模式识别与智能系统
模式识别与智能系统
模式识别与智能系统模式识别与智能系统模式识别与智能系统是一门研究如何使用计算机和数学工具来自动识别和解释复杂数据模式的学科。
它主要基于统计学、模型识别和机器学习的原理和方法。
模式识别与智能系统的发展对我们的生活产生了深远的影响。
模式识别是一种处理和分析数据的方法，该方法旨在发现和分类数据中的隐藏模式。
通过对大量数据进行分析，模式识别可以帮助我们了解事物的规律和趋势。
例如，在医学领域，模式识别可以帮助医生准确地识别出疾病的特定模式，从而提供更精确的诊断和治疗方案。
智能系统是基于人工智能技术的系统，它可以模拟人类的某些智能行为。
智能系统可以通过学习和适应来改善其性能，使其能够更好地处理复杂的任务和问题。
例如，智能系统可以用于自动驾驶汽车中的图像识别和语音识别，以便更好地感知和理解周围环境。
在模式识别与智能系统领域，有许多重要的技术和方法被广泛应用。
其中之一是统计学方法，它可以帮助我们分析和推断数据中的模式。
统计学方法可以通过计算概率和统计量来评估数据中的模式和结构。
此外，机器学习是一种重要的技术，它可以使计算机通过学习已知数据的模式来理解和预测未知数据的性质。
机器学习可以用于处理各种类型的数据，包括图像、文本、音频等。
模式识别与智能系统在多个领域有广泛的应用。
在医学领域，它可以帮助医生准确地诊断疾病和预测患者的病情。
在金融领域，它可以用于风险评估和市场预测。
在工业领域，模式识别与智能系统可以用于检测和预防故障，提高生产效率。
虽然模式识别与智能系统在许多领域都取得了重大的进展，但它还面临一些挑战和难题。
其中之一是数据质量问题，不完整或错误的数据可能会导致识别和预测的不准确性。
此外，计算资源和算法的选择也是一个重要的考虑因素。
为了有效地处理复杂的数据模式，我们需要选择合适的算法和合理分配计算资源。
总之，模式识别与智能系统是一门研究如何使用计算机和数学工具来自动识别和解释复杂数据模式的学科。
它在医学、金融和工业等领域有广泛的应用。
模式识别与智能系统 所属学科
模式识别与智能系统所属学科
模式识别与智能系统是一门跨学科的研究领域，它涉及了计算
机科学、人工智能、机器学习、统计学、模式识别、信号处理、神
经科学等多个学科的知识。
从学科分类的角度来看，模式识别与智
能系统可以被归类为计算机科学、人工智能、信息工程、电子工程
等学科的范畴。
在模式识别与智能系统中，研究者通过对数据进行分析和处理，利用计算机和数学模型来识别模式、进行分类和预测。
这一领域的
研究旨在开发能够模仿人类智能行为的系统，使计算机能够从数据
中学习并做出智能决策。
此外，模式识别与智能系统也涉及了大量的交叉学科知识，包
括模式识别理论、机器学习算法、神经网络模型、数据挖掘技术、
计算机视觉、自然语言处理等内容。
因此，它可以被视为一门综合
性的学科，其研究内容和方法涵盖了多个学科领域。
总的来说，模式识别与智能系统是一个涉及多个学科的综合性
研究领域，它不仅包括了计算机科学和人工智能等相关学科的知识，
还涉及了统计学、数学、工程学等多个学科领域的内容。
因此，可以说模式识别与智能系统是一个跨学科的研究领域。
模式识别与智能系统
模式识别与智能系统
模式识别与智能系统是计算机科学中的一个重要领域，它既涉及到计
算机算法的研究，也涉及到机器人技术的研究。
模式识别与智能系统的目
标是建立一个能够自动识别模式并实现智能处理的有效系统。
这种系统既
可以用于做决策，又可以用于确定不同物体间的关系。
一是模式分析与识别。
在模式识别中，首先要进行模式分析，即对输
入模式进行分析研究，确定不同模式之间的关系，并确定其特征，以便进
行模式识别。
模式识别的目标是能够从输入的模式中正确识别出特定模式。
二是智能处理。
智能处理是模式识别的核心，它包括一系列具有智能
能力的技术，如机器学习、模式识别、计算机视觉、自然语言处理、自动
控制等。
它们可以帮助机器识别出分类和注释的模式，实现自动控制，并
为机器人提供指令。
智能系统的目标是通过学习，达到能够模拟人的智能
行为。
三是模式识别与智能系统的应用。
模式识别与智能系统可以广泛应用
于人们的生活，如自动交通系统、智能家居系统、机器视觉检测系统、智
能机器人等。
总之，模式识别与智能系统是一个复杂而又庞大的计算机科学领域。
模式识别与智能系统和计算机科学与技术
模式识别与智能系统和计算机科学与技术
模式识别与智能系统是一门涉及多个学科领域的学科，其核心是对各种媒体信息进行处理、分类和理解，并在此基础上构造具有某些智能特性的系统。
该学科以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，研究对各种媒体信息进行处理、分类和理解的方法，并在此基础上构造具有某些智能特性的系统。
计算机科学与技术则是一门研究计算机的设计、制造和应用的学科，主要关注计算机系统的基本理论、算法设计和实现方法等方面。
计算机科学与技术专业涵盖了计算机的各个方面，包括计算机系统、算法设计、数据结构、编译原理、计算机网络等。
模式识别与智能系统和计算机科学与技术是两个相互关联的学科领域。
模式识别与智能系统需要借助计算机科学与技术来实现其智能系统的设计和实现，而计算机科学与技术也可以通过模式识别与智能系统的理论和方法来提高其应用的智能化水平。
在人工智能领域中，这两个学科领域的交叉应用非常广泛，例如在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，模式识别与智能系统和计算机科学与技术都是不可或缺的技术基础。
总之，模式识别与智能系统和计算机科学与技术都是非常重要的学科领域，它们在人工智能领域中相互促进、交叉应用，为推动智能技术的发展和应用做出了重要贡献。
模式识别与智能系统081104
模式识别与智能系统（081104）
学科门类：工学（08）一级学科：控制科学与工程（0811）
模式识别与智能系统属控制科学与工程一级学科，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机技术为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类和理解的方法，并在此基础上研究构造具有某些智能特性系统的方法和途径。
本学科依托计算机科学与技术系、模式识别与智能系统研究所，主要从事智能信息处理、模式识别、人工神经网络、图形图像处理等领域的教学和科研工作。
一、培养目标
热爱祖国，有高尚的道德修养和求真务实的科学态度与作风；具有模式识别与智能系统学科坚实的基础理论、系统的专业知识和熟练的实验技能；对国内外本学科领域的研究进展和学术动态有较深的了解；能够熟练地使用人工智能方法与计算机工具解决本学科的有关问题；熟练地掌握一门外国语；能胜任科研院所、大专院校及相关领域的研究、应用开发、教学、管理等工作。
二、主要研究方向
1、计算智能
2、模式识别
3、图像处理
4、可视化计算
三、学制和学分
攻读硕士学位的标准学制为2.5年，学习年限实行弹性学制，最短不低于2年，最长不超过3.5年（非全日制学生可延长1年）。
硕士研究生课程由学位课程、非学位课程和研究环节组成。
硕士研究生课程总学分不少于32学分，其中学位课程不少于18学分，非学位课程不少于9学分，研究环节5学分。
四、课程设置
模式识别与智能系统学科硕士研究生课程设置。
模式识别与智能系统学科简介
模式识别与智能系统学科简介专业介绍模式识别与智能系统专业是一个新兴的交叉学科，是自动控制、模式识别、人工智能、模糊逻辑、仿生学和计算机科学等技术融合的产物。
这一学科在上世纪八十年代以来受到控制科学与工程学界的极大重视，被称为面向二十一世纪的控制科学。
本学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。
模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。
本学科的研究方向包括：图像处理与模式识别、微智能执行器与自主系统、运载器综合健康管理、UCAV协同任务规划、生物特征识别技术。
业务培养要求本学位点主要培养具有人工智能和模式识别理论、微智能执行器及智能控制系统等专业知识、能够熟练应用相关知识解决实际系统问题能力的高级专门人才。
硕士研究生需掌握坚实的基础理论和系统的专业知识，掌握科学研究的基本方法和技能，具有独立分析和解决问题的能力，具有一定的创新能力。
具备查阅文献资料，了解学科现状和动向，归纳总结的能力。
具备独立进行实验方案设计、实验数据处理以及对实验结果概括处理的能力。
具备一定的科技文献写作能力，能够完成学术论文以及学位论文的写作。
熟练地阅读本学科领域内的外文资料，具备较好的外文论文写作能力。
具备一定的教学实践（课程辅导、辅导实验）、科研实践（指导课程设计或毕业论文等）、参加工程项目的实践或社会实践能力。
在人工智能和模式识别、智能微系统及飞行控制系统等领域内，掌握坚实的理论基础和系统深入的学科知识，具有良好的科研和实际应用能力，具有较强的从事高校教学、科研或独立担负专门技术工作的能力。
主干课程模式识别、智能控制、数字图像处理、数字信号处理、神经网络与人工智能、系统建模与仿真、飞行控制技术、系统辨识与自适应控制、故障诊断技术等。
模式识别与智能系统
以下是我对模式识别这一研究领域的了解和理解：一、初识模式识别：模式识别是一门研究对象描述和分类方法的学科。
从计算的早期起，人们就发现设计和执行算法来模仿人类对物体的描绘和分类能力是一项有趣而富有挑战性的任务。
它和多种学科有着紧密联系。
因而也吸引了许多来自不同领域的专家学者。
该学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解。
其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。
模式识别包含由特征和属性描述的对象的数学模型，也涉及到一般意义上对象间的相似性的抽象概念。
具体采用何种数学形式、模型和处理方法取决于所要解决的问题的类型。
从这个意义上讲，模式识别其实就是用数学解决实际问题。
二、系统框图和流程模式识别系统具有如图1-1所示的功能单元。
图1-1模式识别系统及其主要功能单元模式识别系统组成单元及其相应的工程任务有：模式获取单元，可以采取如下几种形式：信号或图像获取、数据采集。
特征提取单元,有度量形式、基元提取等。
预处理单元，有时特征值不能直接输入给分类器或描述器。
例如：在神经网络应用中经常要用某种方法对特征值标准化。
分类、回归、描述单元，这是模式识别系统的核心单元。
后处理单元，有时从模式识别核心单元输出的值不能直接应用，可能需要对其进行诸如解码之类的处理。
这些最后需要做的工作被称为后处理。
虽然这些任务被大致地连续组织好了，如图1-1所示，但还是存在着一些反馈，至少在设计阶段是存在的，因为各个单元所采取的措施是相互依赖的。
例如，模式获取所用的类型可能会影响特征的选择，其他单元之间也存在同样的问题。
有些影响是很微妙的，如，对输入到神经网络的特征所做的预处理类型将从某种程度上影响整个项目，而这又是很难预见的。
一个模式识别项目需要考虑所有提及的任务，并要按图1-2所示的各个阶段有计划的开展。
模式识别与智能系统专业硕士研究生培养方案
模式识别与智能系统专业硕士研究生培养方案Power System and Automation(专业代码：081104 授工学学位)一、培养目标：培养德智体全面发展，具有坚实和系统的模式识别与智能系统理论知识和实践技能，了解模式识别与智能系统学科发展的前沿和动态，能够适应我国经济、科技、教育发展需要，面向二十一世纪的科学研究、工程技术和高等教育的高层次人才。
具备从事模式识别、图像处理、信号分析处理、网络化智能技术与系统、人工智能、智能控制、智能传感系统、智能信息系统等方面的独立工作能力。
注意理论联系实际，能够分析和解决现代经济建设和交叉学科中涌现出的新课题。
熟练掌握一门外语，能够在模式识别与智能系统学科及相关学科领域独立开展研究工作。
二、主要研究方向：1．信号分析处理与智能控制本研究方向涉及对各种确定、不确定性信息与数据进行分析处理，以及具有智能特征的控制算法与控制方案的研究。
主要从事智能控制基本原理、基本方法以及复杂信号提取与分析处理的研究，包括网络环境下智能控制理论与技术，神经网络、模糊逻辑理论，智能信息处理技术与应用等。
2．图像处理技术及应用本研究方向主要应用图像工程的有关原理与技术，对图像获取、处理、分析、理解与辨识等功能的实现进行深入研究，其中主要包括图像信息的检测与分析、图像信息的挖掘与识别、图像处理、模式识别或图像识别、景物分析、图像理解等。
此外，通过运用图像获取、抽取特征、比较和匹配等自动测量方法和融合技术，实现对人体特征的识别，进而达到认证个人身份的目的。
三、学习年限与学分全日制攻读硕士学位的学习年限为2.5年，鼓励优秀学生提前答辩。
总学分要求≥43学分，其中修课学分数要求≥28学分，研究环节要求≥15学分，具体学分分配如下图：四、课程设置模式识别与智能系统专业研究生课程设置。
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第七章 人工神经网络
1. 什么是人工神经网络？ 2. 人工神经元模型的结构是什么？ 3. 人工神经网络的原理是什么？ 4. 三层前馈网络的拓扑结构是什么？ 5. 人工神经网络有哪些特征？ 6. BP网络的设计主要设计什么？ 7.隐层神经元个数对网络学习性能的影响？ 8. BP算法的过程是什么，算法步骤是什么？ 9.什么是UCI数据集？ 10. 对一个样本数据集，如何选取训练样本与测试样本？
9. Fisher线性判别函数的基本思想和方法是什么？ 10. 什么是最优分界面，为什么要找最优分界面？ 11. 什么是支持向量，支持向量与最优分界面是什么关系？
12.什么是支持向量机？
第三章 Bayes决策理论
1. 什么是先验概率、类条件概率密度、后验概率？Bayes公式 的意义是什么？ 2.最小错误率的Bayes决策规则的三种决策规则形式是什么？ 3. 最小错误率的Bayes决策为什么具有最小错误概率？（定性 解释） 4. 什么是损失函数？对于两类别问题如何计算条件风险？ 5. 最小风险的Bayes决策规则是什么？对两类别问题，决策规 则形式是什么？ 6. 最小风险的Bayes决策和最小错误率的Bayes的决策的关系 是什么？如何说明？
7. 正态分布时的Bayes决策在第一种情况下是什么形式？
第五章 近邻法则和集群
1. 什么是近邻法则？ 2. 近邻法则的分类性能如何？（定性说明，定量说明） 3. 快速近邻算法解决什么问题,其思路和算法步骤是什么？ 4.集群应该解决哪两个问题？
5. C-均值聚类算法步骤是什么？
6.等级集群方法针是对什么情况的聚类？
第八章 粒子群优化算法，PSO
1. 群智能算法的一般框架是什么？ 2. 群智能算法都有哪些？ 3. PSO的基本思想是什么？ 4. 粒子的更新公式的含义是什么？各部分对算法的性能有 何作用？ 5. PSO算法的设计步骤是什么？
第一章 引言
1. 什么是模式识别，什么是模式（概念理解），模式向量？ 2. 模式特征是否越多越好，为什么？ 3.模式识别工作的主要内容是什么？ 4.如何对绿苹果和桔子进行识别？
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第二章 线性判别函数
1. 用线性判别函数实现分类识别的方法思路是什么？
2. 什么是决策面、超平面和超曲面？
3. g ( X ) W T X w0 在向量空间的几何表示是什么？ 4. 什么是训练样本集，线性判别函数的确定方法是什么？ 5. 什么是增广模式向量，增广权向量？为什么要变成增广形 式？如何变？ 6. 为什么要定义感知准则函数，梯度下降法原理是什么？ 7. 固定增量法的方法是什么？ 8. 对线性不可分问题如何用线性判别函数处理？