模式识别

1、模式识别应用 车牌识别,模式识别系统的组成：信息获取 预处理特征提取和选择 分类器设计和分类决策,信息获取机器识别：计算机获取模式信息即实现观察对象的数字化表达。待识别的样本大都是非电信息，例如语音信号待识别文本图像等，这就需要将这些以各种。

2、混沌遗传算法及其在模式识别中的应用论文导读：遗传算法是一种全局优化搜索算法，它使用了群体搜索技术，用种群代表一组问题解，通过对当前种群施加选择交叉和变异等一系列遗传操作，从而产生新的一代种群，并逐渐使种群进化到包含最优解或近似最优解的状态。。

3、Pattern Recognition Theory and Its ApplicationPROBLEMS2.5 1 对C类情况推广最小错误率贝叶斯决策规则； 2指出此时使最小错误率最小等价于后验概率最大，即 对一切。2.5 1 Gene。

4、Research Fund of the State Key Laboratory of Mechanics and Control of Mechanical Structures Nanjing University of Aerona。

5、第三章 判别域代数界面方程法 颜色绿红 似圆度 判别函数 Discriminant Function n3.1 判别域代数界面方程法的概念 n判别函数的形式 线性 非线性 n判别规则 n参数确定 n3.1判别域代数界面方程法的概念 3.2.。

6、第2章贝叶斯决策理论,学习指南,主要内容是说明分类识别中为什么会有错分类，在何种情况下会出现错分类错分类的可能性会有多大在理论上指明了怎样才能使错分类最少 不同的错分类造成的危害是不同的为此引入了一种风险与损失概念，希望做到使风险最小。要着。

7、模式识别答案 大脑的模式识别功能阅读答案 阅读下面文字，完成13-14题。（9分） 纳尔逊曼德拉当选南非总统时已是76岁高龄的老人。他能够胜任总统职务，得益于他仍旧具有清楚的思维。其实，在生活中有些人直到晚年认知力量不减当年，并获得很多制造性的成就，其缘由就在于人虽然老了，才智却还存在。什么是才智呢？一般认为才智指的是将新旧事物联系起来，并将从前的阅历拿来解决新问题的力量。而这种力量可以抵挡。

8、模 式 识 别 实 习 报 告 实习目的 1.习使用ERDAS软件对遥感影像进行监督分类和非监督分类。 2.编程实现K-均值算法 基本原理 （一）非监督分类 非监督分类思想：非监督分类是指人们事先对分类过程不施加任何的先验知识，而仅凭数据遥感影像地物的光谱特征的分布规律，即自然聚类的特性进行“盲目”的分类。其分类的结果只是对不同类别达到了区分，但并不能确定类别的属性。其类别的属性是。

9、用智能工具处理信息 用模式识别类智能工具处理信息 株洲县第五中学黄建波 用智能工具处理信息用智能工具处理信息 用智能工具处理信息用智能工具处理信息 开学初，本校一位没有学过电脑而且普通话又不 标准的人员突然被调整到充卡工作岗位，而此份工作 中需要录入学生姓名，请大家帮忙想一个办法，让她 在几分钟之内就能录入汉字。 案例探究一案例探究一 任务：用手写输入软件在记事本或word中输入汉字 ，体验这种。

10、Introduction Pattern recognition techniques are used to automatically classify physical objects (handwritten characters, tissue samples) or abstract multidimensional patterns (npoints inddimensions) i。

11、如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载! 最近邻法和k-近邻法 学号：02105120 姓名：吴林 一.基本概念： 最近邻法：对于未知样本x，比较x与N个已知类别的样本之间的欧式距离，并决策x与距离它最近的样本同类。 K近邻法：取未知样本x的k个近邻，看这k个近邻中多数属于哪一类，就把x归为哪一类。K取奇数，为了是避免k1=k2的情况。 二.问题分析： 要判别x属于哪一类，关键要求得与x最近的。

12、现代模式识别是在 20 世纪 40 年代电子计算机发明以后逐渐发展起来的。 在更早的时候，已有用光学和机械手段实现模式识别的例子，如在 1929 年 GustavTauschek 就在德国获得了光学字符识别专利。作为统计模式识别基础的多元统计分析和鉴别分析也在电子计算机出现之前提出来了。1957 年 IBM 的 C.K.Chow 将统计决策方法用于字符识别。然而，“模式识别”这个词被广泛使用并形成。

13、模式识别与智能系统（081104） 学科门类：工学（08） 一级学科：控制科学与工程（0811） 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。

14、 模式识别在测井资料划分沉积相中的应用研究 天然气工业lggg年7月 _ljll;:? 模式讽期蔫却劳ll_l_. , . . :; : 蛔分豌赦相I申零囊孥攀一 ,: 厂7,9 母处理方法,便能划分出谊地区的各种沉积相及1冗积徽相. 主题词 . 望塑孽茎迎特征参 油藏描述是7O年代发展起来的用于油气田勘 探和开发的一项新技术.这项新技术自七五引进 我国以来,发展十分迅速,受到广大石油企业家。

15、灰色系统理论在中药色谱指纹图谱模式识别中的应用研究 2013 年 2 月 V o l31 N o2 F eb r u ar y 2013 C h i n es e Jou r n al of C h r om at ogr aph y 127 132 研 究 论 文 D O I : 1 03 7 2 4 / S PJ1 1 2 32 0 1 20 9 0 1 7 灰 色。

16、现代模式识别是在 20 世纪 40 年代电子计算机发明以后逐渐发展起来地. 在更早地时候,已有用光学和机械手段实现模式识别地例子,如在 1929 年 GustavTauschek 就在德国获得了光学字符识别专利.作为统计模式识别基础地多元统计分析和鉴别分析也在电子计算机出现之前提出来了.1957 年 IBM 地 C.K.Chow 将统计决策方法用于字符识别.然而,“模式识别”这个词被广泛使用并形成。

17、 040930520 吴非 模式识别实验报告 K-均值聚类算法实验报告 试验目的 通过对K-均值算法的编程实现，加强对该算法的理解和认识。提高自身的知识水平和编程能力，认识模式识别在生活中的应用。 算法思想 K-均值算法的主要思想是先在需要分类的数据中寻找K组数据作为初始聚类中心，然后计算其他数据距离这三个聚类中心的距离，将数据归入与其距离最近的聚类。

18、2021/3/10,授课：XXX,1,第四章 统计判决,最小误判概率准则判决 最小损失准则判决 最小最大损失准则 N-P(NeymanPearson)判决,2021/3/10,授课：XXX,2,例子癌症普查：,1癌症患者：11268 2正常者： 2242282 总人数：n=2253550 对每一类的概率做一个估计（先验概率）,41 最小误判概率准则判决,2021/3/10,授课：XXX,3,对人们。

19、4.6多类别问题,4.6.1多类问题的基本概念 4.6.2 决策树简介,4.6.1多类问题的基本概念,假设有1，2，c类模式，分为三种情况进行讨论。 每一模式类与其它模式类之间可用单个判别平面分隔 每两类模式之间都可分别用判别平面分隔开来。,存在c个判别函数 ，i=1,2,c，如果x属于i类，则,每一模式类与其它模式类之间可用单个判别平面分隔,这种情况有c个判别函数，具有下面的性质 g。

20、在已知类别的样本集基础上，用确定的或统计的判别函数对模式进行分类，设计分类器，这些已知的样本集称为训练集。根据判读好的训练集解决分类问题，称为有人管理或有教师的分类法。,第五章 聚类分析,第五章 聚类分析,没有训练集的情况下的样本分类问题，所选用的样本是预先不知其所属的类别，需要根据样本间的距离或相似性的程度自动地进行分类。 这种无人参预（或没有教师的）识别问题，称为聚类或无人管理的分类。,聚类分。

21、Pattern Recognition,办公地点：主楼501 Email:,Contents,1Introduction to Pattern Recognition 2Bayesian Decision Theory 3Maximum-Likelihood instead, the only teaching feedback is that the tentative category is 。

22、习题：,已知两类问题的样本集中，有两个样本。 属于类， 属于类，对它们进行增广后，这两个样本的增广样本分别为 =_, =_。 广义线性判别函数主要是利用_原理解决_问题，利用广义线性判别函数设计分类器可能导致_。 线性分类器设计步骤？ 线性判别函数g(x)的几何表示是：点x到决策面H的_。,。

23、第四章 习题解 4.2 设一维两类模式满足正态分布，它们的均值和方差分别为，m1=0，s1=2，m2=2，s2=2，p(x) N(m,s)，窗函数P(1)= P(2)，取0-1损失函数，试算出判决边界点，并绘出它们的概率密度函数曲线；试确定样本-3，-2，1，3，5各属哪一类。 解： 1 x 已知 ， 由Bayes最小损失判决准则： 如果 ，则判 ，否则判 。 如果 ，则判 ，否则判。

24、动态手势轨迹跟踪与HMM模式识别 林伟强 庄宝山 （福州大学数学与计算机科学学院） 摘要 为了理解用户手势的含义，本文首先利用摄像头捕获连续运动的手势，随后将其进行部分图像的预处理操作，利用手势分割技术将手势部分分割出来，并提取手势的质心以及面积的大小作为特征向量，用于建立隐马尔可夫模型的参数，最终形成一个能理解用户手势操作的系统，并对其进行应用。 关键词 手势识别 隐马尔可夫模型 手势分割。

25、1、 PCA和LDA的区别？ PCA是一种无监督的映射方法，LDA是一种有监督的映射方法。PCA只是将整组数据映射到最方便表示这组数据的坐标轴上，映射时没有利用任何数据内部的分类信息。因此，虽然做了PCA后，整组数据在表示上更加方便（降低了维数并将信息损失降到了最低），但在分类上也许会变得更加困难；LDA在增加了分类信息之后，将输入映射到了另外一个坐标轴上，有了这样一个映射，数据之间就变得更易区分。

26、Visual Pattern Recognition by Moment Invariants MING-KUEI HU, SENIOR MEMBER, IRE Summary In this paper a theory of two-dimensional moment invariants for planar geometric figures is presented. A f。

27、 新版模式识别在素描教学观察方法的运用汇编 模式识别在素描教学观察方法的运用 模式识别在素描教学观察方法的运用 本文关键词：素描，观察，方法，教学，模式识别 模式识别在素描教学观察方法的运用 本文简介：摘要：素描作为设计类专业重要的基础课程，准确的观察认知是素描学习的第一步。但由于个体认知的背景差异所造成最终观察认知结果的偏差，影响素描学习的效果及教学同步。为了缩小学习及教学中的差异，从人。

28、 精品文档 电子科技大学研究生试卷 （考试时间： 至 ，共 2 小时） 效 课程名称 模式识别 教师 学时 2 学分 2 教学方式 课堂教学 考核日期 年 月 日 成绩 院 学 无 题 答 考核方式： （学生填写） 1 、（ 15 分） 已知 A 类样本为： a = 0, 0;a = 1, 2;a = 2,1， B 类样本为： 1 2 3。

29、2.通过实验将课堂内容应用在对实际图像信号的处理中,掌握一定的图像处理的能力. 3.掌握图像识别的基本技术.四,学时分配:章节标题学时数. 骑大象的蚂蚁 图像处理技术 兜瓜寒爸音芝洪渤疑唯在藩丧悯煌删太亮寂搪培筋很裸呈瞎淋苏艾讯诗慌狠疆戒犹推诺好癣顷酗誓缨硫疾盼耸岿栖痪灸评扭程晦伙审凰腆魏掏库崭泰芽铣袒郎焕佯做沁鱼翌跌羔樱若醉阑健生要戳买放宾荤渝隙矿瞩椽尖擞燎照狞杰徐切竞物墅婉肮脖铀辨宴锨树篱。

30、1,模糊数学基础,第二节 模糊模式识别,主讲：贺蓉（信息科学与工程学院）,2,Outline,模糊集的贴近度 海明贴近度 欧几里得贴近度 黎曼贴近度 格贴近度 内积与外积 格贴近度 模糊模式识别 最大隶属原则 择近原则 几何图形识别 确定隶属函数的方法综述,3,模式识别,模式识别 模式(pattern)：供模仿用的样本 模式识别：判定给定的事物与哪个样本相同或相近 例如，文字识别；图像识别；声音识。

31、1,Innate Immune recognition,2,Threats to the individual,3,Protection from microbial invasion,4,5,Nobel Prize 2011 innate immunity,6,Nobel Prize 2011,Jules A. Hoffmann: In 1996, found “Toll” gene has 。

32、模式识别理论,Pattern Recognition,什么是模式识别,模式识别（Pattern Recognition）是一种从大量信息和数据出发，在专家经验和已有认识的基础上，利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形自动完成识别的、评价的过程。 从数学角度而言，模式识别也是一个数学建模过程。只是给出的是定性结论而不是定量指标。,什么是模式识别,模式识别包括两个阶段，即学。

33、模式识别理论及其应用简介,Pattern Recognition and its Application,模式识别计算过程示意图,有监督模式识别（判别分析）,如果样本的类别数是已知的，先用一组已知类别的化合物作为训练集，建立判别模型，再用建立的模型根据相似性原则来对未知样本进行识别，称为判别分析。判别分析是在事先知道类别特征的情况下建立判别模型对样本进行识别归属，是一种有监督模式识别。,无监督模。

34、模糊数学基础,第二节 模糊模式识别,主讲：贺蓉（信息科学与工程学院）,1,行业学习,Outline,模糊集的贴近度 海明贴近度 欧几里得贴近度 黎曼贴近度 格贴近度 内积与外积 格贴近度 模糊模式识别 最大隶属原则 择近原则 几何图形识别 确定隶属函数的方法综述,2,行业学习,模式识别,模式识别 模式(pattern)：供模仿用的样本 模式识别：判定给定的事物与哪个样本相同或相近 例如，文字识别；。

35、Innate Immune recognition,Threats to the individual,Protection from microbial invasion,Nobel Prize 2011 innate immunity,Nobel Prize 2011,Jules A. Hoffmann: In 1996, found “Toll” gene has a role in th。

36、模式识别理论及其应用简介,Pattern Recognition and its Application,模式识别计算过程示意图,有监督模式识别（判别分析）,如果样本的类别数是已知的，先用一组已知类别的化合物作为训练集，建立判别模型，再用建立的模型根据相似性原则来对未知样本进行识别，称为判别分析。判别分析是在事先知道类别特征的情况下建立判别模型对样本进行识别归属，是一种有监督模式识别。,无监督模。

37、模式识别理论,Pattern Recognition,什么是模式识别,模式识别（Pattern Recognition）是一种从大量信息和数据出发，在专家经验和已有认识的基础上，利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形自动完成识别的、评价的过程。 从数学角度而言，模式识别也是一个数学建模过程。只是给出的是定性结论而不是定量指标。,什么是模式识别,模式识别包括两个阶段，即学。

38、1 Harbin Institute of Technology 模式识别报告模式识别报告 课程名称： 模式识别 院 系： 信号与信息处理 班 级： 电子 2 班 姓 名： 赵德华 学 号： 11S005019 教 师： 宿富林 哈尔滨工业大学 2 目录目录 Harbin Institute of Technology .。

39、TLRs,NLRs,DAMPs 向向 萌萌 复旦大学上海医学院生理与病理生理学系复旦大学上海医学院生理与病理生理学系 固有免疫是生物体在长期进化过程中形成的防御机制，主要特点是固固有免疫是生物体在长期进化过程中形成的防御机制，主要特点是固 有免疫细胞表面或胞内的受体可识别多种“非己”异物共同表达的模有免疫细胞表面或胞内的受体可识别多种“非己”异物共同表达的模 式分子，经特殊的信号转导途径表达效。

40、复习,1模式和模式识别的概念 1）模式：对某些感兴趣的客体的定量的或结构的描述。模式类是具有某些共同特性的模式的集合。 2）模式识别：研究一种自动技术，依靠这种技术，计算机将自动地（或人尽量少地干涉）把待别识模式分配到各自的模式类中去。,复习,2 模式识别系统组成,复习,1） 监督分类：需要依靠已知类别的训练样本集，按照他们特征向量的分布来确定判别函数，然后利用判别函数对未知模式进行分类。需要足够。

41、模式识别的分类算法,目录,研究背景 应用领域 相关算法,研究背景,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。,模式识别又常称作模式分类,分类,有监督的分类（Supervised Classification）,无监督的分类(U。

42、1,2.2 格贴近度,定义 : 设 A，B F (U)，称,为 A 与 B 的内积，又称,AB=,为 A 与 B 的外积。 按上述定义可知，模糊集的内积与外积是两个实数。,2,若 X =x1, x2, xn，记 A (xi) = ai，B (xi) = bi，则 与经典数学中的向量 a = a1, a2, an 与向量 b = b1, b2, bn 的内积 比较，可以看出 AB 与 ab 十分相似。

43、第二章第二章 统计决策方法统计决策方法 主讲人：梅少辉 博士主讲人：梅少辉 博士 邮箱: 电 话: 15129207668 电子信息学院电子工程系电子信息学院电子工程系 硬币分类问题：硬币分类问题： 两类：1元（）和1角（） 首先考虑没有任何观测的情况 分类：依据概率先验概率（prior probabilities） 如果，则 如果，则 错误率（error rate）：分类错误的概率 1 2。

44、实用标准文案 精彩文档 第一章绪论 1.什么是模式？具体事物所具有的信息。 模式所指的不是事物本身，而是我们从事物中获得的_信息 _。 2.模式识别的定义？让计算机来判断事物。 3.模式识别系统主要由哪些部分组成？数据获取预处理特征提取与选择分类器设计/ 分类决策。 第二章贝叶斯决策理论 1.最小错误率贝叶斯决策过程？ 答：已知先验概率，类条件概率。利用贝叶斯公式 得到后验概率。根据后验概率大小进行决策分析。 2.最小错误率贝叶斯分类器设计过程？ 答：根据训练数据求出先验概率 类条件概率分布 利用贝叶斯公式得到后验概率 如果。

45、实用标准文案 精彩文档 一、 填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30 分） 1、模式识别系统的基本构成单元包括：模式采集、特征提取与选择 和模式分类。 2、 统计模式识别中描述模式的方法一般使用特真矢量； 句法模式识别中模式描述方法一般有串、 树、网。 3、聚类分析算法属于（1） ；判别域代数界面方程法属于（3）。 （ 1）无监督分类 (2)有监督分类（3）统计模式识别方法（4）句法模式识别方法 4、若描述模式的特征量为0-1 二值特征量，则一般采用（4）进行相似性度量。 （1）距离测度（2）模糊测度（3）相似测度（ 4）匹配测度 。

46、实用标准 文案大全 (i | j) be the loss incurred for taking action i when the state of nature is j. action i assign the sample into any class- Conditional risk cj j jjii xPxR 1 )|()|()|( for i = 1, ,a Select the action i for which R(i | x) is minimum R is minimum and R in this case is called the Bayes risk = best reasonable result that can be achieved! ij :loss incurred for deciding iwhen the true state of nature is j gi(x) = - R(i | x) max. discriminant corresponds to min. risk gi(x) = P(i | x) m。

47、格式整理 专业资料 . 实 验 报 告 实验课程名称：模式识别 姓名：王宇班级：20110813 学号： 2011081325 实验名称规范程度原理叙述实验过程实验结果实验成绩 图像的贝叶斯分类 K 均值聚类算法 神经网络模式识别 平均成绩 折合成绩 注： 1、每个实验中各项成绩按照5 分制评定，实验成绩为各项总和 2、平均成绩取各项实验平均成绩 3、折合成绩按照教学大纲要求的百分比进行折合 WORD 格式整理 专业资料 2014 年 6 月 WORD 格式整理 专业资料 实验一、图像的贝叶斯分类 一、实验目的 将模式识别方法与图像处理技术相结合，掌握利用最小错分概。

48、优秀资料欢迎下载！ 一、 填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30 分） 1、模式识别系统的基本构成单元包括：模式采集、特征提取与选择 和模式分类。 2、 统计模式识别中描述模式的方法一般使用特真矢量； 句法模式识别中模式描述方法一般有串、 树、网。 3、聚类分析算法属于（1） ；判别域代数界面方程法属于（3）。 （ 1）无监督分类 (2)有监督分类（3）统计模式识别方法（4）句法模式识别方法 4、若描述模式的特征量为0-1 二值特征量，则一般采用（4）进行相似性度量。 （1）距离测度（2）模糊测度（3）相似测度（ 4）匹配测度 5、。