模式识别 基本词汇 名词解释
认知心理学名词、简答、论述
一，名词解释1，模式识别：模式是刺激的组合，人能够确认他所知觉的某个模式，将它与其他的模式区分开来，这就是模式识别。
（31）2，气氛效应：前提的性质所造成的气氛引导人们得出一定的结论的现象。
（200）3，AVL单元：将听觉的、口语的、言语的代码联合起来，称之为AVL单元。
（98）4，问题空间：问题解决者对一个问题所达到的全部认识状态，包括算子。
（183）5，代表性启发法：指人们倾向于根据样本是否代表或类似总体来判断其出现的概率，愈有代表性的，被判断为比较少代表性的愈常出现。
（214）6，知觉的刺激物说：人完全可以利用自然界的信息直接作用于感官的刺激相对应的知觉经验，不需要过去经验基础并进行考验。
（24）7，客体优势效应：识别一个“客体”图形中的线段要优于识别结构不严的图形中的同一线段或单独的该线段的现象。
（43）8，自动化加工：不受人控制的加工，无需应用注意，没有一定的容量限制，而且一旦形成就很难予以改变。
（65）9，编码：对信息进行转换，使之获得适合于记忆系统的形式的加工过程。
（96）10，鸡尾酒会效应：专注于和某人谈话时，对周围的人们交谈不能识别，但对偶然传来的自己的名字是能够觉察和识别的现象。
（55）11，字词优势效应：识别一个字词中的字母的正确率要高于识别单独的同一字母的现象。
（43）12，精致性复述：对项目的深层加工，将复述的材料加以组织，将他与其他信息联系起来。
可使信息转入长时记忆的复述模式。
（87）13，可得性启发法：人们倾向于根据一个客体或事件在知觉或记忆中的可得性程度来评估其相对频率，容易知觉到的回想起的被判定为更常出现。
（214）14，控制性加工：是一种需要应用注意的加工，其容量有限，可灵活地用于变化着的环境。
（65）15，知觉的假设考验：认为知觉是一种包含假设考验的构造过程。
人通过接收信息、形成和考验假设，再接受或搜寻信息，再考验假设，直至验证某个假设，从而对感觉刺激做出正确的解释的观点。
什么是模式识别模式识别的方法与应用
什么是模式识别模式识别的方法与应用模式识别是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。
那么你对模式识别了解多少呢?以下是由店铺整理关于什么是模式识别的内容，希望大家喜欢!模式识别的简介模式识别(英语：Pattern Recognition)，就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。
我们把环境与客体统称为“模式”。
随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。
信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。
对人类来说，特别重要的是对光学信息(通过视觉器官来获得)和声学信息(通过听觉器官来获得)的识别。
这是模式识别的两个重要方面。
市场上可见到的代表性产品有光学字符识别、语音识别系统。
人们在观察事物或现象的时候，常常要寻找它与其他事物或现象的不同之处，并根据一定的目的把各个相似的但又不完全相同的事物或现象组成一类。
字符识别就是一个典型的例子。
例如数字“4”可以有各种写法，但都属于同一类别。
更为重要的是，即使对于某种写法的“4”，以前虽未见过，也能把它分到“4”所属的这一类别。
人脑的这种思维能力就构成了“模式”的概念。
在上述例子中，模式和集合的概念是分未弄的，只要认识这个集合中的有限数量的事物或现象，就可以识别属于这个集合的任意多的事物或现象。
为了强调从一些个别的事物或现象推断出事物或现象的总体，我们把这样一些个别的事物或现象叫作各个模式。
也有的学者认为应该把整个的类别叫作模去，这样的“模式”是一种抽象化的概念，如“房屋”等都是“模式”，而把具体的对象，如人民大会堂，叫作“房屋”这类模式中的一个样本。
这种名词上的不同含义是容易从上下文中弄淸楚的。
模式识别是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。
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。
模式识别基本词汇名词解释
基本词汇
• 先验概率：预先已知的或者可以估计的模式识别系 统位于某种类型的概率。
• 类条件概率密度函数：系统位于某种类型条件下模 式样本X出现的概率密度分布函数。
• 后验概率：系统在某个具体的模式样本X条件下位 于某种类型的概率。
• 贝叶斯公式：两个事物X与w联合出现的概率称为联
合概率。利用该公式可以计算后验概率。
基本词汇
• 判别函数：是一组与各类别有关的函数，对 每一个样本可以计算出这组函数的所有函数 值，然后依据这些函数值的极值(最大或最 小)做分类决策。
• 决策域与决策面：根据判别函数组中哪一个 判别函数值为极值为准则可将特征空间划分 成不同的区域，称为决策域，相邻决策域的 边界是决策分界面或称决策面。
基本词汇
• 线性分类器：判别函数为线性函数的分类器 是线性分类器，此时决策分界面的方程是线 性方程。
• 非线性分类器：是非参数分类器的一种，其 中判别函数或决策面方程是某种特定的非线 性函数，如二次函数，多项式函数等。
• 分段线性分类器：相邻决策域的界面用分段 线性函数表示的分类器。
基本词汇
• 感知准则函数：是线性分类器的另一种著名 设计方法。该种方法通过迭代优化确定最佳 分界面。其特点是利用错分类信息对当前的 分界面进行修正。
基本词汇
• 参数估计：使用贝叶斯决策要知道先验概率，类分 布密度函数等统计参数，为此，要从训练样本集中 估计出这些统计参数，这就是参数估计。
• 非参数估计：在分布密度函数形式也不确定条件下 ，估计统计参数，称为非参数估计。
• 非参数分类器：不以统计参数为分类决策依据的分 类决策方法称为非参数分类器, 线性分类器、非线 性分类器以及近邻分类器都属于这种分类器，它们 不需要统计参数。
模式识别 模式识别概述
三.关于模式识别的国内、国际学术组织
• 1973年 IEEE发起了第一次关于模式识别 的国际会议“ICPR”，成立了国际模式识 别协会---“IAPR”，每2年召开一次国际学 术会议。 • 1977年 IEEE的计算机学会成立了模式分 析与机器智能（PAMI）委员会，每2年 召开一次模式识别与图象处理学术会议。 • 国内的组织有电子学会，通信学会，自 动化协会，中文信息学会….。
变量 样本 X1 X2 … XN
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x1 X11 X21 … XN1
x2 X12 X22 … XN2
… … … … …
xn X1n X2n … XNn
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3. 几何表示 一维表示
X1=1.5 X2=3
二维表示
X1=(x1,x2)T=(1,2)T X2=(x1,x2)T=(2,1)T
三维表示
因为x1 , x2 的夹角小，所以x1 , x2 最相似。
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⑦ 相关系数
rij
n
ห้องสมุดไป่ตู้
X
n
ki
Xi Xkj Xj
X
k 1
k 1
ki
Xi
X
2 n k 1
kj
Xj
2
Xi, Xj 为xi xj的均值
注意：在求相关系数之前，要将数据标准化
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§1-2 模式识别系统
• 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。信息可以是二维的图象如文 字，图象等；可以是一维的波形如声波，心电 图，脑电图；也可以是物理量与逻辑值。 • 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。
模式识别笔记
模式识别(Pattern Recognition)：确定一个样本的类别属性（模式类）的过程，即把某一样本归属于多个类型中的某个类型。
样本（Sample )：一个具体的研究（客观）对象。
如患者，某人写的一个汉字，一幅图片等。
模式(Pattern)：对客体（研究对象）特征的描述（定量的或结构的描述），是取自客观世界的某一样本的测量值的集合（或综合）。
特征(Features)：能描述模式特性的量（某一模式的测量值集合中的同一量）。
在统计模式识别方法中，通常用一个矢量x 表示，称之为特征矢量，记为12(,,,)n x x x x '=。
（一个特征矢量描述一种模式） 模式类(Class)：具有某些共同特性的模式的集合。
模式识别的三大任务模式采集：从客观世界（对象空间）到模式空间的过程称为模式采集。
特征提取和特征选择：由模式空间到特征空间的变换和选择。
类型判别：特征空间到类型空间所作的操作。
模式识别系统的主要环节特征提取： 符号表示，如长度、波形、。
特征选择： 选择有代表性的特征，能够正确分类 学习和训练：利用已知样本建立分类和识别规则分类识别： 对所获得样本按建立的分类规则进行分类识别一、统计模式识别 模式描述方法：特征向量 12(,,,)n x x x x '= 模式判定：模式类用条件概率分布P(X/wi)表示,m 类就有m 个分布，然后判定未知模式属于哪一个分布。
主要方法：线性、非线性分类、Bayes 决策、聚类分析 主要优点：1）比较成熟2）能考虑干扰噪声等影响 3）识别模式基元能力强 主要缺点：1）对结构复杂的模式抽取特征困难 2）不能反映模式的结构特征，难以描述模式的性质 3）难以从整体角度考虑识别问题二、句法模式识别 模式描述方法：符号串，树，图 模式判定：是一种语言，用一个文法表示一个类，m 类就有m 个文法，然后判定未知模式遵循哪一个文法。
主要方法：自动机技术、CYK 剖析算法、Early 算法、转移图法主要优点：1）识别方便，可以从简单的基元开始，由简至繁。
模式识别(PatternRecognition)
近年来模式识别在化学、生物、医学、 近年来模式识别在化学、生物、医学、 食品、环境科学、 食品、环境科学、电子等学科中得到了 迅速发展及广泛应用，特别是聚类分析， 迅速发展及广泛应用，特别是聚类分析， 它可以解决样品的分类、 它可以解决样品的分类、方法的选择及 分析过程优化等问题， 分析过程优化等问题，因而越来越受到 人们的重视，并渗透到分析化学领域中。 人们的重视，并渗透到分析化学领域中。
经过许多国际组织多年的研究和讨论 ， 经过许多国际组织多年的研究和讨论， 1993年终于制定了 《 测量不确定度表示 年终于制定了《 年终于制定了 指南》 指南》 （Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement） 得到了包括 ） 得到了包括IUPAC在 在 内的七个国际组织的批准， 内的七个国际组织的批准 ， 并由国际标 准化组织（ 准化组织（ISO）出版。 ）出版。 目前 目前GUM的执行已得到了包括中国在内 的执行已得到了包括中国在内 的许多国家政府机构的批准。 的许多国家政府机构的批准。
化学模式识别是根据化学测量矩阵，自 化学模式识别是根据化学测量矩阵， 动将样本集按样本的某种性质（ 动将样本集按样本的某种性质（通常是 隐含的）进行分类及特征选取的方法， 隐含的）进行分类及特征选取的方法， 化学模式识别从化学测量数据出发， 化学模式识别从化学测量数据出发，进 一步揭示样本的隐含性质， 一步揭示样本的隐含性质，提供十分有 用的决策性信息。 用的决策性信息。
对于系统误差来说，可以运用消除误差源、改变测量方 对于系统误差来说，可以运用消除误差源、 寻求修正值等方法来使其减小。在分析化学中， 法、寻求修正值等方法来使其减小。在分析化学中，常 用以下一些方法来进行： 用以下一些方法来进行： 1.空白试验 空白试验 空白试验就是用纯试剂、纯样品来对照，或者用不含对 空白试验就是用纯试剂、纯样品来对照， 象的样品来对照，最终用测得值扣去空白值。 象的样品来对照，最终用测得值扣去空白值。. 2.对照试验 对照试验 凡由方法引起的误差，都应该用标准方法或公认的准确 凡由方法引起的误差， 的方法来进行对照试验。 的方法来进行对照试验。 3.回收试验 回收试验 试验中样品的损失是取样和处理样品的难题。通常是在 试验中样品的损失是取样和处理样品的难题。 被测样品中加入已知量的被测组分，然后看其能否定量 被测样品中加入已知量的被测组分， 回收。 回收。
模式识别的基本概念
模式识别的基本概念
嘿，朋友们！今天咱来聊聊模式识别这个有意思的事儿。
你想想看啊，咱们每天都在不知不觉中进行着模式识别呢！比如说，你在路上远远地看到一个熟悉的身影，你马上就能认出那是谁，这就是一种模式识别呀！就好像你特别熟悉的一首歌，哪怕只听到几个音符，你也能立刻喊出它的名字。
模式识别就像是我们大脑里的一个神奇小助手。
它能帮我们快速地把各种信息归类整理。
比如说各种动物，猫有猫的样子，狗有狗的特点，我们一眼就能分辨出来，这可都是模式识别的功劳呀！这不就跟咱去菜市场买菜一样嘛，青菜是青菜，萝卜是萝卜，咱不会搞混呀！
再比如说我们认脸，每个人的脸都不一样吧，但我们就是能记住那些和我们亲近的人的脸。
这多厉害呀！模式识别让我们能在茫茫人海中找到我们想找的人，就像在一堆拼图里找到那一块最合适的。
而且模式识别还能让我们对一些事情形成习惯呢！每天早上起来先刷牙洗脸，这就是一种模式呀，我们的大脑记住了这个流程，不用特意去想也能自然而然地做出来。
这不就跟我们走路一样嘛，走多了就熟练了，都不用怎么费脑子。
它还能帮我们预测一些事情呢！比如你知道每天上班路上哪个路口容易堵车，下次你经过的时候就会提前做好准备，这也是模式识别在起作用呀！就好像你知道夏天经常会下雨，出门就会带把伞一样。
模式识别是不是很神奇呀？它就像我们生活中的一个默默工作的小天使，帮我们处理着各种各样的信息，让我们的生活变得更加有序和轻松。
所以啊，我们可不能小瞧了模式识别这个家伙，它可给我们帮了大忙啦！它让我们能轻松应对生活中的各种情况，让我们的世界变得更加丰富多彩。
大家说是不是呀！。
模式识别1
1.模式：人类能用其感官直接或间接接收的外界信息称为模式，表现为具有时间和空间分布的信息。
广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果我们可以区别他们是否相同或相似，都可以称为模式。
2.模式类：模式所属的类别或同一类模式的总体。
3.模式识别：计算机实现人对各种事物或现象的分析、描述、判断、识别。
4.生物特征识别：通过计算机利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定。
5.创新点：①用概率表示所有形式的不确定性②引入了“先验”与“后验”的概念6.先验概率：预先已知的或者可以估计的模式识别系统位于某种类型的概率7.后验概率：一个具体事物属于某种类别的概率8.创新点：①用概率表示所有形式的不确定性②引入了“先验”与“后验”的概念9.基于最小错误率贝叶斯决策的前提①要决策分类的类别数一定②每一类出现的先验概率已知，即P(w1)P(w2)已知③每一类的“类条件概率密度”已知，即P(x|w1)P(X|w2)已知10.决策面：如果按某种决策规则将空间分成若干个决策域，则将决策域的边界称为决策面11.Fisher准则的基本思想：把d维空间的所有样本投影到一条过原点的直线上，就能把维数压缩到1。
关键在于要找到这样一条最优的投影方向，使这些模式的投影能较好的区分开。
12.Fisher判别的基本准则：（1）两类样本投影的均值彼此间相距尽可能大（2）是同类样本投影彼此间尽可能密集13.近邻法：对待识别的模式向量，只要比较X与所有已知类别的样本之间的欧氏距离，并决策X与离它最近的样本同类。
14.K—近邻法：先找出X的k个近邻，这k 个近邻中，哪一类的样本数占优势，就将X 归为哪一类15.特征提取：通过映射的方法把高维的特征向量变换为低维的特征向量16.特征选择：从原始特征中挑选出一些最有代表性、分类性能好的特征以达到降低空间维数的目的17.人工神经元：是构成人工神经网络的最基本单元，是对生物神经元的模拟，具备生物神经元的部分特征。
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基本词汇
• 分类决策：根据一个事物（样本）的属性 确定其类别，称为分类决策。
• 分类决策方法：对一事物进行分类决策所 用的具体方法。
基本词汇
• 学习：让一个机器有分类决策能力，就需 要找到具体的分类决策方法，确定分类决 策方法的过程统称为学习，就像人认识事 物的本领的获取与提高都是通过学习得到 的。在本门课中将学习分成有监督学习与 无监督学习两种不同的方法。
基本词汇
• 线性分类器：判别函数为线性函数的分类器是线 性分类器，此时决策分界面的方程是线性方程。
• 非线性分类器：是非参数分类器的一种，其中判 别函数或决策面方程是某种特定的非线性函数， 如二次函数，多项式函数等。
• 分段线性分类器：相邻决策域的界面用分段线性 函数表示的分类器。
基本词汇
• 感知准则函数：是线性分类器的另一种著名设计 方法。该种方法通过迭代优化确定最佳分界面。 其特点是利用错分类信息对当前的分界面进行修 正。
基本词汇
• 先验概率：预先已知的或者可以估计的模式识别系统位于 某种类型的概率。
• 类条件概率密度函数：系统位于某种类型条件下模式样本 X出现的概率密度分布函数。
• 后验概率：系统在某个具体的模式样本X条件下位于某种 类型的概率。
• 贝叶斯公式：两个事物X与w联合出现的概率称为联合概 率。利用该公式可以计算后验概率。
基本词汇
• 模式类：这个词与模式联合使用，此时模式表示 具体的事物，而模式类则是对这一类事物的概念 性描述。将模式归属的类别称为模式类。
• 模式识别：是研究用计算机来实现人类模式识别 能力的一门学科。是让计算机实现事物的分类。
基本词汇
• 分类器：用来识别具体事物的类别的系统 称为分类器。
• 模式识别系统：用来实现对所见事物（样 本）确定其类别的系统，也称为分类器
基本词汇
• 无监督学习方法：在一组数据集中寻找其规律性 的过程称为无监督学习方法。例如分析数据集中 的自然划分（聚类）；分析数据集体现的规律性， 并用某种数学形式表示（数据似合）；分析数据 集中各种分量（描述量，特征）之间的相关性 （数据挖掘，知识获取）等，这种学习没有训练 样本集作指导，这是与有监督学习方法的不同点。
基本词汇
• 特征：一个事件（样本）有若干属性称为特征， 对属性要进行度量，一般有两种方法，一种是定 量的，一种是定性表示。在本门课中一般偏重定 量的表示。
• 特征向量：对一个具体事物（样本）往往可用其 多个属性来描述，将这些特征有序地排列起来， 就成为一个向量。这种向量就称为特征向量。每 个属性称为它的一个分量，或一一组与各类别有关的函数，对每一 个样本可以计算出这组函数的所有函数值，然后 依据这些函数值的极值(最大或最小)做分类决策。
• 决策域与决策面：根据判别函数组中哪一个判别 函数值为极值为准则可将特征空间划分成不同的 区域，称为决策域，相邻决策域的边界是决策分 界面或称决策面。
基本词汇
• 维数：一个向量具有的分量数目。 • 列向量：将一个向量的分量排列成一列表
示。 • 行向量：将一个向量的分量排列成一行表
示。
基本词汇
• 转置：将一个列向量写成行向量的形式的方法就 是转置。如定义X为列向量，则XT就是该向量的 行向量表示。转置的概念与矩阵中转置的概念一 样。
• 特征空间：一种事物的每个属性值都是在一定范 围内变化，所讨论问题的特征向量可能取值范围 的全体就是特征空间。
基本词汇
• 训练：一般将有监督学习的学习方法称之 为训练。
• 训练（样本）集：在训练过程中使用的样 本集，该样本集中的每个样本的类别已知。
基本词汇
• 有监督学习方法：从不同类的训练集数据 中体现出的规律性进行分析，从而确定分 类决策方法，这种学习方法是在训练集指 导下进行的，就像有教师来指导学习一样， 称为有监督学习方法。与之相对的是无监 督学习方法。
基本词汇
• 风险决策：对事物进行分类或做某种决策,都有可能产生 错误，不同性质的错误就会带来各种不同程度的损失，因 而作决策是有风险的。考虑到决策后果(风险)的决策是风 险决策。
• 基而ω做1于作不)，最决同由小策决此风为策可险的ω以2的期，确贝望则定叶损可对斯失以样决，定本策选义X：择做此如期ω时2果望决作样损策ω本失2的决最X期策的小望的实的损风际决失险类策，为别后比λ为最(较ωω终21，| 决策。就是基于最小风险的贝叶斯决策。
基本词汇
• 贝叶斯决策理论：根据先验概率、类概率分布密度函数以 及后验概率这些量来实现分类决策的方法，称为贝叶斯决 策理论。由于这些量之间符合贝叶斯公式，因此称为贝叶 斯决策理论。
• 基于最小错误率的贝叶斯决策：根据一个事物后验概率最 大作为分类依据的决策，称为基于最小错误率的贝叶斯决 策。从统计上讲，即从平均错误率角度看，分类错误率为 最小，因此称为基于最小错误率的贝叶斯决策。
• 感知器：使用感知准则函数设计的分类器称为感 知器，它是人工神经网络中最简单的一种，是人 工神经网络前期研究的成果。
基本词汇
• Fisher准则判别函数：线性分类器中的一种 分类决策面设计方法，是由Fisher提出而得 名，一般用于两类别分类器中。该种设计 方法要找到分界面的最佳法线, 使两类别训 练样本到该法线向量的投影体现“类间尽 可能分离，类内尽可能密集”的最佳准则。
基本词汇
• 参数估计：使用贝叶斯决策要知道先验概率，类分布密度 函数等统计参数，为此，要从训练样本集中估计出这些统 计参数，这就是参数估计。
• 非参数估计：在分布密度函数形式也不确定条件下，估计 统计参数，称为非参数估计。
• 非参数分类器：不以统计参数为分类决策依据的分类决策 方法称为非参数分类器, 线性分类器、非线性分类器以及 近邻分类器都属于这种分类器，它们不需要统计参数。
模式识别基本词汇
基本词汇
• 样本：对任一个具体的事物，在这门课中都称为 一个样本，它是一类事物的一个具体体现，它与 模式这个概念联用，则模式表示一类事物的统称， 而样本则是该类事物的一个具体体现。
• 模式：英语是pattern，表示一类事物，广义地说， 模式是一些供模仿用的、完美无缺的标本。本课 程把所见到的具体事物称为模式。