模式识别理论
模式识别的基本理论与方法
模式识别的基本理论与方法模式识别是人工智能和计算机科学领域中的一个重要分支，也是现代科学技术中广泛应用的一种技术手段。
它涉及到从大量的数据中自动识别出某种模式的过程，其应用领域非常广泛，如人脸识别、指纹识别、语音识别等领域。
一、模式识别的基本理论模式是事物或现象中简单重复的部分或整体，模式识别是通过对数据进行分类、聚类等方式分析、发现事物或现象中的规律性，并将其应用于实际生产和科学研究中。
模式识别的基本理论主要包括数据分析、统计学、人工神经网络及算法模型等。
1. 数据分析数据分析是模式识别的一个重要组成部分，它是指通过对数据进行收集、分析、处理和应用，从中发现有用的信息以及可用于决策或预测的模型。
数据分析可以采用统计学、机器学习、人工神经网络等方法，无论采用何种方法，数据分析的目的都是找到数据表达的规律和模式。
2. 统计学统计学是模式识别所使用的数学工具之一，主要通过收集和分析数据来提供决策支持和预测结果。
统计学的主要应用领域包括控制过程、质量控制、风险评估和数据挖掘等。
3. 人工神经网络人工神经网络是一种基于人类大脑神经结构的人工智能技术，它通过对输入的数据进行处理、学习，将数据转换为信号输出，以此模拟人脑的神经网络功能。
人工神经网络可以应用于图像识别、音频识别等领域。
4. 算法模型算法模型是模式识别的基本理论之一，它是指在进行数据分析和处理的时候所采用的算法模型。
常用的算法模型包括决策树、支持向量机、神经网络等。
二、模式识别的方法模式识别的方法主要包括监督学习、无监督学习和半监督学习。
1. 监督学习监督学习是指在训练模型时，数据集中已知了对应的标签或类别信息。
监督学习的主要步骤是将已知数据输入到模型中进行训练，训练好的模型之后可以将未知的数据进行分类或预测处理。
监督学习包括分类和回归两种类型。
2. 无监督学习无监督学习是指在训练模型时，数据集中没有对应的标签或类别信息。
无监督学习的主要步骤是将数据输入到模型中进行训练，训练好的模型之后可以从数据中提取出特定的模式、结构或规律。
基于模糊逻辑的模式识别理论与应用研究
基于模糊逻辑的模式识别理论与应用研究摘要：模式识别是计算机科学中的重要研究领域，它旨在从大量数据中寻找可重复的模式和规律，并根据这些模式和规律进行分类、识别以及预测。
虽然传统的模式识别方法在某些情况下能够取得良好的效果，但是对于那些复杂、模糊或者不确定的问题，传统的方法存在局限性。
因此，基于模糊逻辑的模式识别理论逐渐引起研究者们的关注。
本文将介绍基于模糊逻辑的模式识别理论的基本概念、原理以及应用，并对其进行总结与展望。
一、引言模式识别是一门综合性的研究领域，它涉及信号处理、模式分类、机器学习等方面的知识，并且在图像识别、人脸识别、语音识别等领域有着广泛的应用。
然而，传统的模式识别方法主要基于精确逻辑，难以处理模糊、混乱、不确定的问题。
而基于模糊逻辑的模式识别理论在处理模糊问题时表现出了良好的效果，因此逐渐成为研究者们的关注焦点。
二、基于模糊逻辑的模式识别理论的基本概念1. 模糊逻辑的基本原理模糊逻辑是一种用来处理模糊概念和模糊问题的数学理论，它基于隶属度的概念，将事物划分为不同的模糊集合，并定义了模糊集合之间的运算规则。
在模糊逻辑中，每个元素都有一个与之相关的隶属度，代表了其属于某个集合的程度。
2. 模糊集合和隶属函数模糊集合是指具有模糊性质的集合，其中的元素隶属于该集合的程度可以用隶属函数来描述。
隶属函数可以看作是一个映射，将元素映射到一个隶属度值，代表了元素属于该模糊集合的程度。
3. 模糊逻辑的推理机制模糊逻辑的推理机制主要包括模糊逻辑运算和模糊推理两个方面。
模糊逻辑运算包括模糊交、模糊并和模糊补等操作，用来对模糊集合进行运算。
模糊推理则是基于模糊规则，通过模糊推理机制来实现对未知事物的推理和预测。
三、基于模糊逻辑的模式识别应用研究基于模糊逻辑的模式识别应用研究已经涉及到多个领域，并取得了一些重要的成果。
1. 图像识别在图像识别领域，基于模糊逻辑的模式识别方法能够有效处理图像中的模糊和噪声问题。
第四章模式识别
知觉
现代认知心理学认为，知觉是确定人 们所感受的刺激物的意义的过程。或者 说，知觉是解释刺激信息，从而产生模 式和意义的过程。
知识经验在知觉中的作用
因素恢复实验 （Warren 1970 ） 已有知识对句子知觉的作用
（Miller&Isard ，1963) 视知觉研究的证据 (Biederman,1972）
Marr 的计算理论 (computational theory）
初级素描 (primal sketch)：这一表征对视 觉输入的主要光强变化进行二维描述，包括 关于边缘、轮廓和墨块的信息。
2 1/2 -D 素描 (2 1/2 -D sketch)：这一 表征通过利用由阴影 (shading)、纹理 (texture)、运动 (motion)、双眼视差 (binocular disparity) 等提供的信息，对 可视表面深度和方位进行描述，此表征依赖 于观察点。
第四章模式识别
第一节 知觉理论概述
一、知觉概述
关于知觉的传统观点
知觉是在刺激作用下即刻产生的，而且似乎是 自动的
常人意识不到知觉的过程 某些空间特性的知觉受先天制约，不依赖于过
去的经验或者学习 某些几何错觉甚至不依赖于人掌握的有关概念
传统的观点认为，知觉是一种 消极被动的接受刺激的过程；
（二）、特征分析说
1.基本思想
特征分析说试图将模式分析为组成它们的各种 特征(feature)，模式识别时需要对刺激的特征进 行分析，将之与长时记忆中的各种刺激特征进行 比较，一旦获得最佳的匹配，外部刺激就得以识 别。
2. “泛魔堂”模型（“魔城”模型）
通过特征分析识别一个字母R
3.特征分析的生理学依据
第二节 模式识别及其 理论模型
设计如何应用模式识别和原型说的理论举例说明
设计如何应用模式识别和原型说的理论举例说明模式识别和原型说是两种常用的理论框架，可以应用于各个领域，比如计算机科学、心理学、社会科学等。
它们可以帮助我们识别和解释事物之间的关联性和相似性，从而提高我们的认知水平和问题解决能力。
首先，我们来介绍一下模式识别。
模式识别是一种研究对象之间的关联性和相似性的方法。
它的基本思想是通过比较事物之间的相似之处，找到它们的共同特征或规律。
模式识别可以帮助我们从海量的数据中提取出有用的信息，并将其应用于实际问题的解决中。
下面举一个计算机科学中的应用例子。
假设我们要开发一个能够自动识别图片中物体的系统，比如识别猫的系统。
我们可以使用模式识别的方法来训练此系统。
首先，我们需要收集大量的猫的图片作为数据集。
然后，我们可以使用机器学习算法，比如卷积神经网络，来训练我们的模型。
通过反复的训练和调整参数，我们可以使模型具备识别猫的能力。
最后，当我们给系统输入一张新的图片时，它就能够通过比对图片的特征和已有的模式来判断出其中是否有猫的存在。
接下来，我们来介绍一下原型说。
原型说是一种心理学理论，认为人类在形成概念时会根据已有的原型或范例进行分类和判断。
原型说认为人们对于一些概念的理解是基于一种典型的例子，而不是根据所有实例的综合。
下面举一个心理学中的应用例子。
假设我们要研究人类对于美的感知。
我们可以采用原型说的方法，首先让被试评价一系列图片的美观程度，并记录下他们的评分。
然后，我们可以分析这些评分数据，找出评分较高的几个图片，并将它们作为我们研究的“美的原型”。
接下来，我们可以设计更多的实验，观察人们对于这些原型的反应。
通过检测人们对于这些原型的注意力、情绪等方面的反应，我们可以研究出人们对于美的感知的一些普遍规律。
无论是模式识别还是原型说，它们都可以帮助我们在认知和问题解决中起到指导作用。
模式识别通过发现事物之间的关联性和相似性，帮助我们提取有用的信息；而原型说通过找出典型范例，帮助我们建立概念和判断。
第1章模式识别绪论-西安电子科技大学
第1章 绪论
图 1-1 模式识别系统的组成框图 1. 信息获取 对于人脑识别而言, 人脑通过感觉器官获取模式信息。 对于机器识别来说, 由于计算机只能处理数字信号, 计算机 获取模式信息意味着实现观察对象的数字化表达, 因此, 需 要借助于各种传感器设备, 将视觉、 听觉、 触觉、 味觉、 嗅觉等信息转化为电信号, 再通过模/数(A/D)转换装置将 电信号转换成数字化信息。 信息获取过程如图1-2所示。
第1章 绪论
例如, 在二战时期, 一名高素质的情报人员根据看到的 一只经常出来晒太阳的波斯猫推断出敌方高级指挥所的位 置, 从而为己方提供了非常有价值的情报信息。
对于听觉而言, 人耳将声音信息传至大脑, 由大脑对所 接收的声音信息进行识别和理解, 获得声音所属的语言种类 (语种识别)、 声音所对应的说话人(说话人识别)以及声音所 包含的关键词(关键词识别)等。 除此之外, 人还具有对触觉、 味觉、 嗅觉等信息的类识别能力, 且也具有低级和高级两个 层次。
第1章 绪论
1.2
模式识别的本质就是根据模式的特性表达和模式类的划 分方法, 利用计算机将模式判属特定的类。 因此, 模式识别需 要解决5个问题: 模式的数字化表达、 模式特性的选择、 特 性表达方法的确定、 模式类的表达和判决方法的确定。 一 般地, 模式识别系统由信息获取、 预处理、 特征提取和选择、 分类判决等4个部分组成, 如图1-1所示。
第1章 绪论
分类特性的选择是模式识别系统设计中非常重要而又关 键的一步, 与识别目的具有很大的相关性, 且往往对领域专家 有较强的依赖性。 例如, 在遥感图像军事目标识别中, 需要结 合军事专家的知识和判图专家的判读分析经验, 形成对目标 的特性描述, 如描述一个舰船目标, 可选用舰船长度、 宽度、 高度等特性。
人类的心理学认知心理学的关键理论
人类的心理学认知心理学的关键理论心理学是研究人类心理活动和行为的科学。
在心理学领域中，认知心理学是一门重要的分支，主要关注人类的心理认知过程以及与之相关的心理学理论。
在认知心理学中，存在着一些关键理论，本文将对其中的一些理论进行探讨。
一、信息加工理论信息加工理论是认知心理学研究的基石之一。
根据该理论，人类的认知活动可以类比为计算机的信息加工过程。
人类从外界获取信息，通过感知、注意、记忆、推理和问题解决等过程对信息进行加工和处理。
这一理论为我们理解人类认知活动的本质提供了重要的视角。
二、模式识别理论模式识别理论是认知心理学中的一项关键理论，它描述了人类在认知活动中是如何通过对信息的模式和结构进行识别与理解的。
根据模式识别理论，人类通过将刺激与其在记忆中存储的模式进行匹配，从而对信息进行认知和理解。
这一理论不仅对我们认知的基本过程有着重要的解释作用，还在智能系统设计和模式识别技术方面具有实际应用。
三、认知心理学的开放系统理论认知心理学的开放系统理论是指人类认知系统与外界环境之间相互作用的理论。
根据这一理论，人类认知系统不仅仅是一个封闭的个体内部过程，它与外部环境之间的相互作用对于认知过程的发展和塑造起着重要作用。
这一理论的提出，拓展了我们对人类认知过程的理解，也为研究认知与行为的关系提供了新的视角。
四、认知失调理论认知失调理论是由心理学家弗斯基提出的，旨在解释人类在认知冲突和矛盾情境下的的心理体验和行为调整。
认知失调理论认为，当人类遇到认知冲突时，会产生一种不舒服的心理状态，进而通过调整自己的认知来减轻这种不适。
这一理论对于理解人类的人际关系、认知偏差以及心理控制等方面有着重要的影响。
五、认知发展理论认知发展理论是由心理学家皮亚杰提出的，旨在解释人类认知能力的发展和变化过程。
根据认知发展理论，人类的认知能力会随着年龄的增长不断发展，成熟和变化。
虽然皮亚杰的认知发展理论主要是针对儿童认知的，但其对于理解认知过程的发展规律以及认知与行为之间的关系仍然具有重要的意义。
模式识别的含义及其主要理论
模式识别的含义及其主要理论（实用版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种类型的实用资料，如职业道德、时事政治、政治理论、专业基础、说课稿集、教资面试、综合素质、教案模板、考试题库、其他资料等等，想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by this editor.I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you!In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as professional ethics, current affairs and politics, political theory, professional foundation, lecture collections, teaching interviews, comprehensive qualities, lesson plan templates, exam question banks, other materials, etc. Learn about different data formats and writing methods, so stay tuned!模式识别的含义及其主要理论在心理学记忆的分类中，按照记忆内容保持的时间长短可以将记忆分成瞬时记忆、短时记忆和长时记忆，而在瞬时记忆的影响因素中我们常常会看到模式识别这一名词，这里主要来介绍一下模式识别的含义以及其相关理论。
模式识别第2章 模式识别的基本理论(2)
（步长系数 ）
33
算法
1）给定初始权向量a(k) ，k=0；
（ 如a(0)=[1,1,….,1]T）
2）利用a(k)对对样本集分类，设错分类样本集为yk 3）若yk是空集，则a=a(k)，迭代结束；否则，转4） 或 ||a(k)-a(k-1)||<=θ, θ是预先设定的一个小的阈值 （线性可分， θ =0） ( y) a(k 1) a(k) k J p 4）计算：ρ k, J p (a) y y 令k=k+1 5）转2）
1）g(x)>0, 决策：X∈ ω1 决策面的法向量指向ω1的决 策域R1，R1在H的正侧 2） g(x)<0, 决策：X∈ ω2， ω2的决策域R2在H的负侧
6
X g(X) / ||W|| R0=w0 / ||W|| Xp R2: g<0 H: g=0 r 正侧 R1: g>0 负侧
g(X)、 w0的意义 g(X)是d维空间任一点X到决策面H的距离的代数度量 w0体现该决策面在特征空间中的位置 1) w0=0时，该决策面过特征空间坐标系原点 2)否则，r0=w0/||W||表示坐标原点到决策面的距离
否则，按如下方法确定： 1、 2、 3、 m m ln[ P( ) / P( )]
~ ~
w0
1
2
2
1
2
N1 N 2 2
（P(W1)、P(W2) 已知时）
24
分类规则
25
5 感知准则函数
感知准则函数是五十年代由Rosenblatt提出的一种 自学习判别函数生成方法，企图将其用于脑模型感 知器，因此被称为感知准则函数。 特点：随意确定判别函数的初始值，在对样本分类 训练过程中逐步修正直至最终确定。 感知准则函数：是设计线性分类器的重要方法 感知准则函数使用增广样本向量与增广权向量
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
a
24
a
25
线性学习机法
Linear learning machine—LLM
作为模式识别中决策分类的一种方法，该 法希望通过某种方法，在模式空间中到找 到一个判决面（此面叫做分类器），使不 同类的模式点分别位于判别面的两侧。未 知模式的分类可根据它位于判别面的哪一 侧来定。若判别面是一个线性超平面，就 叫线性分类器。
a
20
KNN算法
计算未知样本点和所有训练集样本点之间的距离。
从最小距离开始计样本数，一直计到有K个样本数 为止，此时所对应的距离就为最近邻的最小距离。
如果在这个最小距离中，距某一类训练集中的样
本数多，距离又小，则可将待分类样本划到该类 中。
优点：对数据结构无特殊要求，简单易行，不需 要训练过程。
模式识别理论
Pattern Recognition
a
1
什么是模式识别
• 模式识别（Pattern Recognition）是一种 从大量信息和数据出发，在专家经验和已 有认识的基础上，利用计算机和数学推理 的方法对形状、模式、曲线、数字、字符 格式和图形自动完成识别的、评价的过程。
• 从数学角度而言，模式识别也是一个数学 建模过程。只是给出的是定性结论而不是 定量指标。
aHale Waihona Puke 7无监督模式识别（聚类分析）
• 如果预先不知道样本的类别，要在学习过 程中根据样本的相似性对被识别的样品进 行识别分类和归类，称为聚类分析。 聚类分析是完全依靠样本自然特性进 行识别的方法，是一种无监督模式识别。
a
8
模式空间
即 x样i=本(xix1,i可xi2用, 一...,组xin参)，量在(矢模量式)识来别表中征，，这 种参量值又称特征。通常这些参量实际上 就是原始数据。这样一组参量构成了模式 识别空间的一个点，或称一个n维的模式。 由这些模式所构成的n维变量空间，称为 模式空间。因高维模式空间提供了更多的 信息，故有可能解决一些低维空间中难于 解决的问题。
a
9
模式识别常用术语
• 特征抽提（Feature Extraction） • 训练集（Training Set） • 识别率（Recognition Rate） • 预测能力（Predictive Ability）
a
10
注意事项
训练集的数据一定要可靠。 训练集的样本数目要足够多，样本数m与模
a
5
模式识别计算过程示意图
a
6
有监督模式识别（判别分析）
• 如果样本的类别数是已知的，先用一组已 知类别的样本作为训练集，建立判别模型， 再用建立的模型根据相似性原则来对未知 样本进行识别，称为判别分析。
判别分析是在事先知道类别特征的情况 下建立判别模型对样本进行识别归属，是 一种有监督模式识别。
KNN法的基本假设： “同类样本在模式空间中相互较靠近，
不同类样本在模式空间中相互远离” 。
K最近邻法考查未知样本点的K个近邻（K为单数 整数），若近邻某一类样本最多，则可将未知样 本判为该类。
为了进行定量判别，可先找出待分类样本的最近 邻，并事先约定最近邻区域中的训练集样本数。 如果只取一个最近邻样本点，即样本数为１，则 称1NN法；如果取２个最近邻样本点，即样本数 为2，则称2NN法；如果样本数为K，则称K近邻 法，简称KNN法。
a
26
例子
现有甲状腺病人（记为类1）和正 常人（记为类2）各10例，分别测试5项 功能指标，测试结果见表a和表b所示。 以每一类的前8个 样本作为训练集（表 a），后2个作为测试集（表b）。用 LLM法对其进行判别。
a
2
什么是模式识别
• 模式识别包括两个阶段，即学习阶段和实现阶段， 前者是对样本进行特征选择，寻找分类的规律， 后者是根据分类规律对未知样本集进行分类和识 别。
• 广义的模式识别属计算机科学中智能模拟的研究 范畴，内容非常广泛，包括声音和语言识别、文 字识别、指纹识别、声纳信号和地震信号分析、 照片图片分析、化学模式识别等等。计算机模式 识别实现了部分脑力劳动自动化。
Supervised pattern recognition (Discriminating analysis methods)
a
17
参数判别分析法 包括距离判别、Fisher判别与Beayes
判别分析法等
非参数判别分析法 包括线性学习机、K-最近邻法、人工
神经网络法等
a
18
K-Nearest Neighbors Discrimination Method
a
3
模式识别的特点
• 模式识别的理论基础是多元统计理论 和一些近代数学方法（如神经元网络 理论）。
• 模式识别给出的是统计和经验的规律， 无法提供关于样本理论模型。
a
4
用计算机模式识别方法总结规律预报未知， 虽然不如纯粹的理论方法严格和有明确的 机理及解释，但却有广泛的适应面，能够 在现有知识、理论不够完善的情况下发挥 作用。在用计算机模式识别方法解决问题 时，我们仍需要借助于与研究对象相关的 理论知识，去估计、判断影响研究对象的 大致因素，用这些因素的参数构筑多维空 间（即模式空间）描述研究对象的特征， 才能用模式识别的方法总结规律。
a
22
a
23
1. 将上表数据进行归一化处理后计算 两类的重心得：
C1=[-0.0103,0.0402,-0.0246,0.0166, 0.0313,-0.0246,-0.0174]´
C2=[0.0103,-0.0402,0.0246,-0.0166, -0.0313,0.0246,0.0174]´
缺点：未对训练点进行信息压缩，每判断一个点
都要将其对所有已知点的距离计算一遍,工作量较
大。
a
21
简化的KNN法—类重心法
将训练集中每类样本点的重心求出，然 后判别未知样本点与各类样本点重心的 距离。未知样本点距哪一类重心距离最 近，即未知样本属于哪一类。
例：有两种地层，用7种指标的分析数据 判别，先从已经准确判断的地层中各取 9个样本，测得的数据如下表：
式空间维数n 的比值至少应满足m/n≥3，最好 m/n≥10。 模式空间特征的选择是成败的关键，要选取与 样本分类有关的特征，如果不能包括与分类有 关的主要特征，模式识别就不会有好的效果。
a
11
模式识别的数据预处理
a
13
a
14
模式间相似度的度量
a
16
模式识别方法I
有监督模式识别法（判别分析法）