人工智能 多种模式识别的调研报告
人工智能调研报告
人工智能调研报告一、引言随着科技的进步，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）成为了当今热门的话题。
人工智能是一种模拟人类智能的技术，它通过机器学习、大数据分析和自然语言处理等技术手段，可以实现类似人类的认知、学习和决策能力。
本报告将对当前人工智能的发展状况进行调研，并探讨其在各个领域中的应用情况。
二、人工智能的发展现状1. 技术基础人工智能的发展离不开强大的计算能力和前沿的算法技术。
目前，深度学习（Deep Learning）作为人工智能的核心技术，已经取得了巨大的突破。
深度学习通过构建具有多层神经网络的模型，可以从海量的数据中提取特征，并进行模式识别和预测。
2. 应用领域人工智能在各个领域得到了广泛的应用，例如：（1）医疗保健领域：人工智能可以协助医生进行疾病诊断和治疗方案推荐，提高诊断准确性和治疗效果。
（2）金融领域：人工智能可以帮助银行和保险公司进行风险评估和欺诈检测，提高金融机构的安全性和效率。
（3）交通领域：人工智能可以实现交通信号优化、自动驾驶等功能，提高交通效率和安全性。
（4）教育领域：人工智能可以根据学生的个性化需求提供个性化的教学方案，提高教学效果。
三、人工智能在医疗保健领域的应用在医疗保健领域，人工智能的应用非常广泛。
以下是一些典型的应用案例：1. 疾病预测与诊断人工智能可以通过对患者的病历记录、病理切片等数据进行分析，提供更准确的疾病预测和诊断结果。
例如，在癌症的早期诊断中，人工智能可以识别出微小的病变并预测其发展趋势，帮助医生进行更早的干预治疗。
2. 智能药物研发人工智能可以通过对大量已有的药物数据进行分析，提供药物之间的相互作用和对某种疾病的疗效预测。
这对于加速新药研发过程和提高研发成功率具有重要意义。
3. 健康管理与监测人工智能可以通过智能穿戴设备等技术，对人体生理指标进行实时监测，并根据监测结果提供个性化的健康管理建议。
这有助于人们更好地了解自己的健康状况，并预防疾病的发生。
利用人工智能开发技术进行模式识别的案例分析
利用人工智能开发技术进行模式识别的案例分析人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为当今科技领域备受瞩目的前沿技术，正在引领着整个社会的变革和进步。
其中，基于AI的模式识别技术在各个领域都有着广泛的应用和巨大的潜力。
本文将通过丰富的案例分析，探讨利用人工智能开发技术进行模式识别的实践和应用。
一、图像识别领域图像识别是人工智能领域最常见的应用之一，可以应用于人脸识别、物体识别、自动驾驶等众多领域。
以人脸识别为例，目前越来越多的设备和系统都开始采用人脸识别技术进行身份验证和安全控制。
例如，某大型机场的安检系统利用人工智能开发的人脸识别技术，可以实现快速、准确地识别乘客并与数据库中的信息进行匹配，提高了安检效率和准确性，有效保障了旅客的安全。
此外，在医疗领域，AI的模式识别技术也发挥着重要的作用。
例如，基于人工智能开发的医疗影像诊断系统，可以通过对大量医学影像数据的学习和分析，帮助医生更好地发现病灶、判断病变程度和提供治疗方案。
这种技术的应用不仅提高了医生的工作效率，还能够减少误诊和漏诊的情况，为患者提供更加准确和及时的治疗。
二、自然语言处理领域自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域另一个重要的研究方向，主要涉及文本理解、语义分析、机器翻译等任务。
AI的模式识别技术在NLP领域的应用日益广泛。
以机器翻译为例，利用人工智能开发的翻译系统可以实现多语种之间的自动翻译，为跨语言交流提供了便利。
例如，某互联网企业开发的在线翻译服务，通过对海量文本数据的学习和分析，提供了高质量、准确的翻译结果，帮助用户进行全球化的交流和合作。
此外，在金融领域，自然语言处理技术也得到了广泛的应用。
例如，某大型银行利用人工智能开发的文本挖掘系统，可以对海量的财经新闻和公告进行自动化分析和挖掘，帮助分析师更好地把握市场动态和趋势，为投资决策提供科学的参考。
人工智能的模式识别能力
人工智能的模式识别能力随着科技的不断进步，人工智能已经逐渐成为我们生活中的常态。
作为一种复杂的技术，人工智能在很多方面展现出了惊人的能力，其中之一就是模式识别。
本文将探讨人工智能的模式识别能力，并分析其在不同领域的应用。
一、什么是模式识别模式识别是指通过对一系列数据、图像或声音等进行学习和分析，从中发现重复出现的规律或特征，并将其归类或识别的过程。
人工智能的模式识别能力是通过训练算法和数据驱动的方法来实现的。
二、人工智能的模式识别能力1. 图像识别人工智能在图像识别方面取得了重大突破。
通过深度学习算法，人工智能可以根据输入的图像内容，准确判断出其中的物体、人脸或场景，并进行分类。
这种能力被广泛应用于人脸识别、安防监控、智能交通等领域。
2. 语音识别语音识别是人工智能应用领域的另一个重要方面。
人工智能可以通过训练模型，准确判断出输入的语音内容，将其转化为文字或命令。
这项技术被广泛应用于语音助手、智能家居等领域，极大地方便了人们的生活。
3. 自然语言处理人工智能不仅可以分析文字的含义，还能理解背后蕴含的语境和情感。
通过自然语言处理技术，人工智能可以实现对大规模文本数据的分析和理解，帮助人们进行情感分析、文本分类等任务。
这项技术对于智能客服、舆情监控等领域具有重要意义。
三、人工智能模式识别能力的应用1. 医疗领域在医疗领域，人工智能的模式识别能力可以帮助医生诊断疾病。
通过学习大量的病例数据，人工智能可以准确判断疾病的发展趋势，辅助医生制定治疗方案。
2. 金融领域在金融领域，人工智能可以通过对市场数据的分析和模式识别，预测股票价格的波动趋势。
这对投资者来说具有重要意义，可以帮助他们做出更明智的投资决策。
3. 智能交通在智能交通领域，人工智能的模式识别能力可以实现车辆的自动驾驶。
通过对车辆周围环境的感知和分析，人工智能可以准确判断道路状况，做出安全驾驶决策。
四、人工智能模式识别能力的挑战与展望尽管人工智能在模式识别方面取得了巨大的进步，但仍面临一些挑战。
关于学习了解模式识别技术报告
关于了解学习模式识别技术报告谈起模式识别，我们首先想到的是人工智能。
模式识别是人工智能的一个分支，是电脑应用内容的一部分。
要想了解学习模式识别，首先要懂得人工智能。
第一篇人工智能什么是人工智能呢？人工智能主要用人工的方法和技术，模仿，延伸和扩展人的智能，实现机器智能。
人工智能的长期目标是实现到达人类智力水平的人工智能。
〔摘自《人工智能》史忠植编著，第一章绪论〕简单来说就是使机器拥有类人行为方法，类人思维方法和理性行为方法。
让机器像人一样拥有自主思维的能力，拥有人的生存技能，甚至在某方面超过人类，用所拥有的技能，更好的为人类服务，解放人类的双手。
简单了解了人工智能的概念，接下来将介绍人工智能的起源与发展历史。
说到历史，很多人可能有点不大相信。
人类对智能机器的梦想和追求可以追溯到三千多年前。
也许你会有疑问，三千多年前，人类文明发展都不算成熟，怎么可能会有人对机器有概念。
当然，那时候的机器并非现在的机器概念。
在我国，早在西周时代〔公元前1066~公元前771年〕，就流传有关巧匠偃师献给周穆王艺伎的故事。
东汉〔公元25~公元220年〕张衡发明的指南车是世界上最早的机器人雏形。
〔摘自《人工智能》史忠植编著，第一章绪论〕现在你也许已经笑掉大牙了。
那样一个简易工具竟然说是机器人雏形。
但是事实就是这样，现在对机器人的概念依旧模糊，有些人觉得机器人必须先有像人一样的外形。
其次是有人一样的思维。
这个描述是没有错的，但是有点片面了，只顾及到字面意思了。
机器人的概念是自动执行工作的机器装置。
所以机器可以自动执行工作都叫机器人。
在国外也有案例：古希腊斯吉塔拉人亚里士多德〔公元前384年~公元前322年〕的《工具论》，为形式逻辑奠定了基础。
布尔创立的逻辑代数系统，用符号语言描述了思维活动中推理的基本法则，被后世称为“布尔代数”。
这些理论基础对人工智能的创立发挥了重要作用。
〔摘自《人工智能》史忠植编著，第一章绪论〕人工智能的发展历史，可大致分为孕育期，形成期，基于知识的系统，神经网络的复兴和智能体的兴起。
人工智能技术应用调研报告
人工智能技术应用调研报告1. 引言本报告旨在对人工智能技术在不同领域的应用进行调研，以便了解当前的发展情况和未来的趋势。
人工智能技术已经在各个行业中展现了巨大的潜力，对于提高工作效率和创新能力有着重要作用。
本报告将重点探讨人工智能技术在以下几个领域的应用情况：医疗健康、金融服务、交通运输、零售业和智能制造。
2. 医疗健康人工智能技术在医疗健康领域的应用范围广泛。
其中包括但不限于以下几个方面：- 疾病诊断：利用人工智能技术，医生可以更快速和准确地对疾病进行诊断。
通过分析大量的医疗数据和病例数据库，人工智能可以帮助医生识别潜在的疾病风险和预测治疗效果。
- 智能辅助手术：人工智能技术可以辅助医生进行手术操作，提高手术的准确性和安全性。
例如，利用机器人手术系统可以实现微创手术和精确操作。
- 药物研发：通过人工智能技术，科研人员可以更加高效地进行药物研发和筛选。
人工智能可以帮助预测化合物的活性和毒副作用，从而加速药物研发过程。
3. 金融服务在金融服务领域，人工智能技术也发挥了重要作用。
以下是几个人工智能在金融服务中的应用案例：- 风险评估：通过人工智能技术，金融机构可以更好地评估客户的信用风险和市场风险。
人工智能可以分析大量的数据来预测借款人的还款能力和投资组合的风险水平，从而帮助金融机构做出更明智的决策。
- 欺诈检测：人工智能技术可以帮助金融机构检测和预防欺诈行为。
通过分析客户的交易模式和行为数据，人工智能可以识别异常交易和欺诈行为，并及时采取措施。
- 个性化推荐：通过分析客户的消费行为和偏好，人工智能可以提供个性化的金融产品推荐。
这可以帮助金融机构更好地满足客户的需求，提高客户满意度和忠诚度。
4. 交通运输人工智能技术在交通运输领域也有广泛的应用。
以下是一些人工智能在交通运输中的应用案例：- 智能交通管理：通过利用人工智能技术，交通部门可以更好地管理和优化道路交通。
人工智能可以分析交通数据和实时流量信息，帮助调整信号灯时间、优化交通路线和预测拥堵情况，提高交通效率和减少拥堵。
人工智能调研报告
人工智能调研报告随着科技的不断进步，人工智能已经成为当今社会一个炙手可热的话题。
它已渐渐融入我们的日常生活中，从智能手机上的语音识别，到智能家居的智能化控制，再到自动驾驶、人脸识别等领域的快速发展。
而这一切不仅给人们带来便利，同时也为我们的未来提供了无限可能。
本文通过不同角度对人工智能进行调研，试图呈现这个新兴领域的发展概况。
技术发展首先，人工智能领域的重要技术之一是深度学习。
它是一种类似于人类学习的过程，通过大量数据的输入，让计算机形成一定的知识和能力。
利用这种技术，人工智能可以快速、准确地处理数据，并不断优化算法提高效率。
相比传统算法，深度学习技术更加高效。
特别是在图像和语音识别领域，可以实现极高的准确率。
这样一来，人工智能在医疗、金融等领域的应用就更加广泛了。
产业趋势目前，人工智能在企业和政府机构中被广泛应用。
其中，智能制造被视为人工智能在工业领域的一个重要应用方向。
智能制造通过在制造过程中引入人工智能技术，可以提高生产效率、降低成本，升级传统产业。
这一趋势在中国更为明显，中国政府通过实施“中国制造2025”战略，鼓励企业加速智能化转型。
同时，人工智能在政府和社会管理领域的应用也越来越多。
比如，人脸识别技术在公安、交通管理等领域得到广泛应用，能够提高安全性和工作效率。
社会影响虽然人工智能为生产力和社会管理提供了更高的效率，但它也对社会产生了一定的影响。
一方面，人工智能技术的发展会对某些岗位产生影响。
比如，邮政员、银行柜员等需要处理简单重复任务的岗位会被机器自动化替代。
然而，人工智能也会带来新的就业机会，比如机器学习工程师、算法工程师等。
另一方面，人工智能技术的飞速发展给隐私和安全形成了新的挑战。
比如，人脸识别技术被滥用来侵犯个人隐私，深度学习算法被利用制作虚假信息。
结论总之，人工智能是一个不断发展的新兴领域。
它的技术发展和产业应用都在不断推进，同时也伴随着新的问题和挑战。
面对这些问题和挑战，我们需要以开放、合作的心态来迎接人工智能的发展，并在保证进步的同时，在人性化和道德化的方向上不断努力。
人工智能调研报告
人工智能调研报告背景：随着科技的不断进步，人工智能已经成为当今世界的一个热门话题。
人工智能技术的发展对各行各业都产生了深远的影响，从工业制造到医疗保健，再到金融服务和交通运输等领域，人工智能技术的应用正在不断拓展。
在这样的背景下，我们进行了一次针对人工智能技术的调研，旨在深入了解人工智能技术的发展现状、市场需求以及未来发展方向，为相关企业和决策者提供参考依据。
调研方法：本次调研采用了多种方法，包括文献研究、市场调查和专家访谈。
通过文献研究，我们梳理了人工智能技术的发展历程、核心技术和应用领域，从全面的角度了解了人工智能技术的演进。
在市场调查阶段，我们通过问卷调查和数据分析，收集了各行业对人工智能技术的需求和应用情况。
同时，我们还进行了专家访谈，与人工智能领域的专家和从业者进行交流，获取了行业动态和发展趋势的信息。
调研结果：市场需求：人工智能技术受到了广泛的关注和应用，各行业对于人工智能技术的需求不断增加，特别是在智能制造、智慧医疗、智能交通等领域。
发展现状：人工智能技术已经在多个领域取得了显著的成就，包括自然语言处理、计算机视觉、智能机器人等。
不过，也存在着数据隐私、伦理道德、安全风险等问题亟待解决。
发展建议：加强技术创新和研发投入，推动人工智能技术的不断进步；完善相关法律法规和伦理标准，确保人工智能技术的安全和可持续发展；加强人才培养和交流合作，培养更多优秀的人工智能专业人才；加强国际合作，共同应对人工智能技术带来的挑战和机遇。
总结：人工智能技术的迅猛发展给社会带来了巨大的变革，但也需要我们正视其中存在的问题并加以解决。
政府、企业和学术界应该携手合作，共同推动人工智能技术的发展，让人工智能技术更好地造福人类社会。
模式识别人工智能论文【范本模板】
浅谈人工智能与模式识别的应用一、引言随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”,诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息，这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造.但是从一般的意义上来讲，当前的计算机都无法直接感知这些信息，而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。
虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题，但是仍然存在着识别技术不高,不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。
这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下，成为计算机应用发展的瓶颈。
这时，能够提高计算机外部感知能力的学科—-模式识别应运而生，并得到了快速的发展，同时也成为了未来电子信息产业发展的必然趋势。
人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息，可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。
近年来电子产品中也加入了诸多此类的功能：如手机中的指纹识别解锁功能；眼球识别解锁技术；手势拍照功能亦或是机场先进的人耳识别技术等等.这些功能看起来纷繁复杂，但如果需要一个概括的话，可以说这都是模式识别技术给现代生活带来的福分.它探讨的是计算机模式识别系统的建立，通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知,从而将非电信号转化为计算机可以识别的电信号.二、人工智能和模式识别（一)人工智能。
人工智能（Artificial Intelligence），是相对与人的自然智能而言的，它是指采用人工的方法及技术，对人工智能进行模仿、延伸及扩展,进而实现“机器思维"式的人工智能.简而言之，人工智能是一门研究具有智能行为的计算模型,其最终的目的在于建立一个具有感知、推理、学习和联想，甚至是决策能力的计算机系统，快速的解决一些需要专业人才能解决的问题。
从本质上来讲，人工智能是一种对人类思维及信息处理过程的模拟和仿真。
（二)模式识别。
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郑州科技学院本科毕业设计（论文）题目多种模式识别的调研报告姓名闫永光专业计算机科学与技术学号201115025指导教师郑州科技学院信息工程系二○一四年六月摘要信息技术的飞速发展使得人工智能的应用范围变得越来越广，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(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：模式识别；人工智能；多种模式识别的应用；模式识别技术的发展潜力引言随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”，诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息，这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造。
但是从一般的意义上来讲，当前的计算机都无法直接感知这些信息，而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。
虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题，但是仍然存在着识别技术不高，不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。
这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下，成为计算机应用发展的瓶颈。
这时，能够提高计算机外部感知能力的学科——模式识别应运而生，并得到了快速的发展。
人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息，可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。
它探讨的是计算机模式识别系统的建立，通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知1、模式识别什么是模式和模式识别？模式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(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。
2、人工智能人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。
“人工”比较好理解，争议性也不大。
有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。
但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。
这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。
人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。
但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。
因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。
其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。
并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。
人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。
可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。
从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
3、多种模式识别的应用3.1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连机手写体识别。
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。
3.2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。
3.3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:left loop,right loop,twin loop,whorl,arch和tented 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。
3.4图像模式识别图像模式识别的方法很多，从图像模式识别提取的特征对象来看，图像识别方法可分为以下几种：基于形状特征的识别技术、基于色彩特征的识别技术以及基于纹理特征的识别技术。
其中，基于形状特征的识别方法，其关键是找到图像中对象形状及对此进行描述，形成可视特征矢量，以完成不同图像的分类，常用来表示形状的变量有形状的周长、面积、圆形度、离心率等。
基于色彩特征的识别技术主要针对彩色图像，通过色彩直方图具有的简单且随图像的大小、旋转变换不敏感等特点进行分类识别。
基于纹理特征的识别方法是通过对图像中非常具有结构规律的特征加以分析或者则是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计来完成。
从模式特征选择及判别决策方法的不同可将图像模式识别方法大致归纳为两类:统计模式(决策理论)识别方法和句法(结构)模式识别方法。
此外，近些年随着对模式识别技术研究的进一步深入，模糊模式识别方法和神经网络模式识别方法也开始得到广泛的应用。
在此将这四种方法进行一下说明。
3.5句法模式识别对于较复杂的模式，如采用统计模式识别的方法，所面临的一个困难就是特征提取的问题，它所要求的特征量十分巨大，要把某一个复杂模式准确分类很困难，从而很自然地就想到这样的一种设计，即努力地把一个复杂模式分化为若干较简单子模式的组合，而子模式又分为若干基元，通过对基元的识别，进而识别子模式，最终识别该复杂模式。
正如英文句子由一些短语，短语又由单词，单词又由字母构成一样。
用一组模式基元和它们的组成来描述模式的结构的语言，称为模式描述语言。
支配基元组成模式的规则称为文法。
当每个基元被识别后，利用句法分析就可以作出整个的模式识别。
即以这个句子是否符合某特定文法，以判别它是否属于某一类别。
这就是句法模式识别的基本思想。
句法模式识别系统主要由预处理、基元提取、句法分析和文法推断等几部分组成。
由预处理分割的模式，经基元提取形成描述模式的基元串（即字符串）。
句法分析根据文法推理所推断的文法，判决有序字符串所描述的模式类别，得到判决结果。
问题在于句法分析所依据的文法。
不同的模式类对应着不同的文法，描述不同的目标。
为了得到于模式类相适应的文法，类似于统计模式识别的训练过程，必须事先采集足够多的训练模式样本，经基元提取，把相应的文法推断出来。
实际应用还有一定的困难。
3.6统计模式识别统计模式识别是目前最成熟也是应用最广泛的方法，它主要利用贝叶斯决策规则解决最优分类器问题。
统计决策理论的基本思想就是在不同的模式类中建立一个决策边界，利用决策函数把一个给定的模式归入相应的模式类中。
统计模式识别的基本模型如图2，该模型主要包括两种操作模型：训练和分类，其中训练主要利用己有样本完成对决策边界的划分，并采取了一定的学习机制以保证基于样本的划分是最优的;而分类主要对输入的模式利用其特征和训练得来的决策函数而把模式划分到相应模式类中。
统计模式识别方法以数学上的决策理论为基础建立统计模式识别模型。
其基本模型是:对被研究图像进行大量统计分析，找出规律性的认识，并选取出反映图像本质的特征进行分类识别。
统计模式识别系统可分为两种运行模式:训练和分类。
训练模式中，预处理模块负责将感兴趣的特征从背景中分割出来、去除噪声以及进行其它操作;特征选取模块主要负责找到合适的特征来表示输入模式;分类器负责训练分割特征空间。
在分类模式中，被训练好的分类器将输入模式根据测量的特征分配到某个指定的类。
统计模式识别组成如图2所示。
图2统计模式识别模型4、模式识别技术的发展潜力模式识别技术是人工智能的基础技术，21世纪是智能化、信息化、计算化、网络化的世纪，在这个以数字计算为特征的世纪里，作为人工智能技术基础学科的模式识别技术，必将获得巨大的发展空间。
在国际上，各大权威研究机构，各大公司都纷纷开始将模式识别技术作为公司的战略研发重点加以重视。
3.1语音识别技术语音识别技术正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。