模式识别读书报告
模式识别 实验报告一
402
132
识别正确率
73.36
84.87
99.71
70.31
82.89
86.84
结果分析：
实验中图像3的识别率最高，图像1和图像2的识别率次之。图像1和图像2的分辨率相对图像3更低，同时图像2有折痕影响而图像1则有大量噪声。通过阈值处理能较好的处理掉图像1的噪声和图像2的折痕，从而使得图像1的识别率有所提升，而图像2的识别率变化不大。从而可以得出结论，图像3和图像2识别率不同的原因主要在于图像分辨率，而图像2和图像1识别率的不同则在于噪声干扰。
实验报告
题目
模式识别系列实验——实验一字符识别实验
内容：
1．利用OCR软件对文字图像进行识别，了解图像处理与模式识别的关系。
2．利用OCR软件对文字图像进行识别，理解正确率的概念。
实验要求：
1．利用photoshop等软件对效果不佳的图像进行预处理，以提高OCR识别的正确率。
2．用OCR软件对未经预处理和经过预处理的简体和繁体中文字符图像进行识别并比较正确率。
图像4内容既有简体又有繁体，从识别结果中可了解到错误基本处在繁体字。
遇到的问题及解决方案：
实验中自动旋转几乎没效果，所以都是采用手动旋转；在对图像4进行识别时若采用系统自己的版面分析，则几乎识别不出什么，所以实验中使用手动画框将诗的内容和标题及作者分开识别。
主要实验方法：
1．使用汉王OCR软件对所给简体和繁体测试文件进行识别；
2．理，再次识别；
实验结果：
不经过图像预处理
经过图像预处理
实验图像
图像1
图像2
图像3
图像4
图像1
图像2
字符总数
458
关于学习了解模式识别技术报告
关于了解学习模式识别技术报告谈起模式识别，我们首先想到的是人工智能。
模式识别是人工智能的一个分支，是电脑应用内容的一部分。
要想了解学习模式识别，首先要懂得人工智能。
第一篇人工智能什么是人工智能呢？人工智能主要用人工的方法和技术，模仿，延伸和扩展人的智能，实现机器智能。
人工智能的长期目标是实现到达人类智力水平的人工智能。
〔摘自《人工智能》史忠植编著，第一章绪论〕简单来说就是使机器拥有类人行为方法，类人思维方法和理性行为方法。
让机器像人一样拥有自主思维的能力，拥有人的生存技能，甚至在某方面超过人类，用所拥有的技能，更好的为人类服务，解放人类的双手。
简单了解了人工智能的概念，接下来将介绍人工智能的起源与发展历史。
说到历史，很多人可能有点不大相信。
人类对智能机器的梦想和追求可以追溯到三千多年前。
也许你会有疑问，三千多年前，人类文明发展都不算成熟，怎么可能会有人对机器有概念。
当然，那时候的机器并非现在的机器概念。
在我国，早在西周时代〔公元前1066~公元前771年〕，就流传有关巧匠偃师献给周穆王艺伎的故事。
东汉〔公元25~公元220年〕张衡发明的指南车是世界上最早的机器人雏形。
〔摘自《人工智能》史忠植编著，第一章绪论〕现在你也许已经笑掉大牙了。
那样一个简易工具竟然说是机器人雏形。
但是事实就是这样，现在对机器人的概念依旧模糊，有些人觉得机器人必须先有像人一样的外形。
其次是有人一样的思维。
这个描述是没有错的，但是有点片面了，只顾及到字面意思了。
机器人的概念是自动执行工作的机器装置。
所以机器可以自动执行工作都叫机器人。
在国外也有案例：古希腊斯吉塔拉人亚里士多德〔公元前384年~公元前322年〕的《工具论》，为形式逻辑奠定了基础。
布尔创立的逻辑代数系统，用符号语言描述了思维活动中推理的基本法则，被后世称为“布尔代数”。
这些理论基础对人工智能的创立发挥了重要作用。
〔摘自《人工智能》史忠植编著，第一章绪论〕人工智能的发展历史，可大致分为孕育期，形成期，基于知识的系统，神经网络的复兴和智能体的兴起。
模式识别实验报告(一二)
信息与通信工程学院模式识别实验报告班级：姓名：学号：日期：2011年12月实验一、Bayes 分类器设计一、实验目的：1.对模式识别有一个初步的理解2.能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻地认识3.理解二类分类器的设计原理二、实验条件：matlab 软件三、实验原理：最小风险贝叶斯决策可按下列步骤进行： 1)在已知)(i P ω，)(i X P ω，i=1,…，c 及给出待识别的X 的情况下，根据贝叶斯公式计算出后验概率：∑==cj iii i i P X P P X P X P 1)()()()()(ωωωωω j=1,…，x2)利用计算出的后验概率及决策表，按下面的公式计算出采取ia ,i=1,…，a 的条件风险∑==cj j jii X P a X a R 1)(),()(ωωλ,i=1,2,…,a3)对(2)中得到的a 个条件风险值)(X a R i ,i=1,…，a 进行比较，找出使其条件风险最小的决策ka ，即()()1,min k i i aR a x R a x ==则ka 就是最小风险贝叶斯决策。
四、实验内容假定某个局部区域细胞识别中正常（1ω）和非正常（2ω）两类先验概率分别为 正常状态：P （1ω）=； 异常状态：P （2ω）=。
现有一系列待观察的细胞，其观察值为x ：已知先验概率是的曲线如下图：)|(1ωx p )|(2ωx p 类条件概率分布正态分布分别为（-2，）（2,4）试对观察的结果进行分类。
五、实验步骤：1.用matlab 完成分类器的设计，说明文字程序相应语句，子程序有调用过程。
2.根据例子画出后验概率的分布曲线以及分类的结果示意图。
3.最小风险贝叶斯决策，决策表如下：结果,并比较两个结果。
六、实验代码1.最小错误率贝叶斯决策 x=[] pw1=; pw2=; e1=-2; a1=; e2=2;a2=2;m=numel(x); %得到待测细胞个数pw1_x=zeros(1,m); %存放对w1的后验概率矩阵 pw2_x=zeros(1,m); %存放对w2的后验概率矩阵results=zeros(1,m); %存放比较结果矩阵for i = 1:m%计算在w1下的后验概率pw1_x(i)=(pw1*normpdf(x(i),e1,a1))/(pw1*normpdf(x(i),e1,a1)+pw2*normp df(x(i),e2,a2)) ;%计算在w2下的后验概率pw2_x(i)=(pw2*normpdf(x(i),e2,a2))/(pw1*normpdf(x(i),e1,a1)+pw2*normp df(x(i),e2,a2)) ;endfor i = 1:mif pw1_x(i)>pw2_x(i) %比较两类后验概率result(i)=0; %正常细胞elseresult(i)=1; %异常细胞endenda=[-5::5]; %取样本点以画图n=numel(a);pw1_plot=zeros(1,n);pw2_plot=zeros(1,n);for j=1:npw1_plot(j)=(pw1*normpdf(a(j),e1,a1))/(pw1*normpdf(a(j),e1,a1)+pw2*no rmpdf(a(j),e2,a2));%计算每个样本点对w1的后验概率以画图pw2_plot(j)=(pw2*normpdf(a(j),e2,a2))/(pw1*normpdf(a(j),e1,a1)+pw2*no rmpdf(a(j),e2,a2));endfigure(1);hold onplot(a,pw1_plot,'co',a,pw2_plot,'r-.');for k=1:mif result(k)==0plot(x(k),,'cp'); %正常细胞用五角星表示elseplot(x(k),,'r*'); %异常细胞用*表示end;end;legend('正常细胞后验概率曲线','异常细胞后验概率曲线','正常细胞','异常细胞');xlabel('样本细胞的观察值');ylabel('后验概率');title('后验概率分布曲线');grid onreturn%实验内容仿真：x = [, ,,, , ,, , , ,,,,,,, ,,,,,,, ]disp(x);pw1=;pw2=;[result]=bayes(x,pw1,pw2);2.最小风险贝叶斯决策x=[]pw1=; pw2=;m=numel(x); %得到待测细胞个数R1_x=zeros(1,m); %存放把样本X判为正常细胞所造成的整体损失R2_x=zeros(1,m); %存放把样本X判为异常细胞所造成的整体损失result=zeros(1,m); %存放比较结果e1=-2;a1=;e2=2;a2=2;%类条件概率分布px_w1:（-2，） px_w2（2,4）r11=0;r12=2;r21=4;r22=0;%风险决策表for i=1:m%计算两类风险值R1_x(i)=r11*pw1*normpdf(x(i),e1,a1)/(pw1*normpdf(x(i),e1,a1)+pw2*norm pdf(x(i),e2,a2))+r21*pw2*normpdf(x(i),e2,a2)/(pw1*normpdf(x(i),e1,a1) +pw2*normpdf(x(i),e2,a2));R2_x(i)=r12*pw1*normpdf(x(i),e1,a1)/(pw1*normpdf(x(i),e1,a1)+pw2*norm pdf(x(i),e2,a2))+r22*pw2*normpdf(x(i),e2,a2)/(pw1*normpdf(x(i),e1,a1) +pw2*normpdf(x(i),e2,a2));endfor i=1:mif R2_x(i)>R1_x(i) %第二类比第一类风险大result(i)=0; %判为正常细胞（损失较小），用0表示elseresult(i)=1; %判为异常细胞，用1表示endenda=[-5::5] ; %取样本点以画图n=numel(a);R1_plot=zeros(1,n);R2_plot=zeros(1,n);for j=1:nR1_plot(j)=r11*pw1*normpdf(a(j),e1,a1)/(pw1*normpdf(a(j),e1,a1)+pw2*n ormpdf(a(j),e2,a2))+r21*pw2*normpdf(a(j),e2,a2)/(pw1*normpdf(a(j),e1, a1)+pw2*normpdf(a(j),e2,a2))R2_plot(j)=r12*pw1*normpdf(a(j),e1,a1)/(pw1*normpdf(a(j),e1,a1)+pw2*n ormpdf(a(j),e2,a2))+r22*pw2*normpdf(a(j),e2,a2)/(pw1*normpdf(a(j),e1, a1)+pw2*normpdf(a(j),e2,a2))%计算各样本点的风险以画图endfigure(1);hold onplot(a,R1_plot,'co',a,R2_plot,'r-.');for k=1:mif result(k)==0plot(x(k),,'cp');%正常细胞用五角星表示elseplot(x(k),,'r*');%异常细胞用*表示end;end;legend('正常细胞','异常细胞','Location','Best');xlabel('细胞分类结果');ylabel('条件风险');title('风险判决曲线');grid onreturn%实验内容仿真：x = [, ,,, , ,, , , ,,,,,,, ,,,,,,, ]disp(x);pw1=;pw2=;[result]=bayes(x,pw1,pw2);七、实验结果1.最小错误率贝叶斯决策后验概率曲线与判决显示在上图中后验概率曲线：带红色虚线曲线是判决为异常细胞的后验概率曲线青色实线曲线是为判为正常细胞的后验概率曲线根据最小错误概率准则，判决结果显示在曲线下方：五角星代表判决为正常细胞，*号代表异常细胞各细胞分类结果（0为判成正常细胞，1为判成异常细胞）：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 12. 最小风险贝叶斯决策风险判决曲线如上图所示：带红色虚线曲线是异常细胞的条件风险曲线；青色圆圈曲线是正常细胞的条件风险曲线根据贝叶斯最小风险判决准则，判决结果显示在曲线下方：五角星代表判决为正常细胞，*号代表异常细胞各细胞分类结果（0为判成正常细胞，1为判成异常细胞）：1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1八、实验分析由最小错误率的贝叶斯判决和基于最小风险的贝叶斯判决得出的图形中的分类结果可看出，样本、在前者中被分为“正常细胞”，在后者中被分为“异常细胞”，分类结果完全相反。
模式识别报告
标签比例信息最重要的应用：在 non-full bag 情况下，利用比例 信息，可以减少分配的种数。例如有 C 个标签，以及与其对应的有 个未被标记的样本，如果没有标签比例，那么可能分配的种类数有
C
mi
个， 分配后的标签比例也有很多种； 但是如果提前知道标签比例，
那么只有满足标签比例的分配情况才是有效的。如果用
包 Bi 中的样本属于不同的类（
个样本的类标签是未知的，这种包叫做非全包（non-full bags ） ， Non-full bag 的情况增加了分类时的不确定性，当标签是均匀分布 时，non-full bag B i 的不确定度更高， 之间的差异最小。
三、贝叶斯网络分类器
在出现数据丢失时，结构期望最大化策略（Structural EM ）提 供了一个合适的框架来学习贝叶斯网络。 它包括网络结构和模型参数 的学习。 贝叶斯网络是一种概率网络，它是基于概率推理的图形化网络， 而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础。 贝叶斯网络是基于概率推理 的数学模型,所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概 率信息的过程，基于概率推理的贝叶斯网络(Bayesian network)是为 了解决不定性和不完整性问题而提出的， 它对于解决复杂设备不确定 性和关联性引起的故障有很的优势，在多个领域中获得广泛应用。 贝叶斯网络的建造是一个复杂的任务， 需要知识工程师和领域专 家的参与。在实际中可能是反复交叉进行而不断完善的。 面向设备故 障诊断应用的贝叶斯网络的建造所需要的信息来自多种渠道， 如设备 手册，生产过程，测试过程，维修资料以及专家经验等。首先将设备 故障分为各个相互独立且完全包含的类别 （各故障类别至少应该具有 可以区分的界限） ，然后对各个故障类别分别建造贝叶斯网络模型， 需要注意的是诊断模型只在发生故障时启动， 因此无需对设备正常状 态建模。 通常设备故障由一个或几个原因造成的， 这些原因又可能由 一个或几个更低层次的原因造成。建立起网络的节点关系后，还需要 进行概率估计。 具体方法是假设在某故障原因出现的情况下，估计该 故障原因的各个节点的条件概率， 这种局部化概率估计的方法可以大 大提高效率。
模式识别学习心得体会
模式识别学习心得体会篇一：最新模式识别与智能系统专业毕业自我总结最模式识别与智能系统专业大学生毕业自我总结优秀范文个人原创欢迎下载模式识别与智能系统专业毕业论文答辩完成之际，四年大学生活也即将划上一个句号，而我的人生却仅仅是个逗号，我即将开始人生的又一次征程。
作为×××大学（改成自己模式识别与智能系统专业所在的大学）毕业生的我即将告别大学生活，告别亲爱的模式识别与智能系统专业的同学和敬爱的老师，告别我的母校——×××大学。
回顾在×××大学模式识别与智能系统专业的求学生涯，感慨颇多，有酸甜苦辣，有欢笑和泪水，有成功和挫折！大学——是我由幼稚走向成熟的地方，在此，我们认真学习模式识别与智能系统专业知识，拓展自己的知识面，培养自己的模式识别与智能系统实践活动能力。
在思想道德上，×××大学（改成自己就读模式识别与智能系统专业所在的大学）学习期间我系统全面地学习了思政课程的重要思想，不断用先进的理论武装自己的头脑，热爱祖国，热爱人民，坚持四项基本原则，树立了正确的人生观、价值观、世界观，使自己成为思想上过硬的模式识别与智能系统专业合格毕业生。
在模式识别与智能系统专业学习上，我严格要求自己，刻苦钻研篇二：最新模式识别与智能系统专业毕业自我个人小结优秀范文原创最模式识别与智能系统专业大学生毕业个人总结优秀范文个人原创欢迎下载在×××（改成自己模式识别与智能系统就读的大学）模式识别与智能系统专业就读四年青春年华时光，匆匆而过。
四年的时间足以证明了，我爱上了×××（改成自己模式识别与智能系统就读的大学）的一草一木，一人一事。
回想四年里有过多少酸甜苦辣、曾经模式识别与智能系统班级里的欢声笑语，曾经期末考试备战中的辛勤汗水……所有的一切都历历在目。
模式识别学习报告(团队)
模式识别学习报告(团队)
简介
本报告是我们团队就模式识别研究所做的总结和讨论。
模式识别是一门关于如何从已知数据中提取信息并作出决策的学科。
在研究过程中，我们通过研究各种算法和技术，了解到模式识别在人工智能、机器研究等领域中的重要性并进行实践操作。
研究过程
在研究过程中，我们首先了解了模式识别的基本概念和算法，如KNN算法、朴素贝叶斯算法、决策树等。
然后我们深入研究了SVM算法和神经网络算法，掌握了它们的实现和应用场景。
在实践中，我们使用了Python编程语言和机器研究相关的第三方库，比如Scikit-learn等。
研究收获
通过研究，我们深刻认识到模式识别在人工智能、机器研究领域中的重要性，了解到各种算法和技术的应用场景和优缺点。
同时我们也发现，在实践中，数据的质量决定了模型的好坏，因此我们需要花费更多的时间来处理数据方面的问题。
团队讨论
在研究中，我们也进行了很多的团队讨论和交流。
一方面，我们优化了研究方式和效率，让研究更加有效率；另一方面我们还就机器研究的基本概念和算法的前沿发展进行了讨论，并提出了一些有趣的问题和方向。
总结
通过学习和团队讨论，我们深刻认识到了模式识别在人工智能和机器学习领域中的核心地位，并获得了实践经验和丰富的团队协作经验。
我们相信这些学习收获和经验会在今后的学习和工作中得到很好的应用。
模式识别报告
数学与计算机学院课程名称: 模式识别题目: 决策树-基于手写数据实现任课老师: 王晓明年级专业: 2011级计算机科学与技术姓名: 游在雨城学号: 312011*********时间:2013 年11月20日目录一决策树介绍 (2)1决策树算法的历史与发展： (2)2决策树算法的主要思想： (2)二决策树ID3算法描述 (4)1 ID3属性选择： (4)2 ID3实例 (4)三ID3算法C++实现-基于手写数据实现 (9)1 数据读入 (9)1 手写数据的产生: (9)2 手写数据的识别过程： (9)2 算法运行结果 (10)四总结和心得 (15)五附录——核心算法的主要源代码 (16)参考文献 (23)决策树一决策树介绍1决策树算法的历史与发展：决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。
它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。
本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。
决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。
由J Ross Quinlan提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。
但是忽略了叶子数目的研究。
C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进，既适合于分类问题，又适合于回归问题。
1960’s：Hunt的完全搜索决策树方法（CLS）对概念学习建模。
1970后期：Quinlan发明用信息增益作为启发策略的ID3方法，从样本中学习构造专家系统同时，Breiman和Friedman开发的CART（分类与回归树）方法类似于ID3。
1980’s：对噪声、连续属性、数据缺失、改善分割条件等进行研究。
1993：Quinlan的改进决策树归纳包（C4.5），目前被普遍采用。
2决策树算法的主要思想：决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。
《模式识别：走向核心素养》--读书心得体会
《模式识别：走向核心素养》--读书心得体会模式识别：走向核心素养在我读完《模式识别：走向核心素养》这本书后，我深感启发和收获良多。
这本书通过系统而深入的讲解，帮助读者了解了什么是模式识别，以及如何提升自己的核心素养。
首先，本书通过揭示模式识别的重要性，让我意识到模式存在于我们生活的方方面面。
无论是在科学、艺术、商业还是日常生活中，模式都扮演着重要的角色。
通过研究模式识别，我们能够更好地理解和应对周围的事物和问题。
这种能力的提升不仅可以帮助我们在工作中做出更明智的决策，还可以提升个人的创造力和创新能力。
其次，本书介绍了模式识别的基本原理和方法。
通过研究这些理论知识，我发现模式识别并非是一种天生的能力，而是可以通过训练和实践获得的。
作者在书中提供了一些实用的技巧和策略，比如如何观察和分析问题，如何找到问题的本质模式等。
这些方法可以帮助读者更好地识别模式，并提高解决问题的能力。
最后，本书还以一些实际案例和故事为例，让读者更好地理解模式识别的运用。
通过这些案例的分析，我深刻感受到模式识别对于解决实际问题的重要性。
这些案例不仅让我认识到了模式识别的实际应用场景，还启发了我在日常生活中如何运用模式识别来提升自己的思考和行动能力。
总而言之，读完《模式识别：走向核心素养》后，我对模式识别有了更深入的理解，也意识到自己可以通过研究和实践来提升核心素养。
这本书不仅仅是一本理论性的著作，更是一本实用性的指南。
它为我们提供了一种全新的思维方式和工具，让我们能够更好地应对复杂的问题和挑战。
我相信，只要我们持续地学习和实践，不断提升自己的模式识别能力，就能够在人生的道路上走得更稳更远。
《数学问题解决中的模式识别》读书笔记模板
读书笔记模板
01 思维导图
03 读书笔记 05 精彩摘录
目录
02 内容摘要 04 目录分析 06 作者介绍
思维导图
本书关键字分析思维导图
模式识别
问题
数学
研究
书
教学
数学
方法
研究
问题
问题
分析
模式识别
影响
结论
模型
教学
模式
关系
内容摘要
内容摘要
本书是作者主持的2010年度教育部人文社会科学研究青年基金项目“基于数学问题解决的模式识别的认知机 理与实验研究”（10YJCXLX054）的成果积累。本书论述了数学问题解决中模式识别的系列问题，包括认知机理、 认知过程、影响因素、教学路径等方面。本书采用文献分析法、量化研究方法、质性研究方法、结构方程模型方 法等多种方法相结合，具有较强的科学性。本书内容完整、系统性强，融入了近年来相关领域的研究成果。本书 可作为数学课程与教学论专业研究生的教材，也可作为相关专业的参考资料。
读书笔记
读书笔记
索然无味的一本书，全是文献的机械堆积，整篇文章都是xx说，甚是无聊。
目录分析
1.2模式识别概念 的研究视角
1.1研究缘起
1.3模式的概念
1.4 “数学问 题解决中的模 式识别”与相 关概念的比较
和界定
1.5本章小结
1.1研究缘起
1.1.1实践层面 1.1.2理论层面
1.2模式识别概念的研究视角
7.4思考：反思性实践——“数学问题解决中的模式识别”教学实践 路径
7.4.1 “数学问题解决中的模式识别”教学实践中.2反思性实践——“数学问题解决中的模式识别”教学实践的应然选择
模式识别实验报告_3
模式识别实验报告_3第⼀次实验实验⽬的：1.学习使⽤ENVI2.会⽤MATLAB读⼊遥感数据并进⾏处理实验内容：⼀学习使⽤ENVI1.使⽤ENVI打开遥感图像（任选3个波段合成假彩⾊图像，保存写⼊报告）2.会查看图像的头⽂件（保存或者copy⾄报告）3.会看地物的光谱曲线（保存或者copy⾄报告）4.进⾏数据信息统计（保存或者copy⾄报告）5.设置ROI，对每类地物⾃⼰添加标记数据，并保存为ROI⽂件和图像⽂件（CMap贴到报告中）。
6.使⽤⾃⼰设置的ROI进⾏图像分类（ENVI中的两种有监督分类算法）（分类算法名称和分类结果写⼊报告）⼆MATLAB处理遥感数据（提交代码和结果）7.⽤MATLAB读⼊遥感数据（zy3和DC两个数据）8.⽤MATLAB读⼊遥感图像中ROI中的数据（包括数据和标签）9.把图像数据m*n*L（其中m表⽰⾏数，n表⽰列数，L表⽰波段数），重新排列为N*L的⼆维矩阵（其中N=m*n），其中N表⽰所有的数据点数量m*n。
（提⽰，⽤reshape函数，可以help查看这个函数的⽤法）10.计算每⼀类数据的均值（平均光谱），并把所有类别的平均光谱画出来(plot)（类似下⾯的效果）。
11.画出zy3数据中“农作物类别”的数据点（⾃⼰ROI标记的这个类别的点）在每个波段的直⽅图（matlab函数：nbins=50;hist(Xi,nbins)，其中Xi表⽰这类数据在第i波段的数值）。
计算出这个类别数据的协⽅差矩阵，并画出（figure,imagesc(C),colorbar）。
1.打开遥感图像如下：2.查看图像头⽂件过程如下：3.地物的光谱曲线如下：4.数据信息统计如下：（注：由于保存的txt⽂件中的数据信息过长，所以采⽤截图的⽅式只显⽰了出⼀部分数据信息）5.设置ROI，对每类地物⾃⼰添加标记数据，CMap如下:6.使⽤⾃⼰设置的ROI进⾏图像分类(使⽤⽀持向量机算法和最⼩距离算法），⽀持向量机算法分类结果如下：最⼩距离算法分类结果如下：对⽐两种算法的分类结果可以看出⽀持分量机算法分类结果⽐最⼩距离算法分类结果好⼀些。
《模式识别》读书感
《模式识别》读书感
《模式识别》是一本关于机器研究和模式识别的经典教材。
通
过阅读这本书，我对模式识别领域的基本概念和方法有了更加深入
的理解和认识。
这本书首先介绍了模式识别的基本概念和定义，强调了模式识
别在实际应用中的重要性和广泛性。
作者详细解释了模式识别的主
要任务，包括分类、聚类、回归和降维等，以及相关的数学模型和
算法。
作者在书中着重介绍了几种常用的模式识别算法，如K近邻算法、支持向量机(SVM)、决策树等。
针对每种算法，作者都提供了
实际案例和详细的算法步骤，帮助读者理解和应用这些算法。
此外，书中还探讨了模式识别的一些挑战和问题，如特征选择、样本不平衡和过拟合等。
作者提供了一些解决这些问题的方法和技巧，并强调了实验和评估在模式识别中的重要性。
通过阅读《模式识别》，我不仅对模式识别的原理和算法有了更深入的了解，也了解了模式识别在实际应用中的实际效果和局限性。
这本书给我提供了一个全面的视角，帮助我更好地应用机器研究和模式识别技术解决实际问题。
总之，我强烈推荐《模式识别》这本书给对机器学习和模式识别感兴趣的读者。
这本书既适合初学者入门，也适合专业人士深入学习和研究。
通过学习这本书，你将对模式识别有一个更加系统和深入的认识，为你在相关领域的研究和实践提供有力的支持。
智慧大脑与模式识别读书文摘读书笔记
智慧大脑与模式识别前言年轻人只有意识到他们很快会变成行走的习惯包时，才会更加关注自身行为的可塑性。
——心理学家威廉·詹姆斯（William James）智慧，通俗来说就是拥有应对变化的能力，即一种高度发达的处理包括“重要但不确定的事情”在内的基本生活能力。
许多人都相信追求新颖是年轻人的特质，而智慧是老年人的特质。
心理学家设计了一项很好的实验，让实验对象回答人们在不同年龄有哪些不同的特质。
大多数实验对象认为，人们20多岁时的主要特质是好奇心和清晰思考的能力，而要到50以后，智慧才会成为主要特质。
在对各种特质的选择上，许多人也将智慧列入了最想拥有的特质之一。
一、衰退的大脑与智慧一个基本的事实是大脑也是人体的一个器官，会发生增龄性的自然衰退，大脑的生命周期可以简单分为三个阶段：发育、成熟和老化。
随着衰老，整个大脑会不断发生改变。
每隔10年，成年人大脑的重量和体积就会缩减大约2%，而脑室（大脑深处含有脑脊液的腔体）会变大，脑沟变得更加深刻。
这些变化表明脑组织一定程度上出现了萎缩，这是大脑衰老的正常情况。
大脑衰老是生理上的自然体现，我们也能够理解天才（及才华）的特性通常和年轻挂钩，智慧和能力则是成熟的果实。
莫扎特顽皮的鬼脸是天才专属，托尔斯泰沧桑的面庞是智者特有。
哲学家、心理学家和诗人都已注意到智慧和青春的置换。
智慧和能力似乎是衰老的回报。
可是，智慧和年龄的增长关系究竟是什么关系呢？难道衰老就意味着智慧的自然增长？肯定不会是这么简单吧。
二、模式识别能力与大脑的二元性2.1 模式识别能力模式识别能力对于我们的心智世界来说是基本能力。
首先最重要的是理解模式识别能力的概念，所谓“模式识别”，指的是生物体将一个新的对象或一个新的问题识别成已经熟悉的一类对象或一类问题的能力。
模式识别能力能帮助我们应对复杂的现实世界。
早在婴儿时期，我们就开始了模式学习。
比如婴儿第一次看到猫的时候，并不知道是什么动物，但经过重复看了一些猫的形象或图片后，就在大脑中生成一个猫的模式，以后只要遇到符合这个模型特质的动物，婴儿就会马上调用模式识别出它是猫。
模式识别读书报告
模式识别研读报告学院：*******姓名：*******学号：*******论文出处：Hongjun Jia and Aleix M. Martinez . Support Vector Machines in Face Recognition with Occlusions. Proc. of CVPR, 2009.《基于SVM的闭塞人脸识别》的研读报告1、问题提出：作者提出支撑向量机（SVM）在人脸识别中是非常有用技术，但是作为定义样本的特征向量丢失时，SVM不起作用。
这篇文章提到，当人脸部分发生遮挡时，特征向量的数据就会丢失。
支撑向量机的目标就是找到两类之间的最大空白区域。
由于不知道采取哪个子空间的测试矢量，这与最小化类超平面和子空间之间的重叠区域是对等的。
然而得到的解与获得的使空白区域最大化的可视数据存在矛盾，为了解决这个问题，作者定义一个标准，最大化地减少重叠概率，并且有效解决优化问题。
作者还用丰富的实验，证该方法在温和条件下，能够保证全局最小误差。
2、传统人脸识别技术的缺陷：作者提出，基于外观为基础的人脸识别技术在计算机算法里已经相当成功。
支撑向量机（SVM）已经作为一种将图像的像素值重新形成向量，然后应用于分类中。
外观为基础的算法的缺点是，当脸部外观被遮挡时，它不能直接使用。
因为在这种情况下，被遮挡的尺寸是未知的。
作者提出了目前为止解决面部遮挡问题的方法并对他人的方法进行评价。
即用没有遮挡的脸部来学习脸部的外观表示，当需要识别有遮挡的脸部时，仅识别可见的共同部分。
这种方法可以通过子空间技术和稀疏表达来实现。
但是这种方法不能从闭塞的图像中处理模型重建。
为了说明情况，作者展示了3个场景中人脸识别应允的真实图像。
组1：研究最多的，即非闭塞面孔做训练，闭塞图像做测试。
组2：闭塞和非闭塞面孔作为训练。
组3：仅仅是闭塞面孔作为训练。
作者的方法基于组3，即用闭塞面孔作为训练。
3、作者算法的提出：这篇文章，作者推导出能适用以上3种情况的SVM判别准则。
模式识别文献阅读报告
3.基于FRAT的手背静脉特征提取：
运行速度快，能准确的检测到图像的纹理方向和截距，但不能提供 起点终点位置及长度信息。
• 特征匹配：
多分辨脊波特征：通过定义 “MRF距离”来衡量多分辨 脊波特性（MRF）特征对手背静脉的区分能力
式中， 和 分别是两个手背静脉图像第j个图像块 的多分辨脊波特征，
基于FRAT的纹理方向特征： 通过定义 “Hausdorff距离”的方法来衡量纹理方向 特征对 手背静脉的区分能力。 D(A,B)=max [d (A,B), d(B,A)],
文献阅读及阶段进展报告
报告人：
阅读文献
• 人体手背静脉识别算法研究
吉林大学 韩笑
• 嵌入式人体手背静脉图像采集系统的研制
天津大学 王云新
人体手背静脉识别算法的研究
• 每个人的生物特征都具有与其他人不同的唯 一性和在一定时期不变的稳定性，不易伪造，所 以利用生物测定生物识别技术进行身份认定，方 便、安全、可靠。手是人与外界接触最频繁的人 体部分，人们已经习惯用手来做绝大多数的事情， 因而用手来进行身份识别是非常方便的，并且容 易被用户接受。本文研究的问题是人体手背静脉 识别，涉及图像采集、图像处理、特征提取、特 征匹配等算法的研究。
阶段进展
• 1.Matlab图像处理基础 • 2.OpenCV基础 • 3.阅读大量文献，完成图像采集部分实验装置
Thank you !
• 特征提取： 1.脊波变换：
通过对小波变换基函数添加一个表征方向的参数得到的。
2.基于改进FRIT的手背静脉特征提取：
⑴改进的有限脊波变换（AFRIT）：通过对图像对称折叠和增加零 行的方法弥补了原FRAT算法的不足，在计算量和速度上都有很大改进。 ⑵多分辨脊波特征（MRF）的构造：反映在不同分辨率下的手背静 脉特征
模式识别课程报告
模式识别课程报告什么是模式识别引用Anil K. Jain 的话对模式识别下定义：Pattern recognition is the study of how machines can observe the environment, learn to distinguish patterns of interest from their background, and make sound and reasonable decisions about the categories of the patterns.什么是Pattern 呢，Watanabe defines a pattern “as oppaocshiteaoosf; it is anentity, vaguely defined, thatcould be given a name.比如说一张指纹图片，一个手写的文字，一张人脸，一个说话的信号，这些都可以说是一种模式。
识别在现实生活中是时时刻刻发生的，识别就是再认知（Re-Cog ni tio n）,识别主要做的是相似和分类的问题，按先验知识的分类，可以把识别分为有监督的学习和没有监督的学习，下面主要介绍的支持向量机就是属于一种有监督的学习。
模式识别与统计学、人工智能、机器学习、运筹学等有着很大的联系，而且各行各业的工作者都在做着识别的工作，一个模式识别系统主要有三部分组成：数据获取和预处理，数据表达和决策。
模式识别的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，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、神经生理学家的研究内容，属于认知科学的范畴；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。
模式识别的方法介绍：模式识别方法（Pattern Recognition Method）是一种借助于计算机对信息进行处理、判决分类的数学统计方法。
模式识别报告
一、模式识别概论在信息的处理过程中，首先需要解决的就是信息的分类问题。
按“物以类聚”的自然规律，将大容量的信息分门别类，各种类别的信息分别归集在一起，然后找出它们内部的规律，以及它们相互之间的规律，然后按规律建立模型，进行生产过程的操作和控制，这样才能达到事半功倍的效果。
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称为模式，而把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类。
人们为了掌握客观事物，按事物相似的程度组成类别。
模式识别的作用和目的就在于对某一具体事物时将其准确地归入某一类别。
模式识别系统都由两个过程所组成，即设计和实现。
设计是指用一定数量的样本进行分类器的设计。
实现是指用所设计的分类器对待识别的样本进行分类决策。
模式识别系统主要由4个部分组成:数据获取，预处理，特征提取和选择，分类决策。
分类决策就是在特征空间中用统计方法把被识别对象归为某一类别。
基本作法是在样本训练集基础上确定某个判决规则，使按这种判决规则对被识别对象进行分类所造成的错误识别率最小或引起的损失最小。
二、模式识别的方法模式分类是模式识别的主要内容，即将某个模式分到某个模式类中。
在这个过程中首先需要建立样本库，然后根据样本库建立判别函数，这一过程由机器来实现，成为学习过程。
然后对一个未知的新对象分析它的特征，并根据判别函数决定它属于哪一类。
模式分类是一种监督学习的方法。
可用于模式分类的方法有很多，经典的方法有：①统计模式识别统计模式识别方法是受数学中的决策理论启发而产生的一种识别方法。
其基本思想是将特征提取阶段得到的特征向量定义在一个特征空间中，这个空间包含了所有的特征矢量。
不同的特征向量，或者说不同类别的对象，都对应于此空间中的一点。
在分类阶段，则利用统计决策的原理对特征空间进行划分，从而达到识别不同特征对象的目的。
统计识别中应用的统计决策分类理论相对比较成熟，研究的重点是特征提取。
这类方法中常用的方法有贝叶斯分类、线性分类、非线性分类和聚类分析。
模式识别研究报告
第一部分决策树1、决策树算法ID3简介决策树方法是数据挖掘地核心技术算法之一，它通过将大量数据有目地地分类，从中找出一些潜在地、对决策有价值地信息，常用于预测模型中.国际上最早和最有影响地决策树方法是由 Quinlan 研制地 ID3 决策树生成算法.该算法是采用信息增益率作为属性选择地度量标准，用信息增益作为决策属性分类判别能力地度量，进行决策节点属性地选择.2、依据ID3算法构造决策树现以是否适合打网球为例说明算法地具体应用过程（其中6个变量依次为：编号、天气{Sunny、Overcast、Rain}、温度{热、冷、适中}、湿度{高、正常}、风力{强、弱}以及最后是否去玩地决策{是、否}），训练数据见下表：这里我们先不讨论算法（这里用地是ID3/C4.5），把一棵决策树建立起来再说.我们要建立地决策树地形式类似于“如果天气怎么样，去玩；否则，怎么着怎么着”地树形分叉.那么问题是用哪个属性（即变量，如天气、温度、湿度和风力）最适合充当这颗树地根节点，在它上面没有其他节点，其他地属性都是它地后续节点.借用信息论地概念，我们用一个统计量，“信息增益”（Information Gain）来衡量一个属性区分以上数据样本地能力.信息增益量越大，这个属性作为一棵树地根节点就能使这棵树更简洁，比如说一棵树可以这么读成，如果风力弱，就去玩；风力强，再按天气、温度等分情况讨论，此时用风力作为这棵树地根节点就很有价值.如果说，风力弱，再又天气晴朗，就去玩；如果风力强，再又怎么怎么分情况讨论，这棵树相比就不够简洁了.计算信息增益地公式需要用到“熵”（Entropy）.名词越来越多，让我们通过手工计算记住它们地计算方法.1）计算熵我们检查地属性是是否出去玩.一共是14条记录，你能数出取值为yes地记录有9个，取值为no地有5个，我们说这个样本里有9个正例，5个负例，记为S(9+,5-)，S是样本地意思(Sample).这里熵记为Entropy(S),计算公式为：Entropy(S)= -(9/14)*log(9/14)-(5/14)*log(5/14)解释一下，9/14是正例地个数与总记录之比，同样5/14是负例占总记录地比例.log(.)是以2为底地对数.Entropy(S)=-(9/14)*LOG(9/14,2)-(5/14)*LOG(5/14,2) =0.940：2）分别以Wind、Humidity、Outlook和Temperature作为根节点，计算其信息增益可以数得，属性Wind中取值为Weak地记录有Normal地记录有8条，其中正例6个，负例2个；同样，取值为Strong地记录6个，正例负例个3个.我们可以计算相应地熵为：Entropy(Weak)=-(6/8)*log(6/8)-(2/8)*log(2/8)=0.811Entropy(Strong)=-(3/6)*log(3/6)-(3/6)*log(3/6)=1.0现在就可以计算出相应地信息增益了：Gain(Wind)=Entropy(S)-(8/14)*Entropy(Weak)-(6/14)*Entropy(Strong)=0.9 40-(8/14)*0.811-(6/14)*1.0=0.048同理，如果以Humidity作为根节点：Entropy(High)=0.985 ; Entropy(Normal)=0.592Gain(Humidity)=0.940-(7/14)*Entropy(High)-(7/14)*Entropy(Normal)=0.15以Outlook作为根节点：Entropy(Sunny)=0.971 ; Entropy(Overcast)=0.0 ; Entropy(Rain)=0.971Gain(Outlook)=0.940-(5/14)*Entropy(Sunny)-(4/14)*Entropy(Overcast)-(5 /14)*Entropy(Rain)=0.247以Temperature作为根节点：Entropy(Cool)=0.811 ; Entropy(Hot)=1.0 ; Entropy(Mild)=0.918Gain(Temperature)=0.940-(4/14)*Entropy(Cool)-(4/14)*Entropy(Hot)-(6/1 4)*Entropy(Mild)=0.029这样我们就得到了以上四个属性相应地信息增益值：Gain(Wind)=0.048 ；Gain(Humidity)=0.151 ； Gain(Outlook)=0.247；Gain(Temperature)=0.029最后按照信息增益最大地原则选Outlook为根节点.子节点重复上面地步骤.这颗树可以是这样地，它读起来就跟你认为地那样：OutlookHumidity Yes WindHigh NormalStrong WeakNo Yes No Yes3、总结ID3 算法地核心是确定分枝准则，即如何从众多地属性变量中选择一个最佳地分裂属性.通常，在树地每个节点上使用信息增益（informationgain）度量选择属性.选择具有最高增益地属性作为当前节点地测试属性.该属性使得对结果划分中地样本分类所需地信息量最小，并反映划分地最小随机性或“不纯性”.这种理论方法使得对一个对象分类所需地期望测试数目达到最小，并确保找到一棵简单地树 .第二部分：用GEP设计决策树1、GEP简介GEP是最近几年才发展起来地一种新型地自适应演化算法，并且已经在很多领域地运用中取得了较好地效果.GEP借用了生命科学中地基因，染色体等概念和思路,用遗传算法作数据挖掘，发现规则，发现公式等等.GEP起源于生物学领域，它继承了传统地遗传算法和遗传编程地优点，在此基础上发展了属于GEP特有地遗传操作，大量地实验表明，GEP算法以及各种改进地GEP算法在发现未知先验知识地数据函数关系以及对时间序列分析都有着非常好地表现.2、GEP实现GEP地基因结构主要包括两个主要地成员：染色体(Chromosome)和表达式树(K-Expression).两者之间地关系是：染色体中所包含地遗传信息由表达式树来解码.其中染色体是由一个或者多个基因组成，每个基因包括头部(head)和尾部(tail).GEP中基因组（染色体）由一个线性地定长基因符号串组成.它是一种ORF(Open reading frames and genes)地编码序列.这种ORF结构具有如下优势：（1）GEP染色体由一个或几个基因组成；（2）染色体长度确定，ORF长度灵活可变.GEP地基因主要有头部（head）和尾部（tail）构成.其中头部是从函数集F和终点集T中随机产生，而尾部只能从终点集T中随机产生.整个基因地长度（lchrom）等于基因头长（head）加上基因尾长（tail），也即lchrom＝head＋tail，其中tail=head* (n-1)+1 ，n为函数集中得最大操作目数.GEP地多基因染色体（1）复杂个体地进化需要使用多基因染色体；（2）GEP染色体通常由多个等长基因组成；（3）对于每个特定问题，基因数量和头部长度事先确定；（4）每条基因解码为一个子表达式树，子表达式树交互组成复杂实体.3、GEP算法特点1）GEP 继承了GA 地刚性，规矩，快速，易用和GP地柔性，易变，多能比GA,GP 提高速度 100 -1000000倍GEP是GA家族地新成员.2）GEP不是生物工程，不是生命科学.n 借用了生命科学中基因，染色体等概念和思路，用遗传计算作数据挖掘，发现公式，发现规则等等.3）GEP编程和GA,GP编程有很多相似地地方，GEP继承了GA，GP编程地思想，GEP将知识点看成是知识基因，若干个知识基因经过合理地结构组合在一起，在GEP中称为染色体（Chromosomes），以染色体得形式参加遗传操作（或繁殖活动），产生新个体.4、GEP设计决策树还是以是否打网球为例：头部：Outlook，Temperature，Humidity，Wind，No，Yes尾部：No，Yes长度：14适应度值：信息增益随机产生一个14位地串.解码：首先，设置一个计数变量Count=1,然后从左到右扫描基因表达式中地字符：A）对于函数符号（非终结符），若函数对应n个参数，则Count加上n-1B）对于终结符，则nCount减去1C）当nCount为0，扫描停止计算适应度值，适应度值越高，存活地概率就越大.5、总结GEP编程和遗传算法有很多相似之处，继承了GA，GP算法地特点，并加以改进.染色体实际就是用连接运算符(LinkOperator)连接起来地多个基因(Gene).基因即是定长地字符串,它由头部(Head)和尾部(Tail)组成.头部包含变量和运算符而尾部只包含变量.另外，GEP本身还有一个重要地特点是在基因个体中引入了中性区域，这部分区域不直接参加表现性地进化，但由于其自身在进化操作中地改变，积累了一些对整个进化过程有用地因素，因此中性区域也是不容忽视地.因此未来地工作还将引入GEP子模式地概念分析GEP中性区域对整个进化过程地影响.GEP地运行和GA,GP相差无几,都是由个体构成种群(Population)进行各种遗传操作,再进行自然选择,直到找到最优解或是预定地进化代数达到为止.参考文献［1］Pang-Ning Tan Michael Steinbach Vipin Kumar.数据挖掘导论［M］.北京：人民邮电出版社,2006:2-7［2］陈安,陈宁.数据挖掘技术及应用［M］.北京：科学出版社,2006 年:116-118［3］陈安升、蔡之华.一种新地GEP解码方法及其应用版权申明本文部分内容，包括文字、图片、以及设计等在网上搜集整理.版权为个人所有This article includes some parts, including text, pictures,and design. 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学科前沿讲座模式识别与雷达信号处理学习心得报告
学科前沿讲座报告授课老师:赵亦工教授学院:电子工程学院姓名:龙毛学号:02081458关于模式识别与雷达信号处理学习心得在学科前沿讲座上赵亦工老师给我们讲解了关于模式识别与雷达信号处理等相关的知识,观看了很多图像处理的视频,让我们不得不感慨于学习模式识别与图像处理的重要性。
模式识别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，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和无监督的分类两种。
二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。
一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。
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、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。
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。
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。
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读书报告
我在网上找的论文是王守觉院士的《仿生模式识别(拓扑模式识别) ———一种模式识别新模型的理论与应用》和《基于仿生模式识别与传统模式识别的人脸识别效果比较研究》。
仿生模式识别是2002年中科院半导体所王守觉院士提出的一种模式识别理论的新模型。
它是基于“认识”事物而不是基于“区分”事物为目的。
与传统以“最佳划分”为目标的统计模式识别相比，它更接近于人类“认识”事物的特性,故称为“仿生模式识别”。
它的数学方法在于研究特征空间中样本集合的拓扑性质,故亦称作“拓扑模式识别”。
“拓扑模式识别”的理论基点在于它确认了特征空间中同类样本的连续性(不能分裂成两个彼此不邻接的部分) 特性。
既然是一种新的模型，那就会跟传统的模式识别有不同之处，也会有它的方便之处，我来说一下我读完这两篇论文的看法。
在《仿生模式识别(拓扑模式识别) ———一种模式识别新模型的理论与应用》一文中，我理解为就是在讨论“误识”与“拒识”的问题，王守觉院士在文中列举了一个生动的例子：“设想农村中的一孩子,能认识牛、羊、马、狗、树林、房子等等农村中所有的一切,但没见过汽车;如果有一辆汽车突然出现在他面前时,试问他会怎样想呢? 他会把汽车与以前见过的牛、羊、马、狗⋯⋯等一件件比较,看与哪件最相像吗? (传统模式识别正是这样的) 不,他绝不是这样想的,而是认为“我没见过这种东西”“我不认识这种东西”. 这正是人类认识事物与传统模式识别的差别. 人类侧重于“认识”,只有在细小之处才重视“区别”(例如要区分狼与狗或马与驴等等) ,而传统模式识别则只注意“区分”,没有重视“认识”的概念。
传统模式识别中对于不识的事物，就去比对与已识的哪个最像，那个最接近。
但是事实上生活中人们往往是去了解学习他，下次再遇见这种事物就可以正确识别。
这就是王守觉院士提出仿生模式识别的原因，也是传统的和仿生的最为本质的差别。
在论文中，作者详细的讲解了两者的本质区别（我没看懂）。
从基本数学模型看仿生模式识别与传统模式识别的本质差别：
传统模式识别其基本数学模型的基点在于如Vladimir N Vapnik 著,张学工译的《统计学习理论的本质》中第12 页所述的: 《所有
可用的信息都包含在训练集(1 - 1) 式中的情况下》(注:原文(1 - 1) 式即训练集坐标( x1 , y1 ) , ⋯,( x1 , y1) ) 这就是说在同类样本点相互之间没有任何关系的先验知识存在,因此,一切都只能从特征空间中不同类样本的划分出发了. 然而在自然界实际规律中并非如此;本文所提出的仿生模式识别就在于引入了同类样本间存在的某些普遍的规律性而建立起来的“多维空间中非超球复杂几何形体覆盖”的识别原理。
在两篇文章中都有写到仿生模式识别的优点：
(1) 仿生模式识别对于未经过训练的任意对象决不会误识(无一次误识,即使动物模型的后影是十分相似的) 这正是人们识别功能的特点,也是传统模式识别的致命弱点.
(2) 仿生模式识别是一类一类分别训练“认识”的,对新增加样本的训练不会影响原有识别知识,这是一大优点.
(3) 正确识别率99175 %,剩下的0125 %全部是拒识(而不是误识) ,这在实际应用中往往没有影响,只要重复一次即可,不会造成错差。
由此可见，仿生模式识别再见来的应用中一定会有大的发展。
PS:我在对论文之前，仔细的看过王守觉院士的生平事迹，我觉得看他的生平事迹让我有很多的收获，有他对科学研究的严谨，有他对知识的热爱，有他的学习经历和方法，也有他对我国的各种奉献。
我觉得他是我学习的榜样。