模式识别概念..
高等数学高考利用模式识别解决问题
高等数学高考利用模式识别解决问题在高考的数学科目中，高等数学的知识和方法虽然并非主要考察内容，但其中的一些思想和技巧却能为解决难题提供有力的支持。
模式识别作为高等数学中的一个重要概念，在高考数学解题中有着广泛的应用。
首先，我们来理解一下什么是模式识别。
简单来说，模式识别就是在面对问题时，能够快速从已知的条件和问题中找到相似的模式或规律，从而运用已有的经验和知识来解决问题。
在高考数学中，这种能力尤为重要。
以函数问题为例，函数是高考数学中的重点和难点。
许多函数问题看似复杂，但如果我们能够运用模式识别的方法，就会发现它们其实具有一定的规律和模式。
比如，对于一些常见的函数类型，如一次函数、二次函数、指数函数、对数函数等，我们要熟悉它们的图像、性质和特点。
当遇到一个新的函数问题时，我们可以通过对函数表达式的分析，将其与我们熟悉的函数类型进行对比，找到相似之处，从而运用相应的解题方法。
再来看几何问题。
在立体几何中，经常会涉及到求空间角、空间距离等问题。
通过对大量的立体几何图形进行观察和分析，我们可以总结出一些常见的几何模式。
比如，对于三棱锥的体积计算，我们可以通过寻找底面和高的关系，利用相应的公式进行求解。
又比如，在证明线面平行或垂直的问题中，我们可以识别出常见的证明模式，如通过证明线线平行来推导线面平行，通过证明线线垂直来推导线面垂直等。
数列问题也是高考数学中的常见题型。
在数列中，等差数列和等比数列是最基本的两种数列类型。
通过对数列通项公式和前 n 项和公式的熟练掌握，我们可以在遇到新的数列问题时，快速判断其是否符合等差数列或等比数列的特征。
如果不符合，我们可以尝试通过变形、转化等方法，将其转化为我们熟悉的数列类型，从而运用相应的公式和方法进行求解。
在概率统计问题中，模式识别同样发挥着重要作用。
例如，对于常见的概率分布类型，如二项分布、正态分布等，我们要熟悉它们的概率密度函数和分布函数的特点。
当遇到具体的概率计算问题时，我们可以通过对问题的分析，识别出所涉及的概率分布类型，然后运用相应的公式进行计算。
计算机 二级学科 模式识别
标题：深度剖析模式识别在计算机二级学科中的重要性一、引言在当今信息化的时代，计算机技术已经成为了现代社会的支柱之一。
在计算机科学这一广阔领域中，模式识别作为一个重要的二级学科，扮演着至关重要的角色。
本文将对模式识别在计算机二级学科中的地位、意义和发展前景进行全面探讨。
二、模式识别的定义和基本概念模式识别是指通过对不同对象的形状、颜色、大小、纹理等特征的提取和分析，识别出对象所属的类别或特性的过程。
在计算机科学中，模式识别主要是通过对数据的处理和分析，来自动识别数据中的特定模式或规律。
模式识别的基本任务包括分类、聚类、特征提取和降维等。
三、模式识别在计算机领域的重要性1. 智能识别和人工智能模式识别在人工智能领域扮演着至关重要的角色。
通过对大数据的分析和处理，模式识别可以使计算机系统更加智能地识别和理解人类语言、图像、音频等多模态信息，实现人机交互和智能化决策。
2. 图像识别和计算机视觉在计算机视觉领域，模式识别技术被广泛应用于图像识别、目标检测、人脸识别、虚拟现实等领域。
通过对图像数据的分析和处理，模式识别可以实现对图像中的对象、场景和动作的自动识别和理解。
3. 语音识别和自然语言处理模式识别在语音识别和自然语言处理领域也具有重要作用。
通过对语音和文本数据的识别和分析，模式识别可以实现对语音指令、语音信息和自然语言文本的智能处理和理解，为人机交互和智能助手提供技术支持。
四、模式识别在计算机二级学科中的发展前景随着人工智能和大数据技术的快速发展，模式识别作为计算机二级学科将会迎来更广阔的发展前景。
未来，模式识别技术将在智能驾驶、智能医疗、智能家居等领域发挥重要作用，为人类社会的发展带来新的机遇和挑战。
五、总结和展望模式识别作为计算机二级学科，在计算机科学中具有重要的地位和意义。
通过对模式识别的深入探讨和研究，我们可以更好地理解和应用模式识别技术，推动人工智能和计算机科学的发展。
我对模式识别的发展前景充满信心，相信在不久的将来，模式识别将在计算机科学领域中发挥越来越重要的作用。
模式识别的概念和应用
模式识别的概念和应用
模式识别是一种机器学习技术，它利用量化参数和统计图表来识别输入数据的模式，以更好地理解和分析数据，以及预测未来趋势。
这种技术可以被用于计算机视觉，机器人技术，数据挖掘，生物信息学等领域。
分类预测通常用于图像识别，语音识别，行为分析，文本分类等。
例如，模式识别可以用于图像识别，比如使用图像处理，深度学习技术等来识别一个图像中存在什么物体，是一只狗还是一只猫。
模式识别也可以用于语音识别，例如使用语音识别技术来识别说话者说什么话，它可以识别出说话者的语音和言论的模式。
另外，模式识别也可以用于行为分析，例如用来检测用户在网页上的行为，识别出用户的模式，以改善用户体验。
此外，模式识别还可以用于文本分类，例如用来分析文章或文本中所包含的模式，来提取文本或文章中的实体，关键词，概念以及相关性。
最后，模式识别也可以用于数据挖掘，使用模式识别技术可以发现数据中的有价值的信息。
模式识别
产生 和发 概念 展 存在 问题
过程 和框 架 意义
06
理论
模 式 识 别 的 基 本 框 架
信息获 取
预处理
特征选 择与提 取
分类器 设计 分类决 策
模 式 识 别 的 过 程
识别方法主要是两种，统计模式 识别方法和结构（句法）模式识 别方法。由两个过程组成，设计 和实现。设计是用一定数量作样 本，作为学习集或训练集。基于 统计方法的模式识别由四部分组 成，数据获取、预处理、特征提 取和选择、分类决策.
分类器设计通过训练确定来自决规则，是按照此类判 决规则分类时，错误率最低。把这些判决 规则建成标准库。
分类决策
在特征空间中对识别对象进行分类。
模式识别的目标
用计算机实现具有感知、识别、理解、 自学习和自适应能力的灵活和智能的计算 机。
产生 和发 概念 展 存在 问题
过程 和框 架 意义
06
理论
模式识别的意义
2、注意的特征整合理论 (featureintegration theory of attention)主要 探讨视觉早期加工的问题，因此可看其为 一种知觉理论或模式识别的理论。由特雷 斯曼、赛克斯和盖拉德（Treisman， Sykes & Gelade）1980年提出。
3、成分识别理论 Biederman(1987)在Marr和Nishihara(1978) 的理论的基础上提出了成分识别理论 （recognition-by component theory）。该模型 基于这样一种观点，通过把复杂对象的结构 拆分为称做简单的部件形状，就可以进行模 式识别。
信 息 获 取 的 方 式
是通过传感器，将光和声音等信息转化为 一种电信息，信息可以是二维的文字、图像 等。也可以是以为的波形，如声波、心电图、 脑电图。也可以是物理量与逻辑值。
模式识别的概念过程与应用PPT课件
红苹果
橙子 2.00
1.50
x1
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
模式识别 – 绪论
特征的分布
x2 3.00 2.50
红苹果
绿苹果
橙子 2.00
1.50
x1
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
模式识别 – 绪论
五、模式识别系统
待识模式 数据采集及预 处理
训练模式
数据采集及预 处理
特征提取与选 择
安全领域：生理特征鉴别(Biometrics)，网 上电子商务的身份确认，对公安对象的刑侦和 鉴别；
模式识别 – 绪论
二、模式识别的应用
军事领域：巡航导弹的景物识别，战斗单元的 敌我识别；
办公自动化：文字识别技术和声音识别技术； 数据挖掘：数据分析； 网络应用：文本分类。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
模式识别 – 绪论
《模式分类》，机械工业出版社，Richard O.
Duda
《模式识别》（第二版），清华大学出版社，边
肇祺，张学工；
特征提取与选 择
识别结果 模式分类
分类 训练
分类器设计
模式识别 – 绪论
六、模式识别问题的描述
给定一个训练样本的特征矢量集合：
D x 1 ,x 2 , ,x n ,x i R d
分别属于c个类别：
1,2, ,c
设计出一个分类器，能够对未知类别样本x进行分类
ygx ,R d 1 , ,c
模式识别 – 绪论
模式识别 – 绪论
第一章 绪论
模式识别 – 绪论
一、模式识别的概念
什么是模式识别？ 模式识别研究的内容？
模式识别概念原理及其应用
详细描述
手写数字识别系统通过采集手写数字图像，提取特征 并转换为数字格式，然后与预定义的标准数字进行匹 配，实现数字的自动识别。该技术广泛应用于邮政编 码、支票和银行票据等领域的自动化处理。
医学影像诊断
总结词
医学影像诊断是指利用医学影像技术获取人体内部结构 和功能信息，进而对疾病进行诊断和治疗的过程。
结构模式识别
总结词
基于结构分析和语法规则的模式识别方法，通过建立输入数据的结构模型进行分 类和识别。
详细描述
结构模式识别通过分析输入数据的结构和语法规则，建立相应的结构模型，然后 根据这些模型对输入数据进行分类和识别。常见的结构模式识别方法包括句法分 析、语法制导的翻译等。
模糊模式识别
总结词
基于模糊逻辑和模糊集合论的模式识别方法，通过建立模糊隶属度函数进行分类和识别。
02 模式识别的基本原理
特征提取
特征提取
01
从原始数据中提取出具有代表性的特征，以便更好地分类和识
别。
特征选择
02
选择与分类任务最相关的特征，去除无关或冗余的特征，提高
分类准确率。
特征变换
03
将特征进行变换，使其更适应分类器的需求，提高分类性能。
分类器设计
分类器设计
根据不同的分类任务和数据集，设计合适的分类器。
详细描述
语音识别在智能语音助手、语音搜索、语音 导航、智能家居等领域有广泛应用。通过语 音识别技术，用户可以更方便地与设备进行 交互，提高用户体验和效率。
生物特征识别
总结词
生物特征识别是利用个体独特的生物特征进 行身份认证和识别的技术。
详细描述
模式识别复习资料
（4）如果 Z j( k 1 ) Z j( k )j 1 ,2 , ,K ，则回到（2），将模式 样本逐个重新分类，重复迭代计算。
.
15
例2.3：已知20个模式样本如下，试用K-均值算法分类。
X1 0,0T X2 1,0T X3 0,1T X4 1,1T X5 2,1T X6 1,2T X7 2,2T X8 3,2T
x1
20
8 聚类准则函数Jj与K的关系曲线
上述K-均值算法，其类型数目假定已知为K个。当K未知时，
可以令K逐渐增加， 此时J j 会单调减少。最初减小速度快，但当 K 增加到一定数值时，减小速度会减慢，直到K =总样本数N 时，
Jj = 0。Jj－K关系曲线如下图：
Jj
曲线的拐点 A 对应着接近最优
④ 判断：
Zj(2)Zj(1)
j 1,2 ，故返回第②步。 .
17
② 从新的聚类中心得：
X 1： D D12||||X X11ZZ12((22))|||| X1S1(2) ┋
X 20：D D12||||X X2200Z Z12((22))|||| X20S2(2) 有： S 1 ( 2 ) { X 1 ,X 2 , ,X 8 } N 1 8
（2）将最小距离 3 对应的类 G1(0) 和G2 (0) 合并为1类，得 新的分类。
G 1( 1 2 ) G 1 ( 0 )G , 2 ( 0 ) G 3(1)G 3(0) G 4(1 )G 4(0 ) G 5(1)G 5(0) G 6(1 )G 6(0)
计算聚类后的距离矩阵D(1)： 由D(0) 递推出D(1) 。
3）计算合并后新类别之间的距离，得D(n+1)。
4）跳至第2步，重复计算及合并。
了解并应用模式匹配和模式识别的概念和方法
了解并应用模式匹配和模式识别的概念和方法模式匹配和模式识别是信息处理和数据分析中常用的两种方法，可以用于识别、分类和分析数据中的模式和结构。
这两个概念和方法在人工智能、机器学习和模式识别领域具有重要的应用价值。
本文将从定义、应用领域、方法和案例等方面进行详细论述。
一、概念和定义1.模式匹配：模式匹配是一种通过比较输入数据和预定义的模式来发现匹配的过程。
在模式匹配中，输入数据和模式都可以是任何形式的数据，例如数字、字符串、图像、音频等。
模式匹配的目标是找到输入数据中与模式匹配的部分。
2.模式识别：模式识别是一种通过学习和预测来对输入数据进行分类或预测的过程。
在模式识别中，输入数据是事先未知的，模式是通过训练数据得到的。
模式识别的目标是根据输入数据的特征对其进行分类或预测。
二、应用领域模式匹配和模式识别广泛应用于各个领域，包括人脸识别、语音识别、图像处理、数据挖掘、生物信息学、金融分析等。
1.人脸识别：模式匹配和模式识别可以通过比较输入图像与预定义的人脸模式来进行人脸识别。
人脸识别技术在安防、身份认证等领域具有重要应用价值。
2.语音识别：模式匹配和模式识别可以通过比较输入音频与预定义的语音模式来进行语音识别。
语音识别技术被广泛应用于智能助理、语音识别软件等领域。
3.图像处理：模式匹配和模式识别可以用于图像处理中的目标识别、图像分割、图像增强等任务。
图像处理技术在计算机视觉、医学影像等领域具有广泛应用。
4.数据挖掘：模式匹配和模式识别可以用于数据挖掘中的特征提取、聚类分析、异常检测等任务。
数据挖掘技术在企业决策、市场分析等领域具有重要应用价值。
5.生物信息学：模式匹配和模式识别可以用于DNA序列、蛋白质序列等生物信息的分析和识别。
生物信息学技术在基因组学、药物研发等领域有重要应用。
6.金融分析：模式匹配和模式识别可以用于金融数据的模式分析、交易策略的识别等任务。
金融分析技术在股票交易、风险管理等领域具有重要应用价值。
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模式分类的主要方法
• • • • 数据聚类 统计分类 结构模式识别 神经网络
数据聚类
• 目标：用某种相似性度量的方法将原始 数据组织成有意义的和有用的各种数据 集。
• 是一种非监督学习的方法，解决方案是 数据驱动的。
统计分类
• 基于概率统计模型得到各类别的特征向 量的分布，以取得分类的方法。 • 特征向量分布的获得是基于一个类别已 知的训练样本集。 • 是一种监督分类的方法，分类器是概念 驱动的。
机构、会议、刊物
• 1973年 IEEE发起了第一次关于模式识别的国际 会议“ICPR”（此后两年一次），成立了国际 模式识别协会---“IAPR” • 1977年IEEE成立PAMI委员会，创立IEEE Trans. on PAMI，并支持ICCV, CVPR两个会议 • 其他刊物
– – – – Pattern Recognition (PR) Pattern Recognition Letters (PRL) Pattern Analysis and Application (PAA) International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence (IJPRAI)
模式识别的研究
• 目的：利用计算机对物理对象进行分类， 在错误概率最小的条件下，使识别的结 果尽量与客观物体相符合。 • Y = F(X)
– X的定义域取自特征空间 – Y的值域为类别的标号集 – F是模式识别的判别方法
模式识别简史
• 1929年 G. Tauschek发明阅读机 ，能够阅读0-9的数字。 • 30年代 Fisher提出统计分类理论，奠定了统计模式识 别的基础。 • 50年代 Noam Chemsky 提出形式语言理论——傅京荪 提出句法结构模式识别。 • 60年代 L.A.Zadeh提出了模糊集理论，模糊模式识别 方法得以发展和应用。 • 80年代以Hopfield网、BP网为代表的神经网络模型导 致人工神经元网络复活，并在模式识别得到较广泛的 应用。 • 90年代小样本学习理论，支持向量机也受到了很大的 重视。
– 可观察性 – 可区分性 – 相似性
模式识别的概念
• 模式识别 – 直观，无所不在，“人以类聚， 物以群分”
– – – – 周围物体的认知：桌子、椅子 人的识别：张三、李四 声音的辨别：汽车、火车，狗叫、人语 气味的分辨：炸带鱼、红烧肉
• 人和动物的模式识别能力是极其平常的，但 对计算机来说却是非常困难的。 • 定义:试图确定一个样本的类别归属,即把某一 样本归属为多个类型中的某一类型。
假说的两种获得方法
• 监督学习、概念驱动或归纳假说：在特征空 间中找到一个与解释空间的结构相对应的假 说。在给定模式下假定一个解决方案，任何 在训练集中接近目标的假说也都必须在“未 知”的样本上得到近似的结果。
– 依靠已知所属类别的的训练样本集，按它们特征 向量的分布来确定假说 （通常为一个判别函数）， 只有在判别函数确定之后才能用它对未知的模式 进行分类； – 对分类的模式要有足够的先验知识，通常需要采 集足够数量的具有典型性的样本进行训练。
第一章 模式识别概论
什么是模式（Pattern）？
什么是模式？
• 广义地说，存在于时间和空间中可观察的物 体，如果我们可以区别它们是否相同或是否 相似，都可以称之为模式。 • 模式所指的不是事物本身，而是从事物获得 的信息，因此，模式往往表现为具有时间和 空间分布的信息。 • 模式空间：所有样本观察数据的集合，一般 维数很大。 • 模式的直观特性:
模式识别的应（举例）
• 生物学
– 自动细胞学、染色体特性研究、遗传研究
• 天文学
– 天文望远镜图像分析、自动光谱学
• 经济学
– 股票交易预测、企业行为分析
• 医学
– 心电图分析、脑电图分析、医学图像分析
模式识别的应用（举例）
• 工程
– 产品缺陷检测、特征识别、语音识别、自 动导航系统、污染分析
教材/参考文献
• R. Duda, P. Hart, D. Stork, Pattern Classification, second edition, 2000 （有中译本）. • 边肇祺，模式识别（第二版），清华大 学出版社，2000。 • 蔡元龙，模式识别，西北电讯工程学院 出版社，1986。
• 军事
– 航空摄像分析、雷达和声纳信号检测和分 类、自动目标识别
• 安全
– 指纹识别、人脸识别、监视和报警系统
模式识别方法
• 模式识别系统的目标：在特征空间和解释空 间之间找到一种映射关系，这种映射也称之 为假说。
– 特征空间：从模式得到的对分类有用的度量、属 性或基元构成的空间。它是特征向量的集合（即 特征向量是特征空间的一点） – 解释空间：将c个类别表示为 其中 为所属类别的集合，称为解释空间。
假说的两种获得方法（续）
• 非监督学习、数据驱动或演绎假说：在解释 空间中找到一个与特征空间的结构相对应的 假说。这种方法试图找到一种只以特征空间 中的相似关系为基础的有效假说。
– 在没有先验知识的情况下，通常采用聚类分析方 法，基于“物以类聚”的观点，用数学方法分析 各特征向量之间的距离及分散情况； – 如果特征向量集聚集若干个群，可按群间距离远 近把它们划分成类； – 这种按各类之间的亲疏程度的划分，若事先能知 道应划分成几类，则可获得更好的分类结果。
教学目标
• 掌握模式识别的基本概念和方法
• 有效地运用所学知识和方法解决实际问 题
• 为研究新的模式识别的理论和方法打下 基础
题外话
• 基本：完成课程学习，通过考试，获得学分。
• 提高：多看最新的参考文献(Engnish)能够将所 学知识和内容用于课题研究，解决实际问题。 • 飞跃：通过模式识别的学习，改进思维方式， 为将来的工作打好基础，终身受益。
模式识别及其应用
主讲 练秋生
引 言
与模式识别相关的学科
• • • •
• • • • •
统计学 概率论 线性代数（矩阵计算） 形式语言
机器学习 人工智能 图像处理 计算机视觉 …
教学方法
• 着重讲述模式识别的基本概念，基本方 法和算法原理。 • 注重理论与实践紧密结合 • 避免引用过多的、繁琐的数学推导。