模式识别问题概述
模式识别介绍和案例讲解
60年代 L.A.Zadeh提出了模糊集理论，模糊模式识别理 论得到了较广泛的应用。
模式识别的发展
80年代 Hopfield提出神经元网络模型理论。近些年人 工神经元网络在模式识别和人工智能上得到较广泛的应 用。
模式识别和模式的概念
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。
模式识别的难点
概念
数字化感知数据：来源丰富、数量巨大
模式识别介绍和 案例讲解
第一章 模式识别概述
例子1：医生诊病过程
1)测量病人的体温和血压，化验血沉，询问临床表现； 2)通过综合分析，抓住主要病症； 3)医生运用自己的知识、经验，根据主要病症、测量化验结果， 作出正确的诊断。
在模式识别技术中，常用的术语有：样本、模式、特征、类型等 等，对照医生诊病过程，有：
➢ 模式类与模式联合使用时，模式表示具体的事物，而模式类 则是对这一类事物的概念性描述。
模式识别是从样本到类别的映射。
样 本
模式识别
类 别
模式识别和模式的概念
概念
Watanabe defines a pattern “as opposite of a chaos; it is an entity, vaguely defined, that could be given a name.”
可观察性 可区分性 相似性
模式（Pattern）实例
模式识别详细PPT
无监督学习在模式识别中的应用
无监督学习是一种从无标签数据中提取有用信息的机器学习方法，在模式识别中主要用于聚类和降维 等任务。
无监督学习在模式识别中可以帮助发现数据中的内在结构和规律，例如在图像识别中可以通过聚类算 法将相似的图像分组，或者通过降维算法将高维图像数据降维到低维空间，便于后续的分类和识别。
通过专家知识和经验，手 动选择与目标任务相关的 特征。
自动特征选择
利用算法自动筛选出对目 标任务最相关的特征，提 高模型的泛化能力。
交互式特征选择
结合手动和自动特征选择 的优势，先通过自动方法 筛选出一组候选特征，再 由专家进行筛选和优化。
特征提取算法
主成分分析（PCA）
通过线性变换将原始特征转换为新的特征， 保留主要方差，降低数据维度。
将分类或离散型特征进行编码 ，如独热编码、标签编码等。
特征选择与降维
通过特征选择算法或矩阵分解 等技术，降低特征维度，提高 模型效率和泛化能力。
特征生成与转换
通过生成新的特征或对现有特 征进行组合、转换，丰富特征
表达，提高模型性能。
04
分类器设计
分类器选择
线性分类器
基于线性判别分析，适用于特征线性可 分的情况，如感知器、逻辑回归等。
结构模式识别
总结词
基于结构分析和语法理论的模式识别方法，通过分析输入数据的结构和语法进行分类和 识别。
详细描述
结构模式识别主要关注输入数据的结构和语法，通过分析数据中的结构和语法规则，将 输入数据归类到相应的类别中。这种方法在自然语言处理、化学分子结构解析等领域有
《模式识别课件》课件
医学诊断
要点一
总结词
医学诊断是利用医学知识和技术对疾病进行诊断的过程， 模式识别技术在医学诊断中发挥着重要作用。
要点二
详细描述
模式识别技术可以辅助医生进行影像学分析、病理学分析 等，提高诊断准确性和效率，为患者提供更好的医疗服务 和治疗效果。
05
模式识别的挑战与未来发 展
数据不平衡问题
《模式识别课件》 ppt课件
xx年xx月xx日
• 模式识别概述 • 模式识别的基本原理 • 常见模式识别方法 • 模式识别的应用实例 • 模式识别的挑战与未来发展
目录
01
模式识别概述
定义与分类
定义
模式识别是对各种信息进行分类和辨 识的科学，通过模式识别技术，计算 机可以识别、分类和解释图像、声音 、文本等数据。
深度学习在模式识别中的应用
总结词
深度学习在模式识别中具有广泛的应用，能够自动提取特征并实现高效分类。
详细描述
深度学习通过构建多层神经网络来学习数据的内在特征。在模式识别中，卷积神经网络和循环神经网络等方法已 被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。
THANKS
感谢观看
人脸识别
总结词
人脸识别是一种基于人脸特征的生物识 别技术，通过采集和比对人脸图像信息 进行身份验证和识别。
VS
详细描述
人脸识别技术广泛应用于安全、门禁、考 勤、移动支付等领域，通过摄像头捕捉人 脸图像，并与数据库中存储的图像信息进 行比对，实现快速的身份验证和识别。
手写数字识别
总结词
手写数字识别是一种利用计算机技术自动识 别手写数字的技术，通过对手写数字图像进 行预处理、特征提取和分类实现识别。
承压设备损伤模式识别概述
承压设备损伤模式识别概述承压设备是指能承受一定压力并用于储存、运输或加工气体或液体的设备，例如压力容器、锅炉、管道等。
这些设备在使用过程中可能会受到各种因素的影响而造成损伤，包括磨损、腐蚀、疲劳、裂纹等，这些损伤可能会导致设备的性能下降甚至发生事故。
为了及时发现并解决承压设备的损伤问题，对损伤的识别和分析变得尤为重要。
损伤模式识别是指通过对设备损伤特征的分析和识别，来确定损伤的类型、位置、程度和可能的原因，从而为设备的维修、改进和优化提供依据。
承压设备的损伤模式主要包括以下几种：1. 磨损：由于设备长期受到摩擦、磨损和冲蚀，导致设备表面的材料损坏和磨损。
2. 腐蚀：设备在潮湿、酸碱环境中长期使用，导致设备表面的金属材料被化学腐蚀和腐蚀。
3. 疲劳：由于设备长期受到循环载荷的作用，导致设备的局部材料疲劳裂纹和损伤。
4. 裂纹：由于设备的材料或焊缝存在缺陷或受到外部载荷的作用，导致设备产生裂纹。
5. 脱层：由于设备在使用过程中受到内部或外部的压力应力，导致设备表面的涂层、热障层、涂覆物等脱落。
损伤模式识别的方法主要包括：目视检查、检测仪器、无损检测技术、材料分析等。
通过这些方法，可以对设备进行全面的损伤检测和分析，及时发现并解决设备的损伤问题，确保设备的安全运行和高效使用。
总之，通过对承压设备的损伤模式进行识别和分析，可以帮助企业及时发现设备的问题，并采取相应的措施进行维修和改进，提高设备的安全性和可靠性，为企业的生产运营提供保障。
承压设备的损伤模式识别对于保障设备的安全性和可靠性至关重要。
损伤模式识别不仅仅是对设备损伤的表面观察和直接判断，更是需要进行深入的分析和分辨，以确定损伤的类型和程度，以及可能的原因和影响。
只有通过系统化的识别和分析，才能及时采取有效的措施来修复和预防损伤，从而提高设备的寿命和运行效率。
在损伤模式识别的过程中，目视检查是最基本的方法之一。
通过对设备表面的检查和观察，可以初步了解设备的损伤情况，包括磨损、腐蚀、裂纹等。
智能科学与技术导论课件第4章
4.1 模式识别概述
4.1.4 模式识别原理与过程
3.特征提取和选择
从大量的特征中选取出对分类最有效的有限特征，降低模式识别过程的计算复杂度，提高分 类准确性，是特征提取和选择环节的主要任务，目的都是为了降低特征的维度，提高所选取的特 征对分类的有效性。
4.1 模式识别概述
4.1.2 模式识别的基本概念
3.有监督学习与无监督学习
模式识别的核心是分类器，在已经确定分类器模型和样本特征的前提下，分类器通过某些算 法找到自身最优参数的过程，称为分类器的训练，也称为分类器的“学习”。
根据训练样本集是否有类别标签，可以分为有监督学习和无监督学习。 （1）有监督学习
1936年，英国学者Ronald Aylmer Fisher提出统计分类理论，奠定了统计模式识别的基础。 1960年，美国学者Frank Rosenblatt提出了感知机。 60年代，L.A.Zadeh（乍得）提出了模糊集理论，基于模糊数学理论的模糊模式识别方法得以 发展和应用。
4.1 模式识别概述
由于过分追求训练样本集中样本的分类的正确性，从而导致的分类器泛化能力降低，称为 分类器训练过程中“过拟合”。
4.1 模式识别概述
4.1.3 模式识别的基本方法
1.统计模式识别
统计模式识别原理： 1）根据待识别对象所包含的原始数据信息，从中提取出若干能够反映该类对象某方面性质的 相应特征参数，并根据识别的实际需要从中选择一些参数的组合作为一个特征向量。 2）依据某种相似性测度，设计一个能够对该向量组表示的模式进行区分的分类器，就可把特 征向量相似的对象分为一类。 统计模式识别是主流的模式识别方法，其将样本转换成多维特征空间中的点，再根据样本的 特征取值情况和样本集的特征值分布情况确定分类决策规则。 其主要的理论基础包括概率论和数理统计； 主要方法包括线性分类、非线性分类、Bayes分类器、统计聚类算法等。
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
模式识别概述
模式识别概述
模式识别是一种基于对数据、信号或图像的分析和解释，从中发现和提取隐藏的规律
和特征的过程。
它可以帮助我们理解并解释复杂的现象，进行数据预测和分类。
在模式识别中，首先需要进行数据的预处理，这包括数据清洗、去除噪音和不必要的
信息。
接着，通过特征提取，将数据转化为适合模式识别算法处理的形式。
特征可以是简
单的数值或复杂的数据结构。
一旦数据经过预处理和特征提取，就可以应用各种模式识别算法来进行模式的分析和
识别。
常用的模式识别算法包括统计方法（如贝叶斯分类、支持向量机）、神经网络、决
策树等。
这些算法根据输入数据的特点和应用场景的需求，选择最合适的算法进行模式的
分类和识别。
模式识别在各个领域都有广泛的应用。
在医学领域，模式识别可以帮助诊断疾病、分
析医疗图像，提高医疗效能。
在金融领域，模式识别可以用于股票价格预测、欺诈检测等。
在交通领域，模式识别可以用于车辆识别、行人识别等。
模式识别是一种重要的数据分析技术，通过从数据中发现和提取模式和特征，为各个
领域的问题提供了有效的解决方案。
它在未来的发展中将继续扮演重要角色，推动科学技
术的进步。
识别模式概述
例1：判断 是x“红心”还是“月亮” x
例2：判断 是x数字“6”还是数字“9”
x 注：尽管只是有些相似，人类仍能准确判断。
1.2.1 人类具有模式识别能力（续）
例3：医生给病人看病
首先需要根据病情做一些必要的检验，根据各项检验指标 （如体温、血压、血相等）做出病情的分类决策（病情的具 体诊断结果），上述过程就是一个模式识别过程。
因此，选取光泽度作为另外一个可能的特征.
鲑鱼
鲈鱼
阈值界与代价的关系
• 例：鱼类加工厂,顾客能接受表示着“鲈鱼” 的罐头中偶尔混入了鲑鱼，却无法忍受鲈 鱼出现在所谓的“鲑鱼”罐头中。
• 把判决边界向光泽度更小的值移动,以减少 将鲈鱼误判作鲑鱼的数目，使代价最小(以 免引起顾客反感)
• 决策论的任务
贝叶斯
公式
显著度框架
决策树
注：没有一种分类器在任何情况下都是最优的。
模式识别过程实例
• 设想有一个鱼类加工厂，希望能将传送带 上的鱼的品种的分类过程自动进行 鲈鱼(Seabass) 品种 鲑鱼(Salmon)
识别过程
• 数据获取：架设一个摄像机，采集一些样 本图像，获取样本数据
• 预处理：去噪声，用一个分割操作把鱼和 鱼之间以及鱼和背景之间分开
Y
N
x1
2
a2
Y
N
4
x
2
5
b3
Y
N
x1
3 a1
Y
N
6
x27b1
YNLeabharlann 981110
得到最佳值 第一级 权参 wMP 第二级 MP, MP 第三级 模参H MP
后验
似然（显著度） 先验
模式识别mooc题目
模式识别mooc题目【实用版】目录1.模式识别概述2.模式识别在 MOOCs 中的应用3.模式识别 MOOCs 的题目类型4.如何学习模式识别 MOOCs 课程5.模式识别 MOOCs 对学习者的益处正文1.模式识别概述模式识别是一门研究计算机如何识别和分类输入信号的学科。
这些信号可以是数字、图像、声音、文本等各种形式。
模式识别在人工智能领域具有重要地位，被广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域。
2.模式识别在 MOOCs 中的应用MOOCs（慕课）是一种在线学习平台，提供了大量免费或低成本的优质课程资源。
在 MOOCs 中，模式识别被广泛应用于各种课程，如计算机科学、人工智能、数据挖掘等。
通过学习这些课程，学习者可以掌握模式识别的基本概念、方法和技术，提高自己在相关领域的专业素养。
3.模式识别 MOOCs 的题目类型模式识别 MOOCs 的题目类型主要包括以下几类：（1）基础概念题：这类题目主要测试学习者对模式识别基本概念的理解，如监督学习、无监督学习、半监督学习等。
（2）算法实现题：这类题目要求学习者实现模式识别算法，如支持向量机、决策树、聚类算法等。
（3）应用案例题：这类题目通过具体的应用案例，考察学习者对模式识别方法在实际问题中的运用能力。
（4）综合分析题：这类题目要求学习者对多个模式识别方法进行综合分析，比较其优缺点，选择合适的方法解决实际问题。
4.如何学习模式识别 MOOCs 课程学习模式识别 MOOCs 课程，可以从以下几个方面入手：（1）选择合适的课程：根据自己的兴趣和需求，选择相关领域的优质课程。
（2）学习课程内容：通过观看视频、阅读课程资料等方式，掌握模式识别的基本概念、方法和技术。
（3）动手实践：通过完成课程中的作业和编程练习，提高自己的实际操作能力。
（4）参与讨论：加入课程学习社区，与其他学习者交流心得，共同进步。
5.模式识别 MOOCs 对学习者的益处模式识别 MOOCs 对学习者具有以下益处：（1）提高专业素养：通过学习模式识别 MOOCs 课程，学习者可以了解最新的研究成果和技术发展动态，提高自己在相关领域的专业素养。
图像处理中的模式识别算法研究
图像处理中的模式识别算法研究一、绪论随着计算机技术和数字图像处理技术的不断发展，图像处理在各个领域得到越来越广泛的应用。
在图像处理中，模式识别算法是一种非常重要的技术，它可以帮助我们从图像中提取出我们所需要的信息。
二、模式识别算法概述模式识别是指从一组数据中寻找有规律的、相似的部分，并将这些数据分为不同的类别。
在图像处理中，模式识别主要用于将图像中的目标物体与背景区分开来，或者将不同种类的目标物体区分开来。
目前，常见的模式识别算法主要包括以下几种：1. k-近邻算法k-近邻算法是一种比较简单的算法，它的基本思想是：将未知的样本数据与已知数据集中的数据相比较，选取与该样本最相似的k个点，统计这k个点属于哪个类别最多，就将该样本归为这个类别。
2. 支持向量机算法支持向量机是一种广泛应用于分类和回归分析的机器学习算法。
它的基本思想是：通过将数据映射到高维空间中，找到一个最优的超平面，将数据点分为两类。
3. 朴素贝叶斯分类算法朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯理论和频率学派的分类器。
它的基本思想是：给定一个待分类的数据样本，用已知的样本数据计算出每种分类的概率，将该样本归为概率最大的那一类。
4. 随机森林算法随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它的基本思想是：通过构建多个决策树来完成分类和回归分析，然后将这些决策树集成起来，得到更加准确的结果。
三、模式识别算法在图像处理中的应用在图像处理中，模式识别算法主要应用于以下几个方面：1. 目标检测目标检测是指从图像中检测出特定目标的过程。
模式识别算法可以帮助我们从图像中提取出目标物体的特征，并将其与已知的样本数据进行比较，从而实现自动目标检测的功能。
2. 图像分类图像分类是指将图像根据特征分为不同的类别。
模式识别算法可以通过比较不同类别的样本数据，学习到每个类别的特征，从而实现图像分类的功能。
3. 图像分割图像分割是指将图像中的像素分为不同的区域。
模式识别算法可以帮助我们在图像中寻找到相似的像素，从而实现图像分割的功能。
- 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)。
特征向量：提取一组特征，构成特征向量，根据 特征向量进行分类。 特征向量=（亮度、宽度）；x=(x1,x2); 特征空间: 特征向量所有可能的取值的集合 样 本: (x,y), x:该样本对应的特征向量 y:该样本的类别，y=+1(salmon),或y= -1(bass)
在特征空间中构造一个分类面，对两类样本进行 分类。
(3) 分类器的复杂度选择：采用复杂度高的分类器可以获得 较小的训练误差。但是，随着分类器复杂度的进一步提 高，伴随着训练误差的降低，分类器的测试误差却会开 始变大。这一现象称为过度拟合（过学习）。过度拟合 的出现，意味着分类器泛化能力的降低。它说明在分类 器的设计过程中，分类器（也即判决函数）的复杂度应 该受到适当的限制。 分类器复杂度选择的两个基本原则： 1、Occam razor 原则：为了保证泛化能力，在经验误差 相近的条件下， 应该选择复杂度较低的分类器。 2、统计学习理论：为了保证泛化能力，分类器的复杂度 应与可用样本的数量相平衡。样本数量较多时，采用复 杂度高的分类器才更可靠。
分类器复杂度过高：分类器复杂度过高，出现过 度拟合，泛化能力可能会有所降低。
分类器复杂度过低：由于分类器的复杂度过低，无 法有效表示不同类别训练样本之间的分界面，从而 导致训练误差无法得到充分的降低，这一现象称为 欠学习。欠学习同样无法保证较好的泛化能力。
分类器复杂度适中：分类器的复杂度与可用样本的 数量相匹配，复杂度的选择符合Occam razor 原则， 这样得到的分类器最有可能获得较好的分类能力。
5、分类器的设计过程
6、分类器设计过程中需要考虑的一些关键因素： (1) 两类不同样本的特征向量的真实分布：特 征向量的概率分布决定了分类器在实际应用中 的真实分类能力（泛化能力）。特征向量的概 率分布通常是未知的。因此分类器的泛化能力 也是未知的。但是，分类器的真实分类能力可 以通过测试误差进行初步的估计。 (2) 训练样本及测试样本的数量：越多越好， 但是在实际应用中，获取大量的样本通常需要 付出很大的代价。
3、分类器的训练：根据已有的一组样本（样本集），构造一个 判决函数d(x)，根据d(x)实现对两类样本的正确分类。我们希 望d(x)尽可能满足 ： 对于第一类样本(x,y),y= 1: d(x)>0或sign(d(x))= 1 对于第二类样本(x,y),y=-1: d(x)<0或sign(d(x))=-1 其中，d(x)=0 称为分类器的分类面。这一过程称为分类器的 训练过程，在训练过程中使用的样本，称为训练样本。由训 练样本构成的集合，称为训练集。 判决函数d(x)可以采用多种不同的函数模型，常用模型有线性 模型、多项式模型、神经网络模型等。在本例中我们可以采 用线性模型 d(x)=w.x+b. 因此，分类器训练的任务就是，根 据训练样本确定线性分类器的权系数w及偏差项b。采用所得 分类器对训练样本进行分类时的错误率，称为训练误差。
内 容
一、模式识别的基本概念 二、模式识别系统的基本设计方法 三、有监督学习于无监督学习 四、模式识别的应用 五、贝叶斯决策理论概述
一、模式识别的基本概念 1、什么是模式识别？ 简单地说，模式识别就是对观察到的物理对象进行识别 与分类。模式识别无所不在，我们每一天都在进行着成 功的模式识别。一个简单的例子是根据声音识别汽车的 类别。再如读书看报。 2、如何让机器自动进行模式识别？ 模式识别的定义：根据对某个物理对象的观测信息，利 用计算机对该物理对象进行分类，从而给出该物理对象 所属的类别。在这里，“模式”就是指存储于计算机内 的有关物理对象的观测信息，它可以是图像、声音、温 度、压力等任何可以测量的观测量。为了让机器自动完 成模式识别任务，我们需要（1）数据采集设备（2）模 式识别算法。 一个简单的问题：如何让机器可以认字？
4、分类器试，这些样本称 为测试样本。由测试样本构成的集合称为测试集。
测试过程： 对于测试样本(x,y),y= 1, 如果d(x)>0则分类正确。 对于测试样本(x,y),y=-1, 如果d(x)>0则产生一个分类错 误。分类器对测试样本集进行分类时的错误率，称为测 试误差。
3、模式识别研究的意义 对外界事物的感知与识别是智能的基础。如果 我们能够很好的解决模式识别问题，就能够制 造出更高级的智能系统。一个例子是手写体识 别。另一个例子是自动驾驶系统。 模式识别在计算机学科中的地位：模式识别是 计算机科学与控制科学的一个交叉学科，是智 能系统及智能信息处理的一个重要基础。
二、模式识别系统的基本设计方法
模式识别问题的一个例子：设计一个自动分类 系统，实现对两种不同类别鱼类的自动分类 (salmon,sea bass)。结合该例子，我们讨论以 下几个问题（1）观测量的获取（2）特征提取 （3）分类器的训练（4）分类器的测试（5）分 类器的设计过程（6）分类器设计过程中需要考 虑的一些关键因素。
1、观测量的获取（图像获取）：首先通过摄像 机获取图像，然后采用图像分割技术，得到单个 物理对象的图像。
2、特征提取：抽取关键特征，并根据这些特征 对物理对象进行分类。 长度特征:根据长度进行分类 salmon一般较短，sea bass一般较长
亮度特征：根据亮度进行 分类 salmon一般较暗， sea bass一般较亮
训练误差、测试误差统称为经验误差。分类器优化的原 则应该是使测试误差近可能小。
分类器的应用：在对分类器进行训练及测试，并 最终确定了分类器的判决函数以后，就可将分类 器投入实际应用。在实际应用中，我们只能观测 到物理对象的特征向量，但是并不知道该对象的 类别。为此，我们采用分类器的判决函数对其类 别进行预测（即分类）。对于观测到的特征向量 x： 如果d(x)>0，则判y=1 （物理对象属于第一类） 如果d(x)<0，则判y=-1（物理对象属于第二类）