增加， 此时J j 会单调减少。最初减小速度快，但当 K 增加到一定数值时，减小速度会减慢，直到K =总样本数N 时，
Jj = 0。Jj－K关系曲线如下图：
Jj
曲线的拐点 A 对应着接近最优
④ 判断：
Zj(2)Zj(1)
j 1,2 ，故返回第②步。 .
17
② 从新的聚类中心得：
X 1： D D12||||X X11ZZ12((22))|||| X1S1(2) ┋
X 20：D D12||||X X2200Z Z12((22))|||| X20S2(2) 有： S 1 ( 2 ) { X 1 ,X 2 , ,X 8 } N 1 8
（2）将最小距离 3 对应的类 G1(0) 和G2 (0) 合并为1类，得 新的分类。
G 1( 1 2 ) G 1 ( 0 )G , 2 ( 0 ) G 3(1)G 3(0) G 4(1 )G 4(0 ) G 5(1)G 5(0) G 6(1 )G 6(0)
计算聚类后的距离矩阵D(1)： 由D(0) 递推出D(1) 。
3）计算合并后新类别之间的距离，得D(n+1)。
4）跳至第2步，重复计算及合并。
《模式识别原理与技术》课程大纲
《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：。
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《模式识别原理》考试大纲第一章模式识别的基本问题
1.1 什么是模式识别
1.2 模式识别的基本概念
1.3 模式识别的系统组成
1.4 模式识别方法分类
第二章 Bayes决策理论
2.1 二类问题的最小错误决策
2.2 二类问题的最小风险决策
2.3 Neyman-Pearson决策
2.4 最小最大决策
2.5 多类问题的决策
第三章正态分布的判别函数
3.1 N维正态分布
3.2 正态分布的判别函数
3.3 讨论
第四章线性判别函数
4.1 线性判别函数及广义线性判别函数
4.2 线性分类器设计
4.3 梯度法与牛顿法
4.4 最小平方误差准则函数与H-K算法
4.5 Fisher线性判别函数
4.6 广义线性判别函数
第五章 K-近邻法
5.1 密度估计
5.2 后验概率估计
5.3 最近邻法则与K-近邻法则
5.4 加权K-近邻法则
第六章聚类分析
6.1 类似性度量
6.2 准则函数
6.3 聚类算法
第七章特征提取与选择
7.1 图像的特征提取
7.2 特征选择
参考书目：1. 李金宗. 模式识别导论. 高等教育出版社. 1994.
2. 边肇祺等编著. 模式识别. 清华大学出版社. 2000.。