模式识别主要研究方向
人工智能地研究方向和应用领域
人工智能地研究方向和应用领域
一、人工智能地研究方向
1、模式识别
模式识别是研究机器如何识别和分析图像数据或信号的一门研究。
它包括图像处理、语音识别、图形识别、触觉识别、生物特征识别等技术。
模式识别技术被广泛应用于机器人、视觉对象识别、机器人抓取物体、救灾机器人等领域。
2、机器学习
机器学习是指让计算机能够在外界信息的作用下，自动地学习和改进其知识和行为的技术。
它开发了各种模式，通过计算机程序实现，让计算机不断地根据经验改进行为。
常见的机器学习技术包括聚类算法、决策树算法、神经网络算法、集成学习算法等。
3、优化技术
优化技术是一门重要的研究领域，它的主要目的是研究如何让程序在新数据中快速有效地运行，从而提高其精度和效率。
常见的优化技术有模糊优化、遗传算法、粒子群算法、微分进化算法、蚁群算法等。
4、图形计算
图形计算是一种计算机视觉技术，它利用图形处理模型和图形计算算法，能够从图像数据中自动识别和分析物体的形状、结构和其他特征，实现机器态势感知的技术。
5、自然语言处理
自然语言处理(NLP)是一种人工智能技术，利用自然语言处理技术。
什么是模式识别
什么是模式识别1 模式识别的概念模式识别[8]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过程。
模式识别包括相互关联的两个阶段，即学习阶段和实现阶段，前者是对样本进行特征选择，寻找分类的规律，后者是根据分类规律对未知样本集进行分类和识别。
广义的模式识别属计算机科学中智能模拟的研究范畴，内容非常广泛，包括声音和语言识别、文字识别、指纹识别、声纳信号和地震信号分析、照片图片分析、化学模式识别等等。
计算机模式识别实现了部分脑力劳动自动化。
模式识别－－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、文字、符号、三位物体和景物以及各种可以用物理的、化学的、生物的传感器对对象进行测量的具体模式进行分类和辨识。
模式识别问题指的是对一系列过程或事件的分类与描述，具有某些相类似的性质的过程或事件就分为一类。
模式识别问题一般可以应用以下4种方法进行分析处理。
统计模式识别方法：统计模式识别方法是受数学中的决策理论的启发而产生的一种识别方法，它一般假定被识别的对象或经过特征提取向量是符合一定分布规律的随机变量。
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向量，不同的特征向量，或者说不同类别的对象都对应于空间中的一点。
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的对象的目的。
统计模式识别中个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。
人工神经网络模式识别：人工神经网络的研究起源于对生物神经系统的研究。
国内外模式识别技术研究的发展和趋势分析
国内外模式识别技术研究的发展和趋势分析一、引言模式识别技术在现代科技领域的应用范围逐渐扩大，涉及人工智能、机器学习、计算机视觉、语音识别等多个领域。
作为一种对复杂样本进行分析和分类的方法，模式识别技术在信息处理和决策支持的应用领域具有广阔的前景。
本文旨在介绍国内外模式识别技术研究的发展和趋势分析。
首先，从理论基础、应用领域、技术手段、产业推广等方面探讨模式识别技术的发展历程；其次，结合当前研究热点和趋势，分析未来模式识别技术的发展方向和应用前景。
二、模式识别技术的发展历程1. 理论基础模式识别技术的发展，离不开图像处理、信号处理、统计学、信息论等多学科交叉融合的基础理论。
早期模式识别技术主要采用传统的统计学方法，包括判别分析、贝叶斯分类等。
后来，随着神经网络、支持向量机、随机森林等机器学习方法的出现，模式识别技术的理论基础不断得以完善。
2. 应用领域模式识别技术最初主要应用于机器视觉领域，实现对图像、形状等特定信息的识别和分析。
现在，随着语音识别、生物信息学、医学影像分析等领域的快速发展，模式识别技术得到了广泛的应用。
3. 技术手段在模式识别技术的发展过程中，出现了很多重要的技术手段，例如图像处理技术、特征提取技术、分类器设计等。
尤其是深度学习技术的出现，使得模式识别技术在处理复杂信息方面具有了更高的准确性和可靠性。
4. 产业推广现在，模式识别技术已经得到广泛的产业应用，包括安防监控、智能交通、智能制造、医疗健康等领域。
随着“新基建”的推进，对于模式识别技术在5G应用、物联网、人工智能等领域的应用需求也在不断增加。
三、模式识别技术的研究热点和趋势1. 基于深度学习技术的模式识别深度学习是现在模式识别技术领域的热点之一，其优势在于可以从海量的数据中挖掘出复杂的特征，从而实现更高水平的分类和识别。
随着硬件技术的发展，目前基于深度学习的卷积神经网络、循环神经网络等模型不断被优化，具有更高的准确性和鲁棒性，可以实现对于更复杂的信息进行分析和处理。
模式识别人工智能论文
模式识别人工智能论文
模式识别是计算机视觉（CV）领域中重要的研究内容，也是人工智能（AI）领域中关键技术之一、模式识别通过分析不同类型的数据，识别出
其中的模式，以便对输入的特征或材料进行分类和分析。
它被用于更广泛
的计算机视觉应用，如图像分割，图像检索，图像检测，图像建模，图像
深度学习，机器视觉，以及计算机自动控制等应用。
目前，深度学习技术在模式识别领域取得了重大进展。
深度学习模型
具有有效的表示学习能力，可以从大量复杂数据中学习特征，从而更加准
确地预测和分析出数据中的模式。
例如，深度学习模型可以用于图像识别，通过训练模型来学习图像中各个对象的特征，从而可以准确地识别和分类
图像中的对象。
另外，语音识别也可以借助深度学习模型，根据不同语音
的特征，识别出不同的语音。
此外，深度学习模型可以用于识别和分析文本，可以分析文本中的主题，情感，语义等信息。
随着计算机视觉和人工智能的快速发展，模式识别技术也在不断地演
进和创新，提高了视觉计算和人工智能的性能。
北京理工大学模式识别与智能系统专业考研
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第 1 页 共 1 页 北京理工大学模式识别与智能系统专业
考研
模式识别与智能系统硕士学科点由计算机科学与工程系和自动控制等系共同组建，是一个交叉学科。
主要研究方向包括：模式识别、人工智能、智能系统、智能控制。
在多种相关理论和技术、系统组织和实现方法的研究方面，在机器视觉、机器人技术等多项国防项目中起到重要作用并获得重要成果，在国内外多种重要刊物上发表了一批高水平的科研论文。
其中：龚元明教授对模式识别、人工智能均有深入研究，研究成果丰硕。
贾云得教授、刘万春副教授、李澎城高工、吴裕树教授等正在从事该领域的重要课题研究。
该学科的特点是：集自动控制、计算机、机械等多学科的优势形成高科技学科的交叉、崭新的研究方向、技术理论和实现方法。
与国内外有关院校和研究部门有广泛的交流。
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！。
模式识别与智能系统081104
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技术为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类和理解的方法，并在此基础上研究构造具有某些智能特性系统的方法和途径。
本学科依托计算机科学与技术系、模式识别与智能系统研究所，主要从事智能信息处理、模式识别、人工神经网络、图形图像处理等领域的教学和科研工作。
一、培养目标
热爱祖国，有高尚的道德修养和求真务实的科学态度与作风；具有模式识别与智能系统学科坚实的基础理论、系统的专业知识和熟练的实验技能；对国内外本学科领域的研究进展和学术动态有较深的了解；能够熟练地使用人工智能方法与计算机工具解决本学科的有关问题；熟练地掌握一门外国语；能胜任科研院所、大专院校及相关领域的研究、应用开发、教学、管理等工作。
二、主要研究方向
1、计算智能
2、模式识别
3、图像处理
4、可视化计算
三、学制和学分
攻读硕士学位的标准学制为2.5年，学习年限实行弹性学制，最短不低于2年，最长不超过3.5年（非全日制学生可延长1年）。
硕士研究生课程由学位课程、非学位课程和研究环节组成。
硕士研究生课程总学分不少于32学分，其中学位课程不少于18学分，非学位课程不少于9学分，研究环节5学分。
四、课程设置
模式识别与智能系统学科硕士研究生课程设置。
模式识别实验报告
模式识别实验报告关键信息项：1、实验目的2、实验方法3、实验数据4、实验结果5、结果分析6、误差分析7、改进措施8、结论1、实验目的11 阐述进行模式识别实验的总体目标和期望达成的结果。
111 明确实验旨在解决的具体问题或挑战。
112 说明实验对于相关领域研究或实际应用的意义。
2、实验方法21 描述所采用的模式识别算法和技术。
211 解释选择这些方法的原因和依据。
212 详细说明实验的设计和流程，包括数据采集、预处理、特征提取、模型训练和测试等环节。
3、实验数据31 介绍实验所使用的数据来源和类型。
311 说明数据的规模和特征。
312 阐述对数据进行的预处理操作，如清洗、归一化等。
4、实验结果41 呈现实验得到的主要结果，包括准确率、召回率、F1 值等性能指标。
411 展示模型在不同数据集或测试条件下的表现。
412 提供可视化的结果，如图表、图像等，以便更直观地理解实验效果。
5、结果分析51 对实验结果进行深入分析和讨论。
511 比较不同实验条件下的结果差异，并解释其原因。
512 分析模型的优点和局限性，探讨可能的改进方向。
6、误差分析61 研究实验中出现的误差和错误分类情况。
611 分析误差产生的原因，如数据噪声、特征不充分、模型复杂度不足等。
612 提出减少误差的方法和建议。
7、改进措施71 根据实验结果和分析，提出针对模型和实验方法的改进措施。
711 描述如何优化特征提取、调整模型参数、增加训练数据等。
712 预测改进后的可能效果和潜在影响。
8、结论81 总结实验的主要发现和成果。
811 强调实验对于模式识别领域的贡献和价值。
812 对未来的研究方向和进一步工作提出展望。
在整个实验报告协议中，应确保各项内容的准确性、完整性和逻辑性，以便为模式识别研究提供有价值的参考和借鉴。
模式识别简述_严红平
讲座模式识别简述A Brief Introduction to Pattern Recognition100083）严红平100080）潘春洪严红平女，博士后，中国地质大学（北京）信息工程学院副教授，主要研究方向为模式识别、计算机图形学、图像处理。
1 序言人们在观察事物或现象的时候，常常要根据一定需求寻找观察目标与其他事物或现象的相同或不同之处，并在此特定需求下将具有相同或相似之处的事物或现象组成一类。
例如字母“A”、“B”、“a”、“b”，如果从大小写上来分，会将“A”、“B”划分为一类，“a”、“b”划分为另一类；但是如果从英文字母发音上来分，则又将“A”、“a”划分为一类，而“B”、“b”则为另一类。
另外，不同人写的“A”、“B”、“a”、“b”都不同，但即使人们从未见过某个人写的“A”、“B”、“a”、“b”，或者这些字符出现在混乱的背景里，或部分被遮盖，人们也可以正确地区分出它们，并根据需要将它们进行准确归类，当然，前提条件是人们需要对“A”、“B”、“a”、“b”一般的书写格式、发音方式等有所了解。
人脑的这种思维能力就构成了“模式识别”的概念。
那么，什么是模式？什么是模式识别呢？2 模式和模式识别从以上的例子可以看出，对字符的准确识别首先需要在头脑中对相应字符有个准确的认识。
当人们看到某物或现象时，人们首先会收集该物体或现象的所有信息，然后将其行为特征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，人们就可以将该物体或现象识别出来。
因此，某物体或现象的相关信息，如空间信息、时间信息等，就构成了该物体或现象的模式。
Watanab e[16]定义模式“与混沌相对立，是一个可以命名的模糊定义的实体”。
比如，一个模式可以是指纹图像、手写草字、人脸、或语言符号等。
“广义的说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果我们可以区别他们是否相同或相似，都可以称之为模式”[6]。
而将观察目标与已有模式相比较、配准，判断其类属的过程就是模式识别。
模式识别与智能系统
模式识别与智能系统模式识别与智能系统一、引言模式识别与智能系统是现代科学和技术领域的重要研究方向之一。
随着信息技术的飞速发展和应用需求的不断提高，模式识别和智能系统成为了人们关注的热点。
本文旨在介绍模式识别和智能系统的基本概念、发展历程和应用领域，并探讨其在未来的发展趋势和挑战。
二、模式识别的基本概念模式识别是指通过对一系列输入数据的分析和处理，从中识别出相应模式或规律的过程。
模式可以是各种形式的数据，例如图像、声音、文字等。
模式识别的目标是理解和解释数据，以实现对未知数据的自动分类、聚类、检测等任务。
三、智能系统的基本概念智能系统是指通过运用人工智能和机器学习等技术，使计算机系统能够模拟和实现人类的智能行为和决策能力的系统。
智能系统可以通过学习和经验积累不断改进，并通过模式识别、推理和决策来解决复杂问题。
四、模式识别与智能系统的发展历程模式识别和智能系统的发展经历了几个重要阶段。
20世纪40年代到60年代，模式识别主要基于统计和概率理论，如贝叶斯分类器和k-近邻算法。
70年代到80年代，机器学习的概念被引入，出现了神经网络、决策树等算法。
90年代起，基于大数据和深度学习的模式识别和智能系统蓬勃发展。
五、模式识别与智能系统的应用领域模式识别和智能系统在许多领域都有广泛的应用。
在医学领域，模式识别可以用于癌症的早期诊断和治疗方案的优化。
在金融领域，智能系统可以用于股票市场预测和风险管理。
在自动驾驶领域，模式识别和智能系统可以用于实现车辆的自主导航和交通管理。
六、模式识别与智能系统的发展趋势和挑战随着计算机技术和算法的不断进步，模式识别和智能系统正呈现出以下发展趋势：一是应用领域的拓展，如物联网、智能家居等；二是跨学科的融合，如计算机视觉与自然语言处理的结合；三是深度学习和大数据的结合，以处理更复杂的问题。
然而，模式识别和智能系统也面临着数据隐私保护、算法可解释性等挑战。
七、总结模式识别与智能系统是一门重要的学科，它在许多领域都有广泛的应用前景。
模式识别国家重点实验室
模式识别国家重点实验室模式识别国家重点实验室是中科院自动化研究所下属的一个重点实验室，主要致力于探索和研究模式识别领域的前沿科技和技术应用。
以下是对该实验室的一些介绍和研究内容的说明。
模式识别国家重点实验室成立于1978年，目前已经发展成为中国国内模式识别领域最具影响力的研究机构之一、实验室致力于模式识别领域的基础理论研究、技术创新和应用推广，为国家经济建设和科技发展提供支撑服务。
实验室的研究内容主要包括图像识别、语音识别、生物特征识别、人脸识别、物体识别等方面。
图像识别方面，研究人员致力于开发新的图像特征提取算法，改进图像匹配和分类方法以及图像内容理解等关键技术。
在语音识别方面，通过深入研究声学建模和语言模型等技术，提高语音识别系统的准确率和稳定性。
研究生物特征识别，实验室关注于指纹识别、虹膜识别、声纹识别等技术的研究和应用。
人脸识别是实验室的重点研究方向之一，研究人员致力于提高人脸检测和识别的准确度，改进人脸活体检测技术，提升系统的鲁棒性和性能。
在物体识别方面，实验室研究人员开发了一系列图像和视频物体识别的方法，包括基于特征提取和机器学习的方法以及基于深度学习的方法。
实验室的研究成果在国内外学术界产生了广泛的影响力，并得到了业界的认可和应用。
实验室的研究人员积极参与国际会议和论文发表，与国内外知名高校和研究机构开展合作研究，促进学科交流和技术创新。
模式识别国家重点实验室重视人才培养和团队建设，拥有一支高效、专业的研究团队。
团队成员包括国内外知名的学术带头人、优秀的青年学者以及博士后等。
实验室提供良好的研究环境和条件，支持研究人员进行创新研究，并通过研究项目和科技成果转化等方式为团队成员提供良好的职业发展机会。
总之，模式识别国家重点实验室作为中科院自动化研究所的重点实验室，在模式识别领域的研究方向上积极探索，不断创新，取得了一系列重要研究成果，为国内相关行业的发展和社会进步做出了积极贡献。
模式识别的基本概念和应用领域
模式识别的基本概念和应用领域模式识别是指通过对数据或信号进行分析，从中提取出重要的信息和特征，并将其归类、描述和识别的过程。
它是计算机科学与人工智能领域的重要研究方向，被广泛应用于各个领域。
本文将介绍模式识别的基本概念和一些常见的应用领域。
一、模式识别的基本概念1. 数据准备与特征提取模式识别的第一步是数据准备和特征提取。
数据准备包括数据收集、清洗和预处理等过程，确保数据的质量和准确性。
特征提取是从数据中提取出能够反映对象属性和特征的特征向量或特征描述。
2. 模式表示与分类器构建模式表示是将数据转化为适合于分析和处理的表示形式，常见的形式包括向量、矩阵、图像等。
分类器构建是利用已标注的训练数据来构建一个能够对新数据进行分类的模型或分类器。
3. 模式匹配与识别模式匹配是指将待识别的模式与事先构建好的模型进行匹配，以确定待识别模式的类别或标签。
模式匹配方法有很多种，如最近邻法、支持向量机、决策树等。
二、模式识别的应用领域1. 人脸识别人脸识别是模式识别的一个重要应用领域。
通过对人脸图像进行特征提取和模式匹配，可以实现对不同人脸的自动识别和身份验证。
人脸识别技术在安防、人机交互等方面有着广泛的应用。
2. 文字识别文字识别是将图像中的文字转化为可编辑或可搜索的文本的过程。
它广泛应用于图像扫描、文档管理、自动化办公等领域。
文字识别的关键是对字符的特征提取和分类判别。
3. 声音识别声音识别是将声音信号转化为可识别的文字或指令的过程。
它在语音识别、智能助理、语音控制等领域有着广泛的应用。
声音识别的核心是对声音信号进行特征提取和模式匹配。
4. 图像识别图像识别是将图像中的对象或场景进行分类和识别的过程。
它在图像搜索、智能车辆、医学影像等领域具有重要的应用。
图像识别的关键是对图像特征的提取和匹配。
5. 数据挖掘数据挖掘是从大规模数据集中自动发现隐藏在其中的模式、规律和知识的过程。
它广泛应用于市场营销、金融风险预测、网络安全等领域。
模式识别国家重点实验室(中国科学院自动化研究所)
学术团队
实验室现有固定科研人员43人，45岁以下年青人约占80%，中科院“百人计划”引进人才5人，青年科研骨干 均具有博士学位，外籍职工2人。实验室流动人员包括博士后、博士研究生、硕士研究生、高级访问学者和客座研 究人员。现有在站博士后8名，在学博士生149名，硕士生85名以及在研开放课题研究人员36名。实验室形成了一 个以年轻学术带头人为核心、以青年科研骨干为主体和以高素质的研究生队伍为主力的结构合理的研究梯队。
在国家有关部门的大力支持下，模式识别国家重点实验室始终坚持在模式识别领域开展基础和应用基础的创 新研究，取得了一些成绩，奠定了良好基础。
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项目成果
实验室承担着80余项科研项目，其中包括国家重点基础研究计划“973”项目，国家自然科学基金重大、重 点和面上项目、杰出青年科学基金项目和创新群体项目，国家高技术计划“863”项目，国家科技支撑计划项目 及国际合作项目等。实验室成员每年在国内外重要的学术期刊和国际学术会议上发表论文百余篇，其中不少发表 在国际权威刊物和国际重要会议上，如IEEE汇刊（PAMI等），International Journal of Computer Vision, Pattern Recognition, Image and Vision Computing，Automatica, IEEE Transaction on Audio, Speech, and Language Processing, ICASSP, ICCV, ICPR, ACCV等。实验室已获准和申请专利100余项，获 国家自然科学二等奖1项，国家技术发明二等奖1项，国家科技进步二等奖1项，北京市科学技术奖一等奖1项，中 科院自然科学二等奖2项，其它部委级三等奖4项，国际发明金奖与世界知识产权专项奖各1项。
人工智能与模式识别
人工智能与模式识别摘要：信息技术的飞速发展使得人工智能的应用围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。
在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。
模式识别是人类的一项基本智能，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，年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。
模式识别技术有了长足的发展。
模式识别技术有了长足的发展。
模式识别与统计学、模式识别与统计学、模式识别与统计学、心理心理学、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。
模式识别的发展潜力巨大。
关键词：模式识别；数字识别；人脸识别中图分类号；Abstract : The rapid development of information technology makes the application of artificial intelligence become more and more widely. Pattern recognition, as one of the important aspects, has always been an important direction of artificial intelligence research. In the introduction of artificial intelligence and pattern recognition related knowledge at the same time, artificial intelligence in pattern recognition applications were discussed.Pattern recognition is a basic human intelligence, the emergence of the 20th century, 40 years of computer and the rise of artificial intelligence in the 1950s, pattern recognition technology has made great progress. Pattern recognition andstatistics, psychology, linguistics, computer science, biology, cybernetics and so have a relationship. It has a cross-correlation with artificial intelligence andimage processing. The potential of pattern recognition is huge.Key words: pattern recognition; digital recognition; face recognition;1引言随着计算机应用围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”，诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息，这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造。
模式识别
模式识别模式识别(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，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)两种定义1：借助计算机，就人类对外部世界某一特定环境中的客体、过程和现象的识别功能(包括视觉、听觉、触觉、判断等)进行自动模拟的科学技术。
所属学科：测绘学（一级学科）；摄影测量与遥感学（二级学科）定义2：一类与计算机技术结合使用数据分类及空间结构识别方法的统称。
所属学科：地理学（一级学科）；数量地理学（二级学科）定义3：昆虫将目标作为一幅完整图像来记忆和识别。
所属学科：昆虫学（一级学科）；昆虫生理与生化（二级学科）定义4：主要指膜式识别受体对病原体相关分子模式的识别。
所属学科：免疫学（一级学科）；概论（二级学科）；免疫学相关名词（三级学科）模式识别研究内容：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。
应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，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。
模式识别学科研究方向
模式识别学科研究方向一、引言模式识别是一门研究如何从数据中识别出特定模式或者规律的学科。
它涉及到统计学、机器学习、人工智能等多个领域的知识，并在图像处理、语音识别、生物信息学等领域有着广泛的应用。
本文将介绍模式识别学科的研究方向以及相关的应用领域。
二、监督学习监督学习是模式识别中的一种重要方法，它利用已有的标注数据来训练模型，并通过模型预测新的数据。
在监督学习中，常用的算法包括K近邻算法、支持向量机、决策树等。
这些算法可以应用于图像分类、语音识别、文本分类等任务中，帮助计算机自动识别特定的模式或规律。
三、无监督学习无监督学习是另一种常用的模式识别方法，它不依赖于已有的标注数据，而是通过对数据的统计分析和聚类来识别模式。
常见的无监督学习算法有K均值聚类、高斯混合模型等。
无监督学习在数据挖掘、异常检测、社交网络分析等领域有着广泛的应用。
四、深度学习深度学习是近年来模式识别领域的热门研究方向，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，构建多层次的神经网络模型。
深度学习在图像识别、语音合成、自然语言处理等方面取得了很好的效果。
常用的深度学习框架包括深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
五、特征提取与选择特征提取与选择是模式识别中的关键环节，它涉及到如何从原始数据中提取出具有代表性的特征。
常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等；而特征选择方法则是从已有特征中选择出最有用的特征，例如互信息、卡方检验等。
六、模型评估与优化模型评估与优化是模式识别中的重要环节，它涉及到如何评估模型的性能，并通过优化算法提升模型的准确性和鲁棒性。
常用的模型评估指标包括准确率、召回率、精确率等；而优化算法则包括梯度下降、遗传算法、粒子群优化等。
七、应用领域模式识别的研究方向广泛应用于各个领域。
在医学领域，模式识别可以用于疾病诊断、药物发现等；在金融领域，模式识别可以用于股票预测、风险评估等；在智能交通领域，模式识别可以用于车辆识别、交通流量预测等。
模式识别技术
模式识别技术1. 概述模式识别（Pattern Recognition）是一门研究如何通过计算机和数学方法，识别事物或事件中的模式的学科。
它是人工智能和机器学习领域的重要研究方向之一，被广泛应用于图像处理、语音识别、生物医学、金融风险评估等领域。
模式识别技术主要包括以下几个方面：•特征提取：识别事物或事件中的模式需要对数据进行特征提取，通过数学方法将原始数据转化为有意义的信息。
•特征选择：选择最具代表性的特征，减少冗余和噪声，提高模式识别的准确率和效率。
•分类器设计：建立合适的分类模型，根据特征将数据分为不同的类别。
•训练和识别：使用训练数据对模型进行训练，然后利用训练好的模型对新的数据进行分类或识别。
2. 应用领域模式识别技术在许多领域都有广泛的应用，以下列举了几个主要的应用领域：2.1 图像处理图像识别是模式识别技术的重要应用之一。
通过计算机视觉和图像处理技术，可以将图像中的模式进行自动识别和分析。
这在人脸识别、指纹识别、车牌识别等领域都有重要的应用。
2.2 语音识别语音识别是将声音转化为文字或命令的过程。
模式识别技术可以通过分析声音特征，将声音与特定的词汇或指令进行匹配。
语音识别在智能助手、语音控制和语音翻译等领域有广泛的应用。
2.3 生物医学模式识别技术在医学领域的应用十分广泛，包括医学影像分析、疾病诊断和药物设计等方面。
通过分析病人的影像数据或遗传信息，可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
2.4 金融风险评估模式识别技术在金融领域的应用越来越重要，特别是在金融风险评估方面。
通过对金融市场数据和交易历史进行分析和模式识别，可以帮助金融机构评估风险，并作出相应的决策。
3. 常用算法和工具模式识别技术使用了许多不同的算法和工具，以下介绍了一些常用的算法和工具：3.1 K近邻算法K近邻算法是一种简单而有效的分类算法。
它的基本原理是找出样本空间中最接近待分类样本的K个样本，然后根据这K个样本的类别进行决策。
机器学习与模式识别
机器学习与模式识别随着人工智能的迅猛发展，机器学习和模式识别成为了炙手可热的研究领域。
机器学习通过计算机模拟人类学习的过程，让计算机能够自主学习和适应不同的任务。
而模式识别则是利用机器学习的技术来识别和理解复杂的模式和关系。
在本文中，我们将探讨机器学习和模式识别的基本原理、应用领域以及未来发展方向。
一、机器学习的基本原理机器学习是一种通过对大量数据进行分析和学习，从而使计算机可以根据数据自主提升性能的技术。
机器学习的基本原理包括以下几个方面：1. 数据准备：机器学习的前提是拥有大量高质量的数据。
这些数据可以通过传感器、数据库或者其他方式获得，并经过预处理和清洗以去除噪声和异常值。
2. 特征提取：在机器学习中，我们需要从原始数据中提取有用的特征。
特征提取是一个关键的步骤，可以通过统计学、信号处理等方法来实现。
3. 模型构建：在机器学习中，我们需要选择合适的模型来描述数据的分布或者关系。
常用的模型包括线性回归、决策树、支持向量机等。
4. 模型训练：训练模型是机器学习的核心任务。
通过将已知数据输入到模型中，通过不断调整模型参数使其最大程度地拟合训练数据。
5. 模型评估：在模型训练完成后，我们需要对其进行评估。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
二、模式识别的应用领域模式识别是机器学习的一个重要应用领域，它可以帮助计算机理解和识别复杂的模式和关系。
模式识别的应用领域非常广泛，包括但不限于以下几个方面：1. 人脸识别：人脸识别是模式识别领域的热门研究方向之一。
通过训练模型，计算机可以准确地识别和区分不同的人脸，并应用于犯罪侦查、人脸支付等多个领域。
2. 语音识别：语音识别是将语音信号转化为文本或命令的过程。
通过模式识别的技术，计算机可以识别并理解人类的语音指令，广泛应用于智能助理、语音翻译等领域。
3. 图像处理：图像识别是模式识别的一个重要应用，它可以将图像中的物体、场景等进行自动识别和分析。
此技术可应用于自动驾驶、图像搜索等领域。
模式识别与智能控制研究生在长沙就业单位
模式识别与智能控制研究生在长沙就业单位模式识别与智能控制是控制科学与工程一级学科下的研究生专业，主要研究方向包括人工智能与模式识别、智能系统、智能控制、知识工程和脑电波信号处理等。
毕业生可以在高等学校、科研院所、企业等领域从事教学、科研、科技开发、技术支持、销售、技术管理等工作。
在长沙，模式识别与智能控制研究生的就业单位主要有高校、科研机构、科技公司、企业等。
这些单位对于研究生的需求较大，尤其是对于有一定项目经验和实际应用能力的研究生，薪资待遇一般在 1 万元左右。
此外，对于具备博士学位的研究生，薪资待遇会更高。
在就业方向方面，模式识别与智能控制研究生可以进入人工智能、机器学习、数据挖掘、智能控制、自动化等领域。
在这些领域中，研究生可以利用自己的专业知识和技能，从事研究、开发、设计、管理等方面的工作。
总之，模式识别与智能控制研究生在长沙就业单位较多，就业前景广阔，薪资待遇较高。
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四.智能系统领域最新的研究成果
智能系统
• 智能系统（Intelligence system）是指能产 生人类智能行为的计算机系统。 • 属性：不确定性，自学习，进化。
1：医疗微型机器人
• 简介：美国科学家和欧洲科学家已经成功 的研制出用于人类血管治疗的微型机器人 。在不久的将来就会制造出可以在毛细血 管里运动的机器人。而这种可以在毛细血 管中运动的微型机器人的出现将彻底改变 传统观念对人工智能的理解。因为这种通 过毛细血管运动的机器人可以通过毛细血 管进入人类大脑机器人可以通过控制人类 脑细胞这样更高级的操作达到一种全新的" 人工智能"概念。
4.基于多生物特征的个人识别和验证
• 生物识别特征包括人脸，语音，手写，指 纹等 • 单一生物特征的匹配算法只能计算一个特 定的特征，某些情况下，这是不足的。 • 该项目将尝试整合不同的特点和多分类的 结果，建立一个个人识别系统，以提高识 别率，使结果更可靠。
5.基于笔迹识别的个人识别
• 在线笔迹具有有静态和动态的高度准确的 个人识别功能，难以伪造。 • 在线手写识别被广泛应用于金融，取证， 移动设备和掌上电脑等 • 笔迹识别可根据人书写时的压力，速度， 方位，角度等运用算法进行判断。
• • • • • • • • • 人脸识别 情感模式识别与建模研究 自主平台综合健康管理 基于多生物特征的个人识别和验证 基于笔迹识别的个人识别 信息隐藏 自然环境下的文本认知与理解 人体运动信息分析技术 医学图像处理技术
1.人脸识别
• 人脸识别技术是基于人的脸部特征，用摄 像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频 的一系列 相关技术。
8.人体运动信息分析技术
• 利用人工智能和机器视觉技术分析理解人 类的运动和行为 • 通过复杂背景中运动目标提取、运动动作 的跟踪与分析、智能行为的识别与理解来 指导运动的智能化 • 如运动员的科学训练，人体运动机能的康 复等
9.医学图像处理技术
• 研究将模式识别和图像处理中的知识和理 论应用到医学影像处理中 • 结合模糊集理论、小波分析理论和神经网 络理论等方面的知识 • 提出区别于传统数字图像处理的方法，并 应用到医学影像的处理上
6.信息隐藏
• 隐写（即信息隐藏）旨在检测信息中是否 隐藏有秘密消息的技术。 • 目的是阻止非法信息的隐蔽通信。这是网 络安全的迫切需要。
7.自然环境下的文本认知与理解
• 对二维文本或三维文本的背景或所依存的 环境无限制或尽量少限制的认知条件下， 对文本的识别与理解。 • 低噪声、简单背景、简单版面结构下的高 性能的文档分析系统 • 如待识别的文本背景有强烈的噪声和干扰， 如支票中的底纹或低质量的身份证图像
2.情感模式识别与建模研究
• 研究用计算机表达人的感情 • 确定哪些信号与人的情绪状态相关 • 找到用户的情绪状态和其相应的生理状态 之间的联系。
通过观测数据定义情绪模型
• • • • • • 皮电反应 心电图 肌电图 血容量压力 呼吸 温度
3.自主平台综合健康管理
• 自主武器平台：准确的敌我识别、精确的目标探 测、识别 • 特别是陆地履带式机器人和空中机器人 • 无人机的综合健康管理、有人飞机的综合健康管 理、民用的复杂机电系统健康管理的技术研究。 • 重点关注无人战斗机的综合健康技术研究、航空 电源系统和航空火箭发动机故障诊断及综合健康 管理技术研究。 • 聚焦无人战斗机、有人战斗机和自主平台综合健 康管理理论架构研究和工程化实现技术。
4：智能汽车
• 利用多种传感器和智能公路技术实现的汽 车自动驾驶。 • 导航信息资料库，GPS定位系统，道路状 况信息系统，车辆防碰系统，紧急报警系 统，无线通信系统，自动驾驶系统（点火 、改变速度和转向等）。
5：基于USB接口的智能家居监控系统
• 简介：针对智能家居监控系统的需要，采 用USB接口的采集控制接口，设计了具有 较低成本较高效率的虚拟仪器智能家居监 控系统，采用AVR单片机并结合接口芯片 PDIUSBD12实现数据通讯，同时通过虚拟 仪器应用程序来实现家居环境参数的采集 及安防等设备的控制。 • 2011年，天津市信息传感与智能控制重点 实验室研制出基于USB接口的智能家居控 制系统。
2：电子收费系统(ETC)
• 简介：ETC是世界上最先进的路桥收费方 式。通过安装在车辆挡风玻璃上的车载器 与在收费站ETC车道上的微波天线之间的 微波专用短程通讯，利用计算机联网技术 与银行进行后台结算处理，从而达到车辆 通过路桥收费站不需停车而能交纳路桥费 的目的，且所交纳的费用经过后台处理后 清分给相关的收益业主。在现有的车道上 安装电子不停车收费系统，可以使车道的 通行能力提高3~5倍。
过程
• 人脸图像采集及检测 • 人脸图像预处理：人脸图像的光线补偿、 灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何 校正、滤波以及锐化等。 • 人脸图像特征提取 • 人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的 特征数据与数据库中存储的特征模板进行 搜索匹配
应用
• 企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系 统，人脸识别防盗门等。 • 电子护照及身份证。中国的电子护照计划公安部 一所正在加紧规划和实施。 • 公安、司法和刑侦。如利用人脸识别系统和网络 ，在全国范围内搜捕逃犯。 • 自助服务。 • 信息安全。如计算机登录、电子政务和电子商务 。
3：超级机器人“沃森”
• 简介：一种能够理解人类语言，并能利用已知信 息给出最佳答案的电脑，这种计算机系统不仅要 能听懂不同口音的发音，还需要能理解包括俚语 和双关语等语言在内的复杂表述，并剔除一些错 误信息 。 • IBM研发团队为"沃森"开发的100多套算法可以在 3秒内解析问题，检索数百万条信息然后再筛选还 原成"答案"输出成人类语言。 • 参加《危险边缘》击败人类，成为《危险边缘》 新的王者。
三.模式识别领域当前主要研究 方向及课题
模式识别
• 模式识别（英语：Pattern Recognition）， 又称图形识别，就是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。我 们把环境与客体统称为“模式”。 • 市场上可见到的代表性产品有光学字符识 别、语音识别系统。
模式识别当前领域研究方向
模式识别领域当前主要研究课题
• 虹膜识别方向：基于虹膜识别的身份鉴定 方法 • 物联网方向：智能视觉物联网 • 人脸识别方向：基于仿生模式识别的人脸 确认系统 • 图像分析处理方向：基于流媒体技术的视 频监控与模式识别系统 • 手指静脉区域定位方向:手指静脉区域定位 • 军用车辆故障排查方向:模糊模式识别在军 用车辆故障排查中的应用研究