模式识别基础
模式识别教案
模式识别教案一、课题模式识别二、教学目标1. 知识与技能目标- 学生能够理解模式识别的基本概念，包括模式、模式类等。
- 了解模式识别的主要方法，如统计模式识别和结构模式识别的基本原理。
- 能够区分不同模式识别方法的适用场景。
2. 过程与方法目标- 通过案例分析，培养学生观察、分析和归纳总结的能力。
- 以小组合作探究的方式，让学生体验模式识别在实际生活中的应用开发过程，提高学生的团队协作能力和解决问题的能力。
3. 情感态度与价值观目标- 激发学生对模式识别这一人工智能领域的兴趣，培养学生对新兴技术的探索精神。
- 让学生意识到模式识别在现代科技发展和社会生活中的重要性，增强学生的科技意识。
三、教学重点&难点1. 教学重点- 模式识别的基本概念，如模式、模式类、特征提取等。
- 统计模式识别和结构模式识别的原理及主要算法。
- 模式识别在实际生活中的典型应用，如人脸识别、指纹识别等。
2. 教学难点- 理解统计模式识别中概率密度函数的估计方法，如最大似然估计等。
- 掌握结构模式识别中模式的描述和匹配方法，如句法分析等。
四、教学方法小组合作探究法、案例分析法、问题驱动法五、教学过程1. 导入（10分钟）- 教师展示一些图片，包括不同人的脸、不同的指纹、各种手写数字等。
然后提问学生：“你们是如何区分这些图片中的不同对象的呢？”引导学生思考人类识别物体的方式。
- 教师话术：“同学们，今天我们来看这些有趣的图片。
你们看，这里有很多不同的人脸，还有不同的指纹，以及手写的数字。
大家想一想，当你们看到这些的时候，你们是怎么知道哪张脸是不同的人，哪个指纹属于不同的手指，这些数字又分别是什么呢？其实，这就是一种识别的能力，而今天我们要学习的模式识别，就是让计算机也具备这样的能力。
”- 接着，教师再展示一些利用模式识别技术实现的成果，如门禁系统中的人脸识别、手机上的指纹解锁等视频，进一步激发学生的兴趣。
2. 概念讲解（15分钟）- 教师给出模式识别的定义：模式识别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。
模式识别与机器学习 复习资料 温雯 老师
温雯
一些需要提及的问题
温雯 广东工业大学 计算机学院 23
温雯
广东工业大学
计算机学院
21
温雯
广东工业大学
模式识别系统的复杂性 – An Example
“利用光学传感器采集信息，对 传送带上的鱼进行种类的自动 区分” Fish Classification: Sea Bass / Salmon
一个例子
将鲈鱼与三文鱼进行区分 问题归纳（抽象而言） • 模式识别系统 • 设计流程
Preprocessing involves:
广东工业大学 计算机学院 28
Overlap in the histograms is small compared to length feature 温雯 广东工业大学 计算机学院
27
温雯
判定边界
错误分类的代价
模型的复杂度
Generalization (推广能力）
Partition the feature space into two regions by finding the decision boundary （判定边界）that minimizes the error.
Optical Character Recognition (typography)
A v t u I h D U w K
一种新的人机交互系统 你，从中看到模式识别吗？
Vision
数据挖掘与模式识别
数据挖掘与模式识别第一部分数据挖掘与模式识别概述 (2)第二部分数据预处理与特征提取 (5)第三部分关联规则挖掘与分类算法 (8)第四部分聚类分析与应用场景 (10)第五部分时间序列挖掘与预测 (13)第六部分自然语言处理与文本挖掘 (17)第七部分社交网络分析与可视化 (20)第八部分数据挖掘与模式识别在金融、医疗等领域的应用 (23)第一部分数据挖掘与模式识别概述数据挖掘与模式识别概述数据挖掘和模式识别是当今信息时代中非常重要的两个概念。
随着海量数据的不断生成和积累，如何有效地处理、分析和利用这些数据，成为了许多领域亟待解决的问题。
数据挖掘和模式识别技术为解决这些问题提供了有力的工具。
一、数据挖掘数据挖掘是指从大量数据中提取有用信息的过程，这些信息可能是潜在的规律、趋势、模式等。
数据挖掘的目的是帮助人们更好地理解数据，发现数据中的规律和趋势，为决策提供科学依据。
数据挖掘的过程包括数据预处理、数据探索、模型建立和模型评估等。
数据预处理是对数据进行清洗、整理、去重等操作，以保证数据的准确性和完整性。
数据探索是对数据进行初步的分析，发现数据中的规律和趋势。
模型建立是根据已知数据进行建模，以预测未来的趋势和行为。
模型评估是对建立的模型进行测试和评估，以确保模型的准确性和可靠性。
数据挖掘的技术主要包括分类、聚类、关联规则等。
分类是根据已知数据建立模型，将新数据分类到不同的类别中。
聚类是将数据按照某种相似性度量进行分组，使得同一组内的数据尽可能相似，不同组之间的数据尽可能不同。
关联规则是发现数据之间的相关性，帮助人们更好地理解数据之间的关系。
二、模式识别模式识别是指通过计算机技术自动识别和分类对象的过程。
模式识别的目的是将对象分类到不同的类别中，以方便人们更好地理解和利用这些对象。
模式识别的过程包括特征提取、模式分类和评估等。
特征提取是从原始数据中提取出有用的特征，以描述对象的属性和特征。
模式分类是根据已知数据建立模型，将新数据分类到不同的类别中。
fmea的故障模式识别技巧
fmea的故障模式识别技巧篇一：《关于FMEA的故障模式识别技巧的注意事项》在产品开发和质量管理的世界里，FMEA（失效模式与效应分析）就像是一位超级侦探，专门负责找出潜在的故障模式，以避免在实际应用中出现大麻烦。
但是，要想让这位侦探发挥最佳水平，在故障模式识别技巧方面，可是有不少需要注意的要点呢。
首先，团队合作就像一场精彩的足球比赛。
在进行FMEA故障模式识别时，不能只靠一两个“明星球员”，而是需要各个部门的成员都参与进来。
研发人员、生产人员、质量控制人员以及售后服务人员就像球场上不同位置的球员，各自有着独特的视角。
研发人员可能更了解产品的设计原理，就像中场球员掌控着比赛的节奏和传球线路；生产人员熟悉制造过程中的各种细节，如同后卫对防守区域的熟悉；质量控制人员则像守门员，时刻警惕着质量方面的漏洞；售后服务人员就像场外的教练，能根据客户反馈提供宝贵的信息。
大家只有齐心协力，才能全面地识别出故障模式。
收集信息是故障模式识别的基础，这可不能马虎。
把它想象成准备一场丰盛的晚宴，食材的种类和质量决定了菜品的好坏。
信息来源要广泛，包括以往类似产品的故障记录，这就好比是向经验丰富的大厨请教招牌菜的做法；客户反馈如同食客的评价，直接反映了产品在实际使用中的问题；还有测试数据，这就像是食材的新鲜度检测。
而且，在收集信息的过程中，不能只看表面现象，要深入挖掘。
就像剥洋葱一样，一层一层地揭开隐藏在深处的信息。
头脑风暴也是识别故障模式的重要环节。
这时候大家要像一群充满创意的艺术家，大胆地提出各种可能的故障模式。
但是，要避免被一些常规思维所束缚，就像不能总是按照老套路画画一样。
有时候，那些看似荒诞的想法可能就隐藏着真正的故障模式。
不过，头脑风暴也要有一定的规则，不能变成一场毫无秩序的争吵。
就像一群孩子在玩耍，虽然充满活力，但也要有一定的游戏规则才能玩得开心又安全。
对于故障模式的描述要清晰准确，这一点非常关键。
这就好比是给一个人画像，要让人一眼就能认出是谁。
计算机视觉技术与模式识别的关系
计算机视觉技术与模式识别的关系计算机视觉技术和模式识别是现代计算机科学领域中两个重要的研究方向。
它们都致力于让计算机具备理解和解释图像、视频等视觉数据的能力，从而实现自动化的视觉任务。
虽然两者有所区别，但也存在密切的联系和互相借鉴的关系。
计算机视觉技术是指通过计算机对图像、视频等视觉数据进行分析和理解，以实现目标检测、物体跟踪、图像分割、图像识别等视觉任务的能力。
它的主要目标是将物理世界真实场景中的视觉信息转化为计算机可理解和处理的形式，从而为计算机系统提供更高级别的智能化处理和决策能力。
计算机视觉技术的发展离不开数学、图像处理、机器学习等多个学科的支持和融合。
而模式识别是指从大量数据中识别和发现出重复出现的模式和规律，并将其用于对象分类、特征提取、数据压缩等任务中。
模式识别是计算机视觉技术的重要组成部分，它通过建立数学模型、设计算法等方法来分析和推理图像中的模式，并将其与已知的模式进行匹配和分类。
模式识别的发展借鉴了统计学、概率论、信息论等多个学科的理论基础，通过机器学习和深度学习等方法实现了诸如人脸识别、手写字识别等复杂的视觉任务。
计算机视觉技术与模式识别相互依赖，互相促进的关系可以从以下几个方面进行阐述。
首先，在计算机视觉技术中，模式识别是一种技术手段，用于从视觉数据中提取和表示图像或视频中的模式，并将其用于后续的分析和决策过程中。
例如，在人脸识别任务中，模式识别可以用来提取人脸图像中的特征，并将其与已知的人脸模式进行匹配和分类。
因此，模式识别为计算机视觉技术提供了重要的算法支持和理论基础。
其次，计算机视觉技术也为模式识别提供了强大的数据源和应用场景。
视觉数据是模式识别的重要输入，而计算机视觉技术则可以通过采集、处理和分析视觉数据来帮助模式识别任务的完成。
例如，在图像分类任务中，计算机视觉技术可以通过图像识别和特征提取的方法，将图像数据转化为模式识别算法所需要的统计特征，从而提高分类准确度和鲁棒性。
中科大模式识别第6章介绍
中国科学技术大学 汪增福
第一章 绪论 第二章 统计模式识别中的几何方法 第三章 统计模式识别中的概率方法 第四章 分类器的错误率 第五章 统计模式识别中的聚类方法 第六章 结构模式识别中的句法方法 第七章 总结
第六章 结构模式识别中的句法方法
本章主要内容
主要讨论具有一定结构的复杂模式的识别问题。
e1 + e2 + f1 + f2 + g + h
理想的分层结构表示
实际的分层结构表示
§6.1 模式基元和模式结构的表达
若干结论： 如何对一个模式可能有的多样化的表达进行概括和总结，进而 以一种紧凑的方式，通过执行一组操作或适用一组规则形成模 式的多样化描述就成为对复杂模式进行识别的重要环节。 如何解决模式的多样化描述问题？ 借鉴文法和语言之间存在的关联性和可类比性 语言由句子所构成，而句子又由单词根据文法所生成。 模式类由模式所构成，而模式又由模式基元根据一组装配 规则所生成。 借鉴语言学中业已存在的方法来解决模式的多样化描述 和识别问题。
G G
(2) G (1)
T { a ,b } P: （ 1 ）S aS （2）S b
(2)
S aS aaS aab
G G G
(1)
(1)
(2)
S aS aaS aaaS aaab
G G G G
(1)
(1)
(1)
(2)
L( G ) { b, ab, aab, aaab,...} { x | x a nb, n 0 }
N T
一些约定
S N T
大写的拉丁字母 小写的拉丁字母 小写的希腊字母 导出=推导=派生
《模式识别与机器学习》第2讲 贝叶斯学习基础
, =
贝叶斯决策
可能错分的情况存在 × ( − 1)种，涉及到的计算很多，
所以通常采样计算平均正确率()来计算()
= 1 −
= 1 − න , = 1 + න , = 2 + ⋯ + න , =
−
通过判别函数可以得到决策面g i = g j 为
−
1
− T Σ−1 − − −
2
第二讲 贝叶斯学习基础
T −1
Σ
−
+ ln
=
1 Σ
− ln
=0
=
2 Σ
基于高斯分布的贝叶斯决策器
考虑当所有类别的协方差矩阵都相等的情况下，即
目录
• 贝叶斯公式
• 贝叶斯决策
• 分类器的相关概念
• 基于高斯分布的贝叶斯分类器
• 朴素贝叶斯分类器
• 参数估计
第二讲 贝叶斯学习基础
贝叶斯决策
• 贝叶斯决策
贝叶斯决策（Bayesian decision）是概率框架下实施决策的
基本方法，它通过综合考虑决策的后验分布和错误决策的
损失来做出决策。其中，贝叶斯公式被用于计算后验分布。
=
≠
( = |)
= 1 − ( = |)
第二讲 贝叶斯学习基础
第二讲 贝叶斯学习基础
目录
• 贝叶斯公式
• 贝叶斯决策
• 分类器的相关概念
• 基于高斯分布的贝叶斯分类器
• 朴素贝叶斯分类器
• 参数估计
第二讲 贝叶斯学习基础
分类器的相关概念
二类分类问题：要机器来判断一张图像是大熊猫还是小熊猫
模式识别与智能系统
模式识别与智能系统在当今科技飞速发展的时代，模式识别与智能系统已经成为了众多领域的核心技术，从日常生活中的智能手机、智能家居，到工业生产中的自动化控制、质量检测，再到医疗领域的疾病诊断、医学影像分析，它的身影无处不在。
模式识别，简单来说，就是让计算机能够像人类一样从复杂的数据中识别出有意义的模式和规律。
比如说，我们能够轻易地从一群人中认出自己的朋友，这是因为我们的大脑能够捕捉到朋友的面部特征、体态、走路姿势等各种模式。
而计算机要做到这一点，就需要通过各种算法和技术对大量的数据进行分析和处理。
智能系统则是在模式识别的基础上，能够自主地进行决策、学习和优化。
想象一下，一个智能交通系统能够根据实时的路况信息自动调整信号灯的时间，从而减少交通拥堵；或者一个智能机器人能够根据环境的变化自主地调整工作方式，以完成复杂的任务。
那么，模式识别与智能系统是如何实现的呢？首先，数据采集是第一步。
大量的原始数据，比如图像、声音、文本等，被收集起来。
这些数据就像是建筑材料，是构建智能系统的基础。
接下来，就是数据预处理。
原始数据往往存在噪声、缺失值等问题，需要进行清洗、归一化等处理，以便后续的分析。
特征提取是关键的一步。
这就好比从一堆杂乱的物品中找出最有代表性的几个，通过数学方法将数据中的关键特征提取出来，从而降低数据的维度，提高处理效率。
然后，选择合适的模式识别算法进行训练。
常见的算法有决策树、支持向量机、神经网络等。
这些算法就像是不同的工具，根据具体的问题选择合适的工具才能达到最好的效果。
在训练过程中，计算机通过不断地调整模型的参数，使得模型的输出结果与实际的标签尽可能接近。
这就像是一个学生在不断地做练习题，通过对错题的纠正来提高自己的成绩。
当模型训练完成后，就可以用新的数据进行测试和验证。
智能系统的一个重要特点就是能够自主学习和优化。
通过不断地接收新的数据和反馈，系统能够不断地改进自己的性能，适应新的情况。
比如说，一个智能语音助手在与用户的交互过程中，能够逐渐了解用户的语言习惯和偏好，从而提供更准确、更个性化的服务。
承压设备损伤模式识别完整版
承压设备损伤模式识别 HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】9承压设备损伤模式识别第01讲承压设备损伤模式识别（一）√一、损伤、失效及检验方法概述√二、常见损伤模式、案例及检验策略1.腐蚀损伤2.材质劣化3.机械损伤4.其他损伤√三、小结一、损伤、失效及检验方法概述几个概念：损伤损伤模式失效失效分析事故事故调查检验技术＝检测技术＋评价技术检测技术＝无损检测＋性能试验——发现和量化缺陷。
——想办法找出缺陷评价技术＝应用断裂力学、损伤力学等应用科学，分析设备的安全性。
——能不能用能用多久解决方案关于检验种类及评定方法>>依据法规的检验>>基于失效模式的检验（或针对性检验、预知检验）>>基于风险的检验（RBI）>>在线检验>>基于安全状况等级的评定方法>>基于损伤寿命的评定方法>>可靠性、失效概率评定方法等等第02讲承压设备损伤模式识别（二）二、常见损伤模式、案例及检验策略GB/T30579－2014《承压设备损伤模式识别》（5类73种）第1类：腐蚀减薄（25）①全面腐蚀（均匀腐蚀）：盐酸、硫酸、氢氟酸、磷酸、二氧化碳（碳酸）、环烷酸、苯酚、有机酸、高温氧化、大气（有、无隔热层）、冷却水、土壤、苛性碱、氯化铵、胺、高温硫化物、酸性水、甲铵腐蚀等②局部腐蚀（非均匀腐蚀、局部减薄）：微生物腐蚀、锅炉冷凝水腐蚀、燃灰腐蚀、烟气露点腐蚀等等第2类：环境开裂（13）氯化物应力腐蚀开裂、碳酸盐、硝酸盐、碱、氨、胺、湿硫化氢破坏（氢鼓包、氢致开裂、应力导向型氢致开裂、硫化物应力腐蚀开裂）、氢氟酸致氢应力开裂、氢氰酸致氢应力开裂、氢脆、高温水、连多硫酸、液体金属脆断等第3类：材质劣化（15）晶粒长大、渗氮、球化、石墨化、渗碳、脱碳、金属粉化、σ相脆化、475°C脆化、回火脆化、辐照脆化、钛氢化、再热裂纹、脱金属腐蚀、敏化—晶间腐蚀等等第4类：机械损伤（11）机械疲劳、热疲劳、振动疲劳、接触疲劳、机械磨损、冲刷、汽蚀、过载、热冲击、蠕变、应变时效等等第5类：其他损伤（9）高温氢腐蚀、腐蚀疲劳、冲蚀、蒸汽阻滞、低温脆断、过热、耐火材料退化、铸铁石墨化腐蚀、微动腐蚀等等1.腐蚀损伤（腐蚀减薄＋环境开裂）腐蚀概述金属与周围介质间由于化学或电化学作用而引起的破坏称为腐蚀。
模式识别之二次和线性分类器PPT(92张)
ω2
定义 hx 2ln lx，-2倍自然对数,则: ω1
hx x m1T K11x m1 x m2 T K2 1 x m2 ln
K1 K2
T 2ln
ω2
6
• 上式是二次分类器。计算x到各类均值mi的
Mahalanobis距离，然后和阈值
3x12 3x2 2 4x2 4
12
3 x2 2
4 3
x2
x1 2
4 3
3
x2
22
3
x12
4 3
4
9
假定T=0，h(x)=T=0化为：
x2
2 2 3
x1 2
4 2 3
，是一双曲线。
gk
x
x mk
2
2
2n ln
2 ln
Pr ωk
• 后两项对所有类是共同的，可以省略。分母
中的 2也可以去掉，因而有等价的判别函数：
gk x x mk 2
• 这时的决策规则的含义是：x离哪类的均值
最近，就把它分到哪类。
24
• 例3 ：内积分类器（相关分类器）
假定 Kk 2I，k 1，2，，Nc。利用线性判别函数
• * 可以把上面的线性分类器的讨论再进一步。在 线性分类器
gk x 2mkT K 1 x mkT K 1mk 2lnPr ωk ，k 1，2，，Nc
中，如果把向量在K的特征向量的坐标系下表示（作 变换），并作比例变换使所有分量的方差变为1，这 时，线性分类器将作mkTx相关运算。在通信问题中， 如果噪声信号是相关的，而且方差是变化的，那么最 优的信号检测是使噪声变为不相关的，然后作相关或 匹配滤波器运算。
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模式识别基础
一、模式识别的定义和基本概念
模式识别是指通过对事物或现象进行观察、分析、比较和归纳总结，从中发现规律性、相似性或差异性等特征，以便更好地理解和描述它们的过程。
模式识别涉及到多个学科领域，如数学、统计学、计算机科学、人工智能等。
在模式识别中，需要考虑的基本概念包括：样本集、特征向量、分类器和评价指标。
样本集是指用于训练和测试的数据集合；特征向量是用来描述每个样本的属性值；分类器是用来对样本进行分类的算法；评价指标则是用来评估分类器性能的度量方法。
二、模式识别的主要任务
1. 分类任务
分类任务是模式识别中最基础也最常见的任务之一。
其目标是将给定的样本分成若干类别中的一种。
常见的分类方法包括：KNN算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机等。
2. 聚类任务
聚类任务是将给定数据集合分成若干个簇，使得同一簇内部相似度高，不同簇之间相似度低。
常见的聚类方法包括：K-means算法、层次聚类法等。
3. 特征提取和降维任务
特征提取和降维任务是模式识别中非常重要的任务之一。
其目标是从
大量的原始数据中提取出最具代表性和区分性的特征，以便更好地进
行分类或聚类等分析。
常见的特征提取方法包括：主成分分析、线性
判别分析等；而常见的降维方法则包括：奇异值分解、局部线性嵌入等。
三、模式识别中常用的算法
1. KNN算法
KNN算法是一种基于邻近度量的分类算法，其基本思想是将新样本与已知样本集中距离最近的K个样本进行比较，并将其归为距离最近的
那一类。
该算法简单易懂，但对数据规模较大或特征空间较高时计算
复杂度较高。
2. 朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯算法是一种基于概率统计理论的分类方法，其核心思想是
根据先验概率和条件概率来计算后验概率，并将其作为分类依据。
该
算法具有计算速度快、适用于大规模数据集等优点，但假设特征之间
相互独立的前提条件较为苛刻。
3. 支持向量机
支持向量机是一种基于几何间隔最大化的分类算法，其核心思想是将
样本映射到高维空间中，以便更好地进行线性或非线性分类。
该算法
具有较强的泛化能力和鲁棒性，但对于大规模数据集的处理效率较低。
四、模式识别中常用的评价指标
1. 准确率
准确率是指分类器在测试集上正确分类的样本数与总样本数之比。
该
指标反映了分类器整体性能的好坏程度。
2. 召回率
召回率是指分类器正确识别出正例样本数与实际正例样本数之比。
该
指标反映了分类器对正例样本识别能力的好坏程度。
3. F1值
F1值是准确率和召回率的调和平均数，可以综合反映分类器整体性能。
F1值越高，则说明分类器性能越好。
4. ROC曲线和AUC值
ROC曲线是以假阳性率为横坐标、真阳性率为纵坐标绘制的曲线，反映了分类器在不同阈值下的性能表现。
AUC值则是ROC曲线下的面积，其数值越大，则说明分类器性能越好。
五、模式识别在实际应用中的应用
模式识别在实际应用中有着广泛的应用领域，如图像识别、语音识别、生物信息学等。
其中，图像识别是模式识别中最为常见和典型的应用
之一，其主要任务是将图像中的物体或场景进行自动化分析和理解。
而语音识别则是将人类语音信号转换成计算机可处理的形式，并对其
进行自动化分析和理解。
生物信息学则是利用计算机技术来处理和分
析生物学数据，以便更好地理解生命科学中的各种现象和规律。
六、总结
模式识别作为一门交叉学科，在多个领域都有着广泛而深入的研究和应用。
通过对样本集合进行特征提取和降维等处理，再利用分类器或聚类器等算法进行分析和处理，可以更好地发现数据之间存在的规律性、相似性或差异性等特征，从而更好地理解和描述数据的本质。
在实际应用中，模式识别可以帮助我们更好地处理和分析各种数据，并为我们提供更准确、更高效的决策支持。