模式识别知识重点
1、你如何理解“人工智能”以及“智能”？
参考答案：人工智能是通过研制智能机器或者编制程序模拟人或者高级生物的智能行为。智能的行为具有如下特征：感知能力、记忆与思维能力、学习与自适应能力、行为能力等，这些来自于人脑的活动结果。
2、什么是不确定推理？不确定的因素有哪些？是什么原因造成的？
参考答案：从不确定的初始证据出发，通过运用不确定性的知识，最终推出具有一定不确定性但是合理的或者近乎合理的思维过程。不确定的因素有：证据不确定（存在错误、准确性无法判定）、匹配不确定、知识（规则）不确定、合成规则不确定等。造成不确定的原因有：主观的和客观的，例如概率的、模糊的、信息不完备、准确性无法验证等，本质上是由于人的认识的有限性。
需要解决的基本问题有：不确定性的表示和量度，不确定性匹配算法以及阈值的选择，组合证据不确定性算法，不确定性的传递算法，结论不确定性的合成等。
3、你如何理解特征空间？表示样本有哪些常见方法？
参考答案：由利用某些特征描述的所有样本组成的集合称为特征空间或者样本空间，特征空间的维数是描述样本的特征数量。描述样本的常见方法：矢量、矩阵、列表等。
4、贝叶斯决策理论中，参数估计和非参数估计有什么区别？
参考答案：参数估计就是已知样本分布的概型，通过训练样本确定概型中的一些参数；非参数估计就是未知样本分布概型，利用Parzen窗等方法确定样本的概率密度分布规律。
5、线性和非线性分类器与基于贝叶斯决策理论的分类器之间是什么关系？
参考答案：线性分类器与非线性分类器都属于几何分类器，是统计模式识别的一种；基于贝叶斯决策理论的分类器属于概率分类，主要是基于样本在特征空间的概率分布；利用未知样本属于已知类别的概率或者风险大小进行分类。几何分类的理论基础是概率分类，是一种简单的处理方式，不需要求解样本的概率分布，只需要利用已知样本训练得到一些几何分界面即可。
6、无教师示范的非监督学习与聚类分析之间有何联系？有哪些常见的非监督学习方法？试简要介绍其中一种方法，并给出必要的公式。
参考答案：无教师示范的学习或者训练就是非监督学习，表现在算法上主要是聚类分析。聚类分析算法有最大最小距离方法、C均值等。最大最小距离算法的基本思想是：
1) 首先任选一个样本作为第一个聚类类心；
2) 从其他样本中找到一个距离最远的样本作为另一个类心；
3) 计算未被作为类心的各样本到这两个类心的距离，其各自最小的距离；
4) 从这些最小的距离中找到一个最大的样本作为第三个类心；
5）重复上述过程一直到不需要设立新的类心；
6）最后按照最小距离准则进行聚类。
7、知识是人们在长期的生活及社会实践中积累起来的对客观世界的认识与经验，人们把实践中获得的信息关联在一起，就获得了知识。知识反映了客观世界中事物间的关系，不同事物或者相同事物间的不同关系形成了不同的知识。
知识的特性：相对正确性、不确定性（随机性引起的不确定性、模糊性引起的、不完全性引起的、经验引起的）、可表示性与可利用性
分类：范围分：常识性知识，领域性知识；作用及表示分：事实性知识，过程性知识，控制性知识；确定性来分：确定性知识，不确定；知识结构及表现形式：
逻辑性知识，形象性知识；抽象、整体的来分：零级知识，一级知识，二级知识8知识表示：所谓知识的表示实际上是对知识的一种描述，或者说一种约定，一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构。对知识的表示过程就是把知识编码成某种数据结构的过程
分类: 符号表示法、连接机制表示法
知识表示方法：一阶谓词逻辑表示法、产生式规则表示法、框架表示法、语义网络表示法、脚本表示法、petri网表示法、面向对象表示法
9.产生式：含义是如果前提P所指示的条件被满足时，则可得出结论Q或者执行Q所规定的操作。谓词逻辑中的蕴含式与产生式有相同的基本形式，蕴含式是产生式的一种特殊情况（蕴含式表示精确知识，产生式可表示不精确知识；精确匹配，产生式可是不精确匹配）
规则库：用于描述相应领域中的知识的产生式集合。规则库、综合数据库、控制系统（If 该动物会飞and会下蛋then该动物是鸟）
产生式问题的求解步骤1初始化综合数据库，把问题的初始已知事实送入综合数据库中2若规则库中存在尚未使用过的规则，而且它的前提可与综合数据库中的已知事实匹配，则转第3步；若不存在这样的事实，则转第5步。3执行当前选中的规则，并对规则作上标记，把该规则执行后得到的结论送入综合数据库中。如果该规则的结论部分指出的是某些操作，则执行这些操作。4检查综合数据库中是否已包含了问题的解，若已包含，则终止问题的求解过程，否则转第2步。5要求用户提供进一步的关于问题的已知事实，若能提供，则转第2步，否则终止问题的求解过程。6若规则库中不再有未使用的规则，则终止问题的求解过程。产生式系统为三类：可交换的产生式系统；可分解的；可恢复的
产生式表示法优点：1.自然性 2.模块性3.有效性4.清晰性。不足：1.效率不高2.不能表达具有结构性的知识
10.框架：是用于描述具有固定的静态对象的通用数据结构，实质上是一个层次的嵌套链接表，是一种集事物各方面属性的描述为一体，并反映相关事物间各种关系的数据结构。一框架若干槽，一槽若干侧面，属性值称槽值和侧面值；一侧面有一或多侧面值。框架名作为槽值的框架是横向关系，继承槽建立的框架是纵向关系，有横纵向的为双向。
11.推理：从已知事实出发，通过运用已掌握的知识，找出其中蕴含的事实，或归结出新的事实，这一过程称为推理。分类：从新判断推出的途径分，演绎推理、归结推理、默认推理；所用知识的确定性分：确定性推理，不确定性。是否单调：单调推理、非单调推理；启发分：启发式推理、非启发式推理；方法论分：知识的推理、统计推理、直觉推理
不确定性推理指推理时所用的知识不都是精确的，推出的结论也不完全是肯定的，其真值位于“真”和“假”之间，命题的外延模糊不清。
正向推理是以已知事实作为出发点的一种推理，又称数据驱动推理、前向链推理及前件推理等。思想：从用户提供的初始已知事实出发，在知识库KB中找出当前可适用的知识，构成可适用知识集KS，然后按某种冲突消解策略从KS中选出一条知识进行推理，并将推出的新事实加入到数据库中作为下一步推理的已知事实，在此之后再在知识库中选取可适用的知识进行推理，如此重复，直到求得了所要求的解，或者知识库中再无可适用的知识为止。逆向推理是以某个假设目标作为出发点的一种推理，又称为目标驱动推理、逆向链推理及后件推理等。思想：首先选定一个假设目标，然后寻找支持该假设的证据，若所需的证据都能
找到，则说明原假设成立；若无论如何都找不到所需证据，说明原假设不成立，此时需要另作新的假设。优：不必使用与目标无关的知识，目的性强，同时还有利于向用户提供解释。缺：初始目标的选择有盲目性，若不符合实际，就要多次提出假设，影响到系统效率。双向推理是指正向推理与逆向推理同时进行，且在推理过程中的某一步骤上“碰头”的一种推理方式。思想：一方面根据已知事实进行正向推理，但并不推到最终目标；另一方面从某假设目标出发进行逆向推理，但并不推至原始事实，而是让它们在中途相遇，即由正向推理所得的中间结论恰好是逆向推理此时所需要的证据，这时推理就可结束，逆向推理时所做的假设就是推理的最终结论。
12.不确定性推理是建立在非经典逻辑基础上的一种推理，它是对不确定性知识的运用和处理，是从不确定性的初始证据出发，通过运用不确定性的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却合理或者近乎合理的结论的思维过程。表示与量度分为：知识不确定性、证据不确定性
专家系统中，知识的不确定性一般由领域专家给出，通常是一个数值，它表示相应知识的不确定性程度，称为知识的静态强度；证据的不确定性通常也用一个数值表示，它代表相应证据的不确定性程度，称为动态强度
确定量度及范围注意几点：量度能充分表达相应知识及证据不确定性的程度；量度范围的指定应便于领域专家及用户对不确定性的估计的程度；量度要便于对不确定性的传递进行计算，而且对结论算出的不确定性量度不能超出量度规定的范围；量度的确定应是直观的
推理方法分两类：1. 在推理一级上扩展确定性推理：把不确定的证据和不确定的知识分别与某种量度标准对应起来，并且给出更新结论不确定性的算法，从而构成了相应的不确定性推理的模型，它与控制策略无关，无论用何种控制策略，推理的结果是唯一的，称为模型方法。2.控制策略一级处理不确定性：特点：通过识别领域中引起不确定的某些特征及相应的控制策略来限制或减少不确定性对系统产生的影响，它没有处理不确定性的统一模型，其效果极大的依赖于控制策略,称为控制方法。
模型方法分数值方法和非数值；数值分基于概率的方法（依据概率论的有关理论发展起来的方法，主要有主观Bayes、可信度、证据理论等方法）和模糊推理（根据模糊理论发展起来的方法）；非数值是除数值方法之外的方法，如发生率计算，它采用集合来描述和处理不确定性。
13.可信度方法在确定性理论的基础上，结合概率提出的一种不确定性推理方法，首先在Mycin系统中得到了成功的应用。思想是：利用确定性因子CF（值）联系于具体的断言；联系于每条规则；通过CF的计算传播不确定性。
14.搜索：人工智能所要解决的大部分问题是结构不良或非结构化的问题，对这样的问题一般不存在成熟的求解算法可供利用，而只能是利用已有的知识一步步摸索着前进。在此过程中，存在着如何寻找可用知识的问题，即如何确定推理路线，使其付出的代价尽可能的少，而问题又能得到较好的解决。像这样根据问题的实际情况不断寻找可利用的知识，从而构造一条代价较少的推理路线，使问题得到圆满解决的过程称为搜索。分类：盲目搜索和启发式搜索。盲目搜索：按预定的控制策略进行搜索，在搜索过程中获得的中间信息不用来改进控制策略。这种搜索具有盲目性，效率不高，不便于复杂问题的求解。启发式搜索：在搜索中加入了与问题有关的启发性信息，用以指导搜索朝着最有希望的方向前进，加速问题的求解过程并找到最优解。
求解问题表示法：状态空间表示法和与/或树表示法；状态空间表示法是用来表示问题及其搜索过程的一种方法，它是人工智能中最基本的形式化方法。状态空间表示法是用“状态”和“算符”来表示问题的一种方法。与/或树是用于表示问题及其求解过程的又一种形式化方法，通常用于表示比较复杂问题的求解。对于一个复杂问题，直接求解往往比较困难。此时，可通过下述方法进行简化：分解（“与”树：把一个复杂问题分解为若干个较为简单的子问题，然后对每个子问题分别进行求解，最后把各子问题的解复合起来就得到了原问题的解。）和等价变换（“或”树利用等价变换，把它变换为若干个较容易求解的新问题。若新问题中有一个可求解，则就得到了原问题的解）
15.搜索策略：广度优先搜索、深度优先搜索、有界深度优先搜索、代价树的广度优先搜索、代价树的深度优先搜索（以上属于盲目搜索策略）、局部择优搜索、全局择优搜索（以上搜索属于启发式搜索）。
16.广度优先思想：从初始节点开始，按照某种生成规则（算符）逐步生成下一级各子节点，顺序（先生成的子节点优先检查，优先扩展）地检查是否出现目标节点，在该级全部节点中沿广度进行“横向”扫描，即：沿“广度”遍历所有节点，故称“广度优先搜索法”。搜索过程：1把初始节点S0放人OPEN表，若S0为目标节点，则得到问题的解，退出；2如果OPEN表为空，则问题无解，退出；3把OPEN表的第一个节点(记为节点n)取出放入CLOSED表；4.考察节点n，若节点n不可扩展，则转第Ⅱ步；5扩展节点n，将其子节点放入0PEN表的尾部，并为每一个子节点都配置指向父节点的指针；6如果n的任一个后继节点是目标节点，则找到问题的解，成功退出，否则转向第Ⅱ步。缺点：广度优先搜索的盲目性较大，当目标节点距离初始节点较远时将会产生许多无用节点，搜索效率低，这是它的缺点。优点：只要问题有解，用广度优先搜索总可以得到解，而且得到的是路径最短的解，这是它的优点。
17.深度优先思想：从初始节点S0开始，按生成规则生成下一级各子节点，若目标节点未出现，则按“最晚生成的子节点优先扩展”的原则，生成再下一级的子节点，如此下去，沿着最晚生成的子节点分支，逐级向“纵向”深入发展，故称为“深度优先搜索法”。搜索过程：广度优先搜索是将节点n的子节点放入到OPEN表的尾部，而深度优先搜索是把节点n的子节点放入到OPEN表的首部。仅此一点不同，就使得搜索的路线完全不一样。总结：在深度优先搜索中，搜索一旦进入某个分支，就将沿着该分支一直向下搜索。如果目标节点恰好在此分支上，则可较快地得到解。但是，如果目标节点不在此分支上，而该分支又是一个无穷分支，则就不可能得到解。所以深度优先搜索是不完备的，即使问题有解，它也不一定能求得解。另外，用深度优先搜索求得的解，不一定是路径最短的解，其道理是显然的。
18.有界深度优先思想：为了解决深度优先搜索不完备的问题，避免搜索过程陷入无穷分支的死循环，对深度优先搜索引入搜索深度的界限（设为dm），当搜索深度达到了深度界限，而尚未出现目标节点时，就换一个分支进行搜索。代价树的广度优先思想是：每次从OPEN表中选择节点往CLOSED表传送时，总是选择其代价为最小的节点。也就是说，OPEN表中的节点在任一时刻都是按其代价从小至大排序的，代价小的节点排在前面，代价大的节点排在后面，而不管节点在代价树中处于什么位置。代价树的深度优先思想：在代价树的广度优先搜索中，每次都是从OPEN表的全体节点中选择一个代价最小的节点送入CLOSED 表进行考察；代价树的深度优先搜索是从刚扩展出的子节点中选一个代价最小的
节点送入CLOSED表进行考察。
19.启发式搜索要用到问题自身的某些特性情息，以指导搜索朝着最有希望的方向前进。由于这种搜索针对性较强，因而原则上只需要搜索问题的部分状态空间，效率较高
局部择优搜索是一种启发式搜索方法，是对深度优先搜索方法的一种改进。思想：当一个节点被扩展以后，按f(x)对每一个子节点计算估价值，并选择最小者作为下一个要考察的节点，由于它每次都只是在子节点的范围内选择下一下要考察的节点，范围比较狭窄，所以称为局部择优搜索。全局择优搜索思想是从刚生成的子点节中选择一个节点进行考察，选择的范围比较狭窄；每次从OPEN表的全体节点中选择一个估价值最小的节点进行考察。只此一点与局部择优搜索不同。
20.专家系统：一个智能计算机系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识和经验，能够以人类专家的水平（知识和解决问题的方法）完成特别困难的某一专业领域的任务。简言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。细言之，专家系统是一个具有大量的专门知识和经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些人类专家处理的复杂问题。
21.什么是模式？人们通常是如何表示模式的？
对分类识别的对象进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替识别对象，称这种对象的描述为模式。从它的定义可看出，模式是通过数学模型来表示的。
22.什么是聚类分析？聚类分析是有监督分类还是无监督分类？为什么？
聚类分析是基于数据集客观存在着若干个自然类、每个自然类中的数据某些属性都具有较强的相似性而建立的一种数据描述方法。是无监督的分类。因为在分类中不需要用训练样本进行学习和训练。
23.什么是模式识别？模式识别系统通常包括哪些主要的环节？
模式识别是根据研究对象的特征或属性，利用以计算机为中心的机器系统，运用一定的分析算法认定它的类别，系统应使分类识别的结果尽可能地符合真实。主要环节包括：（1）特征提取（2）特征选择（3）学习和训练（4）分类识别24.什么是总体推断？
当不知道类的概型时。就要采用非参数估计的方法，这种方法称为总体推断
25什么是梯度下降法？
就是利用负梯度方向来决定每次迭代的新的搜索方向，使得每次迭代能使待优化的目标函数逐步减少。采用最优化求线性判别函数中的增光矢量
26.什么是无偏估计？
无偏估计是参数的样本估计值的期望值等于参数的真实值。估计量的数学期望等于估计参数
模式识别考试内容
1、对于有监督学习、无监督学习、半监督学习、迁移学习的理解。 1、有监督学习（supervised learning） 在监督学习中，给定一组数据，我们知道正确的输出结果应该是什么样子，并且知道在输入和输出之间有着一个特定的关系。 举例：不仅把书给学生进行训练给书本分类的能力，而且把分类的结果（哪本书属于哪些类别）也给了学生做标准参考。 2、无监督学习（unsupervised learning） 在无监督学习中，我们基本上不知道结果会是什么样子，但我们可以通过聚类的方式从数据中提取一个特殊的结构。在无监督学习中给定的数据是和监督学习中给定的数据是不一样的。在无监督学习中给定的数据没有任何标签或者说只有同一种标签。 举例：只给学生进行未分类的书本进行训练，不给标准参考，学生只能自己分析哪些书比较像，根据相同与相似点列出清单，说明哪些书比较可能是同一类别的。 3、半监督学习（semi-supervised learning） 有监督学习和无监督学习的中间带就是半监督学习（semi-supervised learning）。对于半监督学习，其训练数据的一部分是有标签的，另一部分没有标签，而没标签数据的数量常常远远大于有标签数据数量。 隐藏在半监督学习下的基本规律在于：数据的分布必然不是完全随机的，通过一些有标签数据的局部特征，以及更多没标签数据的整体分布，就可以得到可以接受甚至是非常好的分类结果。 4.迁移学习（Transfer Learning） 用神经网络的词语来表述，就是一层层网络中每个节点的权重从一个训练好的网络迁移到一个全新的网络里，而不是从头开始，为每特定的个任务训练一个神经网络。 目标 将某个领域或任务上学习到的知识或模式应用到不同但相关的领域或问题中。 主要思想 从相关领域中迁移标注数据或者知识结构、完成或改进目标领域或任务的学习效果。 迁移学习里有两个非常重要的概念 域（Domain） 任务（Task） 域可以理解为某个时刻的某个特定领域，比如书本评论和电视剧评论可以看作是两个不同的domain 任务就是要做的事情，比如情感分析和实体识别就是两个不同的task
模式识别知识重点
1、你如何理解“人工智能”以及“智能”？ 参考答案：人工智能是通过研制智能机器或者编制程序模拟人或者高级生物的智能行为。智能的行为具有如下特征：感知能力、记忆与思维能力、学习与自适应能力、行为能力等，这些来自于人脑的活动结果。 2、什么是不确定推理？不确定的因素有哪些？是什么原因造成的？ 参考答案：从不确定的初始证据出发，通过运用不确定性的知识，最终推出具有一定不确定性但是合理的或者近乎合理的思维过程。不确定的因素有：证据不确定（存在错误、准确性无法判定）、匹配不确定、知识（规则）不确定、合成规则不确定等。造成不确定的原因有：主观的和客观的，例如概率的、模糊的、信息不完备、准确性无法验证等，本质上是由于人的认识的有限性。 需要解决的基本问题有：不确定性的表示和量度，不确定性匹配算法以及阈值的选择，组合证据不确定性算法，不确定性的传递算法，结论不确定性的合成等。 3、你如何理解特征空间？表示样本有哪些常见方法？ 参考答案：由利用某些特征描述的所有样本组成的集合称为特征空间或者样本空间，特征空间的维数是描述样本的特征数量。描述样本的常见方法：矢量、矩阵、列表等。 4、贝叶斯决策理论中，参数估计和非参数估计有什么区别？ 参考答案：参数估计就是已知样本分布的概型，通过训练样本确定概型中的一些参数；非参数估计就是未知样本分布概型，利用Parzen窗等方法确定样本的概率密度分布规律。 5、线性和非线性分类器与基于贝叶斯决策理论的分类器之间是什么关系？ 参考答案：线性分类器与非线性分类器都属于几何分类器，是统计模式识别的一种；基于贝叶斯决策理论的分类器属于概率分类，主要是基于样本在特征空间的概率分布；利用未知样本属于已知类别的概率或者风险大小进行分类。几何分类的理论基础是概率分类，是一种简单的处理方式，不需要求解样本的概率分布，只需要利用已知样本训练得到一些几何分界面即可。 6、无教师示范的非监督学习与聚类分析之间有何联系？有哪些常见的非监督学习方法？试简要介绍其中一种方法，并给出必要的公式。 参考答案：无教师示范的学习或者训练就是非监督学习，表现在算法上主要是聚类分析。聚类分析算法有最大最小距离方法、C均值等。最大最小距离算法的基本思想是： 1) 首先任选一个样本作为第一个聚类类心； 2) 从其他样本中找到一个距离最远的样本作为另一个类心； 3) 计算未被作为类心的各样本到这两个类心的距离，其各自最小的距离； 4) 从这些最小的距离中找到一个最大的样本作为第三个类心； 5）重复上述过程一直到不需要设立新的类心； 6）最后按照最小距离准则进行聚类。 7、知识是人们在长期的生活及社会实践中积累起来的对客观世界的认识与经验，人们把实践中获得的信息关联在一起，就获得了知识。知识反映了客观世界中事物间的关系，不同事物或者相同事物间的不同关系形成了不同的知识。 知识的特性：相对正确性、不确定性（随机性引起的不确定性、模糊性引起的、不完全性引起的、经验引起的）、可表示性与可利用性 分类：范围分：常识性知识，领域性知识；作用及表示分：事实性知识，过程性知识，控制性知识；确定性来分：确定性知识，不确定；知识结构及表现形式：
模式识别复习题
1、模式识别系统的基本构成单元，并对各单元简要解释 ?数据获取：用计算机可以运算的符号来表示所研究的对象 –二维图像：文字、指纹、地图、照片等 –一维波形：脑电图、心电图、季节震动波形等 –物理参量和逻辑值：体温、化验数据、参量正常与否的描述 ?预处理单元：去噪声，提取有用信息，并对输入测量仪器或其它因素所造成的退化现象进行复原 ?特征提取和选择：对原始数据进行变换，得到最能反映分类本质的特征–测量空间：原始数据组成的空间 –特征空间：分类识别赖以进行的空间 –模式表示：维数较高的测量空间->维数较低的特征空间 ?分类决策：在特征空间中用模式识别方法把被识别对象归为某一类别
– 基本做法：在样本训练集基础上确定某个判决规则，使得按这种规 则对被识别对象进行分类所造成的错误识别率最小或引起的损失最小 2、写出K-均值聚类算法的基本步骤, 例子见布置的作业题. 算法： 第一步：选K 个初始聚类中心，z 1(1)，z 2(1)，…，z K (1)，其中括号内的序号为 寻找聚类中心的迭代运算的次序号。聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的K 个模式样本的向量值作为初始聚类中心。 第二步：逐个将需分类的模式样本{x}按最小距离准则分配给K 个聚类中心中的某一个z j (1)。 假设i=j 时，}K ,2,1i ,)k (z x min{)k (D i j =-=，则)k (S x j ∈，其中k 为迭代运算的次序号，第一次迭代k=1，S j 表示第j 个聚类，其聚类中心为z j 。 第三步：计算各个聚类中心的新的向量值，z j (k+1)，j=1,2,…,K 求各聚类域中所包含样本的均值向量： 其中N j 为第j 个聚类域S j 中所包含的样本个数。以均值向量作为新的聚类中心，可使如下聚类准则函数最小： 在这一步中要分别计算K 个聚类中的样本均值向量，所以称之为K-均值算法。 第四步：若)k (z )1k (z j j ≠+，j=1,2,…,K ，则返回第二步，将模式样本逐个重新分类， 重复迭代运算； 若)k (z )1k (z j j =+，j=1,2,…,K ，则算法收敛，计算结束。 例子：已知{x1(0, 0), x2(1,0), x3(0,1), x4(1,1), x5(2,1), x6(1,2), x7(2,2), x8(3,2) , x9(6,6) , x10(7,6) , x11(8,6) , x12(6,7) , x13(7,7) , x14(8,7) , x15(9,7) , x16(7,8) , x17(8,8) , x18(9,8) , x19(8,9) , x20(9,9)}，用K-均值算法进行聚类分析 () 1 (1),1,2,,j j x S k j z k x j K N ∈+= =∑2 () (1), 1,2,,j j j x S k J x z k j K ∈= -+=∑
认知心理学重点整理
第一讲绪论 一、什么是认知心理学 认知心理学也叫认识心理学，它的研究对象是人类的认知。 现代认知心理学的含义： ●认知心理学有广义和狭义两种。 广义的认知心理学包括结构主义心理学、心理主义和信息加工心理学。 狭义的认知心理学指信息加工心理学。信息加工心理学将人脑和计算机进行类比，将人脑看作类似于计算机的信息加工系统。但这种类比之设计软件，而不涉及硬件。 （用信息加工的观点研究认知的加工过程，实质主张研究认知活动本身的过程） 二、认知心理学的研究方法（其实都是抽象推理） （一）减法反应时实验 该实验方法最初由荷兰生理学家唐德斯(Donders,1968)提出。 实验设计为： 给被试先后安排两种不同的反应时作业，其中一种作业包含有另一种作业所没有的某一信息加工过程。然后测定两种作业各自所使用的反应时，两个反应时之差便是某该信息加工过程所耗费的时间。 ●A活动——RT1：（识别）时间 ●C活动—— RT2：（识别＋辨别）时间 ●B活动—— RT3：（识别＋辨别＋选择）时间 ●RT2 －RT1= ：（辨别）时间 ●RT3－RT2= （选择）时间 Posner的实验： 1.实验过程： 2.结果分析： （二）“开窗”技术 “开窗”实验的目的是采开“开窗”技术，将大脑进行信息加工过程及其所使用时间直接地测量出来。使用研究者可以清楚感知该过程。 经典实验：字母转换实验 ●实验结果表明： 大脑在进行字母转换加工时，通常经历三个加工阶段： ●对于任何形式的反应时实验，都要求被试在保证反应正确的前提下尽快做出反应。 ●反应时实验中普遍存在的速度－正确率权衡问题。它表明被试在此类实验中，可有不同的速度－正确率权衡标准来指导自己的反应。 （三）出声思考 即让被试利用外部言语进行思考，使他的思维过程外部言语化，这样就可以直接观察人的思维过程。 第二讲感知觉 一、感觉的涵义： 感觉是人脑对直接作用于感觉器官的客观事物的各个属性、某种特征的直接反映，是一个人接受外界信息、觉察和获取刺激信息的重要渠道。
机器学习与模式识别-教学大纲
《机器学习与模式识别》教学大纲 课程编号：071243B 课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课 ■专业必修课□专业选修课 □学科基础课 总学时：48讲课学时：32 实验（上机）学时：16 学分：3 适用对象：计算机科学与技术专业 先修课程： 程序设计基础与应用、数据结构、高等数学、算法导论 一、教学目标 《机器学习与算法导论》是计算机科学技术专业的一门专业选修课程。本课程是面向计算机技术开设的专业选修课。其教学重点是使学生掌握常见机器学习算法，包括算法的主要思想和基本步骤，并通过编程练习和典型应用实例加深了解；同时对机器学习的一般理论，如假设空间、采样理论、计算学习理论，以及无监督学习和强化学习有所了解。模式识别部分是研究计算机模式识别的基本理论、方法和应用。通过本课程的学习，使学生掌握模式识别的基本概念、基本原理、基本分析方法和算法，培养学生利用模式识别方法，运用技能解决本专业和相关领域的实际问题的能力。 学生通过本门课程的学习，能够对机器学习和模式识别的内容有一个较为全面的了解和认识，更深刻地理解机器学习的实质内容，使学生具备前沿的计算机技术必要的专业知识。从而，为学生今后从事计算机技术应用与计算机技术前沿研究，以及相关领域的科学研究做好理论和技术上的准备。 目标1：通过对机器学习与模式识别基本概念、原理、和基本方法的讲解，让学生理解并掌握机器学习和模式识别的基本技术。
目标2：培养学生利用模式识别方法，运用技能解决本专业和相关领域的实际问题的能力。 目标3：鼓励学生运用知识解决各自学科的实际问题，培养他们的独立科研的能力和理论联系实际的能力。 二、教学内容及其与毕业要求的对应关系（黑体，小四号字） 本课程主要介绍决策论与信息论基础、概率分布、回归的线性模型、分类的线性模型、核方法、支持向量机、图模型、混合模型和期望最大化、隐Markov 模型和条件随机场模型、统计决策方法、概率密度函数的估计、线性分类器、非线性分类器、其他分类方法、特征选择、特征提取、非监督模式识别、模式识别系统的评价等。 通过教学和实践，培养学生运用数学工具和方法分析问题和从多角度运用数学工具解决问题的基本能力，培养学生利用模式识别方法，运用技能解决本专业和相关领域的实际问题的能力，训练学生的逻辑思维能力和想象力。 在教学中，鼓励学生运用算法知识解决各个学科的实际计算问题，培养学生初步的独立开展科研工作的能力和理论联系实践，解决实际问题的能力，同时，为后续课程以及将来的研究工作提供必要的基础。 此外，配合实验课程的教学，学生应理论联系实际，理论指导实践，通过规范地完成项目实践进一步巩固所学的相关书本知识，在知识、能力、素质上得到进一步的提高。 三、各教学环节学时分配 教学课时分配
模式识别复习重点总结85199
１．什么是模式及模式识别？模式识别的应用领域主要有哪些？ 模式:存在于时间,空间中可观察的事物，具有时间或空间分布的信息; 模式识别：用计算机实现人对各种事物或现象的分析,描述,判断，识别。 模式识别的应用领域:（１)字符识别;(2) 医疗诊断；(3）遥感; （４)指纹识别 脸形识别；（5)检测污染分析,大气,水源，环境监测； (6)自动检测；(7 )语声识别,机器翻译，电话号码自动查询,侦听，机器故障判断； （８)军事应用。 2.模式识别系统的基本组成是什么? (1) 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； （2） 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; (3） 特征抽取和选择:在测量空间的原始数据通过变换获得在特征空间最能反映分类本 质的特征； （4） 分类器设计：分类器设计的主要功能是通过训练确定判决规则,使按此类判决规则 分类时，错误率最低。把这些判决规则建成标准库； （5） 分类决策：在特征空间中对被识别对象进行分类。 3．模式识别的基本问题有哪些？ （１）模式（样本）表示方法：(ａ)向量表示;(ｂ)矩阵表示;（c)几何表示;(4)基元（链码)表示; （2)模式类的紧致性:模式识别的要求:满足紧致集,才能很好地分类;如果不满足紧致集,就要采取变换的方法,满足紧致集 （3)相似与分类;(a)两个样本x i ，x j 之间的相似度量满足以下要求: ① 应为非负值 ② 样本本身相似性度量应最大 ③ 度量应满足对称性 ④ 在满足紧致性的条件下,相似性应该是点间距离的 单调函数 (ｂ) 用各种距离表示相似性 （4）特征的生成:特征包括：（a)低层特征;(b)中层特征;(ｃ)高层特征 （5） 数据的标准化:(a)极差标准化;(b)方差标准化 4.线性判别方法 （1）两类：二维及多维判别函数,判别边界，判别规则 二维情况：(a)判别函数: ( ) （b)判别边界:g(x ）=0; (c)判别规则: n 维情况：（ａ）判别函数: 也可表示为： 3 2211)(w x w x w x g ++=为坐标向量为参数，21,x x w 12211......)(+++++=n n n w x w x w x w x g X W x g T =)(为增值权向量， T T n n w w w w W ),,...,,(1 21=+
模式识别复习重点总结
1.什么是模式及模式识别.模式识别的应用领域主要有哪些. 模式：存在于时间，空间中可观察的事物，具有时间或空间分布的信息； 模式识别：用计算机实现人对各种事物或现象的分析,描述,判断,识别。 模式识别的应用领域：〔1〕字符识别；〔2〕医疗诊断；〔3〕遥感； (4〕指纹识别 脸形识别；〔5〕检测污染分析，大气，水源，环境监测； 〔6〕自动检测；〔7 〕语声识别，机器翻译，自动查询，侦听，机器故障判断； 〔8〕军事应用。 2.模式识别系统的根本组成是什么. 〔1〕 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； （2） 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； 〔3〕 特征抽取和选择：在测量空间的原始数据通过变换获得在特征空间最能反映分类 本质的特征； 〔4〕 分类器设计：分类器设计的主要功能是通过训练确定判决规则，使按此类判决规 则分类时，错误率最低。把这些判决规则建成标准库； （5） 分类决策：在特征空间中对被识别对象进展分类。 3.模式识别的根本问题有哪些. 〔1〕模式(样本)表示方法：〔a 〕向量表示；〔b 〕矩阵表示；〔c 〕几何表示；〔4〕基元(链码)表示； 〔2〕模式类的紧致性：模式识别的要求:满足紧致集，才能很好地分类；如果不满足紧致集，就要采取变换的方法,满足紧致集 〔3〕相似与分类；(a)两个样本*i ，*j 之间的相似度量满足以下要求： ①应为非负值 ②样本本身相似性度量应最大 ③度量应满足对称性 ④在满足紧致性的条件下，相似性应该是点间距离的 单调函数 (b)用各种距离表示相似性 〔4〕特征的生成:特征包括：(a)低层特征;(b)中层特征;(c)高层特征 （5） 数据的标准化:(a)极差标准化；(b)方差标准化 4．线性判别方法 〔1〕两类：二维及多维判别函数，判别边界，判别规则 二维情况：〔a 〕判别函数： ( ) 〔b 〕判别边界：g(*)=0; 〔c n 维情况：〔a 〔b 〕判别边界：g 1(*) =W T *=0 〔c 〕判别规则： 〔2〕多类：3种判别方法〔函数、边界、规则〕 (A)第一种情况：(a)判别函数：M 类可有M 个判别函数 (b)判别边界：ωi 〔i=1,2,…,n 〕类与其它类之间的边界由 g i (*)=0确定 (c)32211)(w x w x w x g ++=为坐标向量为参数，21,x x w X
人脸情绪识别运用的知识点
人脸情绪识别运用的知识点 人脸情绪识别是一项基于计算机视觉与模式识别的任务，旨在自动检 测和识别人脸图像中的情绪状态。它主要利用机器学习和深度学习的技术，通过学习大量的训练数据来建立模型，以实现对不同情绪状态的分类。下 面将介绍人脸情绪识别运用的一些重要知识点。 1.计算机视觉基础知识：人脸情绪识别涉及到人脸图像的采集、预处理、特征提取和分类等过程，因此需要对计算机视觉领域的基础知识有一 定了解。如图像的像素表示、颜色空间转换、直方图均衡化、边缘检测等 操作。 2. 特征提取：特征提取是人脸情绪识别中的关键步骤。不同的特征 表示方式能够对情绪的表现做出不同的刻画。传统的特征表示方法包括Haar-like特征和局部二值模式（Local Binary Pattern，LBP）等。近 年来，深度学习在特征提取方面取得了显著的突破，使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）可以直接从原始图像中学习到 高级别的特征。 3. 机器学习算法：人脸情绪识别中常用的机器学习算法包括支持向 量机（Support Vector Machines，SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）、决策树（Decision Tree）等。这些算法通过学习一大批已经标记的人脸 图像数据，来构建一个可以预测人脸情绪的模型。 4. 深度学习算法：深度学习是一种通过多层神经网络来学习复杂模 式的机器学习方法。在人脸情绪识别中，可以使用深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network，DCNN）来提取特征，并使用全
连接层以及Softmax函数来进行分类。深度学习的方法在人脸情绪识别领 域取得了远超传统机器学习方法的优异表现。 5.数据集和数据增强：人脸情绪识别需要大量标记了情绪类别的人脸 图像数据来进行训练和验证。常用的数据集包括FER2024、CK+、RAF-DB 等。此外，数据增强是提高模型性能的重要手段，它通过对原始图像进行 旋转、缩放、平移、镜像等变换，来生成更多的训练样本。 6. 模型评估：为了评估人脸情绪识别模型的性能，常用的指标有准 确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值。 此外，还可以通过绘制混淆矩阵（Confusion Matrix）来可视化模型的性能，进一步分析模型在各个情绪类别上的表现。 7.实时性能优化：人脸情绪识别在实际应用中需要保持良好的实时性能。因此，需要使用一些优化手段，如图像压缩、分辨率调整、算法加速、模型剪枝等来降低计算复杂度，提高人脸情绪识别的实时性能。 总结起来，人脸情绪识别运用的知识点主要包括计算机视觉基础知识、特征提取、机器学习算法、深度学习算法、数据集和数据增强、模型评估 以及实时性能优化等。了解和掌握这些知识点是进行有效人脸情绪识别的 基础。
数据分析知识：数据分析中的模式识别技术
数据分析知识：数据分析中的模式识别技术数据分析是现代技术领域中不可或缺的一部分，它通过收集、处理和分析数据来研究实现各种任务。数据分析技术有许多不同的子领域，其中之一是模式识别技术。 什么是模式识别技术？ 模式识别技术是一种自动化的分析方法，它通过在数据集中发现重复的结构来寻找模式和规律。这种技术可以用于广泛的数据分析领域，例如语音识别、图像处理、自然语言处理、生物信息学、金融分析等。 模式识别技术如何工作？ 在进行模式识别分析前，首先需要确定一组特征。特征是描述数据的属性或属性集合，可以用于区分和分类不同的数据。例如，在图像处理中，特征可以是图像像素的颜色或位置。在语音识别中，特征可以是声音频率或音量。在金融领域中，特征可以是市场走势、利率和股票价格等。
确定特征后，接下来需要从数据集中提取这些特征。此时需要使用特征提取算法来从原始数据中提取所需信息。特征提取后，就可以将数据集输入到模型中进行训练。 模式识别技术的模型通常是基于机器学习框架构建的，其目标是自动化地学习特征，并将其应用于新数据中。这些模型可分为监督式和非监督式两种类型。 监督式学习： 监督式学习是指利用已知的数据来构建模型，然后使用模型来预测新数据。在这种方法中，训练集包括已知的输入和相应的输出。分类器模型通过从已知数据中学习特征，然后将其应用于新数据中，从而预测新数据的输出。 非监督式学习： 非监督式学习是指没有提供已知输出的训练数据集。模型从训练数据中发现隐含的结构，并尝试在数据中找到组模式。这种方法提供了数据集中结构的深层次理解，但是无法预测新的输出。 模式识别技术的应用：
模式识别技术广泛应用于各种领域，例如： 1.金融领域 金融机构使用模式识别技术来识别股票市场上买卖的趋势和模式。这可以帮助投资者更好地管理自己的投资组合，从而降低投资风险。 2.图像处理 图像处理中的模式识别技术可以在无人驾驶汽车上使用。通过识 别道路标记、车辆和行人等物体，车辆可以自行导航。 3.语音识别 模式识别技术在语音识别中得到了广泛的应用。它可以识别不同 的语音，尤其是在大型语音处理系统中。 4.生物信息学 科学家使用模式识别技术来分析基因数据，以了解生物体的基因 组成。这种方法可以帮助研究新药物和治疗方法。 5.自然语言处理
第4章走进智能时代知识点人教中图版高中信息技术必修
第4章走进智能时代 1.人工智能两大研究领域：模式识别和自然语言理解技术 （1）模式识别应用：指纹打卡、人脸识别、语音输入汉字、手写板、触摸屏、OCR光学字符识别 （2）自然语言理解应用：翻译软件，在线翻译、网络上与机器人对话 2.其他人工智能应用：：PDA（个人数字助理）、智能机器人、计算机博弈、智能代理、机器证明、无人驾驶飞机、专家系统等 练习题 1．(多选）下列应用中，体现了人工智能技术的有（） A．通过天猫精灵语音控制房内电子设备 B．智能翻译机实现实时语言翻译 C．安装科技馆游馆 APP，系统提供选择中英文的游馆导图 D．应用软件“作业帮”识别图片内容进行检索 2．下列关于人工智能的说法，正确的是（） A．人工智能技术就是虚拟现实技术 B．计算机病毒具有传染性和破坏性，也是人工智能技术的体现 C．烟雾探测器探测到浓烟时自动启动喷淋系统，体现了人工智能技术 D．人工智能是一种模拟人类智能活动，尝试对事物进行识别、理解、学习和推理的技术4．人工智能在学习领域有广泛的应用。下述关于人工智能的说法正确的是（） A．能模拟教师教学的经验和方法，对同学们实施一对一的教学 B．能跟踪、记录和分析学习者的学习过程和结果，并据此推送、传递知识 C．能利用大数据技术分析学习者的情感、爱好，让学习者戒除各种恶习 D．能利用大数据技术分析学习者的学习情况，为每一名学习者选择合适的学习资源，制订个性化的学习方案 5．用微信或支付宝付款的时候，会生成一个条形码，收银员可以扫描此条形码收款，这种技术属于人工智能中（）技术。 A．人脸识别 B．语音识别 C．条码识别 D．字符识别 6．的功能：按住“麦克风”按钮后，对讲话，能将声音信息识别并转换为文本信息。这主要采用的技术是（）。 A．人工智能技术 B．视频技术 C．虚拟现实 D．数据压缩技术 7．通过交通信息采集系统采集道路中的车辆流量、行车速度等信息，经智能系统分析后调整各路口红绿灯时长属于人工智能在（）领域的应用。 A．智能物流 B．智能安防 C．智能控制 D．智能交通 8．以下应用中不属于模式识别的是（） A．指纹识别 B．人脸识别 C．图像扫描 D．手写输入 9．下列应用中，体现了人工智能技术的有（） ①通过人脸识别进行付款②在Excel中通过自动填充进行数据计算 ③使用OCR软件识别图片中的文字④在网络上与好友进行象棋对弈 ⑤在屏幕中以手写的方式输入文字 A．①③⑤B．②③④C．②④⑤D．①②⑤
模式识别知识点
模式识别 第一章 1.模式识别的类型 （1）确定模式 （2）非确定模式 （3）随机模式 2.模式的统计特性 a)相似性-先验概率：P (v i) b)类条件概率密度：p (x|v i) 3.模式的主要过程 a)数据处理 b)模式类的模型假设 c)选择最优的模型并分类 4.模式识别的定义 Def：依据一定的规则，将模式进行分类的过程。 5.模式识别的典型应用（掌握5个以上） 1）语音识别（例如：IBM ViaV oice系统） 2）表情分析、年龄、种族、性别分类 3）OCR: 车牌照、集装箱号码… 4）手写体识别：汉王 5）手势识别：基于视觉的，基于数据手套 6）人脸识别、指纹识别、虹膜识别… 7）军事目标识别 8）生物信息、医学图像 6.统计模式识别的基本思想 模式被描述为一组测量值组成的随机特征向量，用概率统计理论对其进行建模，用统计决策理论划分特征空间来进行分类。 7.统计模式识别的一般过程（主要掌握测试模式） 考察会细化，如具体分析汽车牌照识别过程
第二章 一、基于最小错误率的贝叶斯决策 Note：考查公式，主要考计算题 Example1： 假设在某地区切片细胞中正常(ω1)和异常(ω２)两类的先验概 率分别为P(ω1)=0.9，P(ω2)=0.1。现有一待识别细胞呈现出状态x，由其类条件概率密度分布曲线查得p(x|ω1)=0.2，p(x|ω２)=0.4，试对细胞x进行分类。 解：利用贝叶斯公式，分别计算出状态为x时ω1与ω２的后验概率 而 根据贝叶斯决策(2-2)则有 P(ω1|x)＝0.818＞P(ω２|x)＝0.0182 因此判定该细胞为正常细胞比较合理。请用公式(2-3)与(2-5)计算，检查一下结果是否一样？
计算机视觉知识点
计算机视觉知识点 一、计算机视觉简介 计算机视觉是研究如何使计算机能够理解和解释图像和视频的科学与技术。它涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个领域，是人工智能的重要分支之一。 二、图像处理 1. 图像获取和表示 图像可以通过相机、扫描仪等设备获取，然后用二维数组表示。常见的图像格式有JPEG、PNG等。 2. 图像增强 图像增强是指通过改变图像的亮度、对比度、颜色等属性，使图像更适合于后续处理或人眼观察。常用的图像增强算法有直方图均衡化、滤波等。 3. 图像分割 图像分割是将图像划分为若干个区域，每个区域具有一定的语义信息。常用的图像分割方法有阈值分割、边缘检测等。 4. 特征提取 特征提取是从图像中提取出具有代表性的信息，用于后续的模式识别和目标检测。常见的特征包括颜色、纹理、形状等。
三、模式识别 1. 图像分类 图像分类是将图像归入预定义的类别中，常用的方法有支持向量机、卷积神经网络等。 2. 目标检测 目标检测是在图像中找出目标物体的位置和大小，常用的方法有滑动窗口、区域提议等。 3. 物体识别 物体识别是在目标检测的基础上，对目标物体进行更详细的分类和识别，常用的方法有深度学习、特征匹配等。 四、计算机视觉应用 1. 人脸识别 人脸识别是指通过计算机对人脸图像进行分析和识别，用于身份验证、安全监控等领域。 2. 视觉导航 视觉导航是指通过计算机对环境中的图像进行处理和分析，实现自主导航和避障。常用的方法有视觉SLAM、深度学习等。 3. 医学影像分析
医学影像分析是指通过计算机对医学图像进行处理和分析，用于疾病诊断、治疗规划等领域。常见的应用有肺部结节检测、肿瘤分割等。 4. 工业质检 工业质检是指通过计算机对产品图像进行分析和判断，实现自动化的质量控制。常用的方法有缺陷检测、尺寸测量等。 五、计算机视觉挑战与发展 1. 数据集和算法 计算机视觉的发展离不开大规模的标注数据集和强大的算法支持。常用的数据集有ImageNet、COCO等，常见的算法有深度学习、卷积神经网络等。 2. 硬件技术 高性能的处理器、专用的图像处理芯片等硬件技术的发展，为计算机视觉的实时应用提供了有力支持。 3. 应用领域拓展 计算机视觉在安防、智能交通、无人驾驶等领域有广泛应用，未来还有很大的发展空间。 六、总结 计算机视觉作为人工智能的重要分支，正在推动科技和社会的发展。
计算机编程知识：模式识别实践——从原理到应用
计算机编程知识：模式识别实践——从原理 到应用 在人工智能领域，模式识别被广泛应用于图像识别、语音识别、 手写文字识别等领域。作为一种利用机器学习算法自动学习出模式的 技术，模式识别的应用和研究一直备受关注。本文将介绍模式识别的 原理、常用的算法、实践应用以及未来的发展方向。 一、模式识别的原理 模式识别可以定义为一种将给定数据划分到已知类别或者在未知 类别中寻找潜在类别的方法。模式识别的过程可以归结为以下三个步骤： 1.特征提取：将原始数据转化为一些可以明显区分不同分类的特征。例如，在图像识别中，可以提取物体的边界、颜色、纹理等特征。 2.特征选择：选择最重要的特征，去除冗余和无用的特征。 3.分类器构建：选择适当的分类器对新的数据进行分类。常用的 分类器包括逻辑回归、支持向量机、神经网络等。
二、常用的模式识别算法 1. K-Means算法：K-Means算法是一种针对数据聚类的算法，常用于图像分割等领域。 2.隐马尔可夫模型（HMM）：HMM是一种常用的语音识别算法，可以描述一个隐藏的马尔可夫链并尝试从观测状态推断出马尔可夫链的状态。 3.支持向量机（SVM）：SVM是一种常用的分类器，可以处理非线性分类问题，并且在高维空间中表现良好。 4.神经网络（NN）：NN是一种模拟脑神经系统的计算机算法，也是一种常用的分类器。 三、模式识别的实践应用 1.图像识别：图像识别是一种将数字化的图像转化为可识别对象的算法。它的应用范围非常广泛，包括人脸识别、车牌识别、指纹识别等。
2.语音识别：语音识别是一种将人声信号转换为可认知的文字或者命令的技术。它的应用包括语音助手、语音识别设备、语音识别机器人等。 3.文字识别：文字识别是将手写或印刷的文字转换为数字化文字的算法。它的应用包括银行支票识别、快递单号识别等。 四、未来的发展方向 从目前的研究和应用来看，模式识别将在未来继续得到发展。其中，以下是未来可能的发展方向： 1.深度学习：深度学习是利用多层神经网络进行学习的技术，可以处理更复杂的模式识别问题。 2.大数据与云计算：随着数据的爆炸性增长，大数据和云计算将成为模式识别的新变革点。 3.机器视觉：随着人工智能和机器人技术的快速发展，机器视觉将成为模式识别的一个重要领域，包括机器视觉导航、机器人对象识别等。
认知心理学期末考试复习资料
1．模式识别：将刺激模式与头脑中已有的表征相匹配，从而达到一个确认的模式的过程，或者说运用记忆中已经贮存的信息对当前出现的刺激模式做出有效 解释的过程。 2．自下而上加工：从外部刺激开始的加工，即信息流程是从构成知觉的基础的较小的知觉单元到较大的直觉单元，或者说从较低水平的加工到较高水平的加工。也称数据驱动加工或资料驱动加工。 3．自上而下加工：由有关知觉对象的一般知识开始加工，由此可以形成期望或是对知觉对象的假设，这种期望和假设制约着加工的所有阶段的水平。也成概 念驱动加工。 4．认知心理学:以信息加工观点为核心的心理学，又可称作信息加工心理学， 主要研究认知或认知过程,研究范围包括感知觉，注意,表象，学习记忆,思维和 言语等心理过程或认知过程。 5．控制加工：需要注意资源才能进行的加工。其容量有限，受人意识控制,但 能灵活用于变化的环境。又称注意性加工。 6．自动加工:不需要注意资源就能进行的活动，因而无需注意，没有容量限制, 不受人控制，且一旦形成就难以改变. 7．材料限制加工：指材料的性质需要较低的心理加工时，如感觉辨别等，则是否增加分配给他的注意资源对材料的加工影响不大。 8．资源限制加工：当材料的性质需要更高水平的心理加工时,如语义分析等， 则增加分配给他的注意资源,材料就能得到很好的加工，否则就要受到影响。9．鸡尾酒会效应：自己对与他人聊天时听到其他人在谈论自己。 10．开窗技术:不需要推理和两种作业的比较，而能够直接测量每个加工阶段的时间，从而能够明显看出这些加工阶段。 11．字词优势效应:识别一个字词中的字母的正确率，要高于识别一个单独的同一字母。 12．构型优势效应:识别一个完整图形要优于识别图形部分. 13．双作业操作：让被试同时完成两种不同的作业,是一种研究信息加工容量和 注意分配能力的方法。 14．类比表征：知识不仅是对事物的反应,可能还存在着与外部客体相类似的形 象的反应. 15．本意表征：（广）指一种符号或信号能代表一个特定事件,物体或信息等,也指这种代表性关系或过程。 16．范畴大小效应:当谓语范畴变大判断句子所需时间也少。 17．熟悉效应:判断一个包含X接得上级概念的句子有时要慢于一个包含更高 的上级句子。 18．情景记忆：接收和贮存关于个人的特定时间的情景或事件以及这些事件的 时间、空间联系的信息。 19．语义记忆：是对词语概念规则和定义等抽象事物的记忆. 20．表象：指事物不在眼前时，人们头脑中出现关于事物的形象，具有直观性，概括性和可操作性。 21．中枢能量理论： 人们在完成一项心理作业时,他们的认知资源有一定的限度,这就使得人们必须把有限的资源,有控制的分配到不同的活动，或同一活动的不同方面。一般来说,简单的活动对认知资源要求较低。复杂的活动对认知资源要求较高。因此，在有
《模式识别》知识重点总结与计算题
0.影响聚类结果的主要因素有那些？（2）证明马氏距离是平移不变的、非奇异线性变换不变的。 答：（1）分类准则，模式相似性测度，特征量的选择，量纲。 1.监督学习与非监督学习的区别： 监督学习方法用来对数据实现分类，分类规则通过训练获得。该训练集由带分类号的数据集组成，因此监督学习方法的训练过程是离线的。 非监督学习方法不需要单独的离线训练过程，也没有带分类号（标号）的训练数据集，一般用来对数据集进行分析，如聚类，确定其分布的主分量等。 （实例：道路图）就道路图像的分割而言，监督学习方法则先在训练用图像中获取道路象素与非道路象素集，进行分类器设计，然后用所设计的分类器对道路图像进行分割。 使用非监督学习方法，则依据道路路面象素与非道路象素之间的聚类分析进行聚类运算，以实现道路图像的分割。 2.动态聚类是指对当前聚类通过迭代运算改善聚类； 分级聚类则是将样本个体，按相似度标准合并，随着相似度要求的降低实现合并。 3. 线性分类器三种最优准则： Fisher准则：根据两类样本一般类内密集, 类间分离的特点，寻找线性分类器最佳的法线向量方向，使两类样本在该方向上的投影满足类内尽可能密集，类间尽可能分开。 该种度量通过类内离散矩阵Sw和类间离散矩阵Sb实现。 感知准则函数：准则函数以使错分类样本到分界面距离之和最小为原则。 其优点是通过错分类样本提供的信息对分类器函数进行修正，这种准则是人工神经元网络多层感知器的基础。 支持向量机：基本思想是在两类线性可分条件下，所设计的分类器界面使两类之间的间隔为最大, 它的基本出发点是使期望泛化风险尽可能小。 一、试问“模式”与“模式类”的含义。如果一位姓王的先生是位老年人，试问“王先生”和“老头”谁是模式，谁是模式类？ 答：在模式识别学科中，就“模式”与“模式类”而言，模式类是一类事物的代表，概念或典型，而“模式”则是某一事物的具体体现，如“老头”是模式类，而王先生则是“模式”，是“老头”的具体化。 二、试说明Mahalanobis距离平方的定义，到某点的Mahalanobis距离平方为常数的轨迹的几何意义，它与欧氏距离的 区别与联系。 答：Mahalanobis距离的平方定义为： 其中x，u为两个数据，是一个正定对称矩阵（一般为协方差矩阵）。根据定义，距某一点的Mahalanobis 距离相等点的轨迹是超椭球，如果是单位矩阵Σ，则Mahalanobis距离就是通常的欧氏距离。 三、试说明用监督学习与非监督学习两种方法对道路图像中道路区域的划分的基本做法，以说明这两种学习方法的定 义与它们间的区别。 答：监督学习方法用来对数据实现分类，分类规则通过训练获得。该训练集由带分类号的数据集组成，因此监督学习方法的训练过程是离线的。 非监督学习方法不需要单独的离线训练过程，也没有带分类号（标号）的训练数据集，一般用来对数据集进行分析，如聚类，确定其分布的主分量等。 就道路图像的分割而言，监督学习方法则先在训练用图像中获取道路象素与非道路象素集，进行分类器设计，然后用所设计的分类器对道路图像进行分割。 使用非监督学习方法，则依据道路路面象素与非道路象素之间的聚类分析进行聚类运算，以实现道路图像的分割. 四、试述动态聚类与分级聚类这两种方法的原理与不同。 答：动态聚类是指对当前聚类通过迭代运算改善聚类；分级聚类则是将样本个体，按相似度标准合并，随着相似度要求的降低实现合并。 五、如果观察一个时序信号时在离散时刻序列得到的观察量序列表示为，而该时序信号的内在状态序 列表示成。如果计算在给定O条件下出现S的概率，试问此概率是何种概率。如果从观察序列来估计状态序列的最大似然估计，这与Bayes决策中基于最小错误率的决策有什么关系。 答：在给定观察序列条件下分析它由某个状态序列S产生的概率似后验概率，写成P(S|O)，而通过O求对状态序列的最大似然估计,与贝叶斯决策的最小错误率决策相当。 六、已知一组数据的协方差矩阵为，试问 1．协方差矩阵中各元素的含义。 2．求该数组的两个主分量。 3．主分量分析或称K-L变换，它的最佳准则是什么？ 4．为什么说经主分量分析后，消除了各分量之间的相关性。 答：协方差矩阵为，则 1）对角元素是各分量的方差，非对角元素是各分量之间的协方差。
模式识别复习要点和参考习题汇总
复习要点 绪论 1、举出日常生活或技术、学术领域中应用模式识别理论解决问题的实例。 答：我的本科毕设内容和以后的研究方向为重症监护病人的状态监测及预诊断，其中的第一步就是进展病人的死亡率预测，及模式识别理论密切相关。主要的任务是分析数据库的8000名病人，统计分析死亡及非死亡的生理特征，用于分析预测新进病人的病情状态。 按照模式识别的方法步骤，首先从数据库中采集数据，包括病人的固有信息，生理信息，事件信息等并分为死亡组和非死亡组，然后分别进展数据的预处理，剔除不正常数据，对数据进展插值并取中值进展第一次特征提取，然后利用非监视学习的方法即聚类分析进展第二次特征提取，得到训练样本集和测试样本集。分别利用判别分析，人工神经网络，支持向量机的方法进展训练，测试，得到分类器，实验效果比传统中采用的评价预测系统好一些。由于两组数据具有较大重叠，特征提取，即提取模式特征就变得尤为重要。语音识别，图像识别，车牌识别，文字识别，人脸识别，通信中的信号识别； 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开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联机手写体识别。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。 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
模式识别复习题
《模式识别》试题库 一、基本概念题 1.1 模式识别的三大核心问题是：、、。 1.2、模式分布为团状时，选用聚类算法较好。 1.3 欧式距离具有。马式距离具有。 （1）平移不变性（2）旋转不变性（3）尺度缩放不变性（4）不受量纲影响的特性 1.4 描述模式相似的测度有：。 （1）距离测度（2）模糊测度（3）相似测度（4）匹配测度 1.5 利用两类方法处理多类问题的技术途径有：（1）；（2）； （3）。其中最常用的是第个技术途径。 1.6 判别函数的正负和数值大小在分类中的意义 是：， 。 1.7 感知器算法。 （1）只适用于线性可分的情况；（2）线性可分、不可分都适用。 1.8 积累位势函数法的判别界面一般为。 （1）线性界面；（2）非线性界面。 1.9 基于距离的类别可分性判据有：。 （1） 1 [] w B Tr S S - （2） B W S S （3） B W B S S S + 1.10 作为统计判别问题的模式分类，在（）情况下，可使用聂曼-皮尔逊判决准则。 1.11 确定性模式非线形分类的势函数法中，位势函数K(x,x k)与积累位势函数K(x)的关系为 （）。 1.12 用作确定性模式非线形分类的势函数法，通常，两个n维向量x和x k的函数K(x,x k)若同时满足下列三个条件，都可作为势函数。 ①（）；
②（ ）； ③ K(x,x k )是光滑函数，且是x 和x k 之间距离的单调下降函数。 1.13 散度J ij 越大，说明ωi 类模式与ωj 类模式的分布（ ）。当ωi 类模式与ωj 类模式的分布相同时，J ij =（ ）。 1.14 若用Parzen 窗法估计模式的类概率密度函数，窗口尺寸h1过小可能产生的问题是（ ），h1过大可能产生的问题是（ ）。 1.15 信息熵可以作为一种可分性判据的原因 是： 。 1.16作为统计判别问题的模式分类，在（ ）条件下，最小损失判决规则与最小错误判决规则是等价的。 1.17 随机变量l(x )=p( x |ω1)/p( x |ω2)，l( x )又称似然比，则E {l( x )|ω2}= （ ）。在最小误判概率准则下，对数似然比Bayes 判决规则为（ ）。 1.18 影响类概率密度估计质量的最重要因素是 （ ）。 1.19 基于熵的可分性判据定义为 )] |(log )|([1 x P x P E J i c i i x H ωω∑=-=，J H 越（ ），说明模式的 可分性越强。当P(ωi | x ) =（ ）(i=1,2,…,c)时，J H 取极大值。 1.20 Kn 近邻元法较之于Parzen 窗法的优势在于 （ ）。 上述两种算法的共同弱点主要是（ ）。 1.21 已知有限状态自动机Af=(∑，Q ，δ，q0，F)，∑={0，1}；Q={q0，q1}； δ：δ(q0，0)= q1，δ(q0，1)= q1，δ(q1，0)=q0，δ(q1，1)=q0；q0=q0；F={q0}。现有输入字符串：(a) 00011101011，(b) 1100110011，(c) 101100111000，(d)0010011，试问，用Af 对上述字符串进行分类的结果为（ ）。 1.22 句法模式识别中模式描述方法有： 。 （1）符号串 （2）树 （3）图 （4）特征向量