模式识别相关资料
统计模式识别方法
统计模式识别方法模式识别方法是一种通过对数据进行分析和建模的技术，用于识别和分类不同模式和特征。
它广泛应用于图像识别、语音识别、文本分类、信号处理等各个领域。
本文将对几种常见的模式识别方法进行介绍，并提供相关参考资料。
1. 统计特征提取方法统计特征提取方法通过对数据进行统计分析，提取数据的关键特征。
常用的统计特征包括均值、方差、协方差、偏度、峰度等。
统计特征提取方法适用于数据维度较低的情况，并且不需要太多的领域知识。
相关参考资料包括《模式识别与机器学习》（Christopher Bishop, 2006）和《统计学习方法》（李航, 2012）。
2. 主成分分析（PCA）主成分分析是一种常用的降维方法，通过线性变换将原始数据映射到新的坐标系中。
它可以将高维数据压缩到低维，并保留大部分原始数据的信息。
相关参考资料包括《Pattern Recognition and Machine Learning》（Christopher Bishop, 2006）和《Principal Component Analysis》（I. T. Jolliffe, 2002）。
3. 独立成分分析（ICA）独立成分分析是一种用于从混合数据中提取独立信源的方法。
它假设原始数据由多个独立的信源组成，并通过估计混合矩阵，将混合数据分解为独立的信源。
ICA广泛用于信号处理、图像处理等领域。
相关参考资料包括《Independent Component Analysis》（Aapo Hyvärinen, 2000）和《Pattern Analysis andMachine Intelligence》（Simon Haykin, 1999）。
4. 支持向量机（SVM）支持向量机是一种二分类和多分类的模式识别方法。
它通过找到一个最优的超平面，将样本分成不同的类别。
SVM可以灵活地处理线性可分和线性不可分的问题，并具有很好的泛化能力。
模式识别(国家级精品课程讲义).ppt
为若干子集， m类就有m个子集，然后根据择近原 则分类。
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1.1 概述－模式识别的基本方法
理论基础：模糊数学 主要方法：模糊统计法、二元对比排序法、推理法、
模糊集运算规则、模糊矩阵 主要优点：
由于隶属度函数作为样本与模板间相似程度的度量， 故往往能反映整体的与主体的特征，从而允许样本有 相当程度的干扰与畸变。 主要缺点： 准确合理的隶属度函数往往难以建立，故限制了它的 应用。
式中，p(xi )是 X 的第 i 个分量的 边缘
密度。随机矢量 X 的均值矢量 的各
分量是相应的各随机分量的均值。
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1.3 随机矢量的描述
(二)随机矢量的数字特征：
⑵ 条件期望
在模式识别中，经常 以类别 i 作为条件，在这
种情况下随机矢量 X 的条件期望矢量定义为
i E[ X | i ] X n xp(x | i )dx
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1.1 概述－模式识别的发展简史
1929年 G. Tauschek发明阅读机 ，能够阅 读0-9的数字。
30年代 Fisher提出统计分类理论，奠定了 统计模式识别的基础。
50年代 Noam Chemsky 提出形式语言理论— —傅京荪提出句法/结构模式识别。
60年代 L.A.Zadeh提出了模糊集理论，模糊 模式识别方法得以发展和应用。
模式(Pattern)：对客体（研究对象）特征的描 述（定量的或结构的描述），是取自客观世界 的某一样本的测量值的集合（或综合）。
概念
特征(Features)：能描述模式特性的量（测
量值）。在统计模式识别方法中，通常用一
个矢量
x
认知心理学期末考试复习资料
1．模式识别：将刺激模式与头脑中已有的表征相匹配，从而达到一个确认的模式的过程，或者说运用记忆中已经贮存的信息对当前出现的刺激模式做出有效解释的过程。
2．自下而上加工：从外部刺激开始的加工，即信息流程是从构成知觉的基础的较小的知觉单元到较大的直觉单元，或者说从较低水平的加工到较高水平的加工。
也称数据驱动加工或资料驱动加工。
3．自上而下加工：由有关知觉对象的一般知识开始加工，由此可以形成期望或是对知觉对象的假设，这种期望和假设制约着加工的所有阶段的水平。
也成概念驱动加工。
4．认知心理学:以信息加工观点为核心的心理学，又可称作信息加工心理学，主要研究认知或认知过程,研究范围包括感知觉，注意,表象，学习记忆,思维和言语等心理过程或认知过程。
5．控制加工：需要注意资源才能进行的加工。
其容量有限，受人意识控制,但能灵活用于变化的环境。
又称注意性加工。
6．自动加工:不需要注意资源就能进行的活动，因而无需注意，没有容量限制,不受人控制，且一旦形成就难以改变.7．材料限制加工：指材料的性质需要较低的心理加工时，如感觉辨别等，则是否增加分配给他的注意资源对材料的加工影响不大。
8．资源限制加工：当材料的性质需要更高水平的心理加工时,如语义分析等，则增加分配给他的注意资源,材料就能得到很好的加工，否则就要受到影响。
9．鸡尾酒会效应：自己对与他人聊天时听到其他人在谈论自己。
10．开窗技术:不需要推理和两种作业的比较，而能够直接测量每个加工阶段的时间，从而能够明显看出这些加工阶段。
11．字词优势效应:识别一个字词中的字母的正确率，要高于识别一个单独的同一字母。
12．构型优势效应:识别一个完整图形要优于识别图形部分.13．双作业操作：让被试同时完成两种不同的作业,是一种研究信息加工容量和注意分配能力的方法。
14．类比表征：知识不仅是对事物的反应,可能还存在着与外部客体相类似的形象的反应.15．本意表征：（广）指一种符号或信号能代表一个特定事件,物体或信息等,也指这种代表性关系或过程。
小班数学教案模式识别
小班数学教案模式识别一、引言在小班数学教学中，模式识别是一个非常重要的概念和技能。
通过教育者的引导，学生可以逐步发展并完善模式识别的能力，从而提高其数学解决问题的能力。
本文将讨论小班数学教案中的模式识别，包括定义、重要性以及如何在教学活动中应用模式识别。
二、什么是模式识别？模式识别是指人类的一种认知能力，通过观察和分析一系列具有相同或相似特征的事物，从中发现规律和共性。
在数学教学中，模式识别是指学生通过观察和分析数学问题、算式或数列等，从中寻找规律和模式，进而应用于解决其他类似问题。
三、模式识别在小班数学教学中的重要性1. 培养学生的观察力和思维能力通过模式识别，学生需要观察和分析问题，培养了他们的观察力。
在观察的过程中，学生需要运用逻辑思维，推理和判断，从而提高了他们的思维能力。
2. 帮助学生理解和应用数学概念通过观察和分析问题的模式和规律，学生能够更好地理解数学概念，并将这些概念应用于解决其他类似的问题。
模式识别有助于学生建立起数学知识的联系，培养他们的数学思维。
3. 提高学生的问题解决能力模式识别是问题解决的关键环节之一。
通过观察和分析问题的模式，学生可以找到问题的规律并提出解决方案。
通过培养学生的模式识别能力，可以提高他们的问题解决能力，培养他们的创造力和创新思维。
四、如何在小班数学教案中应用模式识别1. 设计富有模式的教学活动在小班数学教案中，教育者可以设计一系列富有模式的教学活动，帮助学生进行模式识别。
例如，可以使用图形、图表、数列等形式呈现问题，引导学生观察并发现其中的规律和模式。
2. 引导学生进行观察和分析在教学活动中，教育者需要引导学生进行观察和分析。
通过提出问题、鼓励学生提出假设、引导学生寻找规律和模式，帮助学生发展模式识别的能力。
教育者可以提供一些提示，如问学生数列中的数字是否有规律，或者观察图形的边数和面数的关系等。
3. 提供多样化的学习资料和资源为了培养学生的模式识别能力，教育者需要提供多样化的学习资料和资源。
模式识别复习资料答案
一、感知器算法流程图：二、矩阵分解的方法：所谓矩阵分解，就是将一个矩阵写成结构比较简单的或性质比较熟悉的另一些矩阵的乘积。
其分解的方法有很多种，常用的有三角分解、QR 分解、奇异值分解。
三角分解定义：如果方阵A 可分解成一个下三角形矩阵L 和上三角形矩阵U 的的乘积，则称A 可作三角分解或LU 分解。
QR 分解（正交分解）定义：如果实（复）非奇异矩阵A 能化成正交（酉）矩阵Q 与实（复）非奇异上三角矩阵R 的乘积，即A=QR ，则称上式为A 的QR 分解。
奇异值分解定理：设A 是一个m n ⨯的矩阵， 且()r A r =，则存在m 阶酉矩阵U 和n 阶酉矩阵V ，使得000H U AV ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭∑ (2)， 其中，1()rdiag σσ=∑L ，且120r σσσ≥≥≥≥L 。
由（2）知000H A U V ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭∑ （3）， 该式称为A 的奇异值分解，(1,2,)i i r σ=L ，称为A 的奇异值，U 的第i 列称为A 对应i σ的左奇异向量，V 的第i 列称为A 对应的i σ右奇异向量。
三、非负矩阵分解：在NMF 中要求原始的矩阵V 的所有元素的均是非负的，那么矩阵V 可以分解为两个更小的非负矩阵的乘积，这个矩阵V 有且仅有一个这样的分解，即满足存在性和唯一性。
分解方法：已知数据举矩阵V 和所能忍受的误差e ，求非负分解矩阵W ，H 。
（1） 随机初始化矩阵，要求非负；（2） 应用迭代公式进行迭代。
如果噪声服从高斯分布，则根据式()()Tik ik ikTikVH W W WHH ←g和式()()T kjkj kj TkjW V H H W WH ←g进行，如果噪声服从Poisson 分布，则根据式()kj ijij jik ik kjjH VWH W W H⎡⎤⎣⎦←∑∑g和 ()ik ikijikj kjik iW V WH H H W⎡⎤⎣⎦←∑∑g进行；（3）当||||V WH -误差小于e 时，或者达到最大迭代次数时，停止迭代。
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
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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
模式识别与机器学习
模式识别与机器学习什么是模式识别和机器学习？在计算机科学和人工智能领域，模式识别是对数据进行分析和理解的一项重要任务。
模式识别的目标是通过学习和推断，从输入数据中识别和分类出有用的模式和特征。
机器学习是模式识别的一个分支，它通过构建和设计算法，使计算机能够从数据中自动学习，并且能够通过经验改进和优化其性能。
机器学习的核心思想是利用数据来发现规律和模式，从而做出预测或做出决策。
模式识别与机器学习的应用领域模式识别和机器学习广泛应用于各个领域，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别、生物医学、金融等。
下面简要介绍其中一些应用领域。
计算机视觉计算机视觉是模式识别和机器学习的一个重要应用领域。
其目标是使计算机能够理解和解释图像和视频数据。
例如，通过机器学习算法可以实现图像分类、目标检测、人脸识别等功能。
自然语言处理自然语言处理是模式识别和机器学习的另一个重要领域，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。
通过机器学习算法，可以构建自动翻译、文本分类、情感分析等应用。
语音识别是将人类语音转化为机器可理解的形式的一项技术。
通过机器学习方法，可以训练模型来实现语音识别和转录，使计算机能够理解和处理语音输入。
生物医学模式识别和机器学习在生物医学领域的应用日益增多。
例如，通过分析医学图像数据，可以帮助医生提高疾病诊断的准确性；通过分析基因组数据，可以发现和预测潜在的遗传性疾病。
金融金融领域也广泛使用模式识别和机器学习。
例如，通过分析金融市场数据，可以预测股票价格波动；通过分析客户数据，可以进行个性化推荐和风险评估等。
模式识别与机器学习的基本方法模式识别和机器学习有许多不同的方法和算法，这里列举一些常见的基本方法。
监督学习监督学习是一种机器学习方法，通过给定的输入和输出数据来构建模型。
模型通过学习输入输出之间的关系，并根据学习到的规律对新的输入进行预测。
常见的监督学习算法包括决策树、支持向量机和神经网络等。
无监督学习是一种机器学习方法，它不使用标记的输出数据，而是试图从数据中发现隐藏的结构和模式。
模式识别受体所能识别的病原相关分子模式
模式识别受体所能识别的病原相关分子模式下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢！本店铺为大家提供各种类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，想了解不同资料格式和写法，敬请关注！Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!一、介绍随着人们对免疫系统和疾病发病机制的研究不断深入，模式识别受体（PRRs）作为一类可以识别病原体相关分子模式的受体分子，受到了越来越多的关注。
模式识别复习资料
（4）如果 Z j( k 1 ) Z j( k )j 1 ,2 , ,K ，则回到（2），将模式 样本逐个重新分类，重复迭代计算。
.
15
例2.3：已知20个模式样本如下，试用K-均值算法分类。
X1 0,0T X2 1,0T X3 0,1T X4 1,1T X5 2,1T X6 1,2T X7 2,2T X8 3,2T
x1
20
8 聚类准则函数Jj与K的关系曲线
上述K-均值算法，其类型数目假定已知为K个。当K未知时，
可以令K逐渐增加， 此时J j 会单调减少。最初减小速度快，但当 K 增加到一定数值时，减小速度会减慢，直到K =总样本数N 时，
Jj = 0。Jj－K关系曲线如下图：
Jj
曲线的拐点 A 对应着接近最优
④ 判断：
Zj(2)Zj(1)
j 1,2 ，故返回第②步。 .
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② 从新的聚类中心得：
X 1： D D12||||X X11ZZ12((22))|||| X1S1(2) ┋
X 20：D D12||||X X2200Z Z12((22))|||| X20S2(2) 有： S 1 ( 2 ) { X 1 ,X 2 , ,X 8 } N 1 8
（2）将最小距离 3 对应的类 G1(0) 和G2 (0) 合并为1类，得 新的分类。
G 1( 1 2 ) G 1 ( 0 )G , 2 ( 0 ) G 3(1)G 3(0) G 4(1 )G 4(0 ) G 5(1)G 5(0) G 6(1 )G 6(0)
计算聚类后的距离矩阵D(1)： 由D(0) 递推出D(1) 。
3）计算合并后新类别之间的距离，得D(n+1)。
4）跳至第2步，重复计算及合并。
认知心理学复习资料
认知心理学复习资料名词解释总体特征优先：（又叫整体优先效应）总体特征是先于局部特征被只知觉的，总体加工是处于局部分析之前的一个必要的知觉阶段。
Navon将这种加工顺序称作总体特征优先。
模式识别：指人把输入刺激（模式）的信息与长时记忆中的信息进行匹配并辨认出该刺激属于什么范畴的过程。
中枢能量理论：他们并不设想一个瓶颈结构，即存在于某个位置的过滤器，而是将注意看作人能用于执行任务的数量有限的能量或资源，用这种能量或资源的分配来解释注意，这种理论可称作中枢能量理论。
Stroop效应：当人们对某一特定事物做出反应时，由于不能阻断对刺激情境中无关特征的影响，而难以注意，难以对特定的刺激进行反应。
在识别色字的印刷颜色时，词的印刷颜色与词义之间的差异会引起被试者反应时间的增加，这种现象被称作stroop效应。
控制性加工：是一种需要应用注意的加工，其容量有限，可灵活的用于变化着的环境。
这种加工是受人有意识的控制的，又可称注意性加工。
自动加工：是不受人所控制的加工，无需应用注意，没有一定的容量限制，而是一旦形成就很难予以改变。
系列位置效应：词表中间部分的字词回忆成绩较差，而起始部分和结尾部分的字词回忆成绩较优，均高于中间部分这种情况称作系列位置效应。
起始部分较优的成绩称作首因效应，结尾部分较优的回忆成绩称作近因效应。
编码特异性原则：在识记的阶段进行信息编码时的上下文环境，如果回忆时再次出现回忆的成绩会好一些。
场合依存效应：环境刺激对回忆起到的线索作用（外在背景作用）启动效应：指之前所受某一刺激的影响而使得之后对同一刺激的提取和加工变得容易的心理现象。
A.V.L单元：鉴于字母、字词的听觉代码和口语代码都是不同形式的言语代码，因此，常将听觉的(Auditory)、口语的(Verbal)、言语的(Languistic)代码联合起来称之为A.V.L单元。
图式：经过组织的知识图式根据上属组成和其他特征值的配对来表征概念。
脚本：是人们用来推理常规事件的图式自传体记忆：指对日常生活中自发产生的与自我经验相关联的信息的贮存和提取的过程。
模式识别试题库
科目模式识别班级姓名学号得分：1、简答题（40分）1. 什么是模式？人们通常是如何表示模式的？对分类识别的对象进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替识别对象，称这种对象的描述为模式。
从它的定义可看出，模式是通过数学模型来表示的。
2. 什么是聚类分析？聚类分析是有监督分类还是无监督分类？为什么？聚类分析是基于数据集客观存在着若干个自然类、每个自然类中的数据某些属性都具有较强的相似性而建立的一种数据描述方法。
是无监督的分类。
因为在分类中不需要用训练样本进行学习和训练。
3. 什么是模式识别？模式识别系统通常包括哪些主要的环节？模式识别是根据研究对象的特征或属性，利用以计算机为中心的机器系统，运用一定的分析算法认定它的类别，系统应使分类识别的结果尽可能地符合真实。
主要环节包括：（1）特征提取（2）特征选择（3）学习和训练（4）分类识别4. 什么是最大后验概率准则？5. 什么是总体推断？6. 什么是梯度下降法？就是利用负梯度方向来决定每次迭代的新的搜索方向，使得每次迭代能使待优化的目标函数逐步减少。
7. 什么是无偏估计？无偏估计是参数的样本估计值的期望值等于参数的真实值。
估计量的数学期望等于估计参数。
8. 什么是最小损失准则判决？其基本表达形式是什么？当对一待识模式进行分类识别决策时，算出判属它为各类的条件期望损失之后，判决属于条件期望损失最小的那一类。
基本表达式如下：如果，则判9. 有教师学习和无教师学习在算法上有何区别？10. 线性判别函数的几何意义是什么？11. 一次准则函数的基本形式是什么？简要说明这种形式的特点。
12. 在统计判决中，什么是损失、损失函数和平均损失？13. 利用特征矢量和特征空间如何表达模式和模式类？14. 聚类分析在选取特征时需要注意哪些问题？为什么？15. 判别域界面方程分类的基本思想是什么？16. Fisher判别规则的基本思想是什么？17. 特征空间在模式识别的研究起什么作用？请简要论述。
模式识别第二章DiscriminantFunction资料
❖ 结论： g1(x) <0 , g2(x) >0 , g3(x) <0所以它属于ω2类
➢ 2.第二种情况：
➢每个模式类和其它模式类间可分别用判别平面分开。
❖这样 有 M(M _ 1)/2个判别平面。
❖对于两类问题，M=2，则有一个判别平面。
❖同理，三类问题则有三个判别平面。 g12(x) 0
❖ 判别函数： gij (x) WijT x ❖ 判别边界： gij ( x ) o
x2
2
1
g(x) w1x1 w2 x2 w3
x1
➢2. n维情况
❖ 现n个特征为： x ( x1 , x 2 , x 3 ,... x n ) T
❖ 判别函数：
g (x) w1x1 w2x2 ...... wnxn wn1
W
T 0
x
w n1
W0 (w1, w2 ,..., wn )T 为 权 向 量 ，
g
2
(
x)
0
g3 (x) 0
g2(x) 0
5
➢1.第一种情况（续）
❖ 对于任一模式X如果它的 g1(x) >0 , g2(x) <0 , g3(x) <0
❖ 则该模式属于ω1类。相应ω1类的区域由直线-x2+1=0
的正边、直线-x1+x2-5=0 和直线-x1+x2=0的负边来确定。
5
x2
g23(x) 0
2
gij
( x)
0 0
当x 当x
i i j
j
❖ 判别条件：
若gij ( x) 0 , 则x i
1
3
g13(x) 0
➢ 2. 第二种情况（续）
模式识别讲义精品PPT课件
最大最小距离法
该算法以欧氏距离为基础，首 先辨识最远的聚类中心，然后确 定其他的聚类中心，直到无新的 聚类中心产生。最后将样本按最 小距离原则归入最近的类。
几个算法的简单对比：
k均值和最大最小距离是聚类型算法 而K近邻和感知器属于分类，聚类和 分类
K-means算法缺点主要是： 1. 对异常值敏感 2. 需要提前确定k值
11
11
11 11
11
00
模式识别
-------几种聚类和分类算法的比较
1 11 01 11
110101110101
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01
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K均值算法
k均值算法是什么？
k均值算法也称为C-均值算法，是根据函数准则进行分类 的聚类算法，基于使聚类准则最小化。
依据课本的介绍，它是聚类集中每一个样本点到该聚类 中心的距离平方和。
MATLAB
运行结果
感知器算法
What:
感知器算法通过赏罚原则依据每次对训练集的训练不断修正 判别函数的权向量，当分类器发生错误分类的时候对分类器 进行“罚”,即对权向量进行修改，当感知器正确分类的时 候对分类器进行“赏”，对全向量不进行修改。这样经过迭 代计算后，通过训练集的训练得到最优的判别函数的权向量。
1 11 01 11
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代码实现 C语言:
参考数据:
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《模式识别导论》姓名班级学号成绩1)A B2)A B C 3)2011年阅读材料：（参考资料的阅读以下面的题目为导向，不需要细致的研读代码。
）边肇祺、张学工编著《模式识别》第二版，第十五章求是科技张宏林编著《Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践》，第五、六、七、八章题目：（请对问题一一作答。
解答要尽量表达明白、条理清楚。
不要求给出具体的代码实现。
）1）汉字识别是与生活紧密相关的一种二维信号识别问题。
通过对上述材料的研读，同学们应该对模式识别方法如何应用于实际中、以及在实际应用中需要考虑哪些问题有了一些深入的认识。
问题：A．一般解决模式识别问题有哪几个关键步骤？给出处理一般模式识别问题步骤的流程图。
B．以汉字识别为例，预处理步骤是哪些（举出3种）？汉字的哪些特性可以被提取作为模式特征（举出5种）？利用特征进行汉字识别分类时，要注意什么问题？有什么样的解决方法？一般可采取哪些判别准则进行分类？2）工厂对打上来的鱼进行分类，不同种类的鱼处理方式不同。
可是鱼的数量过大，人工分类不现实。
如何利用模式识别的方法让计算机帮我们分类？A．可能需要进行哪些预处理？你能想到哪些鱼类特性作为分类特征？可以采取哪些对应的分类决策方法？B．在分类过程中，可能会遇到分类算法错误率高、性能不够鲁棒，你能想出什么方法有效解决？C．文字说明一种你设计的、认为可以准确处理大多数鱼类分类问题的分类算法，并写出算法流程图。
左图是利用传感器（如摄像机）对鱼类采样，以进行自动分类的工厂流水线示意图。
3）人类具有很强的模式识别能力。
通过视觉信息识别文字、图片和周围的环境，通过听觉信息识别与理解语言。
模式识别能力是人类智能的重要组成部分。
今天，虽然人们可以利用计算机部分实现人的视觉，听觉等模式识别能力，但是相对于浩瀚的人类智能，今天的模式识别无论是在理论研究还是在应用水平上都仅仅只处于初级阶段。
请以“模式识别，让明天更美好”为题，设想2000年后，模式识别在理论上将会有那些突破，在应用中将会怎样深刻的影响人类的工作和生活。
要求：a、体裁不限，字数不限，可以写成故事，小说或科技论文等等。
b、文章应建立在对现存模式识别的理论分析基础之上，通过分析统计模式识别的优点和不足，设想2000年后模式识别将会得到怎样的发展。
c、设想2000年模式识别应用的时候，应尽可能全面地描述模式识别在人类生活和生产中的应用，如在工业，生活，娱乐，医疗，通信，战争等等。
想象的翅膀能飞多远，就让它飞多远。
d、如果可以包含心理学，生理学，神经学，或数学，信息学等方面的描述更好。
解答：1）A ．解决模式识别问题的关键步骤：信息获取、预处理、特征提取和分类决策处理一般模式识别问题步骤的流程图B ．汉字识别与处理步骤：1.书写倾斜的校正2.笔画粗细的调整3.消除干扰模式特征：复杂指数、四边码、粗外围特征、粗网格特征和笔画密度特征分类是要注意的几个问题：粗分类的正确分类率和分类稳定性要高、粗分类速度要快、粗分类特征要简单、分类字典小、节约存储空间、粗分类方法要和细分类方法相协调解决方法：1.采用复合特征的分类2.多级分类分类标准（1）∑=-=m i i i g xG x D 1),(（2）()[]2/11)(),(∑---=G x G x G x D T（3）相似度2/112121)(),(⎥⎦⎤⎢⎣⎡⋅⋅=⋅⋅=∑∑∑===m i i m i i mi i i g x g x G x G x G x R（4）符合相似度002/1202*)(),(G G xx G x R j j=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⋅=∑=φφ其中：)1(222111θφ+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+=G G G G x x y G G x G G G G G G j j 2/1202020122122)(22,22,)1(2⎥⎦⎤⎢⎣⎡⋅===-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=∑=φθθφ（5）混合相似度2/1202202/12202),(),()()(),(⎥⎦⎤⎢⎣⎡-⋅-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⋅⋅-⋅=∑∑∑===+j j g j jj g g j jG G G G xx x G x R φφφψμψμφ是常数，其中，2）A.预处理：用图像分割技术将每条鱼从背景中分割出来鱼的特征：体型，长度，宽度，身体颜色以及它的亮度，鱼鳍的个数，嘴巴的位置，尾部的形状分类决策方法：需要考虑代价函数，分类过程中需要使得代价函数最小化。
1.Min（第1种鱼错分条数+第2种鱼错分条数+ +第n种鱼错分条数）2.Min（第1种鱼错分条数）单价+ +第n种鱼错分条数单价B．解决方法：1.保留某些特征，除去其他特征，减少计算量2.可以进行多分类器的后续处理3.建立性能评价环节C．分类算法：先用传感器来进行数据收集，然后通过图像分割技术进行预处理，把每一条鱼与背景分开来，之后进行特征提取，不应选取过多的特征，保留部分特征即可，可以减少计算量，下一步选择对应的模型进行训练，用特征向量进行分类，然后进行评价，确定是否欠训练或过度训练，最后可以进行计算复杂的分析，以改进分类算法。
算法流程图：3）模式识别在我们日常生活中占据了相当重要一部分，从无到有好多科学成果证明了人类的智能和智慧，以前用人的感觉器官来识别的产品的质量，但到了现在这信息爆发的地球村时代模式识别给我们带来了不少的方便。
比如在生产流程的最后阶段-----检查产品的质量的阶段，人们常用概率的方法抽取几个产品计算次品在这样本当中占据的百分率大小来决定该不该拿来到市场卖，不过，我们生活的这时代我们用我们的大脑想出了办法，那就是模式识别，人类的智慧无穷，人们用图像处理技术来代替以前的人工做的枯燥的那些不少反复的工作，使得减少人工操作，得到了改善，随着自动控制理论、人工智能和电脑的飞速发展，模式识别得到了广泛的使用和应用。
比如，人类以前用体积大的电话，到21世纪人类使用触屏手机来提高生活质量和工作效率，这一个小小的例子足以证明模式识别应用的强大。
跟pattern的对决这是4012年8月13号在地球村亚洲中国上海市闵行区东川路800号上海交通大学闵行校区发生的故事，主要讲述了来自朝鲜的留学生在华留学的经历。
他是一向求学的好孩子，喜欢踢足球，喜欢挑战，擅长于交朋友，他在日常生活中表现出稳重勤奋。
一旦开始学习，他就像疯子一样集中全身精神投入身心做功课，在场上他是跑不死的马，连jone都敬佩他，那么他究竟是谁呢？他就是来自朝鲜的留学生，叫朱万革。
说道jone，他是一名上海交通大学电院自动化系直属的机器人足球队“pattern”的队长，是有名的全球数一数二的职业足球明星，他的职业生涯不到三年，但4010年是属于jone的一年，当时他加入了pattern，从入队的那一天起他按照pattern队机器人教练的安排刻苦训练，研究好整个队的战术配合后，在4010年8月份出战“交大暑假狂欢足球杯”决赛，决赛出战的双方是自动化队和pattern队，因jone是替补的缘故，结束比赛前10分钟以替补的身份上场了，交大校园的足球狂们没有注意到穿13号球衣的jone，他个子矮小，大概1米70，体重62公斤，但是，pattern的教练却注意到jone的非凡能力，他跟其他机器人比起来，不但在敏捷性和球技有优势，而且在智力上远远超过了pattern队里的老将们，他上场了不到一分钟观众注意到有一个个子矮小的pattern球员盘带球到禁区内以后直接射门把场上的比分改成扳平的jone，一下子南体场上的两个队回到起跑线上，剩下的9分钟，双方为了夺冠拼命地跑，最后一分钟再次拿到球的jone，观众对他的表现十分期待，果然，以出众的球技再次把球打进去的jone，场上的比分说明已经没有什么悬念了，最后，pattern夺冠了。
万革每次想到那天比赛的时候心里很内疚。
居然给机器人输了，他再次想出绝妙的战术让队友们在最短的时间内好好儿理解自己的跑位。
从大一时候跟pattern队打过决赛以后，不知道是什么原因pattern队后续连年内没有进入决赛了，每次都被其他学院打败，听说电院的老教授（他是pattern队的顾问）这两年来在美国教书。
一个星期前回来了，所以现在万革的心情好乱，即使老教授想出好战术也打不过万革想到的战术，他有这个信心，但是他现在担心的是队友们能不能承受这个压力，因为他出的战术方案很有效，但需要每个队友之间的超强的默契和配合。
所以，他今天也要出去跟队友们交流一下。
8月13号是不平凡的日子，那是因为今天是万革出生的23周年，但他为了打败pattern 队不顾一切要去球场练习。
8点25分。
他最好的朋友“开心”机器人比他早点起来已做好外出的准备，把他叫醒了，“嘿，哥们，时间到了，你今天要。
”他开始告诉我今天我的日程安排，他说今天下午5点有朋友的聚会，万哥说“把它取消掉，我今天没有时间”，“知道了”“开心”说道。
万革坐电梯的时候电梯里开始播放“我相信”，这首歌是万革最最最喜欢的励志的歌曲。
从电梯出来的时候电梯机器人说“今天好好儿表现啊，相信自己”。
万革的心情轻松多了，到了球场的时候发现已经有很多队友们等着他，到了球场后，他再次给自己的队友们简单的讲述了基本方法。
训练对方是万革最近研究的模仿pattern队的“假pattern”机器人队。
机器人裁判看了表以后吹了比赛开始的信号。
训练基本完成了，他和他的队友们充满了信心。
为了放松自己他请了全部队友们到了五星酒店点了好多好多菜，服务员是自动服务机器人，他把万革点的菜一个一个地、小心翼翼的放在桌上以后，隆重的说道“我想爆一个料，今天是队长的23周生日，所以，我们酒店特意给你们优惠，免费送蛋糕，最后单呢，打3折。
请慢用。
”自动服务机器人说道后，问了我，要点上次的那首歌曲吗？万哥说“不用，今天虽然是我的生日，但我想听听优雅的音乐。
”随后机器人打开音响机器人说“请帮他们挑些优雅的歌曲，让他们放松放松。
”结束了生日party以后，万革坐无人驾驶奔驰去了徐家汇，那儿等着我的女朋友，他是我的同胞，长得好可爱，无论在别人的眼里是什么样，但在我的眼里他就是世界上第一美女，进了她房间的时候，“可爱”机器人迎接我说“现在她很生气，千万小心，说话不要冲动。
”进了她房间后发现他现在哭泣着抱着大大的娃娃看电视，原来他看了电视里的两个情侣分手的场面后悲伤的哭泣着，真是的，我还以为。
看见我的她，很不服气以后不让我踢足球，我就哄哄她答应了。
随后我们在机器人“可爱”的精心准备下开开心心的庆祝了我的生日。
8月15号，玩个期待的决赛开始了，随着时间的过去，双方的体力下降，比分还在维持零比零，最后的一分钟又是那个jone绝杀了，比赛结束，万革连回头都不回静静地离开球场。
球场。
“嘿，万革，时间到了，赶紧准备一下，赶快去洗脸，我已经帮你做好了球衣和球鞋”“我靠，原来是一场梦啊，我以为是真的呢。