关于模式识别一些基本的技术基础介绍
关于模式识别一些基本的技术基础介绍
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。
模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。
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。
模式还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、生物的传感器等对象进行测量的具体模式进行分类和辨识。
模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容,后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力,已经取得了系统的研究成果。
应用计算机对一组事件或过程进行鉴别和分类。所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。
模式识别所分类的类别数目由特定的识别问题决定。有时，开始时无法得知实际的类别数，需要识别系统反复观测被识别对象以后确定。
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。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。
一、模式识别方法
1、决策理论方法
又称统计方法，是发展较早也比较成熟的一种方法。被识别对象首先数字化，变换为适
于计算机处理的数字信息。一个模式常常要用很大的信息量来表示。许多模式识别系统在数字化环节之后还进行预处理，用于除去混入的干扰信息并减少某些变形和失真。随后是进行特征抽取，即从数字化后或预处理后的输入模式中抽取一组特征。所谓特征是选定的一种度量，它对于一般的变形和失真保持不变或几乎不变，并且只含尽可能少的冗余信息。特征抽取过程将输入模式从对象空间映射到特征空间。这时，模式可用特征空间中的一个点或一个特征矢量表示。这种映射不仅压缩了信息量，而且易于分类。在决策理论方法中，特征抽取占有重要的地位，但尚无通用的理论指导，只能通过分析具体识别对象决定选取何种特征。特征抽取后可进行分类，即从特征空间再映射到决策空间。为此而引入鉴别函数，由特征矢量计算出相应于各类别的鉴别函数值，通过鉴别函数值的比较实行分类。
2、句法方法
又称结构方法或语言学方法。其基本思想是把一个模式描述为较简单的子模式的组合，子模式又可描述为更简单的子模式的组合，最终得到一个树形的结构描述，在底层的最简单的子模式称为模式基元。在句法方法中选取基元的问题相当于在决策理论方法中选取特征的问题。通常要求所选的基元能对模式提供一个紧凑的反映其结构关系的描述，又要易于用非句法方法加以抽取。显然，基元本身不应该含有重要的结构信息。模式以一组基元和它们的组合关系来描述，称为模式描述语句，这相当于在语言中，句子和短语用词组合，词用字符组合一样。基元组合成模式的规则，由所谓语法来指定。一旦基元被鉴别，识别过程可通过句法分析进行，即分析给定的模式语句是否符合指定的语法，满足某类语法的即被分入该类。
模式识别方法的选择取决于问题的性质。如果被识别的对象极为复杂，而且包含丰富的结构信息，一般采用句法方法；被识别对象不很复杂或不含明显的结构信息，一般采用决策理论方法。这两种方法不能截然分开，在句法方法中，基元本身就是用决策理论方法抽取的。在应用中，将这两种方法结合起来分别施加于不同的层次，常能收到较好的效果。
二、模式识别的应用
模式识别可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。
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。
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。 2.3 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遥感
遥感图像识别已广泛用于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等。
④医学诊断
在癌细胞检测、X射线照片分析、血液化验、染色体分析、心电图诊断和脑电图诊断等方面，模式识别已取得了成效。
三、统计模式识别
统计模式识别的基本原理是：有相似性的样本在模式空间中互相接近，并形成“集团”，即“物以类聚”。其分析方法是根据模式所测得的特征向量Xi=(xi1,xi2,…,xid)T(i=1,2,…,N)，将一个给定的模式归入C个类ω1,ω2,…, ωc中，然后根据模式之间的距离函数来判别分类。其中，T表示转置；N为样本点数；d为样本特征数。
统计模式识别的主要方法有：判别函数法，k近邻分类法，非线性映射法，特征分析法，主因子分析法等。
在统计模式识别中，贝叶斯决策规则从理论上解决了最优分类器的设计问题，但其实施却必须首先解决更困难的概率密度估计问题。BP神经网络直接从观测数据(训练样本)学习，是更简便有效的方法，因而获得了广泛的应用，但它是一种启发式技术，缺乏指定工程实践的坚实理论基础。统计推断理论研究所取得的突破性成果导致现代统计学习理论——VC理论的建立，该理论不仅在严格的数学基础上圆满地回答了人工神经网络中出现的理论问题，而且导出了一种新的学习方法——支撑向量机。
四、模式识别技术的近乎无限的发展潜力
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。
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。中国互联网中心的市场预测：未来5年，中文语音技术领域将会有超过400亿人民币的市场容量,然后每年以超过30%的速度增长。
2、生物认证技术
生物认证技术本世纪最受关注的安全认证技术，它的发展是大势所趋。人们愿意忘掉所有的密码、扔掉所有的磁卡，凭借自身的唯一性来标识身份与保密。国际数据集团（IDC）预测：作为未来的必然发展方向的移动电子商务基础核心技术的生物识别技术在未来10年的时间里将达到100美元的市场规模。
3、数字水印技术
90年代以来才在国际上开始发展起来的数字水印技术是最具发展潜力与优势的数字媒体版权保护技术。IDC预测，数字水印技术在未来的5年内全球市场容量超过80亿美元。
五、结语
模式识别从20世纪20年代发展至今，人们的一种普遍看法是不存在对所有模式识别问题都适用的单一模型和解决识别问题的单一技术，我们现在拥有的只是一个工具袋，所要做的是结合具体问题把统计的和句法的识别结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与人工智能中的启发式搜索结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与支持向量机的机器学习结合起来，把人工神经元网络与各种已有技术以及人工智能中的专家系统、不确定推理方法结合起来，深入掌握各种工具的效能和应有的可能性，互相取长补短，开创模式识别应用的新局面。
研究方向
软件工程与形式化方法；知识工程与符号推理；协议工程与移动计算；计算机辅助软件工程；智能综合自动化
古天龙（教授/博导/博士）（1964.11-）1996.01于浙江大学获工学博士学位。1998.01-2002.03在澳大利亚CURTIN理工大学、MURDOCH大学进行博士后和客座访问研究。1998年破格晋升教授，2001.03至今为西安电子科技大学计算机应用技术学科博士生导师。兼任教育部高等学校教学指导委员会委员,中国人工智能学会机器博弈专委会副主任委员、知识工程与分布式智能专委会委员,中国计算机学会Petri网专委会委员、电子政务与办公自动化专委会委员、计算机工程与工艺专委会委员,《计算机科学》编委、《计算机教育》编委等。主要研究领域为：软件工程与形式化方法；知识工程与符号推理；协议工程与移动计算；计算机辅助软件工程；智能综合自动化等。近年来主持国家863计划项目、国家自然科学基金、国防预研重点项目、国防预研基金、中澳国际合作项目、教育部留学回国人员基金等30余项；出版学术著作/教材《有序二叉决策图及应用》《软件开发的形式化方法》《网络协议的形式化分析与设计》《软件工程》《计算机科学与技术方法论》《离散数学》等6部；在《Formal Methods in Systems Design》《Computer Aided Design》《Computers & Operations Research》《计算机学报》《通信学报》等国内外重要学术刊物发表学术论文130余篇（其中SCI、EI收录
61篇）。入选“国家百千万人才工程”（2004年）、“广西十百千人才工程”（2000年）、“广西高校跨世纪中青年学科带头人”（1996年），并荣获国务院政府特殊津贴专家（2004年）、全国模范教师（1998年）、电子工业部优秀科技青年（1996年）、电子工业系统优秀教师（1997年）、广西教学名师（2008年）、广西优秀专家（2007年）、广西高校杰出科技人才（2009年）、广西优秀留学回国人员（2006年）等。
cctlgu@https://www.360docs.net/doc/e09717149.html,
复杂工业过程中离散事件问题的若干新研究
离散事件系统工业生产控制复杂工业过程
随着工业的发展和计算机技术的进步，复杂工业生产过程的控制和综合自动化日益受到广泛的重视。离散事件问题的出现是复杂工业生产过程的显著特点之一。本文以此为背景，对复杂工业生产过程中的离散事件问题进行了若干新的探讨和研究。主要包括：全面、系统地介绍了离散事件系统形式语言/自动机逻辑控制理论；并就该理论中所提出的非能控语言的上限能控子语言的计算进行了探讨，提出了非能控语言的上限能控子语言的N步投影递推求解算法和部分状态投影递推求解算法；同时，对一类约束语言的上限能控子语言展开了进一步讨论，对已有结果进行了修正。
给出了一类可有效改善离散事件问题监控器综合的计算复杂性、并能够在线实施的N步方法，包括：离散事件系统的N步在线监控策略、离散事件系统的修正N步在线监控策略、受禁事件串或（和）受禁状态下监控器的N步在线综合方法、受禁事件串或（和）受禁状态下监控器的修正N步在线综合方法。
对并发非确定性和模型非确定性离散事件问题的控制进行了研究，给出了并发非确定性离散事件问题的监控器综合、状态反馈综合方法；提出了一类模型非确定离散事件问题的鲁棒、自适应状态反馈综合方法。
对实时离散事件问题的形式化描述与控制理论进行了述评和讨论，提出了实时离散事件问题形式化描述与控制的条件迁移状态机的研究框架。同时还对离散型制造系统中离散事件的实时递阶控制进行了研究，提出了高频事件活动频率确定的预估策略、当前级事件活动状态求解的修正CAF策略和CAW策略。
给出了Flow--Shop型、Job--Shop型制造系统以及多产品间歇连续型生产过程中离散事件问题的极大代数建模与分析方法；同时，基于极大代数理论还对一类资源分配问题进行了研究。
给出了连续型生产过程中离散事件问题Petri网描述的递阶、模化方法，并讨论了生产过程中离散事件问题的协调控制；同时，还提出了离散事件问题Petri网模型的一种实现方法，以及组合数字电路的Petri 网逻辑验证方法。
讨论了离散事件动态系统理论及其在复杂工业生产过程中应用的发展前景与可能遇到的挑战和问题。
一个新技术概念的几个特征
一个新技术概念的几个特征 在这篇著作里，麦克李瑞深入研究了技术是如何衍生出关于建筑空间和时间的新理念。他认定这 样的一种建筑思想需要一种新的创造语言。麦克李瑞讨论了三类主要影响人们对建筑式样观审诉 求的方式：简易和晦涩，夸张和缩减，适于整体或是侵犯整体。他挑战性地使得设计者去探求建 筑者和周遭环境之间的辩证关系，并且这种关系是如何产生一类专门的知识，而这种知识来源于 对技术装置，过程以及理念的应用。 对于新的技术理念特征的理解往往会引发问题，并让我们看到新的危机。从简单明了（可触及性）向晦涩深奥（使我们不可及）转型的趋势是不是不可避免，又是否可以逆转？我们是否可以回到 应用技术之前的状态？而那些存在介质调和的危机包括：认知和经验的分裂，抽象派的艺术似乎 越发趋于平淡，古老建筑观念的语言法典的一成不变，以及专业和非专业的分化。 新的技术概念将会产生新的理解，而这种理解可能引发出在建筑空间和时间上新的概念，并且这 些概念将需要一种新的建筑语言去诠释。 序言： 技术的重要性回溯到建筑的目的以及意义的论述上。在过渡时期时，技术的概念已经萌发，不再 仅仅局限于建筑材料和程序，而是在一个新的融合前者的建筑氛围形成过程中，将技术广义定性 为对于人和所在环境（自然和建筑）辩证关系的理解（手段和知识）。 无论是仅仅注重建造的前现代派的建筑师，抑或富于创造的现代派的集大成者，或是后现代派们 断层分裂的理念，都没有产生出有益于建筑和设计的技术概念。一个新的卓于应用的概念需要一 种对于人和自然关系的新的思考定位。马丁海蒂格在他的“环境性的分析”一文中阐释道，我们 与自然打的富有成效的交道就是最接近我们的那种经营之道，全然不是仅仅感性上的认知，而是 一种对于事件处理并且适得其用的关注，而这种经营之道有着自己的一套知识体系。 这说明这样的一种学问来源于设计和建造，或是说反思和行动中。再进一步，建筑师在与自然富 有成效的交流中，通过对于技术装置手段的调整来感受和体验，而技术手段和装置也总是适于环 境需要的被转化成技术程序。然后，建筑师将这种亲身的感受体验通过反思和实践抽象出来，形 成所谓的技术理论。 如果说疑问是思想的带动者，那么产生新概念的新思路就势必需要新的问题。 这篇文章所提出的几个关于技术的新的问题并没有期待必定得到解答，但是最起码可以得到发人 深省的回应。 我们问的第一个问题，也是最为全面的就是“一种特定的知识或者体验，它从建造者和他们所处 自然的辩证存在中衍生，并且通过技术手段程序和理论的应用而获得，那么它的特征是什么？”
光纤模块基本知识
光纤模块基本知识 光纤模块基本知识 光纤模块只有短波（SX）、长波（LX）和超长波（ZX）之分，没有单模多模之分！只有光纤才分单模多模！ 短波光纤模块：发光口大，传输距离近 长波和超长波光纤模块：发光口小，传输距离远 多模光纤：纤芯直径大，传输距离近 单模光纤：纤芯直径小，传输距离远 短波模块-单模光纤-短波模块：不可行！因为短波模块的发光口大于单模光纤的纤芯直径，部分光信号无法进入光纤 长波模块-多模光纤-长波模块：一般可行，因为长波模块的发光口小于多模光纤的纤芯直径，所有光信号能够进入光纤。但传输距离受多模光纤限制，只有几百米，而且本人见过连通性不稳定甚至连不通的情况！ 长波模块-多模光纤-短波模块：不可行！两端波长必须相同！ 如果传输距离较远，必须选择长波模块-单模光纤-长波模块！ 光纤主要分为两类： 单模光纤(Single-mode Fiber)：一般光纤跳线用黄色表示，接头和保护套为
蓝色；传输距离较长。 多模光纤(Multi-mode Fiber)：一般光纤跳线用橙色表示，也有的用灰色表示，接头和保护套用米色或者黑色；传输距离较短。 光纤使用注意！ 光纤跳线两端的光模块的收发波长必须一致，也就是说光纤的两端必须是相同波长的光模块，简单的区分方法是光模块的颜色要一致。 一般的情况下，短波光模块使用多模光纤（橙色的光纤），长波光模块使用单模光纤（黄色光纤），以保证数据传输的准确性。 光纤在使用中不要过度弯曲和绕环，这样会增加光在传输过程的衰减。光纤跳线使用后一定要用保护套将光纤接头保护起来，灰尘和油污会损害光纤的耦合。 单模多模 1. 光纤是如何工作的？ 通讯用光纤由外覆塑料保护层的细如毛发的玻璃丝组成。玻璃丝实质上由两部分组成：核心直径为9到62.5μm，外覆直径为125μm的低折射率的玻璃材料。虽然按所用的材料及不同的尺寸而分还有一些其它种类的光纤，但这里提到的是最常见的那几种。光在光纤的芯层部分以“全内反射”方式进行传输，也就是指光线进入光纤的一端后，在芯层和包层界
光模块基础知识大全分类及选用
光模块基础知识大全、分类及选用 、光模块基本知识 1、定义: 光模块：也就是光收发一体模块。 2、结构: 光收发一体模块由光电子器件、功能电路和光接口等组成，光电子器件包括发射和接收两部分。 发射部分是：输入一定码率的电信号经内部的驱动芯片处理后驱动半导体激光器（LD）或发光二极管（LED发射出相应速率的调制光信号，其内部带有光功率自动控制电路，使输出的光信号功率保持稳定。 接收部分是：一定码率的光信号输入模块后由光探测二极管转换为电信号。 经前置放大器后输出相应码率的电信号，输出的信号一般为P ECL电平。同时在 输入光功率小于一定值后会输出一个告警信号。 3、光模块的参数及意义 光模块有很多很重要的光电技术参数，但对于GBIC和SFP这两种热插拔光 模块而言，选用时最关注的就是下面三个参数: 1）中心波长 单位纳米（nm，目前主要有3种: 850nm（ MM多模，成本低但传输距离短，一般只能传输500M ； 1310nm （SM单模，传输过程中损耗大但色散小，一般用于40KM以内的传
1550nm （SM单模，传输过程中损耗小但色散大，一般用于40KM以上的长 距离传输，最远可以无中继直接传输120KM） 2）传输速率 每秒钟传输数据的比特数（bit ），单位bps。 目前常用的有4种：155Mbps、1.25Gbps、2.5Gbps、10Gbps等。传输速率一般向下兼容，因此155M光模块也称FE （百兆）光模块，1.25G光模块也称GE （千兆）光模块，这是目前光传输设备中应用最多的模块。此外，在光纤存储系统（SAN中它的传输速率有2Gbps 4Gbps和8Gbps 3）传输距离 km 。 光信号无需中继放大可以直接传输的距离，单位千米（也称公里, 光模块一般有以下几种规格：多模550m 单模15km 40km 80km和120km 等等。 除以上3种主要技术参数（波长，速率，距离）外，光模块还有如下几个基本概念，这些概念只需简单了解就行。 a、激光器类别 激光器是光模块中最核心的器件，将电流注入半导体材料中，通过谐振腔的 光子振荡和增益射出激光。目前最常用的激光器有FP和DFB激光器，它们的差 异是半导体材料和谐振腔结构不同，DFB激光器的价格比FP激光器贵很多。传输距离在40KM 以内的光模块一般使用FP激光器；传输距离》40KM的光模块一般使用DFB激光器。 b、损耗和色散 损耗是光在光纤中传输时，由于介质的吸收散射以及泄漏导致的光能量损失, 这部分能量随着传输距离的增加以一定的比率耗散。色散的产生主要是因为不同 波长的电磁波在同一介质中传播时速度不等，从而造成光信号的不同波长成分由于传输距离的累积而在不同的时间到达接收端，导致脉冲展宽，进而无法分辨信
新技术学习总结
2008年度《教育技术培训课程》 学习总结 21世纪是个知识经济时代,科学技术日新月异，教育要跟上时代的潮流就必须改革，课程改革正顺应了时代的召唤，培养社会主义现代化建设所需要的新型的、具有创新能力、实践能力、有思想、有能力的有用人才，新技术改革将为中国的教育带来了生机与活力。 新技术改革必须在观念方面有根本的变革。教师只有全面深入地了解和理解新课程改革的背景、理念和具体内容，才能真正走进新课程。因此本次物理学科培训以转变观念为切入点，对教师进行“洗脑”，使教师在今后的实际教学工作中，全面把握改革思路、全面贯彻改革精神，不偏离改革宗旨和方向，保证改革沿着正确的目标前进。 新技术强调教学过程是师生交往、共同发展的互动过程。在教学过程中要处理好传授知识与培养能力的关系，充分发挥科学技术的能动性，注重培养学生的独立性和自主性，引导学生质疑、调查、探究，在实践中学习，使学习成为在教师指导下主动的、富有个性的过程。教师应尊重学生的人格，关注个体差异，满足不同需要，创设能引导学生主动参与的教育环境，激发学生的学习积极性，培养学生掌握和运用知识的态度和能力，使每一个学生都能得到充分的发展，为每一个学生终身发展打下良好的基础。教师不再是权威，只是教学过程的组织者、引导者，课堂上会较多地出现师生互动、平等参与的生动局面，教师尽可能地组织学生运用合作、小组学习等方式，在培养学生合作与交流能力的同时，调动每一个学生的参予意识和学习积极性，课堂教学形式多样，经常开展讲座交流和合
作学习，让大家共同提高，老师们多是鼓励性的话语，对待学生和蔼可亲，尽量发现学生的闪光点。 在基础教育改革下，学生学习方式开始逐步多样化，学生在学习中能乐于探究、主动参与，勤于动手，学生的学习，不再是整天处于被动地应付、机械训练、死记硬背、简单重复之中，不再是对于所学内容总是生吞活剥、一知半解、似懂半懂，学习内容比以前宽泛多了，经常能够联系实际，接触社会实际，从生活中来学习、思考，作业形式也丰富多了，有手工制作、写小论文、社会调查、查找资料…等等。活动性作业比书面作业有增多，让学生学习更轻松、更喜欢上学，对学习更有兴趣和积极性。 新技术的评价强调：评价功能从注重甄别与选拔转向激励、反馈与调整；评价内容从过分注重学业成绩转向注重多方面发展的潜能；评价技术从过分强调量化转向更加重视质的分析；评价主体从单一转向多元；评价的角度从终结性转向过程性、发展性，更加关注学生的个别差异；评价方式更多地采取诸如观察、面谈、调查、作品展示、项目活动报告等开放的及多样化的方式，而不仅仅依靠笔试的结果；更多地关注学生的现状、潜力和发展趋势。 总之，通过本次的培训学习使我感受到：新技术下的课堂教学，应是通过师生互动、学生之间的互动，共同发展的课堂。它既注重了知识的生成过程，又注重了学生的情感体验和能力的培养。因此，我们教师之所以会有今天如此翻天覆地的变化，是因为——教师因平凡而伟大，因伟大而平凡。也正是这颗平凡人的心铸就了——人民教师的“光荣”是任重而道远的。 敬南镇何家坪学校 教师：吴从刚 2008年12月28日
《模式识别基础》课程标准
《模式识别基础》课程标准 （执笔人：刘雨审阅学院：电子科学与工程学院）课程编号：08113 英文名称：Pattern Recognition 预修课程：高等数学，线性代数，概率论与数理统计，程序设计 学时安排：40学时，其中讲授32学时，实践8学时。 学分：2 一、课程概述 （一）课程性质地位 模式识别课基础程是军事指挥类本科生信息工程专业的专业基础课，通信工程专业的选修课。在知识结构中处于承上启下的重要位置，对于巩固已学知识、开展专业课学习及未来工作具有重要意义。课程特点是理论与实践联系密切，是培养学生理论素养、实践技能和创新能力的重要环节。是以后工作中理解、使用信息战中涉及的众多信息处理技术的重要知识储备。 本课程主要介绍统计模式识别的基本理论和方法，包括聚类分析，判别域代数界面方程法，统计判决、训练学习与错误率估计，最近邻方法以及特征提取与选择。 模式识别是研究信息分类识别理论和方法的学科，综合性、交叉性强。从内涵讲，模式识别是一门数据处理、信息分析的学科，从应用讲，属于人工智能、机器学习范畴。理论上它涉及的数学知识较多，如代数学、矩阵论、函数论、概率统计、最优化方法、图论等，用到信号处理、控制论、计算机技术、生理物理学等知识。典型应用有文字、语音、图像、视频机器识别，雷达、红外、声纳、遥感目标识别，可用于军事、侦探、生物、天文、地质、经济、医学等众多领域。 （二）课程基本理念 以学生为主体，教师为主导，精讲多练，以用促学，学以致用。使学生理解模式识别的本质，掌握利用机器进行信息识别分类的基本原理和方法，在思、学、用、思、学、用的循环中，达到培养理论素养，锻炼实践技能，激发创新能力的目的。 （三）课程设计思路 围绕培养科技底蕴厚实、创新能力突出的高素质人才的目标，本课程的培养目标是：使学生掌握统计模式识别的基本原理和方法，了解其应用领域和发展动态，达到夯实理论基础、锻炼理论素养及实践技能、激发创新能力的目的。 模式识别是研究分类识别理论和方法的学科，综合性、交叉性强，涉及的数学知识多，应用广。针对其特点，教学设计的思路是：以模式可分性为核心，模式特征提取、学习、分类为主线，理论上分层次、抓重点，方法上重比较、突出应用适应性。除了讲授传统的、经典的重要内容之外，结合科研成果，介绍不断出现的新理论、新方法，新技术、新应用，开拓学生视野，激发学习兴趣，培养创新能力。 教学设计以章为单元，用实际科研例子为引导，围绕基本原理展开。选择两个以上基本方法，辅以实验，最后进行对比分析、归纳总结。使学生在课程学习中达到一个思、学、用、
光模块基础知识大全、分类及选用
光模块基础知识大全、分类及选用 一、光模块基本知识 1、定义： 光模块：也就是光收发一体模块。 2、结构： 光收发一体模块由光电子器件、功能电路和光接口等组成，光电子器件包括发射和接收两部分。 发射部分是：输入一定码率的电信号经内部的驱动芯片处理后驱动半导体激光器（LD）或发光二极管（LED）发射出相应速率的调制光信号，其内部带有光功率自动控制电路，使输出的光信号功率保持稳定。 接收部分是：一定码率的光信号输入模块后由光探测二极管转换为电信号。经前置放大器后输出相应码率的电信号，输出的信号一般为PECL电平。同时在输入光功率小于一定值后会输出一个告警信号。 3、光模块的参数及意义 光模块有很多很重要的光电技术参数，但对于GBIC和SFP这两种热插拔光模块而言，选用时最关注的就是下面三个参数： 1）中心波长 单位纳米（nm），目前主要有3种： 850nm（MM，多模，成本低但传输距离短，一般只能传输500M）； 1310nm (SM，单模，传输过程中损耗大但色散小，一般用于40KM以内的传输)；
1550nm (SM，单模，传输过程中损耗小但色散大，一般用于40KM以上的长距离传输，最远可以无中继直接传输120KM)； 2）传输速率 每秒钟传输数据的比特数（bit），单位bps。 目前常用的有4种: 155Mbps、1.25Gbps、2.5Gbps、10Gbps等。传输速率 一般向下兼容，因此155M 光模块也称FE（百兆）光模块，1.25G光模块也称GE （千兆）光模块，这是目前光传输设备中应用最多的模块。此外，在光纤存储系统（SAN）中它的传输速率有2Gbps、4Gbps和8Gbps。 3）传输距离 光信号无需中继放大可以直接传输的距离，单位千米（也称公里，km）。 光模块一般有以下几种规格：多模550m，单模15km、40km、80km和120km 等等。 除以上3种主要技术参数（波长，速率，距离）外，光模块还有如下几个基本概念，这些概念只需简单了解就行。 a、激光器类别 激光器是光模块中最核心的器件，将电流注入半导体材料中，通过谐振腔的光子振荡和增益射出激光。目前最常用的激光器有FP和DFB激光器，它们的差异是半导体材料和谐振腔结构不同，DFB激光器的价格比FP激光器贵很多。传 输距离在40KM以内的光模块一般使用FP激光器；传输距离≥40KM的光模块一 般使用DFB激光器。 b、损耗和色散 损耗是光在光纤中传输时，由于介质的吸收散射以及泄漏导致的光能量损失，这部分能量随着传输距离的增加以一定的比率耗散。色散的产生主要是因为不同
新技术应用知识交流
茂业时代广场新技术应用综合报告 山东淄建集团有限公司 2015年5月
一、工程概况 淄博临淄茂业时代广场工程由淄博茂业商厦有限公司投资建设，淄博华艺工程设计有限公司设计，位于淄博市临淄区，齐园路69号。建筑总建筑面积：107484.78㎡，框架剪力墙结构，地下两层，层高3.8m、地上十层，层高5.4m，总建筑高度为57.8m。抗震等级为二级，抗震剪力墙为一级。总建筑高度为57.8m。地下部分主要设有停车场和设备用房，一层到八层为超市、商场、品牌店、餐饮等，九层十层为电影院。是一座集购物、餐饮、休闲、娱乐为一体的大型商业综合体。 2013年11月1日开工，2014年9月30日施工完成并通过竣工验收。 茂业时代广场实景图 二、示范工程组织领导及落实措施确保新技术顺利实施 根据住房与城乡建设部提出的在建筑业重点推广应用“十项新技术”的要求，在收到图纸后，我公司立即组织工程技术人员认真对图纸进行了审查和比对，采用BIM应用软件进行三维建模，对各个专业
进行碰撞检查，从而全面了解了本工程的相关信息及特点，对工程中涉及主要施工方法和关键性技术进行了深入的探讨。对各项经济技术指标进行了分析论证。在此基础上，编制了施工组织设计，并邀请针对专业性强的施工队伍进行了实地考察。 为了保证新技术在该工程施工中得以顺利实施，我公司主要采取如下保证措施： 1、加强学习和宣传，为新技术的推广提供思想保证 采取多种形式组织全体管理人员学习住房与城乡建设部推广应用十项新技术，了解和掌握十项新技术的内容，深刻认识到学习建筑业十项新技术的目的和意义，明确推广应用十项新技术不仅是住房与城乡建设部提出的战略决策，更是企业实现提高竞争力和经济效益的必由之路。结合公司以往示范工程的经验与成果，从思想上改变全体职工的传统观念，牢固树立科技兴业的思想，从而形成全员参与推广应用新技术的局面。 2、强化组织领导，为新技术推广提供组织保证 为确保新技术应用的顺利实施，，公司成立了以集团公司技术部为首的示范工程领导小组，负责施工组织设计的编制审定，主要施工方法及措施的审核批准，人、财、物主要计划的统筹安排等。项目部成立了以项目经理为首的实施小组。负责各项技术措施实施和目标的实现。并将实施中的情况进行认真总结。在工程施工阶段定期召开新技术应用会议，针对新技术应用的情况进行讨论，解决新技术应用过程中的施工难题。工程竣工后，我们组织召开了多次会议，总结新技术应用成果并进行效益分析。
北工大模式识别基础课程作业
姓名：学号： 2.1 设有10个二维模式样本，如图2.13所示。若21=θ，试用最大最小距离算 法对他们进行聚类分析。 1 3 5 7 9 X 1
解：① 取T 11]0,0[==X Z 。 ②选离1Z 最远的样本作为第二聚类中心2Z 。 ()()201012221=-+-=D ，831=D ，5841=D ，4551=D 5261=D ，7471=D ，4581=D ，5891=D ，651,10=D ∵ 最大者为D 71，∴T 72]7,5[==X Z 742 121=-=Z Z θT ③计算各样本与{}21,Z Z 间距离，选出其中的最小距离。 7412=D ，5222=D ，3432=D ，…，132,10=D }13,20,17,0,2,5,4,8,2,0{),min(21=i i D D ④742 120)},max{min(9221=>==T D D D i i ,T 93]3,7[==∴X Z ⑤继续判断是否有新的聚类中心出现： ?????===58740131211D D D ，???????===40522232221D D D ，…???????===1 13653,102,101,10D D D }1,0,1,0,2,5,4,8,2,0{),,min(321=i i i D D D 742 18)},,max{min(31321= <==T D D D D i i i 寻找聚类中心的步骤结束。 ⑥按最近距离分到三个聚类中心对应的类别中： 3211,,:X X X ω；76542,,,:X X X X ω；10983,,:X X X ω 代码附录： clear all close all clc %坐标点，初始化选定比例系数 num = 10;eta = 0.5;
模式识别发展及现状综述
模式识别发展及现状综述 xxx （xxxxxxxxxxxxxxxxxxx） 摘要 [摘要]：通过对模式识别的发展及现状进行调查研究，了解到模式识别的理论和方法在很多科学和技术领域中得到了广泛的应用，极大的推动了人工智能系统的发展，同时扩大了计算机应用的可能性。模式识别 的研究主要集中在研究生物体(包括人)是如何感知对象的，以及在给定的任务下，如何用计算机实现模式 识别的理论和方法。本文详细的阐述了模式识别系统的组成结构以及模式识别的现状并展望了未来的模式 识别的发展趋势。 [关键词]：模式识别;模式识别的应用 Abstract [Abstract]:through the investigation and Study on the present situation and development of pattern recognition, knowing that the theory and method of pattern recognition has been widely used in many fields of science and technology and greatly promoting the development of artificial intelligence systems as well as expanding the fields of computer applied to.The research of pattern recognition mainly concentrated on the research of the theory and method of pattern recognition which how the organisms(including humans)to perceive objects as well as,in a given task,how to realize the pattern recognition with computer.This paper expounds the present situation and system structure of the pattern recognition as well as prospects the development trend in the future of pattern recognition. [keyword]:pattern recognition;pattern recognition applications 1前言 模式识别诞生于20世纪20年代，随着40年代计算机的出现，50年代人工智能的兴起，模式识别在60年代初迅速发展成一门学科。什么是模式和模式识别呢？广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或相似，都可以称之为模式；狭义地说，模式是通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息；把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类(或简称为类)[1]。而“模式识别”则是在某些一定量度或观测基础上把待识模式划分到各自的模式类中去。 经过多年的研究和发展，模式识别技术已广泛被应用于人工智能、计算机工程、机器人学、神经生物学、医学、侦探学以及高能物理、考古学、地质勘探、宇航科学和武器技术等许多重要领域，如语音识别、语音翻译、人脸识别、指纹识别、生物认证技术等。模式识别的技术对国民经济建设和国防科技发展的重要性已得到了人们的认可和广泛重视。本文将就模式识别所涉及的基本问题、研究的领域及其当前进展现状进行详细的介绍，并对模式识别的发展趋势进行展望。 2模式识别 2.1模式识别系统 一个计算机模式识别系统基本上是由三个相互关联而又有明显区别的过程组成的，即数据生成、模式分析和模式分类。有两种基本的模式识别方法，即统计模式识别方法和结构
模式识别的基本理论
模式识别的基本理论 蝙蝠的雷达系统、螳螂的视觉的灵敏度都是非常高的。这些动物通过这些特异的功能来识别各式各样的东西并赖以生存。识别也是人类的一项基本技能。当人们看到某事物或现象时，人们会先收集该事物或现象的信息，然后将其与头脑中已有的相关信息相比较，如果找到一个相同或相似的匹配，人们就可以将该事物或现象识别出来。随着计算机的出现以及人工智能的兴起，将人类的识别技能赋予计算机成为一项新兴课题。 4.1模式识别的概述 模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，在日常生活中，人 们经常在进行“模式识别”。随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。 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。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。 模式识别是人工智能最早的研究领域之一，它的狭义研究目标是为计算机配置各种感觉器官，以便直接接受外界的各种信息，如图形识别、语言识别等。它的研究目标可以包括对于许多复杂事物的分类，如故障诊断、气象分型等。但模式识别又不是简单的分类学，它的目标包括对于系统的描述、理解与综合，是通过大量信息对复杂过程进行学习、判断和寻找规律。模式识别的应用几乎遍及各个学科领域，同时模式识别也广泛地应用于石油工业领域。此章通过保护储集层钻井液体系的优选，介绍模式识别方法在保护油气储集层技术中的应用[14]。 从模式识别用于对复杂类事物的分类来讲。模式识别就是已知某类事物有若干标准类别（模式），现判断某一具体对象属于哪一个模式。这里所说的模式是指标准样本、式样、样品、图形、症状等。模式识别与传统的数学观点不同，它暂不去追求精确地数学模型，而是在专家经验和已有认识的基础上，从所得的大量数据和历史出发，利用数学方法来完成识别过程。它是一门基于概念基础上的判断学科。 4.2模式识别的基本概念
模式识别大纲
《模式识别》教学大纲 一、课程的教学目标和任务 本课程是一门模式识别与智能计算方向的导论基础课，适合计算机各专业对该学科有兴趣的学生选修。 本课程的目的是通过学习使学生了解模式识别技术的基本概念、基本理论、基本算法和应用方式，理解模式识别的主要研究内容、研究方向和研究方法，掌握统计模式识别和结构模式识别的基础算法。 本课程的任务是通过教师对课程的讲授，使学生了解模式识别学科的基本概念、基本理论和研究思路，掌握模式识别的分类决策理论和基本算法，掌握模式识别分析的基本理论和基本算法，培养学生利用所学知识解决模式识别方面的实际问题的基本能力，为后续模式识别与智能系统专业的学习和深入研究奠定基础。 二、教学内容及学时分配 总学时：32学时 第一章绪论（5学时） 1、课程内容 一、模式识别中的概念 二、模式识别系统构成 三、特征选择方法概要 2、重点、难点 ⑴教学重点：本课程是计算机信息处理领域的基础理论课程，明确模式识别的基本功能
⑵教学难点：快速将学生引入模式识别领域，提升学生对计算机理论研究的兴趣。 3、基本要求 灵活应用紧致性处理模式之间是否可分的问题；通过掌握判别阈值法，明确模式识别的基本处理方法，模式识别是如何分析解决现实问题的；掌握特征生成方法中的提取和选择，对于给定实物特征能领会提取实物的有用信息。 第二章分类器设计（10学时） 1、课程内容 第一节基于概率统计的贝叶斯分类器设计 一、贝叶斯决策的基本概念 二、基于最小错误率的的贝叶斯决策 三、基于最小风险的贝叶斯分类实现 第二节判别函数分类器设计 一、判别函数的基本概念 二、LMSE分类算法 三、fisher分类算法 第三节神经网络分类器设计 一、人工神经网络的基本原理 二、BP神经网络 第四节决策树分类器 一、决策树的基本概念 二、决策树分类器设计 第五节粗糙集分类器 一、粗糙集理论的基本概念 二、粗糙集在模式识别中的应用 三、粗糙集分类器设计 2、重点、难点 ⑴教学重点：如何保证分类器设计完成后，能正常分类，如何查找错分情况，如何分析错分可能性； ⑵教学难点：阐明分类器设计中的数学理论，增强其对分类器的理论支撑。
模式识别课程设计.doc
模式识别课程设计 聚类图像分割 一．图像分割概述 图像分割是一种重要的图像分析技术。在对图像的研究和应用中,人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣。这些部分常称为目标或前景（其他部分称为背景）。它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析图像中的目标,需要将它们从图像中分离提取出来,在此基础上才有可能进一步对目标进行测量,对图像进行利用。图像分割就是把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。近年来,研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割,提出了不少新的分割方法。 图象分割是图象处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题,是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图象分割应用在许多方面,例如在汽车车型自动识别系统中,从CCD摄像头获取的图象中除了汽车之外还有许多其他的物体和背景,为了进一步提取汽车特征,辨识车型,图象分割是必须的。因此其应用从小到检查癌细胞、精密零件表面缺陷检测,大到处理卫星拍摄的地形地貌照片等。在所有这些应用领域中,最终结果很大程度上
依赖于图象分割的结果。因此为了对物体进行特征的提取和识别,首先需要把待处理的物体(目标)从背景中划分出来,即图象分割。但是,在一些复杂的问题中,例如金属材料内部结构特征的分割和识别,虽然图象分割方法已有上百种,但是现有的分割技术都不能得到令人满意的结果,原因在于计算机图象处理技术是对人类视觉的模拟,而人类的视觉系统是一种神奇的、高度自动化的生物图象处理系统。目前,人类对于视觉系统生物物理过程的认识还很肤浅,计算机图象处理系统要完全实现人类视觉系统,形成计算机视觉,还有一个很长的过程。因此从原理、应用和应用效果的评估上深入研究图象分割技术,对于提高计算机的视觉能力和理解人类的视觉系统都具有十分重要的意义。 二．常用的图像分割方法 1.基于阈值的分割方法 包括全局阈值、自适应阈值、最佳阈值等等。阈值分割算法的关键是确定阈值,如果能确定一个合适的阈值就可准确地将图像分割开来。阈值确定后,将阈值与像素点的灰度值比较和像素分割可对各像素并行地进行,分割的结果直接给出图像区域。全局阈值是指整幅图像使用同一个阈值做分割处理,适用于背景和前景有明显对比的图像。它是根据整幅图像确定的：T=T(f)。但是这种方法只考虑像素本身的灰度值,一般不考虑空间特征,因而对噪声很敏感。常用的全局阈值选取方法有利用图像灰度直方图的峰谷法、最小误差法、最大类间方差法、最大熵自动阈值法以及其它一些方法。
模式识别期末考试复习
题型： 1.填空题5题 填空题2.名词解释4题 3.问答题4题 4.计算作图题3题 5.综合计算题1题 备注1：没有整理第一章和第六章，老师说不考的 备注2：非线性判别函数相关概念P69 概率相关定义、性质、公式P83以后 最小错误率贝叶斯决策公式P85 最小风险贝叶斯P86 正态贝叶斯P90 综合计算有可能是第六次作业 一、填空题 物以类聚人以群分体现的是聚类分析的基本思想。 模式识别分类：1.从实现方法来分模式识别分为监督分类和非监督分类；2.从理论上来分， 有统计模式识别，统计模式识别，模糊模式识别，神经网络模式识别法 聚类分析是按照不同对象之间的差异，根据距离函数的规律做模式分类的。 模式的特性：可观察性、可区分性、相似性 模式识别的任务：一是研究生物体（包括人）是如何感知对象的，二是如何用计算机实现 模式识别的理论和方法。 计算机的发展方向：1.神经网络计算机－－模拟人的大脑思维；2.生物计算机－－运用生 物工程技术、蛋白分子作芯片； 3.光计算机－－用光作为信息载体，通过对光的处理来完成对信息的处理。 训练学习方法：监督学习、无监督学习（无先验知识，甚至类别数也未知）。 统计模式识别有：1.聚类分析法（非监督）；2.判决函数法/几何分类法(监督)；3.基于 统计决策的概率分类法 - 以模式集在特征空间中分布的类概率密度函数为基础，对总体特 征进行研究，以取得分类的方法 数据的标准化目的：消除各个分量之间数值范围大小对算法的影响 模式识别系统的基本构成：书P7 聚类过程遵循的基本步骤：特征选择；近邻测度；聚类准则；聚类算法；结果验证；结果 判定。 相似测度基础：以两矢量的方向是否相近作为考虑的基础,矢量长度并不重要。 确定聚类准则的两种方式：阈值准则，函数准则 基于距离阈值的聚类算法——分解聚类：近邻聚类法；最大最小距离聚类法 类间距离计算准则:1）最短距离法2）最长距离法 3）中间距离法4）重心法5）类平均距 离法6）离差平方和法P24 系统聚类法——合并的思想 用于随机模式分类识别的方法，通常称为贝叶斯判决。 BAYES 决策常用的准则：最小错误率；最小风险 错误率的计算或估计方法：①按理论公式计算；②计算错误率上界；③实验估计。
模式识别综述
模式识别综述 摘要:介绍了模式识别系统的组成及各组成部分包含的内容。就统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别等模式识别的基本方法进行简单介绍，并分析了其优缺点。最后列举了模式识别在各领域的应用，针对其应用前景作了相应分析。 关键字：模式识别系统、统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别 背景 随着现代科学技术的发展，特别是计算机技术的发展，对事物认识的要求越来越高，根据实际需求，形成了一种模拟人的各种识别能力（主要是视觉和听觉）和认识方法的学科，这个就是模式识别，它是属于一种自动判别和分类的理论。这一理论孕育于20世纪60年代，随着科学技术的发展，特别是20世纪70年代遥感技术的发展和地球资源卫星的发射，人们通过遥感从卫星取得的巨量信息，需要进行空前规模的处理、识别和应用，在此推动下，模式识别技术便得以迅速发展[1]。发展到现在，应用领域已经非常广阔，包括文本分类、语音识别、视频识别、信息检索和数据挖掘等。模式识别技术在生物医学、航空航天、工业生产、交通安全等许多领域发挥着重要的作用[2]。 基本概念 什么是模式呢？广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或是否相似，都可以称之为模式。但模式所指的不是事物本身，而是我们从事物获取的信息。因此模式往往表现为具有时间或空间分布的信息[3]。 人们在观察各种事物的时候，一般是从一些具体的个别事物或者很小一部分开始的，然后经过长期的积累，随着对观察到的事物或者现象的数量不断增加，就开始在人的大脑中形成一些概念，而这些概念是反映事物或者现象之间的不同或者相似之处，这些特征或者属性使人们对事物自然而然的进行分类。从而窥豹一斑，对于一些事物或者现象，不需要了解全过程，只需要根据事物或者现象的一些特征就能对事物进行认识。人脑的这种思维能力视为“模式”的概念。 模式识别就是识别出特定事物，然后得出这些事物的特征。识别能力是人类和其他生物的一种基本属性，根据被识别的客体的性质可以将识别活动分为具体的客体与抽象的客体两类。诸如字符、图像、音乐、声音等是具体的客体，他们刺激感官，从而被识别。而思想、信仰、言论等则是抽象的客体，这些属于政治、哲学的范畴。我们研究的主要是一些具体客体的识别，而且仅限于研究用机器完
模式识别课程设计教学内容
模式识别课程设计
模式识别课程设计 聚类图像分割 一．图像分割概述 图像分割是一种重要的图像分析技术。在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣。这些部分常称为目标或前景（其他部分称为背景）。它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析图像中的目标，需要将它们从图像中分离提取出来，在此基础上才有可能进一步对目标进行测量，对图像进行利用。图像分割就是把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。近年来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。 图象分割是图象处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题，是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图象分割应用在许多方面，例如在汽车车型自动识别系统中，从CCD摄像头获取的图象中除了汽车之外还有许多其他的物体和背景，为了进一步提取汽车特征，辨识车型，图象分割是必须的。因此其应用从小到检查癌细胞、精密零件表面缺陷检测，大到处理卫星拍摄的地形地貌照片等。在所有这些应用领域中，最终结
果很大程度上依赖于图象分割的结果。因此为了对物体进行特征的提取和识别，首先需要把待处理的物体(目标)从背景中划分出来，即图象分割。但是，在一些复杂的问题中，例如金属材料内部结构特征的分割和识别，虽然图象分割方法已有上百种，但是现有的分割技术都不能得到令人满意的结果，原因在于计算机图象处理技术是对人类视觉的模拟，而人类的视觉系统是一种神奇的、高度自动化的生物图象处理系统。目前，人类对于视觉系统生物物理过程的认识还很肤浅，计算机图象处理系统要完全实现人类视觉系统，形成计算机视觉，还有一个很长的过程。因此从原理、应用和应用效果的评估上深入研究图象分割技术，对于提高计算机的视觉能力和理解人类的视觉系统都具有十分重要的意义。 二．常用的图像分割方法 1.基于阈值的分割方法 包括全局阈值、自适应阈值、最佳阈值等等。阈值分割算法的关键是确定阈值，如果能确定一个合适的阈值就可准确地将图像分割开来。阈值确定后，将阈值与像素点的灰度值比较和像素分割可对各像素并行地进行，分割的结果直接给出图像区域。全局阈值是指整幅图像使用同一个阈值做分割处理，适用于背景和前景有明显对比的图像。它是根据整幅图像确定的：T=T(f)。但是这种方法只考虑像素本身的灰度值，一般不考虑空间特征，因而对噪声很敏感。常用的全局阈值选取方法有利用图像灰度直方图的峰谷法、最小误差法、最大类间方差法、最大熵自动阈值法以及其它一些方法。
光模块基础知识
光模块基础知识详解 图1光模块示意 一、光模块的主要组成部分 光模块主要有6部分组成，分别为金手指、控制器MCU、激光驱动器、限幅放大器、发射端TOSA、及接收端ROSA组成。 1.1、金手指 图2金手指
(a)金手指如图2所示,主要有以下几个功能： 1)给模块来提供供电回路； 2)实现模块的热插拔的功能； 3)为模块的高速信号提供连接； 4)为模块的低速信号提供连接； 5)向主机指示模块已经插入。 (b)管脚详解 1)发射端地管脚标号为1、17、20 2)接收端地管脚标号为9、10、11、14 供电回路中发射端及接收端是单独进行供电的，以避免相互干扰，同时在国际协议中发射端地级接收端地也是单独标注，但在实际中，对此也并没有严格区分，部分公司产品发射端地级接收端地是连接在一起的。连接在一起，也可以避免APD升压产生干扰，亦符合单点接地原则。 3)发射及接收端电源15，VCCR；16,VCCT 原则上来说，发射端及接收端的电源是单独供应的，这样可最大限度避免电源之间的相互干扰,主机端对发射端及接收端是单独进行滤波的。 图3host board典型供电电路图 4)低速信号MOD-DEF2(4)、MOD-DEF1(5)； 标准的I2C两线接口，可以完成主机到模块的双向通讯；模块中的SERIAL ID，DOM等信息都是通过这个接口读取出来或者写入； 5)低速信号MOD-DEF0(6)
该管脚接地，主机该管脚集电极开路，用于检测模块是否已经插入主机。 6)低速信号TXDISABLE(3) 该管脚用于指示是否关闭发射端，集电极开路输出，需要关闭发射端时，该管脚为高电平，在模块端上拉； 7)低速信号TXFAULT(2) 该管脚用于指示模块发射端是否出现严重故障，若出现严重故障， TXFAULT为高，在主机端上拉。 8)低速信号RX-LOS(8) 该管脚用于指示模块接收端是否出现严重故障，若出现严重故障，该管脚为高电平，在主机端上拉。 9)接收端差分信号对RD+(13)、RD-(14) 此两管脚为高速信号接收端，用于接收告诉信号。 10)发射端差分信号对TD+(18)、TD-(19) 此两管脚为高速信号发射端，用于发射高速信号。
新技术学习总结范文_0
新技术学习总结范文 在一学期即将结束之际，回首想想，自己这一年来的收获的确不小。很庆幸自己进了这个系认识了很多同学，学到了很多东西。只是自己适应能力和学习能力还有待加强，尚未跟上其他同学。也许我这些收获进步比起其他的同学是小巫见大巫，但这毕竟是我的收获与进步。 首先，自己从一个几乎完全不懂电脑甚至害怕电脑的小 "文盲"变成了非"文盲"，也找到了一些学习技术的方法（可能只是针对我自己个人有用吧）。 其次，拓宽了知识面，接触到了很多新事物、新概念、新技术、新思想，让自己接受了思想洗礼，发生了好几场 "大脑风暴"。只是还有好多知识还未理解接受，需要在进一步的学习中慢慢完善提高。头脑中某些观念也在慢慢转变中。 最后，很多能力得到了提高，比如，自主学习能力，技术学习能力等。 也许还有一些进步我自己没有意识到吧，记得柏拉图曾经说过："我们知道许多外部世界的知识，但我们却很难认识自己。"等我寒假回家与其他同学一对比可能就知道了吧。 在ICT这门课程的学习过程中我学到的技术基本上都只是粗略知道它大概可以用来做什么，好多软件都还不会用。需要用时
能用的起来的可能只有FrontPage，Dream weaver， Photoshop 都大概会一点吧。 在技术学习的过程中我最大的感受就是自己摸索出来的东西比别人教你的在头脑里的印象要深得多。我总结了一句话为"在摸索中提高，在摸索中成长"。 因为在小组学习的过程中，大家的技术基础、技术学习能力不尽相同，而且又没有真正的高手，没办法讲大课，几乎都是大家自己自学的。我原本在国庆期间没有回家，呆在学校里，听宗师姐介绍过Flash，所以在组建小组的前对Flash已有一定的了解，也是因为感兴趣才加入这个小组的。在组建小组前我已经向图书馆借了一本Flash的书，之后我又去借了一本关于Flash理论性强点的书（原先那本全部是实例），因此在初期我基本上是看书做实例的，可是有的时候做过之后不久没练又会忘了，学着学着反而越学越没信心了。后来我改变方针就是做之前看一下书，之后凭印象做，忘了也尽量不看书自己摸索试试，实在做不出来了才看书，这效果显然比先前好多了。 我觉得其实学习不管是理论知识还是技术知识它们之间都是相通的，很多理论知识上的学习方法在技术学习上只要你稍加变通也是适用的。比如要理解的记忆知识（这在技术学习中表现尤为突出），及时检查学习效果，要及时反馈，当然学的过程中要集中精神，这是无论做什么事都要做到的。不过技术的学习还有其特别要注意的，那就是要多加练习，熟能生巧。