模式识别和智能信息处理
第 0 章 智能信息处理课程介绍
学习网站：
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教材及参考书(1)
教材 王雪：测试智能信息处理 清华大学出版社，2008.1
参考书
1. 2. 3. 4. 《智能信息处理方法导论》，高隽编著，机械工业出版社，2004. 《智能信息处理》，熊和金，陈德军编著，国防工业出版社，2006. 《智能信息处理技术》，王耀南编著，高等教育出版社，2003. 《计算机智能——理论、技术与应用》，丁永生编著，科学出版社， 2004.
总学时54学时，分为两大部分：
A、课堂教学： (44 学时) 介绍智能信息处理的基
本概念、原理、相关的理论和技术方法。
B、实验教学: (10学时)以MATLAB为工具，针对每
章节的内容进行实验。
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课堂教学内容
第1篇 绪论 （2学时） 1 测试智能信息处理概述 1.1 测试智能信息处理的产生及发展 1.1.1 测试系统的组成与特点 1.1.2 智能计算的产生与发展 1.2 智能信息处理的主要技术 1.2.1 神经计算技术 1.2.2 模糊计算技术 1.2.3 进化计算技术 1.3 智能技术的综合集成 1.3.1 模糊系统与神经网络结合 1.3.2 神经网络和遗传算法结合 1.3.3 模糊技术、神经网络和遗传算法综合集成 1.3.4 智能计算展望
5. 运用语言进行抽象、概括(语言能力)
6. 发现、发明、创造、创新(高级智能) 7. 实时、迅速、合理地应付复杂环境(实时反应能力) 8. 预测、洞察事务发展、变化(预测能力)
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人工智能(AI)
人工智能(Artificial Intelligence)： 研究人类智力活动奥秘的探索与记忆思维机理； 开发人类智力活动的潜能； 探讨用各种机器模拟人类智能的途径； 使人类的智能得以物化与延伸的一门学科。 研究怎样让计算机模仿人脑从事推理、设计、思考、学习等思 维活动,以解决和处理较复杂的问题，简单地说，研究如何让 计算机模仿人脑进行工作。
《智能信息处理》教学设计
《智能信息处理》教学设计一、教学目标知识与技能：（1）了解信息智能处理的方式（2）知道智能信息处理工具的基本工作过程（3）了解其实际应用价值过程与方法：（1）尝试使用信息智能处理工具“手写板”输入文字（2）使用翻译软件进行英汉互译（3）与机器人对话情感态度与价值观：感受信息智能处理的魅力，能客观评价信息智能处理给学习和生活带来的变化，激发起学习探索人工智能知识的热情和愿望，为学生今后选修“人工智能”打下基础。
二、内容分析1、本课内容选自高中信息课程标准：信息技术必修模块(二)信息的加工与表达(4)通过部分智能信息处理工具软件的使用，体验其工作过程，了解其实际应用价值。
2、本节的作用和地位：沿着技术发展趋势，信息技术自然会涉及到信息智能处理，这是前沿技术在日常应用中的体现。
高中学生有必要也有兴趣追求和学习前沿技术。
本节内容只是要求学生在使用信息智能处理信息的过程中，对信息智能处理工具进行初步体验，并形成感性认识。
三、重点与难点教学重点：信息智能处理的实际应用价值教学难点：信息智能处理的方式四、学情分析高一年级学生已经具备了一定的计算机使用经验，但大多数都是常用工具软件以及网络应用，对于信息智能处理工具软件的使用，可能个别学生已经具有一定的使用经验，例如翻译软件、手写板输入等，但教学中还是以注重“启蒙，兴趣培养”为主。
本节教学主题是用部分智能工具处理信息，目标是体验其工作过程，了解其实际应用价值，客观认识人工智能技术对社会的影响，培养正确的科学技术应用观。
由于地处信息技术应用欠广泛应用的地区，学生对生活中智能信息处理的工具和环境接触很少，所以教学内容不易过深，过多，重在体验，感悟、兴趣激发。
五、教学过程导入新课：一、播放美国电影《人工智能》中关于机器人的视频剪辑，给学生以未来人工智能的引领。
二、引言导入：人们利用计算机来处理信息是为了提高处理信息的效率，代替人来处理信息，但计算机执行的程序目前大多数都是人们预设的，不能根据实际情况的变化像人一样作出灵活的变化，于是智能信息处理成为人们新的研究方向。
人工智能模式识别算法的应用
人工智能模式识别算法的应用随着人工智能技术的不断发展和突破，模式识别算法作为人工智能的重要组成部分，开始得到广泛的应用。
这一算法可以在数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理等领域发挥巨大的作用，以此来解决实际问题，提高生产效率以及解决人类面临的共性问题。
一、人工智能模式识别算法的概述人工智能模式识别算法的本质是寻找输入数据的特征，以此来预测未来的变化趋势。
其基本流程包括数据预处理、特征提取、特征分析以及算法模型建立等步骤。
其中常用的模式识别算法有：支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、决策树（DT）、朴素贝叶斯（NB）、K近邻（KNN）等。
二、模式识别算法的应用1. 图像识别图像识别是一种利用模式识别算法识别和分类数字图像的技术。
其应用很广泛，如：自动驾驶、医学影像分析、智能安防等。
在智能安防领域，图像识别算法可以识别出物体或人的位置和动作，以此提高视频监控的效率，让智能安防不再仅是单纯的观看。
同时，图像识别算法还可以在医学应用中发挥重要作用，如对数字X光片进行分类和标记，以此快速愈合并辅助临床治疗。
2. 自然语言处理自然语言处理是指将人类语言与计算机语言结合在一起，以实现计算机的语言智能化。
模式识别算法在自然语言处理领域中的应用包括文本分类、命名实体识别、文本聚类等。
其中，文本分类是最为常见的应用，其可以准确的将文本按照其所属类别进行分类，这一技术可以应用在新闻分类、商品推荐等领域。
3. 声音识别声音识别技术可以将人声音转换为计算机可以识别的文本形式，应用于语音识别、语音合成等领域。
其中，语音识别可以将人的语音转换为文本，并进行分类和分析。
这一技术可以应用在电话客服、语音助手等领域。
4. 数据分类数据分类常应用于数据挖掘中的基础应用。
其核心思想是将数据按照不同的分类规则进行划分，以此进行数据挖掘和分析。
在数据分类应用中，决策树和贝叶斯网络是两种常用的方法，而K 近邻法则是一种基于距离的分类算法，也是数据分类常用的算法之一。
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。
第7章智能信息处理技术
《物联网技术概论》
2014-8-6
7.1.3 机器学习的主要策略
1. 机械学习
机械学习(Rote Learning)又称死记式学习，是最简单、最原始、最 基本的学习策略。通过记忆和评价外部环境所提供的信息达到学习的目的 ，学习系统要做的工作就是把经过评价所获取的知识存储到知识库中，求 解问题时就从知识库中检索出相应的知识直接用来求解问题。这种学习策 略不需要任何推理过程。外面输入知识的表示方式与系统内部表示方式完 全一致，不需要任何处理和变化。在机械学习系统中，知识的获取是以较 为稳定和直接的方式进行的，不需要系统进行过多的加工。 这里可以把执行部分抽象地看成某一函数，这个函数在得到自变量输 入值（x1，„，xn）之后，计算并输出函数值（y1，„，yp）。实际上它 就是简单的存储联合对[（x1，„，xn），（y1，„，yp）]。当需要f（ X1，X2，„，Xn）时，执行部分就从存储器中把（Y1，Y2，„，Yp）简单 地检索出来而不是重新计算它。
qufu66sinacom山东理工职业学院软件工程学院物联网技术概论20148671机器学习72模式识别73信息融合74数据挖掘物联网技术概论201486本章学习重点通过本章的学习了解机器学习模式识别信息融合和数据挖掘等各种智能信息处理技术的概念发展和特点掌握机器学习模式识别信息融合和数据挖掘的系统组成和方法了解智能信息处理技术的应用为后续的学习和研究建立基础
遗传算法的生物基础是人类生理的进化及发展，这种方法被称为进化主 义；另一方面，神经网络的理论是基于人脑的结构，其目的是揭示一个 系统是如何向环境学习的，此方法被称为连接主义。
另外，基于统计学习理论提出了支持向量机的学习算法，由于其出色的 学习性能尤其是泛化能力，从而引起了人们对这一领域的极大关注。
第三章第三节第二课时《智能信息处理》
学生完成任务二
学生回答问题
学生仔细听讲
用游戏的形式来激发学生兴趣。用任务驱动促使学生了解光学字符识别软件的使用及工作原理。
5、智能信息处理——模式识别-手写识别
组织学生输入一组生僻字，引出手写输入法。
活动二：输入一首唐诗。请两位同学，一位上台使用鼠标手写输入，另一位同学使用键盘输入，其他同学和老师做裁判。
布置学生任务二：请同学们以小组的方式使用OCR软件对两张图片进行识别（一张印刷体，一张手写）
问题1：两张图片中识别后哪张效果最好？哪张最差呢？
问题2：影响OCR软件识别率有哪些主要因素？
教师点评：OCR软件识别印刷体是相对准确的,基本不能识别手写体。影响OCR软件识别率的主要因素是纸张的质量、扫描的效果、是否印刷体等。
教具准备
课件
教 学环节
个性化批注
【新课导入】
展示幻灯片资料《智能机器人》和《人机大战》，提问：机器能够代替人做很多事情甚至在某些方面超过人类，你觉得机器真的具有智能吗？机器能否代替人？学生带着问题观看资料，思考问题。从而激发学生进一步探索的兴趣。
【新课讲解】
步骤
教师活动
学生活动
设计思想
1、初步了解人工智能
认真听讲
提升学生对人工智能的认识，提升学生的思辨能力
3、人工智能的研究领域
举例说明人工智能离我们并不遥远，例如我们常见的棋类小游戏，条形码识别、声控门、语音拨号、手写输入等都属于人工智能的研究领域。
大家快速阅读课文内容，完成学生任务一：判断事例属于哪个研究领域。
在任务中了解模式识别、机器翻译、智能代理、博弈等研究领域。
教学重点、难点
一、重点
1.让学生正确处理认识人与机器之间的关系。
人工智能的模式识别和模式分类方法
人工智能的模式识别和模式分类方法人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、扩展和拓展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的学科。
模式识别和模式分类是人工智能的重要领域之一，在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等众多应用领域发挥着重要作用。
本文将探讨人工智能中模式识别和模式分类的方法及其应用。
一、模式识别与模式分类的定义模式识别（Pattern Recognition）是指通过对对象的观察、测量，选择关键特征并建模，最后根据模型的规则决策、分类对象的过程。
模式分类（Pattern Classification）是指将对象按照事先定义好的类别进行归类的过程。
模式识别是模式分类的前置步骤，而模式分类是模式识别的结果。
二、模式识别的方法1.特征提取特征提取是模式识别的重要一步，通过选取合适的特征来描述模式的内在属性。
特征提取常用的方法有：几何特征（如位置、形状、大小）提取、颜色直方图提取、纹理特征提取等。
特征提取的目的是使不同的模式在特征空间中有明显的区分度，便于进一步分类。
2.特征选择特征选择是在众多特征中选取最有用的特征进行分类，以减少计算量和提高分类精度。
常见的特征选择方法有：信息增益、方差选择、互信息等。
特征选择的关键是在保证模式信息丢失最小的情况下，尽可能地选取更少的特征。
3.分类器设计分类器设计是模式识别的核心部分，决定了模式识别的整体性能。
目前常见的分类器有：几何分类器（如K近邻分类器）、统计分类器（如朴素贝叶斯分类器）、神经网络分类器、支持向量机等。
不同的分类器适应不同的应用场景，需要根据具体情况选取。
三、模式分类的方法1.监督学习监督学习是指通过已标记的训练数据建立模型，然后使用这个模型对未知数据进行分类。
常用的监督学习方法有：决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
监督学习方法需要较多的标记数据，但其分类效果较好。
2.无监督学习无监督学习是指通过未标记的训练数据发现模式，并将数据进行聚类。
《模式识别》课件
05
模式识别的挑战与未来发 展
数据稀疏性与不平衡性
总结词
数据稀疏性和不平衡性是模式识别领域面临的重大挑 战，需要采取有效的方法和技术来解决。
详细描述
在许多实际应用中，由于数据量不足或数据分布不均衡 ，模式识别算法往往难以获得准确和可靠的结果。为了 解决这个问题，需要研究和发展新的算法和技术，以提 高算法的鲁棒性和泛化能力。
医学诊断
总结词
医学诊断是一种基于医学影像和人工智能技术的模式识 别应用，用于辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
详细描述
医学诊断技术通过分析医学影像数据，提取病变特征， 实现疾病的自动检测和分类。在肺癌、乳腺癌、皮肤癌 等领域，医学诊断技术为医生提供了更加准确和可靠的 诊断依据，有助于提高疾病诊断的准确性和效率。
语音识别
要点一
总结词
语音识别是一种基于语音信号处理和人工智能技术的模式 识别应用，用于将语音转换为文本信息。
要点二
详细描述
语音识别技术通过采集语音信号、提取语音特征、转换为 文本格式，实现语音到文本的自动转换。在语音助手、智 能客服、语音导航等领域，语音识别技术为人们提供了更 加便捷和高效的服务体验。
高维数据处理
总结词
随着数据维度的增加，高维数据处理成为模式识别领域的一个重要挑战。
详细描述
高维数据通常具有更大的数据量和更复杂的数据结构，这使得传统的模式识别算法难以处理。为了解 决这个问题，需要研究和发展新的算法和技术，以降低计算复杂度、提高算法效率和准确性。
多模态信息融合
总结词
多模态信息融合是模式识别领域的一个重要发展方向，通过融合不同类型的信息可以提高识别准确性和可靠性。
详细描述
多模态信息融合涉及将来自不同类型传感器的信息进行整合和分析，以提取出更丰富、更全面的特征。为了实现 有效的多模态信息融合，需要研究和发展新的算法和技术，以实现不同类型信息的有效融合和特征提取。
模式识别与智能控制技术
模式识别与智能控制技术第一章：概述模式识别与智能控制技术的背景和发展模式识别与智能控制技术是一种与大数据潮流紧密联系在一起的新兴技术，它是一种通过机器学习以及人工智能算法识别系统中出现的规律。
模式识别与智能控制技术被广泛应用于医学、金融、交通、电力等领域的数据处理、分析和预测等工作中，不仅可以提高工作效率，还可以降低物资能耗，改善人们生活质量，实现人机智能交互等诸多好处。
本章主要介绍模式识别与智能控制技术的发展历程以及其在人类社会中的重要作用。
第二章：模式识别技术模式识别技术是模式识别与智能控制技术的核心，其在数据处理中的应用尤为广泛。
模式识别技术的作用是通过数据挖掘等手段，识别各种模式，如图像模式、语音模式、自然语言模式等。
在模式识别技术中，常用的方法有：模板匹配法、决策树方法、贝叶斯分类法、支持向量机、神经网络等等。
各种方法在某些情况下各有优缺点，在实际应用中需要进行选择和调优。
第三章：智能控制技术智能控制技术是模式识别与智能控制技术的另一个重要部分，其作用是通过智能算法控制系统的运行，实现对其进行优化和自动化控制。
智能控制技术的主要方法有：神经网络控制、遗传算法控制、模糊控制等。
在工业生产与控制中被广泛应用，能够有效地提高控制精度，并且可以对复杂的系统进行智能控制。
第四章：模式识别与智能控制技术的应用模式识别与智能控制技术得到了广泛的应用，特别是在金融、交通、医疗等领域。
在金融领域，模式识别与智能控制技术被应用于股票走势的分析、预测等方面，极大地提高了决策精度，为投资者提供了更好的决策依据。
在交通领域，智能交通系统实现了对交通流量自动化控制，提高了交通流畅度，降低了交通事故发生率。
在医疗领域，模式识别与智能控制技术被用于疾病诊断、医院管理、医疗质量检测等工作中，使得医疗服务更加高效、准确和人性化。
第五章：模式识别与智能控制技术的前景随着人工智能技术的发展，模式识别与智能控制技术的应用将得到进一步的拓展和深入，将在更多的领域发挥更大的作用。
河海大学模式识别与智能系统专业考研
凯程考研集训营，为学生引路，为学员服务！
第 1 页 共 1 页 河海大学模式识别与智能系统专业考研 模式识别与智能系统属控制科学与工程一级学科，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，研究对各种媒体信息进行处理、分类和理解的方法，并在此基础上构造具有某些智能特性的系统。
本学科依托河海大学计算机科学与工程系、信息与控制工程研究所，主要从事人工神经网络、图像处理、模式识别、智能信息处理与知识工程等领域的教学和科研工作。
承接各级（国家、省和市）自然科学基金及面向应用的开发研究项目。
一、培养目标
培养德智体全面发展，具有坚实的基础理论和系统的专业知识和实践技能，了解国内外该学科发展的前沿和动态的高级专门人才。
要求毕业学生能够熟练利用计算机解决本学科的有关问题；具备独立从事模式识别与智能系统中的某一研究方向的科学研究和教学工作的能力；熟练地掌握一门外国语。
二、主要研究方向
1、人工神经网络
2、图象处理与模式识别
3、智能信息处理与知识工程
小提示：目前本科生就业市场竞争激烈，就业主体是研究生，在如今考研竞争日渐激烈的情况下，我们想要不在考研大军中变成分母，我们需要：早开始+好计划+正确的复习思路+好的辅导班（如果经济条件允许的情况下）。
2017考研开始准备复习啦，早起的鸟儿有虫吃，一分耕耘一分收获。
加油！。
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模式识别和智能信息处理
模式识别和智能信息处理是人工智能领域的两个重要分支，它们在智能化、信息化的21世纪中扮演着至关重要的角色。
模式识别技术是人工智能的基础技术之一。
它通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，涉及对表征事物或现象的各种形式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。
模式识别技术的应用非常广泛，包括但不限于统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等领域，与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。
此外，模式识别技术也是机器学习的基础，对于推动智能系统的发展具有重要意义。
智能信息处理则是模拟人或其他生物处理信息的行为，旨在建立处理复杂系统信息的理论、算法和系统的方法和技术。
它是一个前沿学科，涉及到利用计算机对物体、图像、语音、字符等进行自动识别的技术过程，包括样本采集、信息的数字化等步骤。
智能信息处理的目标是在智能信息处理基础理论研究领域达到世界一流水平，培育前瞻思想，产出一流成果，培养基础人才，从而为智能技术形成智能产业提供基础原理、核心技术以及关键技术。