模式识别的基本原则

模糊模式识别

模糊模式识别1 模糊模式识别的原则(1) 最大隶属原则当模式是模糊的，被识别对象是明确的，问题可以描述如下：设有n 个模式，它们分别表示成某论域X （X 可以是多个集合的笛卡儿乘积集）的n 个模糊子集12,,,n A A A，而0x X ∈是一个具体被识别的对象，若有},2,1{n i ∈，使得12()m ax{(),(),,()}inA o A o A o A o x x x x μμμμ=则认为0x 相对属于模式i A。

对事物进行直接识别时，所依据的是最大隶属原则。

这种方法适合处理具有如下特点的问题：a 用作比较的模式是模糊的；b 被识别的对象本身是确定的。

(2) 贴近度原则当模式及被识别对象都是模糊的，问题可以描述如下：设论域X 的模糊子集12,,,n A A A代表n 个模糊模式，被识别的对象可以表示成X 的子集B，若有},2,1{n i ∈，使得12(,)max{(,),(,),,(,)}i n B A B A B A B A σσσσ=则认为B相对合于模式A。

在模糊模式识别的具体应用中，关键是模式或被识别对象的模糊集合的构造，即如何建立刻画模式或对象的模糊集合。

根据实际应用来看，通常有三种主要方法，简单模式的识别方法，语言模式的识别方法和统计模式的识别方法。

2 模糊模式识别方法（一）简单模式的模糊模式识别具体的模糊模式识别工作可分为如下三个步骤：1）选取模式的特征因子集合},,,{21n X X X =X，被识别的对象表示为nni i XXX X ⨯⨯⨯∆∏= 211上的向量（),,,21n x x x ，,1,2,,,i i x X i n ∈= 或者表示为∏=ni i X 1上的模糊子集；2）建立模糊模式的隶属函数()A X μ,1()ni i A F X =∈∏；3）利用最大隶属度原则或贴近度原则对被识别的对象进行归属判决。

特征因子(1,2,,)i X i n = 的选取直接影响识别的效果，它取决于识别者的知识和技巧，很难做一般性讨论，而模式识别中最困难的是建立模式的隶属函数，人们还没有从理论上彻底解决隶属函数的确定问题。

围棋的行棋基本步法

围棋的行棋基本步法围棋是一种古老而深邃的棋类游戏，有着丰富的行棋基本步法。

下面将介绍一些常见的围棋行棋基本步法。

一、开局定式开局定式是指围棋开局时的一些常见形势和布局。

其中最基本的是角定式。

角定式是指棋盘四个角上的定式，包括两个角星、三三、四四等。

在开局时，双方通常会争夺角位，因为角位是最有价值的地方，可以同时占据两个边。

二、布局布局是指在开局后，双方在棋盘上形成的整体布局。

在布局阶段，双方通常会争夺地盘，争夺中心，同时也要保护自己的棋子。

布局的基本原则是要形成有利的地势，同时防守和进攻要协调。

三、三三定式三三定式是指在布局阶段，对方在棋盘上三三的地方下子，我们应该如何应对。

一般来说，我们可以选择进攻或者扩大自己的势力范围。

具体的选择取决于局势和对方的布局。

四、四四定式四四定式是指在布局阶段，对方在棋盘上四四的地方下子，我们应该如何应对。

一般来说，我们可以选择进攻或者扩大自己的势力范围。

具体的选择取决于局势和对方的布局。

五、模式识别围棋中有很多常见的模式，通过学习和识别这些模式，可以更好地应对对手的行棋。

例如，棋盘上的“小目”、“大目”、“长连”等模式都有着特定的应对方法。

模式识别可以帮助我们更快地做出决策，提高自己的行棋水平。

六、定式定式是指在特定的局面下，有固定的最佳行棋方式。

定式的目的是为了在有限的时间内做出最优的决策。

定式的学习需要大量的实战经验和对局势的准确判断。

七、杀活杀活是指在对局中，通过一系列的行棋来判断对手的棋子是“死”还是“活”。

杀活的能力是围棋中非常重要的一项技能，它直接决定了最终的胜负。

通过学习和训练，可以提高自己的杀活能力。

八、防守防守是围棋中不可或缺的一部分。

在对局中，我们需要保护自己的棋子，同时也要阻止对手的进攻。

防守需要密切观察对手的行棋，做出及时的反应。

九、进攻进攻是围棋中的另一个重要方面。

通过进攻，我们可以削弱对手的势力，扩大自己的地盘。

进攻需要有一定的计算能力和判断能力，同时也要注意防守的同时进行。

模式识别课程设计

模式识别课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握模式识别的基本概念、方法和应用，培养学生运用模式识别解决实际问题的能力。

具体目标如下：1.知识目标：（1）了解模式识别的定义、发展历程和应用领域；（2）掌握特征提取、相似度测量和分类器设计等基本方法；（3）熟悉常见的模式识别算法，如K近邻、决策树、支持向量机等；（4）理解模式识别在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域的应用。

2.技能目标：（1）能够运用模式识别方法解决实际问题；（2）具备基本的编程能力，能够实现简单的模式识别算法；（3）学会使用模式识别相关软件和工具，如MATLAB、Python等。

3.情感态度价值观目标：（1）培养学生的创新意识，鼓励积极探索新的模式识别方法；（2）培养学生团队合作精神，学会与他人共同解决问题；（3）培养学生具有良好的职业道德，关注模式识别在现实生活中的影响。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.模式识别的基本概念和方法；2.特征提取和相似度测量；3.分类器设计及常见分类算法；4.模式识别在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域的应用；5.模式识别相关软件和工具的使用。

三、教学方法为实现教学目标，本课程将采用以下教学方法：1.讲授法：用于讲解基本概念、方法和算法；2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生更好地理解模式识别的应用；3.实验法：让学生动手实践，掌握模式识别相关软件和工具的使用；4.讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，培养团队合作精神。

四、教学资源为实现教学目标，本课程将采用以下教学资源：1.教材：《模式识别与应用》；2.参考书：《模式识别导论》、《模式识别与机器学习》；3.多媒体资料：教学PPT、相关视频资料；4.实验设备：计算机、模式识别相关软件和工具。

五、教学评估本课程的教学评估将采用多元化的评价方式，以全面、客观地评价学生的学习成果。

评估内容包括：1.平时表现：包括课堂参与度、提问回答、小组讨论等，占总成绩的30%；2.作业：包括课后练习、小项目等，占总成绩的20%；3.考试：包括期中和期末考试，占总成绩的50%；4.实验报告：包括实验完成情况、实验结果分析等，占总成绩的10%。

从模糊控制理论看推拿的量化研究

“ 有力 ” 持久 ” 频率 ” 、“ 、“ 等表示手法作用力大小、持续时间
及变化率的子集，后求证其所对应子集的隶属度并进行评然判。如按法，先确定作用力域值２［＂生理刺激阈值ａ伤害刺激－，
力学等方面都取得不少成果，对于诸如手法量效关系的但阐述和研究遇到了困难。由于手法物理量与治疗效果之间并非简单的线性关系，以，以药物治疗的规律来看待推拿手法所仅
疗。可以视ａ —ｃ —ｂ —ａ为一级调节， —ｄ —ａ为二级调节。ａ —ｃ
模糊控制是模糊理论的重要内容，也是一门应用技术，分为模糊语言控制和模糊最优控制两种，其基本类型为 “ Ａ若则Ｂ否则ＣＩｈｎＢｄｅ）（ｆＡｔｅｓｃＣ型”和 “ Ａ且Ｂ则ＣＩ若（ｆＡａｄＢｔｅ）。一个语言控制的模糊控制过程，以概略ｎｈｎｃ型” 可
２０年１月第１卷第１期０８１５１
中国中医药信息杂志
・３・
・专题论坛
・
从模糊控制理论看推拿的量化研究
王永泉
（山东中医药大学附属医院，山东济南２０１）５０４
关键词：模糊控制理论；中医拿；量化研究推
中图分类号：Ｒ．５２４１２０；Ｒ４．文献标识码：Ｃ文章编号：１０－３４２０）１００－２０５５０（０８１－０３０
治疗是不恰当的。那种通过加大手法力度、强化手法刺激强度、
增加关节运动幅度或延长手法治疗时间，以寻求疗效提高的做法是不正确的；甚至在多数情况下，这种简单的思维方式并不能带来临床疗效上的提高。因此，究二者关系并建立相应的研推拿手法量效关系理论，便成为当前推拿基础研究的一项迫切任务。但由于推拿治疗作用的非特异性和多样性、作用对象

四大认知规律

四大认知规律
四大认知规律可能指的是认知心理学中的四个基本原则。

1.注意力局限性：人类的注意力是有限的。

在给定的时间内，我们只能关注和处理有限的信息。

这意味着我们需要优先处理重要的信息，而忽略其他信息。

注意力局限性对人类行为和决策产生重要影响。

2.模式识别：人类倾向于在环境中寻找模式，以帮助理解和解释现象。

模式识别对于快速处理大量信息以及预测未来事件具有重要意义。

人们不仅在视觉和听觉上寻找模式，还在其他感官和抽象概念中寻找模式。

3.记忆和遗忘：记忆是人类存储和检索信息的过程。

记忆可以分为短期记忆和长期记忆。

短期记忆是我们在短时间内存储信息的能力，而长期记忆则涉及将信息存储在大脑中以供将来使用。

遗忘是记忆的一个自然组成部分，它帮助我们过滤掉不必要的信息，并集中精力于重要的信息。

4.决策与问题解决：人类在日常生活中需要不断地做出决策和解决问题。

这个过程包括识别问题、收集信息、分析选项、评估后果和选择最佳行动方案。

决策和问题解决的质量取决于个体的认知能力、情感状态和环境因素。

这四个原则概括了认知心理学中的一些核心概念。

当然，认知科学领域还有许多其他的规律和原则，这些原则共同构
成了我们对人类思维过程的理解。

模式识别(国家级精品课程讲义)

1.1 概述－模式识别的基本方法
一、统计模式识别
理论基础：概率论，数理统计主要方法：线性、非线性分类、Bayes决策、聚类分析主要优点：
1）比较成熟 2）能考虑干扰噪声等影响 3）识别模式基元能力强主要缺点： 1）对结构复杂的模式抽取特征困难 2）不能反映模式的结构特征，难以描述模式的性质 3）难以从整体角度考虑识别问题
模式类(Class)：具有某些共同特性的模式的集合。
模式识别的例子
计算机自动诊断疾病:
1. 获取情况(信息采集) 测量体温、血压、心率、血液化验、X光透射、B超、心电图、CT等尽可能多的信息，并将这些信息数字化后输入电脑。当然在实际应用中要考虑采集的成本，这就是说特征要进行选择的。
2. 运行在电脑中的专家系统或专用程序可以分析这些数据并进行分类，得出正常或不正常的判断，不正常情况还要指出是什么问题。
5元
反射光波形
10元
20元 50元 100元
1 2 3 4 5 6 7 8
1.1 概述－系统实例
数据采集、特征提取：
长度、宽度、磁性、磁性的位置，光反射亮度、光透射亮度等等
特征选择：
长度、磁性及位置、反射亮度
分类识别：
确定纸币的面额及真伪
1.1 概述－系统实例
训练集：是一个已知样本集，在监督学习方法中，用它来开发出模式分类器。
模式识别
★ 相关学科
●统计学 ●概率论 ●线性代数（矩阵计算）
●形式语言 ●人工智能 ●图像处理 ●计算机视觉
等等
讲授课程内容及安排
第一章第二章第三章第四章第五章第六章第七章
引论聚类分析判别域代数界面方程法统计判决学习、训练与错误率估计最近邻方法特征提取和选择上机实习

模糊模式识别

第6讲模糊模式识别（第三章模糊模式识别）一、模式识别一般原理1.模式识别的概念模式识别是人工智能的一个重要方面，也是一门独立的学科。

模式：用数学描述的信息结构或观察信号。

模式识别就是把要辨别的对象，通过与已知模式进行比较，从而确定出它和哪一个模式相类同的过程。

2.模式识别系统人们识别事物时，首先要对事物进行观察，抓住特点，分析比较，才能加以判断和辨别，而机器进行模式识别也同样要有这些过程。

因此模式识别系统通常由以下四个部分构成：①传感器部分：这是获取信息的过程。

比如摄像头就象人的眼睛，把图像信息变为电信号，麦克风象人的耳朵，获取声音信号，又如霍尔元件可以感受磁场，压电陶瓷可以把力转换为电信号等等。

②预处理部分：这是对信息进行前端处理的过程。

它把传感器送来的信号滤除杂波并作规范化、数字化。

③特征提取部分：这是从信号中提取一些能够反映模式特征的数据的过程。

④识别判断部分：这是根据提取的特征，按照某种归类原则，对输入的模式进行判断的过程。

二、模糊模式识别模糊模式识别主要是指用模糊集合表示标准模式，进而进行识别的理论和方法。

主要涉及到三个问题：（1）用模糊集合表示标准模式；（2）度量模糊集合之间的相似性；（3）模糊模式识别的原则。

例3.1 邮政编码识别问题识别：0，1，2，……，9关键：1）如何刻化，0，1，……，9（如何选取特征？）（区分）2）如何度量特征之间的相似性？ 1．模糊集合的贴近度贴近度是度量两个模糊集合接近（相似）程度的数量指标，公理化定义如下：定义3.1 设,,()A B C F X ∈，若映射[]:()()0,1N F X F X ⨯→ 满足条件：①(,)(,)N A B N B A =； ②(,)1,(,)0N A A N X φ==； ③若A B C ⊆⊆，则(,)(,)(,)N A C N A B N B C ≤∧。

则称(,)N A B 为模糊集合A 与B 的贴近度。

N 称为()F X 上的贴近度函数。

认知心理学复习资料

认知心理学1、认知心理学：是以信息加工观点为核心的心理学，又可称为信息加心理学。

它兴于20世纪50年代中期，其后，得到迅速的发展。

2、认知心理学的实质：它主张研究认知活动飞本身的结构和过程，并且把这些心理过程看做信息加工过程。

3、认知心理学的核心：是揭示认知过程的内部心理机制，即信息是如何获得，储存，加工和使用的。

4、开窗实验的特点：直接的测量每个加工阶段的时间，从而能明显的看出这些加工阶段，那就好像打开窗户一览无遗了。

现在发展出来的这种实验技术即称为“开窗”实验，它是反应时实验的一种新的形式。

5、自上而下加工：是由关知觉对象的一般知识开始的加工。

由此可以形成期望或对知觉对象假设，称作概念的驱动加工。

6、自下而上加工：是指外部刺激开始的加工，通常是说先对较小的知觉单元进行分析，然后再专项较大的知觉单元。

经过一系列连续阶段的加工达到对感觉刺激的解释。

又称作数据驱动加工。

7、模式：是指由若干元素或成分按一定关系形成的某种刺激结构，也可以说模式是刺激的组合。

8、模式识别：当人能够确认他所知觉的某种模式是什么时，将他与其他的模式区分开来，这就是模式识别。

是人的一种基本的认知能力或智能，在人的各种活动中都有重要的作用。

9、模板说：1、核心思想：认为在人的长时记忆中贮存着许多各式各样的过去在生活中形成的袖珍副本，这些袖珍副本即称作为模板，它们与外部的模式有一对一的对应关系；当一个刺激作用于人的感官时，刺激信息得到编码并与已贮的各种模板进行比较，然后做出决定，看哪一个模板与刺激有最佳的匹配，就把这个刺激确认为与那个模板相同。

2、基本思想：就是刺激与模板匹配，而且这种匹配要求两者有最大程度重叠。

3、评价：能解释人的某些模式识别现象，但缺乏灵活性，人必须事先存储相应的模板，才能识别一个模式。

即使附加了预加工过程，这些模板的数量仍是巨大的。

模板说不能完全解释人的模式识别过程，只能充当识别过程中的一个方面或一个环节。

模式识别思考题答案

X ( NT ) 两部分，这两部分没有公共元素，它们的样本数各为 NR 和 NT，NR+NT=N。利用参照
集X
( NR)
中的样本 y1 , y2 ,, y NR 采用最近邻规则对已知类别的测试集 X
( NT )
中的每个样
x1 , x2 ,, xNT 进行分类，剪辑掉 X ( NT ) 中被错误分类的样本。
k=10, x k =x 2 ,d ( x k ) =w(k)' xk =2>0, w(11)= w(10)
k=11, x k =x3 ,d ( x k ) =w(k)' xk =0, w(12)= w(11)+x3 (2, 3, 1,2)
k=12, x k =x 4 ,d ( x k ) =w(k)' xk =1>0, w(13)= w(12) k=13, x k =x5 ,d ( x k ) =w(k)' xk =-1<0, w(14)= w(13)+x 5 (2, 3, 2)
x2
W2
+ W1
x
Hale Waihona Puke 1d 23 (x)=2x 2
-
W3
+
-
d13 ( x) 2 x1 x2 1
五、以下列两类模式为样本，用感知器算法求其判决函数。（令 w(1) = (-1,-2,-2)T） 1：{(0,0,0)’, (1,0,0)’, (1,0,1)’, (1,1,0)’,} 2：{(0,0,1)’, (0,1,1)’, (0,1,0)’, (1,1,1)’,} 解：（1）将训练样本分量增广化及符号规范化，将训练样本增加一个分量 1,且把来自 w2 类的训练样本的各分量乘以－1,则得到训练模式集：

模式识别理论

• K均值聚类法—K-means Clustering Method
• 模糊聚类法—Fuzzy clustering method • PCA投影分类法等等
主成分分析的数学与几何意义示意图
16个脑组织试样进行分析，在色谱图中
取多达156参量（可辨认的156个峰处的峰高），组成(16156)阶矩阵，通过将矩阵作主成分分解，分别求得对应于两个最大特征值的得分矢量t1和t2，并以t1和t2为投影轴作图，得到下图。其中正方形是有肿瘤的脑组织样，圆是正常脑组织样。
（3）对连接所得到的树进行检查，找到最小路径的边，将其割断就得到两类，如此继续分割，直至类数已达到所要分的类数。
• • •
缺点：未对训练点进行信息压缩，每判断一个点都要将其对所有已知点的距离计算一遍,工作量较大。
简化的KNN法—类重心法
将训练集中每类样本点的重心求出，然后判别未知样本点与各类样本点重心的距离。未知样本点距哪一类重心距离最近，即未知样本属于哪一类。
例：有两种地层，用7种指标的分析数据判别，先从已经准确判断的地层中各取 9个样本，测得的数据如下表：
x
x
ytΒιβλιοθήκη oyoy二维模式向一维空间投影示意图
（1)求解Fisher准则函数
~sW2
~sW21
~sW22
u(SW1
SW2 )u
uSWu
类间离差度为：
~sB2
(m~1
m~2
)2
(um1
um2
)(um1
um2
)
uSBu
J F (u)
(m~1 m~2 )2 ~sW21 ~sW22
• 只要找到相似关图的最大生成树，就可以根据最大生成树进行模糊聚类分析，其分类准则是：对于规定的阈值水平，路径强度大于的顶点可归为一类。

模式识别的基本原则

模式识别的基本原则模式识别是一种重要的信息处理技术，利用统计学、机器学习和人工智能等方法，将数据中的有用信息与噪声分离开来，从而发现数据中的模式、规律和趋势。

模式识别的基本原则涉及到数据预处理、特征提取、模型训练和模型评估等多个方面，下面就这些方面进行详细阐述。

1. 数据预处理：在进行模式识别之前，需要对数据进行预处理。

数据预处理的目的是去除数据中的噪声、缺失值和异常值等，从而提高后续处理的准确性和效果。

常用的数据预处理方法包括数据清洗、数据平滑、数据转换和数据归一化等。

2. 特征提取：特征提取是模式识别的关键环节，因为不同的特征可能对模型的性能产生巨大的影响。

特征提取的目的是将原始数据转化为能够更好地表示数据的特征，从而便于模式识别算法对数据进行处理。

常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和小波变换等。

3. 模型训练：在模型训练阶段，通过已标记的数据训练一个模型，使其能够学习到输入数据与输出数据之间的关系。

常用的模型训练算法包括K-均值聚类算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机（SVM）算法和深度学习算法等。

4. 模型评估：在模型训练之后，需要对训练得到的模型进行评估。

模型评估的目的是评估模型的性能并选择最佳的模型。

常用的模型评估指标包括准确率、召回率、精确率、F1值和ROC曲线等。

除了以上基本原则，还有一些与模式识别相关的技术和方法：1. 深度学习：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，具有强大的模式识别能力。

它通过模拟人脑神经元的结构和功能来处理数据，其中深层神经网络可以自动提取输入数据中的高级抽象特征。

2. 图像识别：图像识别是一种特殊的模式识别技术，其目标是通过对图像进行处理，从中识别出感兴趣的目标。

常见的图像识别任务包括人脸识别、物体检测和场景分类等。

3. 自然语言处理：自然语言处理是一种将自然语言与计算机进行交互的技术，其中模式识别是其重要的一个环节。

自然语言处理可以应用于文本分类、机器翻译和情感分析等任务中。

认知心理学-第四章模式识别

会议概什述么
注视左图几秒钟，你会看到其方向从一变为另一个，然后再到新的方向。这种情况下，刺激在视网膜上的投像是完全相同的，但是其解析却各不相同。这些演示显示出高级心理过程对视觉知觉的影响。
对于典型表象的普遍理解是我们对于物体的日常经验可以发展出对该物体最具代表性的形象的永久记忆以及涵盖其最多信息的形象的永久记忆。
总结篇
形状知觉：一条整合的途径
第* 页
01
会议模板匹配概集思广述
益头脑风暴
听取汇报特征分分配任析务
原型分析
形状知觉的三种模式
小结 1.辨别和加工视觉模式的能力：格式塔心理学，自上而下和自下而上的加工，模板匹配，特征分析，圆形匹配和原型识别。 2.格式塔心理学认为，对于视觉模式的知觉是按照接近体、相似律和自发组织的原则进行组织的. 3.模式识别可能从模式的组成部分开始，然后进行总结(自下而上加工);或者根据知觉者的假设，由识别整体开始、进面识别每成分工。 4物体知觉探受情境产生的假设的影响。 5.模板匹配论主张，模式识别发生于感觉刺激与相应的内在形,达到精确匹配之时。该观点具有理论与实践的有效性，但似乎不能作为对许多复杂认知过程的解释。例如，我们能够正确淦释不熟悉的形状和图形。 6.特征分析理论断言，只有在分析了刺激的简单成分后，模式识别才会发生。神经学实验与行为实验的结果支持这表彰先一假设。原型形成理论断言，模式知觉是对刺激加以抽象的结果，这些抽象物被储存在记忆中，并在评价模式时充当理想进 7. 化的形状。原型理论的两个模型分别为趋中模式和特征频率模型，前者认为原型提供了一组样例的平均数，后者认激气为原型表征了最频繁经验到的特征的众数或总和。 8.人类视觉模式识别包括了对输入刺激的视觉分析以及长时记忆储存。

模式识别(PPT)

第一章模式识别概论
什么是模式（Pattern）？
什么是模式？
• 广义地说，存在于时间和空间中可观察的物体，如果我们可以区别它们是否相同或是否相似，都可以称之为模式。 • 模式所指的不是事物本身，而是从事物获得的信息，因此，模式往往表现为具有时间和空间分布的信息。 • 模式的直观特性:
结构模式识别
• 该方法通过考虑识别对象的各部分之间的联系来达到识别分类的目的。 • 识别采用结构匹配的形式，通过计算一个匹配程度值（matching score）来评估一个未知的对象或未知对象某些部分与某种典型模式的关系如何。 • 当成功地制定出了一组可以描述对象部分之间关系的规则后，可以应用一种特殊的结构模式识别方法 – 句法模式识别，来检查一个模式基元的序列是否遵守某种规则，即句法规则或语法。
实例：句法模式识别（续）
• 多级树描述结构
实例：句法模式识别（续）
• 训练过程：
– 用已知结构信息的图像作为训练样本，先识别出基元（比如场景图中的X、Y、Z等简单平面）和它们之间的连接关系（例如长方体E是由X、Y和Z三个面拼接而成），并用字母符号代表之； – 然后用构造句子的文法来描述生成这幅场景的过程，由此推断出生成该场景的一种文法。
模式识别
- 概念、原理及其应用
引言
课程对象
• 计算机应用技术专业硕士研究生的专业基础课 • 电子科学与技术学科硕士研究生的专业基础课
与模式识别相关的学科
• • • •
• • • • •
统计学概率论线性代数（矩阵计算）形式语言
机器学习人工智能图像处理计算机视觉 …
教学方法
• 着重讲述模式识别的基本概念，基本方法和算法原理。 • 注重理论与实践紧密结合

模式识别的三个步骤

模式识别是人工智能和机器学习领域的一个重要概念，它的主要任务是让计算机能够识别出输入数据的模式，并根据这些模式做出相应的决策或预测。

模式识别的三个主要步骤包括：
1.数据采集和预处理：这是模式识别的第一步，主要是收集原始
数据并进行必要的预处理。

数据可以来自各种传感器、图像、语音、文本等。

预处理包括数据清洗、降维、特征提取等，以便更好地进行后续处理。

这一步的目的是去除数据中的噪声和无关信息，提取出对模式识别有用的特征。

2.特征提取和选择：在数据采集和预处理之后，需要从数据中提
取出能够表征其本质属性的特征。

这些特征可以是一组数值、形状、纹理、颜色等，具体取决于要解决的模式识别问题。

特征提取和选择是模式识别中最关键的一步，因为有效的特征能够大大提高模式识别的准确率。

3.分类器设计和分类决策：在提取出有效的特征之后，需要设计
一个分类器来对不同的模式进行分类。

分类器可以是基于统计的方法、神经网络、支持向量机等。

分类决策是根据分类器的输出对待分类的样本进行决策，例如将某个样本归类到某一类别中。

需要注意的是，以上三个步骤是相互关联、相互影响的。

在实际应用中，可能需要根据具体的问题和数据特点对这三个步骤进行反复的调整和优化，以达到最好的模式识别效果。

模式识别

一、概念解释：监督模式识别与非监督模式识别 1.监督模式识别：有一个已知样本集（集合中每个样本的类别已知，）作为训练样本集，通过挖掘先验已知信息来指导设计分类器，这种情况下建立分类器的问题属于监督学习问题，称作监督模式识别。

2.非监督模式识别：没有已知类别标签的训练数据可用，通过挖掘样本中潜在的相似性分类。

这种学习过程称为非监督模式识别。

在统计中常被称作聚类，所得到的类别也称作聚类。

由于没有已知类别标签的训练数据，在没有额外信息的情况下，采用不同的方法或不同的假定可能得到不同的结果，聚类结果仅是数学上的划分，对应的实际问题要结合更多专业知识进行解释。

二、聚类分析的基本思想；C-均值动态聚类算法的思想及步骤。

1.聚类分析的基本思想：聚类分析为无监督分类。

1>假设：对象集客观存在着若干个自然类；每个自然类中个体的某些属性具有较强的相似性。

2>原理：将给定模式分成若干组，组内的模式是相似的；组间各模式差别较大。

3>方法：a.根据待分类模式的属性或特征的相似程度进行分类，相似的模式归为一类，不相似的模式划到不同的类中，将待分类的模式或集分成若干个互不重叠的子集。

b.定义适当的准则函数、运用有关的数学工具、或利用有关统计的概念和原理进行分类。

2.C-均值思想：1>条件及约定：设待分类模式的特征矢量集为{},,.....12x x x N ，类的数目C 是事先取定的。

2>算法思想：取定C 个类别、选取C 个初始聚类中心，按最少距离原则，将各模式分配到C 类中的某一类，之后不断地计算类心和调整各模式的类别，最终使各模式到其判属类别中心的距离平方之和最小。

3.原理步骤：a.任选c 个模式的特征矢量作为初始聚类中心：()()()00012,,.....,,k =0C Z Z Z 令。

b.将待分类模式的特征矢量集{},,.....12x x x N 中的模式，逐个按最小距离原则分化给c 类中的某一类，即若()()()min ,1,2,...,k k dd i N ij ilj ==⎡⎤⎢⎥⎣⎦,则()1x i k l ω∈+，式中，()k d ij表示xi 和()k j ω的中心()k Z j 的距离。

认知心理学

第一章绪论第一节什么是认知心理学一、什么是认知（一）定义---美国心理学家奈塞尔Neisser （1967）指出，认知是感觉输入受到转换、简约、加工、存储、获取和使用的全部过程。

李德（S. K. Read ）根据上述定义进一步指出，“认知通常被简单地定义为对知识的获得，它包括许多心理活动，如模式识别、注意、记忆、言语、问题解决、认知的自我监控等。

”认知是一种心理活动，它包括知识的获得、贮存、转化和使用知识应用”（二）对人的认知活动的理解1、认知活动是人脑对信息的加工过程2、认知活动是人脑对符号的处理系统3、认知活动是问题解决的过程二、什么是认知心理学1、广义的认知心理学2、狭义的认知心理学1）定义：狭义的认知心理学指信息加工心理学，或现代认知心理学。

信息加工心理学把人看作一个积极的知识探求者和信息加工者, 同时把人脑与计算机进行类比，把人脑看做一个类似于计算机的信息加工系统。

人对信息的加工也经过信息的输入、编码、存储和提取的过程。

2）认知心理学的实质：认知心理学的实质在于它主张研究认知活动本身的结构和过程，并且把这些心理过程看作信息加工过程。

3）认知心理学的核心：认知心理学的核心是解释认知过程的内部心理机制即信息是如何获得、贮存、加工和使用的。

三、人的信息加工系统（一）信息加工模型---纽韦尔和西蒙（A. Newell & H. A. Simon,1972 ）在《人的问题解决》一书中提出了信息加工系统。

1、信息加工模型的假设：2、信息加工系统的组成ISAM鯉3、信息加工系统的功能：信息加工系统的功能可以概括为输入、输岀、贮存、建立符号结构和条件迁移。

纽韦尔和西蒙看来，凡具有这些功能的系统必然表现岀智能行为，同样，凡表现岀智能行为的系统必然具有这些功能。

（二）人的信息加工系统（举例分析人的信息加工系统）1、感觉登记2、模式识别3、短时记忆4、长时记忆5、注意四、认知心理学的两种取向（一）信息加工取向主要观点：许多认知过程是以系列和序列的方式进行的。