机器学习在模式识别中的算法研究
基于模式识别的行为识别与异常检测算法研究
基于模式识别的行为识别与异常检测算法研究行为识别与异常检测是人工智能领域的重要研究方向之一，其在安防监控、智能交通、智能家居等领域具有广泛的应用前景。
基于模式识别的行为识别与异常检测算法是其中的关键技术之一。
本文将针对该任务，介绍当前国际上主流的行为识别与异常检测算法，并探讨其应用前景和挑战。
行为识别算法旨在对特定对象或物体的动态行为进行分类和识别。
该算法通过提取视频序列中的特征，如颜色、纹理、轮廓等，然后利用模式识别技术对这些特征进行分类或者聚类。
常见的行为识别算法包括基于特征提取的方法、基于深度学习的方法以及基于时空建模的方法。
基于特征提取的方法是最早也是最经典的行为识别算法。
该方法通过提取视频序列中的手工设计的特征，如方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients，HOG）、光流场等，并将这些特征输入到分类器中进行行为识别。
不过这种方法需要事先对特定行为进行详细的分析和特征设计，对通用性较弱。
基于深度学习的方法近年来在行为识别领域取得了巨大的突破。
深度学习模型，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）被广泛应用于行为识别任务中。
通过深度学习网络的自动学习和特征提取能力，能够有效地提高行为识别的准确度和鲁棒性。
但是深度学习方法需要大量的标注数据进行训练，并且模型的可解释性较弱。
基于时空建模的方法是近年来行为识别领域的研究热点之一。
该方法通过对视频序列中的时空特征进行建模，捕捉目标行为的时序演化规律。
传统的时空建模方法主要基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）、时空细分（Space-Time Interest Points，STIPs）等。
近年来，基于图模型和图神经网络的方法也获得了很好的效果。
时空建模方法能够较好地应对目标行为的时序变化和空间关系，但对于复杂背景下的异常行为检测仍有一定的局限性。
基于机器学习的雷达工作模式识别的研究和应用
基于机器学习的雷达工作模式识别的研究和应用摘要：随着雷达技术的不断发展，雷达的应用范围越来越广，需求也越来越多。
然而，雷达技术在实际应用中需要进一步提高其实用性和实时性。
本文主要研究基于机器学习的雷达工作模式识别，通过分析雷达工作模式的输出信号分布的不同特征，提出了一种基于卷积神经网络的模式识别算法。
经过实验比较，该算法达到了较好的识别效果，同时该算法也能够更好地适应不同雷达系统的工作模式变化。
最后，本研究的算法在实际应用场景中也得到了验证，具有一定的实用价值。
关键词：雷达技术；机器学习；模式识别算法；卷积神经网络；实际应用引言：雷达技术在海洋测量、天气预报、安防监控等领域得到了广泛的应用。
随着雷达技术的不断提高，雷达工作模式设计也越来越复杂。
在实际应用中，如何对雷达工作模式进行准确的识别成为一个难点。
而基于机器学习的模式识别算法，可以有效提高雷达工作模式的识别精度和实时性。
因此，本文将基于机器学习的方法，对雷达工作模式进行研究和应用。
材料与方法：本文主要研究基于机器学习的雷达工作模式识别算法。
首先，对雷达工作模式的输出信号分布进行分析，发现不同工作模式生成的信号分布存在差异性。
因此，本文提出了一种基于卷积神经网络的模式识别算法，通过输入雷达工作模式的输出信号，对信号进行卷积运算和池化处理，得到模式识别的特征向量。
最后，采用支持向量机对特征向量进行学习和分类，从而实现雷达工作模式的自动识别。
结果与讨论：本研究的算法采用的是Keras框架下的卷积神经网络，并进行了实验测试。
实验使用了不同的雷达系统和不同的工作模式，结果表明基于卷积神经网络的算法具有优秀的识别效果。
同时，该算法还能够快速适应不同雷达系统的工作模式变化，且具有较高的实时性。
此外，本研究在实际应用场景中还进行了验证，证明该算法具有一定的实用价值。
结论：本文研究了基于机器学习的雷达工作模式识别算法，提出了一种基于卷积神经网络的模式识别算法。
机器学习与模式识别
机器学习与模式识别机器学习和模式识别是计算机科学与人工智能领域中的两个重要分支。
它们通过利用数据和算法来让机器能够自动学习和识别模式，从而实现各种智能应用。
本文将对机器学习和模式识别进行介绍与探讨。
一、机器学习的基本概念机器学习是一种通过让机器从数据中学习并自我优化的方法，而无需进行显式编程。
它基于统计学和数据挖掘的技术，通过训练算法来使机器能够从数据中学习规律和模式，并根据学习到的知识做出预测和决策。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。
在监督学习中，机器通过学习已知输入和输出的样本数据，建立输入与输出之间的映射关系。
在无监督学习中，机器通过对未标记的数据进行分析和聚类，发现其中的模式和关联性。
强化学习则是通过给机器提供奖励和惩罚，使它在与环境的交互中逐渐优化策略。
二、模式识别的基本原理模式识别是一种通过对数据和信号进行分析和处理，从中提取出有用信息和特征，并判断其所属类别或进行预测的技术。
它广泛应用于图像识别、语音识别、生物信息学等领域。
模式识别的主要流程包括数据预处理、特征提取、特征选择和分类器设计等步骤。
在数据预处理阶段，需要对原始数据进行滤波、降噪、归一化等操作，以提高数据的质量。
特征提取则是从数据中提取出区分不同类别的特征，常用的方法包括主成分分析、小波变换等。
特征选择是从提取得到的特征中选择最具有代表性的特征，以避免冗余和过拟合。
最后，设计合适的分类器来对输入的数据进行分类或预测。
三、应用与挑战机器学习和模式识别在各个领域中有着广泛的应用。
在医学领域，它们可以帮助医生从医学影像中自动检测疾病和异常；在金融领域，它们可以用于信用评估和风险管理；在自然语言处理领域，它们可以实现智能翻译和问答系统。
然而，机器学习和模式识别也面临一些挑战。
首先，数据的质量对于机器学习的效果至关重要，而获取高质量的标注数据是一项费时费力的任务。
其次，模型的解释性和可解释性也是一个重要问题，特别是在需要给出决策依据的场景下。
人类行为模式识别算法的研究与应用
人类行为模式识别算法的研究与应用随着人工智能技术的不断发展，人类行为模式识别算法成为了研究热点之一。
人类行为模式是指人们在特定的环境和时间下所表现出来的一些规律性行为，例如购物行为、交通出行行为等等。
利用计算机算法对人类行为模式进行识别和分析，可以广泛应用于物流、安防、人性化设计等领域。
一、算法概述人类行为模式识别算法主要包括两个部分：数据采集和数据处理。
数据采集通常使用传感器等装置，比如在商场购物行为分析中，可以采用视频监控等设备记录消费者在商场内的行为；在交通出行分析中，可以采用车载传感器、考勤机等设备采集驾驶员的行车行为。
数据处理使用各种机器学习算法实现对行为模式的自动识别与分类，目前流行的算法主要包括k近邻算法、决策树算法、神经网络算法等。
二、应用场景1. 物流领域在物流领域，人类行为模式识别算法被广泛应用于仓库管理、物流配送等环节。
通过分析仓库内物品存放的规律性，可以优化仓库存储和流通的效率，提高物流运输的速度和准确性。
在物流配送方面，通过识别司机的驾驶习惯，可以预测驾驶员的疲劳度，提前采取相应措施保证驾驶员安全驾驶。
2. 家庭安防领域人类行为模式识别算法在家庭安防领域的应用也十分广泛。
通过识别家庭成员的行为模式，可以实现智能化家庭管理和安防监控。
譬如，识别住户离开家庭的时间和习惯，自动化地为住户打开和关闭窗户、灯光等设备，实现智能化的家庭控制；同时通过人类行为模式识别算法对家庭周边的行人等异常情况进行预警和监测，提高家庭安全性。
3. 交通出行领域交通出行是人们日常生活中不可避免的一部分，行为模式识别算法在交通出行领域的应用，主要是针对驾驶员的行车行为进行分析。
通过识别驾驶员的驾驶习惯和行车迹象，可以预测驾驶员的疲劳度、行车安全风险；利用行车轨迹和交通状况数据，可以优化交通流畅度和出行效率，提升城市交通管理水平。
三、算法挑战人类行为模式识别算法在应用过程中也存在一些挑战，主要包括以下几点：1. 数据质量较低：人类行为模式识别算法的准确性和稳定性高度依赖数据质量，而大多数采集到的数据存在多种噪声的干扰，如光线、背景、服装、姿态等。
机器学习技术如何进行模式识别
机器学习技术如何进行模式识别模式识别是机器学习中一个关键的任务，它涉及到如何从数据中提取有用的信息和模式，以便用于分类、回归、聚类等各种应用。
机器学习技术在模式识别方面发挥着重要的作用，通过学习数据样本中的模式和规律，机器学习模型可以自动地从新样本中进行模式识别。
一种常见的机器学习技术用于模式识别的方法是监督学习。
在监督学习中，我们需要一个标记好的训练集，其中每个样本都有与之对应的标签或类别。
通过对这个训练集进行学习，机器学习模型能够发现与不同标签相关的数据模式，并在新样本中进行分类。
监督学习中常用的算法包括支持向量机、决策树、逻辑回归等。
另一种常用的机器学习技术用于模式识别的方法是无监督学习。
与监督学习不同，无监督学习不需要标记好的训练集，它试图在未知类别的数据中寻找隐藏模式和结构。
聚类是无监督学习中常用的方法之一，它将数据分组为相似的类别，每个类别内的样本具有相似的特征。
聚类算法例如k-means和层次聚类可以帮助我们发现数据中的模式和结构。
另外，还有一种常用的机器学习技术用于模式识别，即半监督学习。
在半监督学习中，训练集中只有一部分样本是标记好的，而其他样本没有标签。
通过结合标记好的样本和未标记的样本信息，半监督学习可以提高模式识别的准确性。
半监督学习经常被应用在数据量大但标记样本有限的情况下。
除了监督学习、无监督学习和半监督学习，还有其他一些机器学习技术被用于模式识别，例如深度学习和强化学习。
深度学习是一种模仿人类大脑神经网络结构的机器学习方法，通过多层神经网络来学习数据的高级抽象表示。
深度学习在图像、语音、自然语言处理等领域的模式识别中取得了很多突破。
强化学习则注重通过试错与反馈机制来学习最佳决策策略，其在游戏、机器人控制等领域的模式识别有着广泛应用。
在机器学习技术应用于模式识别时，还有一些重要的环节需要特别关注。
首先是数据的预处理，包括数据清洗、归一化、特征编码等步骤。
一个好的数据预处理可以提高模式识别的准确性和鲁棒性。
大数据分析中的机器学习算法研究
大数据分析中的机器学习算法研究随着互联网和信息技术的迅猛发展，大数据分析在各个领域都发挥着重要的作用。
而机器学习算法作为大数据分析中的重要工具，具有广泛的应用前景。
本文将针对大数据分析中的机器学习算法展开研究，探讨其原理、分类和应用。
一、机器学习算法的原理机器学习是一种通过计算机算法实现模式识别和预测的方法。
在大数据分析中，机器学习算法通过对海量数据进行学习和训练，自动发现数据中的模式和规律。
其主要原理包括监督学习、无监督学习和增强学习。
1. 监督学习算法监督学习算法依靠已知的标签或类别来训练模型，使其能够对未知数据进行预测。
常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树和支持向量机。
这些算法可以用于分类和回归问题，在金融、医疗、营销等领域有广泛的应用。
2. 无监督学习算法无监督学习算法没有标签或类别的参考，通过对数据的统计和聚类分析，发现其中的潜在结构和模式。
常见的无监督学习算法包括聚类算法、关联规则和主成分分析。
这些算法可用于数据分群、异常检测和推荐系统等问题。
3. 增强学习算法增强学习算法通过与环境的交互，通过试错来学习并改进决策策略。
典型的增强学习算法有Q-Learning、Deep Q Network等，广泛应用于机器人控制、自动驾驶等领域。
二、机器学习算法的分类根据算法的学习方式和模型的类型，机器学习算法可以分为多种类型，常见的有以下几类：1. 基于统计的学习算法基于统计的学习算法通过对数据的概率分布进行建模，利用统计原理进行数据分析和预测。
典型的统计学习算法有朴素贝叶斯、高斯混合模型等。
2. 基于神经网络的学习算法基于神经网络的学习算法模仿人脑神经元网络的工作原理，通过多层次的神经元连接和权重调整实现信息识别和处理。
常见的神经网络算法有感知机、多层感知器和卷积神经网络。
3. 基于决策树的学习算法基于决策树的学习算法将数据分割成多个决策节点，构建树状结构进行决策。
决策树算法简单易懂且具有较强的解释性，常见的有ID3、CART和C4.5算法。
基于机器学习算法的模式识别技术研究及其应用
基于机器学习算法的模式识别技术研究及其应用随着大数据时代的到来，越来越多的数据被收集和存储，也给人们带来了丰富的信息和价值。
然而，这些数据常常是杂乱无章、不易分析的，对人类的认知极具挑战性。
因此，如何快速、准确、自动地从庞杂的数据中提取信息，成为了当代计算机科学中的一个重要研究领域。
机器学习算法就是其中之一，而模式识别技术是机器学习算法的应用之一。
一、机器学习算法概述机器学习是人工智能的一个分支，解决的问题是如何让计算机自动地从数据中学习规律，从而对未来的数据进行预测和分类。
其基本思想是构建一个能够自主学习和优化的算法模型，从大量、复杂、多维的数据中去抽象、提取出有用的特征或规律，进而形成模型的各个参数或特征。
机器学习算法通常被分为三类：监督学习、无监督学习和半监督学习。
监督学习：监督学习是指根据一定的输入输出对来学习特定的模式或关系的算法。
监督学习的主要思想是训练数据集（即给定的已知输入与输出）用于训练模型，不断调整模型的参数，使其逐渐趋近于正确的输出标签，从而获得更好的泛化能力。
监督学习算法常用于分类、回归和聚类等任务。
无监督学习：无监督学习是指从无标签数据中发现隐含的规律或特征的算法。
无监督学习算法包括聚类、异常检测、关联规则挖掘和降维等。
半监督学习：半监督学习是指在标记数据和未标记数据上同时进行学习的算法。
半监督学习相比于监督和无监督学习，兼具了两者各自的优势，能够在数据量较少、标签不全、成本较高等情况下提高算法效果。
二、模式识别技术概述模式识别（Pattern Recognition）是指从数据中提取并识别出其中的规律、模式或者关系。
相比于传统的统计分析方法，模式识别具有更高的准确率、更强的泛化能力和更广泛的应用范围。
通常情况下，模式识别技术分为特征提取和分类两个阶段。
特征提取：特征提取是指对原始数据进行一定的变换或抽象，提取出数学描述符号中的特征向量。
通过高维特征向量表示数据，模式识别可以更加准确地将数据分类或识别。
人工智能在模式识别中的应用
人工智能在模式识别中的应用随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）的应用范围也越来越广泛。
其中，人工智能在模式识别中的应用尤为重要。
模式识别是指通过对数据、图像、声音等模式进行分析和处理，从中分辨出有用的信息和规律。
人工智能的强大计算能力和智能算法使得它在模式识别中发挥着越来越重要的作用。
一、机器学习算法在模式识别中的应用机器学习是人工智能领域的核心技术之一，它通过让计算机从数据中学习并自动优化算法，以便更好地处理模式识别的任务。
目前，机器学习算法在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面取得了很大的突破。
1. 图像识别：图像识别是人工智能中的一个重要应用领域，也是模式识别的核心任务之一。
借助机器学习算法，计算机能够对图像中的物体、人脸、动作等进行准确识别，并进行分类和标注。
这项技术广泛应用于安全监控、图像搜索、智能驾驶等领域。
2. 语音识别：语音识别是指通过分析和理解语音信号，将其转化为可识别的文字信息。
机器学习算法在语音识别中的应用使得计算机能够更好地理解和处理人类语言，实现人机交互的便捷和智能。
3. 自然语言处理：自然语言处理是人工智能中的另一个热门应用领域。
利用机器学习算法，计算机能够对自然语言文本进行分析、理解和生成，实现智能问答、情感分析、机器翻译等功能。
这项技术在搜索引擎、智能助手等领域有着广泛的应用。
二、深度学习技术在模式识别中的应用深度学习是机器学习的分支领域，通过多层神经网络的结构，模拟人脑神经元的工作方式，实现对复杂模式的高效处理。
深度学习技术具有强大的表达能力和学习能力，因此在模式识别中表现出了巨大的潜力。
1. 物体识别：深度学习技术在物体识别方面取得了重大突破。
通过训练深度神经网络，计算机能够对图像中的不同物体进行高精度的识别和分类。
这项技术已应用于智能摄像头、生物识别等领域，为人们的生活带来了极大的方便。
2. 人脸识别：人脸识别是一种广泛应用于安全领域的技术。
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机器学习在模式识别中的算法研究
摘要：机器学习是计算机开展智能操作的基础，人工智能的发展依靠机器学习
技术，而机器学习、模式识别与当前人工智能的发展密切相关。
本文通过概述机
器学习机制，围绕神经网络、遗传算法、支持向量机、K-近邻法等算法研究当前
机器学习在模拟识别中的应用，为今后模拟识别与人工智能开发与研究提供借鉴。
关键词：机器学习；模式识别；人工神经网络
前言：
机器学习技术覆盖了人工智能的各个部分，如自动推理、专家系统、模式识别、智能机器人等。
模式识别是将计算机的不同事物划分成不同的类别。
人工智
能的模式识别可以利用机器学习算法完善分类能效。
因此，机器学习与模式识别
密不可分，本文就机器学习在模式识别领域的学习算法中的应用展开研究。
1、机器学习机制与系统设计
在机器学习模型中，环境可以向系统的学习部件中提供信息，学习部件根据
这些信息调整和修改知识库，提升系统内部执行文件的性能。
执行文件再将获得
的信息向学习部件反馈，此过程就是机器学习系统结合外部与内部的环境信息自
动获取知识的过程。
机器学习系统设计的构建过程应包含两部分：其一，模型的
选择和构建。
其二，学习算法的选择与设计。
不同种类的模型具有不同的目标函数，涉及到不同的学习机制，算法的复杂性与能力决定着学习系统的效率与学习
能力。
此外，训练样本集的特征与大小的问题也与机器学习系统的性能相关。
2、机器学习在模式识别中的应用
2.1 遗传算法
在机器学习中，特征维数是一大难题，每一种模式中的特征反映出的事物本
质权重均不一致。
部分对于分类结果并无积极作用，甚至属于冗余，因此选择特
征尤为关键。
遗传算法实际上是寻优算法，可以有效的解决特征选择问题。
遗传
算法可以筛选出准确反映出原模式相关信息、影响分类的结果、相互关联性较小
的特征。
遗传算法实际是利用达尔文的生物进化思想，在运算领域中巧妙生成一
种寻优算法。
该算法是1975年由美国Michigan大学的Holland教授提出的，遗
传算法的主要方法如下：首先，将种群中的个体作为对象，进行一系列的变异、
交叉、选择等操作。
其次，利用遗传操作促进群体不断的进化，最终产生最优的
个体，最后，结合个体对于环境的适应程度选择最优良的个体，为其创造机会繁
衍后代。
遗传算法程序如下：选择合适的编码策略，确定遗传策略和适应度函数。
遗传策略包含种群的选择、大小、交叉概率、变异方法、变异概率等遗传参数；
利用编码策略，将特征集变为位串结构；构建初始化群体；计算整个群体的个体
适应度；结合遗传策略，将交叉、选择等作用在群体中，产生下一代群体；判别
群体性能是否到达某一标准，假若不满足将回到遗传策略阶段。
2.2 k-近邻法
k-nearest neighbor(k-近邻法)被广泛运用在无指导、基于实例的学习方法中，
可以实现线性不可分的样本识别，在之前并不了解待分样本的分布函数。
当前被
广泛应用的k-近邻法主要是将待分类样本为重点形成超球体，同时扩展超球的半
径一直到球内包含着K个已知模式的样本，判别k个邻近样本属于哪一种。
其主
要分类算法如下：设有c个类别，分别是w1,w2,w3,...,wc,i=1,2,3,...,c.测试样本x
和最近的样本的距离是gi(x)=min||x-xik||.k=1,2,3,...,ni.xik的下标i表示wi类别，
上标k表示wi类别中的ni个样本中的第k个样本。
当超球半径r大于等于mingi （x）时，求解L=argmaxki。
ki（0<i<c+1）是k个邻近中属于Wi的样本数。
不过
上述算法的不足之处在于半径的选择十分复杂。
假若太大，超球体的覆盖面积太
大使得其他样本被覆盖，增加样本的误识率；假若r太小，也许无法覆盖该类别
的样本点，极易受到噪声的影响。
因此可以在选定k值之后需要科学定位，确定
邻近点的搜索区域确保分类结果的精准性。
2.3 支持向量机
机器学习系统中训练样本集的大小与系统内泛化能力相关。
假若样本集过小，会导致训练结果过于盲目。
1992-1995年Vapnik提出的SVN支持向量机概念克服
了这一问题。
相较于特征空间的降维策略，支持向量机可以利用引用函数将特征
空间中的非线性问题映射在高维度的特征空间中，在该空间中通过构造线性函数
进行判定[1]。
此方法是以统计学为基础的机器学习方法。
利用学习算法，SVN可
以自主寻找具有良好分类能力的支持向量，实现类别之间的间隔最大化，具有较
高的识别率与适应能力。
SVN是在线性可分的基础上进行的最优分类，其本质是
找寻最优超平面。
该平面在将样本准确分开的同时保证分类间隔的最大化。
当前SVN的算法主要有两种构造方式：其一是将多值分类当做二值分类，将多分类的
问题变为二值分类问题[2]。
其二是利用调整目标函数从根源上解决的二值分类问题，不过此方法仅适应于小范围的问题。
例如，为了提升训练速度，部分训练方
法结合分解算法与块算法的思想，限制训练样本集的整体规模，假若超过限制，
将会在集中删除边界支持向量。
训练结束的标准既需要观察测试结果，也应观察SVN的间隔值，也就是的值是否为最小，以确保分类面可以实现最优效果。
2.4 人工神经网络
ANN(人工神经网络）实际是人脑与相关活动的理论数学模型，主要是将大量
的处理单元利用某种方式进行连接，属于非线性大规模自适应系统。
当前已经有50多种神经网络模型，它们之间的区别在于拓扑结构的差异性以及训练规则、学
习规则的不同。
例如，BP神经网络是当前应用最为广泛的模型，该技术基于BP
算法实现，BP神经网络学习属于有导师学习，学习算法利用Delta的规则，满足
多层网络学习的想象，学习过程主要包含正向与反向两种。
在正向传播中，输入
给定网络，输入信息会在输入层经过隐含层的处理，传到输出层。
每一种神经元
只能影响下一层的状态，属于逐层更新的过程，此为正向传播。
假如实际输出的
与预期相差较大，就会变为反向误差传播，将误差按照连接通路按照层级逐渐进
行反向传送并修正权值。
其中，神经元一般是单输出、多输入的非线性单元，在
结构模型中，xi是输入信号，wi是神经元相连接的权值，权值为负表示抑制，为
正表示激活。
表示求和单元，用于加权和。
结论：
机器学习的核心技术是利用学习算法在它所对应的假设空间内进行探索，此
过程也是学习的过程。
在模式识别的实际应用中，由支持向量机、神经网络、K-
近邻法构建的分类机实际就是在特定假设空间的相同样本集和假设条件下将样本
集映射到决策面上，使各种样本分布在不相交的区域。
参考文献
[1]周萍.机器学习下的网络应用识别技术[J].信息与电脑(理论版),2018，(19):181-
182+185.
[2]郑广强.机器学习算法中变量选择方法及其在模式识别中的应用[D].天津大
学,2016.
作者简介：陈幸如(1994.06-)，女，安徽人，单位：怀化职业技术学院，职位：教
学干事，职称：助教，学历：硕士，研究方向：机器学习；
李喜梅（1973.01-），女，湖南人，单位：怀化职业技术学院，职位：教师，职称：讲师，学历：本科，研究方向：计算机应用技术；
贺军（1971.01-），男，湖南人，单位：怀化职业技术学院，职位：系主任，职称：教授，学历：本科，研究方向：计算机应用技术；
李奇（1976.05-），男，湖南人，单位：怀化职业技术学院，职位：教研室主任，职称：副教授，学历：本科，研究方向：计算机应用技术。