模式识别的基本理论
模式识别的基本理论与方法
模式识别的基本理论与方法模式识别是人工智能和计算机科学领域中的一个重要分支，也是现代科学技术中广泛应用的一种技术手段。
它涉及到从大量的数据中自动识别出某种模式的过程，其应用领域非常广泛，如人脸识别、指纹识别、语音识别等领域。
一、模式识别的基本理论模式是事物或现象中简单重复的部分或整体，模式识别是通过对数据进行分类、聚类等方式分析、发现事物或现象中的规律性，并将其应用于实际生产和科学研究中。
模式识别的基本理论主要包括数据分析、统计学、人工神经网络及算法模型等。
1. 数据分析数据分析是模式识别的一个重要组成部分，它是指通过对数据进行收集、分析、处理和应用，从中发现有用的信息以及可用于决策或预测的模型。
数据分析可以采用统计学、机器学习、人工神经网络等方法，无论采用何种方法，数据分析的目的都是找到数据表达的规律和模式。
2. 统计学统计学是模式识别所使用的数学工具之一，主要通过收集和分析数据来提供决策支持和预测结果。
统计学的主要应用领域包括控制过程、质量控制、风险评估和数据挖掘等。
3. 人工神经网络人工神经网络是一种基于人类大脑神经结构的人工智能技术，它通过对输入的数据进行处理、学习，将数据转换为信号输出，以此模拟人脑的神经网络功能。
人工神经网络可以应用于图像识别、音频识别等领域。
4. 算法模型算法模型是模式识别的基本理论之一，它是指在进行数据分析和处理的时候所采用的算法模型。
常用的算法模型包括决策树、支持向量机、神经网络等。
二、模式识别的方法模式识别的方法主要包括监督学习、无监督学习和半监督学习。
1. 监督学习监督学习是指在训练模型时，数据集中已知了对应的标签或类别信息。
监督学习的主要步骤是将已知数据输入到模型中进行训练，训练好的模型之后可以将未知的数据进行分类或预测处理。
监督学习包括分类和回归两种类型。
2. 无监督学习无监督学习是指在训练模型时，数据集中没有对应的标签或类别信息。
无监督学习的主要步骤是将数据输入到模型中进行训练，训练好的模型之后可以从数据中提取出特定的模式、结构或规律。
第四章模式识别
知觉
现代认知心理学认为，知觉是确定人 们所感受的刺激物的意义的过程。或者 说，知觉是解释刺激信息，从而产生模 式和意义的过程。
知识经验在知觉中的作用
因素恢复实验 （Warren 1970 ） 已有知识对句子知觉的作用
（Miller&Isard ，1963) 视知觉研究的证据 (Biederman,1972）
Marr 的计算理论 (computational theory）
初级素描 (primal sketch)：这一表征对视 觉输入的主要光强变化进行二维描述，包括 关于边缘、轮廓和墨块的信息。
2 1/2 -D 素描 (2 1/2 -D sketch)：这一 表征通过利用由阴影 (shading)、纹理 (texture)、运动 (motion)、双眼视差 (binocular disparity) 等提供的信息，对 可视表面深度和方位进行描述，此表征依赖 于观察点。
第四章模式识别
第一节 知觉理论概述
一、知觉概述
关于知觉的传统观点
知觉是在刺激作用下即刻产生的，而且似乎是 自动的
常人意识不到知觉的过程 某些空间特性的知觉受先天制约，不依赖于过
去的经验或者学习 某些几何错觉甚至不依赖于人掌握的有关概念
传统的观点认为，知觉是一种 消极被动的接受刺激的过程；
（二）、特征分析说
1.基本思想
特征分析说试图将模式分析为组成它们的各种 特征(feature)，模式识别时需要对刺激的特征进 行分析，将之与长时记忆中的各种刺激特征进行 比较，一旦获得最佳的匹配，外部刺激就得以识 别。
2. “泛魔堂”模型（“魔城”模型）
通过特征分析识别一个字母R
3.特征分析的生理学依据
第二节 模式识别及其 理论模型
第1章模式识别绪论-西安电子科技大学
第1章 绪论
图 1-1 模式识别系统的组成框图 1. 信息获取 对于人脑识别而言, 人脑通过感觉器官获取模式信息。 对于机器识别来说, 由于计算机只能处理数字信号, 计算机 获取模式信息意味着实现观察对象的数字化表达, 因此, 需 要借助于各种传感器设备, 将视觉、 听觉、 触觉、 味觉、 嗅觉等信息转化为电信号, 再通过模/数(A/D)转换装置将 电信号转换成数字化信息。 信息获取过程如图1-2所示。
第1章 绪论
例如, 在二战时期, 一名高素质的情报人员根据看到的 一只经常出来晒太阳的波斯猫推断出敌方高级指挥所的位 置, 从而为己方提供了非常有价值的情报信息。
对于听觉而言, 人耳将声音信息传至大脑, 由大脑对所 接收的声音信息进行识别和理解, 获得声音所属的语言种类 (语种识别)、 声音所对应的说话人(说话人识别)以及声音所 包含的关键词(关键词识别)等。 除此之外, 人还具有对触觉、 味觉、 嗅觉等信息的类识别能力, 且也具有低级和高级两个 层次。
第1章 绪论
1.2
模式识别的本质就是根据模式的特性表达和模式类的划 分方法, 利用计算机将模式判属特定的类。 因此, 模式识别需 要解决5个问题: 模式的数字化表达、 模式特性的选择、 特 性表达方法的确定、 模式类的表达和判决方法的确定。 一 般地, 模式识别系统由信息获取、 预处理、 特征提取和选择、 分类判决等4个部分组成, 如图1-1所示。
第1章 绪论
分类特性的选择是模式识别系统设计中非常重要而又关 键的一步, 与识别目的具有很大的相关性, 且往往对领域专家 有较强的依赖性。 例如, 在遥感图像军事目标识别中, 需要结 合军事专家的知识和判图专家的判读分析经验, 形成对目标 的特性描述, 如描述一个舰船目标, 可选用舰船长度、 宽度、 高度等特性。
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
模式识别导论
基于模式识别的个人认识班级自动化1002班姓名刘永福学号 1009101016摘要：本文主要介绍了模式识别的基本理论概念及算法，通过对模式识别的几种算法的概括、分析，推出算法的要求及步骤，实现样本的基本分类要求。
主要包括模式识别及模式识别系统的基本概念以及应用领域、线性判别函数的介绍及相关算法的推理证明、非线性判别函数的介绍及相关算法的推理证明。
一．模式识别及模式识别系统（1）模式识别的基本概念模式识别是以计算机为工具、各种传感器为信息来源，数据计算与处理为方法，对各种现象、事物、状态等进行准确地分析、判断识别与归类，包括人类在内的生物体的一项基本智能。
对于模式和模式识别有“广义”和“狭义”两种解释：广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或相似，都可以称之为模式。
此时，模式识别是生物体(包括人)的基本活动，与感觉、记忆、学习、思维等心理过程紧密联系，是透视人类心理活动的重要窗口之一。
从这个角度讲，模式识别是研究生物体如何感知对象的学科，属于认识科学的范畴，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，常被称做认知模式识别。
具体来说，它是指人们把接收到的有关客观事物或人的刺激信息与他在大脑里已有的知识结构中有关单元的信息进行比较和匹配，从而辨认和确定该刺激信息意义的过程。
正是通过认知模式识别，我们才能认识世界，才能辨别出各个物体之间的差别，才能更好地学习和生活。
狭义地说，模式是为了能让计算机执行和完成分类识别任务，通过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。
把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类(或简称为类)。
计算机模式识别就是指根据待识别对象的特征或属性，利用以计算机为中心的机器系统，运用一定的分析算法确定对象的类别的学科，是数学家、信息学专家和计算机专家的研究内容。
因此，模式识别的研究主要集中在认知模式识别和计算机模式识别这两个方面。
模式识别培训教程PPT(94张)
线条透视
结构密度
遮盖关系
（二）建构性知觉理论 （Constructive perception）
知觉是一个积极的和建构的过程
知觉并不是由刺激输入直接引起的，而 是所呈现刺激与内部假设、期望、知识以 及动机和情绪因素交互作用的产物
知觉有时可受到不正确的假设和期望影 响，因而也会发生错误
邻近物 体大小 对大小 知觉的 影响
现代观点则认为，知觉是主动 和富有选择性的构造过程。
黄希庭：“知觉是直接作用于感觉器 官的事物的整体在脑中的反映，是人对感 觉信息的组织和解释的过程。”
梁宁建：“知觉是人脑对客观事物的 各种属性、各个部分及其相互关系的综合 的整体的反映，它通过感觉器官，把从环 境中得到的各种信息，如光、声音、味道 等转化为对物体、事件等的经验的过程。”
2. “泛魔堂”模型（“魔城”模型）
通过特征分析识别一个字母R
3.特征分析的生理学依据
1981年诺贝尔医学奖获得者：Hubel & Wiesel
4.特征分析的行为学证据
Neisser(1964)英文字母扫描实验 固定影像与静止影像的实验
5.特征分析说的评论 优点：避开预加工、减轻记忆负担、带有学习
由有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形成假 设，这种期望或假设制约着加工的所有 阶段或水平。又称之为概念驱动加工 （Concept-Driven Processing）
•Tulving, Mandler & Baumal的实验
自变量
上下文情况：无上下文、4字上下文、8字上下文 （考察自上而下加工）
1982年他在《科学》杂志上原创性地提出 了“拓扑性质初期知觉”的理论，向半个世纪 以来占统治地位的理论提出了挑战。随后20多 年的时间里，在与国际上持不同学术观点的学 者的争论与交流中，他以令人信服的系列科学 实验不断地完善和论证着这一假说，使之成为 被越来越多的国际同行所接受的学说，进而成 为有国际影响力的理论，他的成果也被《科 学》、《美国科学院院报》等著名学术刊物多 次刊登。2004年，著名知觉杂志《Visual Cognition》以专辑的形式刊载了陈霖教授的 成果并配发了大量国际著名学者的评论性文章。
人类的心理学认知心理学的关键理论
人类的心理学认知心理学的关键理论心理学是研究人类心理活动和行为的科学。
在心理学领域中，认知心理学是一门重要的分支，主要关注人类的心理认知过程以及与之相关的心理学理论。
在认知心理学中，存在着一些关键理论，本文将对其中的一些理论进行探讨。
一、信息加工理论信息加工理论是认知心理学研究的基石之一。
根据该理论，人类的认知活动可以类比为计算机的信息加工过程。
人类从外界获取信息，通过感知、注意、记忆、推理和问题解决等过程对信息进行加工和处理。
这一理论为我们理解人类认知活动的本质提供了重要的视角。
二、模式识别理论模式识别理论是认知心理学中的一项关键理论，它描述了人类在认知活动中是如何通过对信息的模式和结构进行识别与理解的。
根据模式识别理论，人类通过将刺激与其在记忆中存储的模式进行匹配，从而对信息进行认知和理解。
这一理论不仅对我们认知的基本过程有着重要的解释作用，还在智能系统设计和模式识别技术方面具有实际应用。
三、认知心理学的开放系统理论认知心理学的开放系统理论是指人类认知系统与外界环境之间相互作用的理论。
根据这一理论，人类认知系统不仅仅是一个封闭的个体内部过程，它与外部环境之间的相互作用对于认知过程的发展和塑造起着重要作用。
这一理论的提出，拓展了我们对人类认知过程的理解，也为研究认知与行为的关系提供了新的视角。
四、认知失调理论认知失调理论是由心理学家弗斯基提出的，旨在解释人类在认知冲突和矛盾情境下的的心理体验和行为调整。
认知失调理论认为，当人类遇到认知冲突时，会产生一种不舒服的心理状态，进而通过调整自己的认知来减轻这种不适。
这一理论对于理解人类的人际关系、认知偏差以及心理控制等方面有着重要的影响。
五、认知发展理论认知发展理论是由心理学家皮亚杰提出的，旨在解释人类认知能力的发展和变化过程。
根据认知发展理论，人类的认知能力会随着年龄的增长不断发展，成熟和变化。
虽然皮亚杰的认知发展理论主要是针对儿童认知的，但其对于理解认知过程的发展规律以及认知与行为之间的关系仍然具有重要的意义。
模式识别的含义及其主要理论
模式识别的含义及其主要理论（实用版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：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。
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模式识别第2章 模式识别的基本理论(2)
（步长系数 ）
33
算法
1）给定初始权向量a(k) ，k=0；
（ 如a(0)=[1,1,….,1]T）
2）利用a(k)对对样本集分类，设错分类样本集为yk 3）若yk是空集，则a=a(k)，迭代结束；否则，转4） 或 ||a(k)-a(k-1)||<=θ, θ是预先设定的一个小的阈值 （线性可分， θ =0） ( y) a(k 1) a(k) k J p 4）计算：ρ k, J p (a) y y 令k=k+1 5）转2）
1）g(x)>0, 决策：X∈ ω1 决策面的法向量指向ω1的决 策域R1，R1在H的正侧 2） g(x)<0, 决策：X∈ ω2， ω2的决策域R2在H的负侧
6
X g(X) / ||W|| R0=w0 / ||W|| Xp R2: g<0 H: g=0 r 正侧 R1: g>0 负侧
g(X)、 w0的意义 g(X)是d维空间任一点X到决策面H的距离的代数度量 w0体现该决策面在特征空间中的位置 1) w0=0时，该决策面过特征空间坐标系原点 2)否则，r0=w0/||W||表示坐标原点到决策面的距离
否则，按如下方法确定： 1、 2、 3、 m m ln[ P( ) / P( )]
~ ~
w0
1
2
2
1
2
N1 N 2 2
（P(W1)、P(W2) 已知时）
24
分类规则
25
5 感知准则函数
感知准则函数是五十年代由Rosenblatt提出的一种 自学习判别函数生成方法，企图将其用于脑模型感 知器，因此被称为感知准则函数。 特点：随意确定判别函数的初始值，在对样本分类 训练过程中逐步修正直至最终确定。 感知准则函数：是设计线性分类器的重要方法 感知准则函数使用增广样本向量与增广权向量
模式识别认知理论导引
十种模式识别认知理论简介导引人们在认知景物时，常常寻找它与其它事物的相同与不同之处，根据使用目的进行分类，人脑的这种思维能力就构成了模式和识别的能力。
所谓模式，是指若干元素或成分按一定关系形成某种刺激结构，也可以说模式是刺激的组合。
当人们能够确认他所知觉的某个模式是什么时，将它与其他模式区分开来，这就是模式识别。
例如，有人想把一大批图片分成人物、动物、风景、建筑物、其他等五种类型分别保管，上述五种类型就是五个类别，也就是五个不同的模式，分类的过程叫做模式识别。
模式有简有繁，繁杂的模式往往是由多个子模式组成。
认知心理学家西蒙认为：“人们在解决数学问题时，大多数是通过模式识别来解决的，首先要识别眼前的问题属于哪一类，然后以此为索引在记忆储存中提取相应的知识，这就是模式识别。
我们之所以关心模式识别认知理论，是因为它是建立图像（景物）理解数学模型的思想源泉。
例如：传统的模式识别理论有人把它分为五类：模板匹配模式；原型匹配模式；特征分析模式；结构描述模式；傅里叶模式。
现在图像理解中主要的数学处理方法，几乎都是源于五种传统模式识别理论而建立的，或是基于它们的变形。
近二十多年来新提出的模式识别理论有人把它分为五种：视觉计算理论；注意的特征整合理论；成分识别理论；相互作用激活理论；视觉拓扑理论。
其中，马尔（Marr）的视觉计算理论是当前计算机（机器人）视觉的主流理论。
其它的理论，也被众多探索者们作为创新的源泉。
然而，无论上述那一种模式识别理论，都存在着或多或少的片面性，迄今为止尚未形成一个较具有说服力的、普遍认可的模式识别理论。
这正是制约图像识别（计算机视觉）数学模型发展的根本所在。
下面我们将各种模式识别理论分别介绍之。
模板匹配模式（传统模式识别之一）这个模型最早是针对机器的模式识别而提出来的，后来被用来解释人的模式识别。
它的核心思想是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外部模式的袖珍复本。
模式识别理论及其应用综述
模式识别理论及其应用综述
模式识别是指通过对已知模式的学习，从输入数据中自动识别并分类相似的模式或对象。
它是一种基于统计和机器学习的技术，可以应用于多个领域，例如图像处理、语音识别、自然语言处理等。
在模式识别中，最常用的技术是机器学习算法。
机器学习算法是一种通过对大量训练数据的学习，从中发现规律和模式，然后应用这些规律和模式来解决问题的方法。
常用的机器学习算法包括支持向量机、决策树、神经网络等。
在图像处理领域，模式识别可以用于图像分类和目标检测。
例如，当我们要对图像库中的图像进行分类时，可以使用模式识别技术来自动识别和分类不同类型的图像。
在目标检测方面，模式识别可以帮助我们在图像中快速准确地检测和定位目标。
在语音识别领域，模式识别可以用于语音识别和语音合成。
语音识别是将语音信号转化为文本或命令的过程，而语音合成则是将文本转化为语音信号的过程。
模式识别可以通过对大量语音数据的学习，发现语音信号的特征和模式，从而实现准确的语音识别和语音合成。
在自然语言处理领域，模式识别可以用于文本分类和信息提取。
文本分类是将文本数据根据其内容分类到不同的类别中，例如将新闻文章分类到不同的主题类别中。
信息提取是从大量文本中提取出指定信息的过程，例如从新闻文章中提取出人物、地点和事件等信息。
模式识别可以通过对大量文本数据的学习，发现文本的特征和模式，从而实现准确的文本分类和信息提取。
总之，模式识别是一种基于统计和机器学习的技术，可以应用于多个领域，例如图像处理、语音识别、自然语言处理等。
它可以通过对大量数据的学习，发现数据中的规律和模式，从而实现准确的模式识别和分类。
03认知心理学-模式识别
“映象鬼”——对外部刺激信息进行编码，形成刺激模式的表象或映象。 “特征鬼”——从“映象鬼”得到的表象中搜索一定的特征，每个“特征 鬼”都有 其特定的功能和任务，它们只搜索和选择自己负责的那个特 征，找到后就喊叫或标记出这种刺激特征及其数量。
“认知鬼”——每个“认知鬼”负责一个特殊的模式，它们在倾听“特征 鬼”的喊 叫中搜索自己负责的某个模式的有关特征，一旦发现有关特 征，就会大喊大叫，发现的特征越多，喊叫声就越大。 “认知鬼”的喊叫声表明它们已经组合了某个字母。
四、自上而下加工和模式识别
1、背景和模式识别 字词优势效应：识别一个字词中的字母，比识别一个单独的字母 的
正确率要高。
客体优势效应：识别一个客体图形时，图形中的线段要优于识别
Байду номын сангаас
结
构不严的图形中的同一线段或单独的线段。
Word Superiority Effect
(Reicher, 1969; Wheeler, 1970)
刺激的大小。
* 谢夫里奇和奈塞尔根据特征匹配理论，设计了一套计算机 程序让计算机识别，这些字母区别于人用手写的英文字 母，结果计算机能够很好地完成这个任务。
“魔鬼城堡”模型（Pandemonium Model）（谢夫里奇）
“魔宫”里群居着许多“鬼”，他们分属于4个层次，每个层次的“
鬼”执行着某个特殊的任务，并依次工作，直到最终实现模式识别。
例：各种不同形状、型号的飞机，其原型是有2个翅膀的
长筒，机场停着的飞机和画里的飞机，尽管差异很 大，但由于与脑中表征的原型相似，仍然能够被识
别出来。
换了发型的张老师仍然能被识别出。 原型匹配理论的优点：减轻记忆负担，使人的模式识别 活动更加灵活。 缺点：没有非常具体和详细地描述刺激 与原型之间的匹配过程。
模式识别理论
• 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-3-贝叶斯决策理论
(
)
确定性特征向量与随机特征向量
确定性特征向量 在获取模式的观测值时，有些事物具有确定的 因果关系，即在一定条件下，存在必然会发生 或必然不发生的确定性，这样获得的特征向量 称为确定性特征向量。 例如识别一块模板是不是直角三角形，只要 凭“三条直线边闭合连线和一个直角”这个 特征，测量它是否有三条直线边的闭合连线 并有一个直角，就完全可以确定它是不是直 角三角形。 这种现象是确定性的现象，比如上一讲的线 性模式判别就是基于这种现象进行的。
x1 x X = 2 ... xn
特征向量
g1(x) g2(x)
...
Max(g(x))
最大值选择器
x ∈ ωi
gn(x)
判别计算
决策
§3-3 正态分布决策理论
一、正态分布判别函数
1、为什么采用正态分布：
a、正态分布在物理上是合理的、广泛的。 b、正态分布数学上简单，N(µ, σ ²) 只有均值和方差两个参数。
)
2
=
∫ (x − µ )
−∞
∞
2
P ( x)
P ( x ) d x，方 差 ) (
1
概率密度函数应满足下 列关系： P ( x ) ≥ 0, ( −∞ < x < ∞ ) ∞ ∫−∞ P ( x )dx = 1
0 . 95
µ − 2σ
µ
X
µ + 2σ
3、（多变量）多维正态分布 （1）函数形式：
µ i = E ( xi ) =
∑
= E
= E = E
(x 1 − ...... (x n − µ
[(x
第10讲 模式识别简介
三. 相似与分类
1.两个样本xi ，xj之间的相似度量满足以下要求： ① 应为非负值 ② 样本本身相似性度量应最大 ③ 度量应满足对称性 ④ 在满足紧致性的条件下，相似性应该是点间距离的 单调函数 2. 用各种距离表示相似性： ① 绝对值距离 已知两个样本 xi=(xi1, xi2 , xi3,…,xin)T
将③ ④式正规化，得 -X1cW1- X2cW2- W3 >0 -X1dW1- X2dW2- W3 >0 所以 g(x) =WTX >0 其中W = (W1 , W2, W3)T
X 1a X 1b X = − X 1c − X 1d X 2a X 2b − X 2c − X 2d 1 1 −1 −1
⑦ 相关系数
rij =
∑ (X
n k =1
ki
− X
2 i
i
)(X
n kபைடு நூலகம்=1
kj
− X
kj
j
)
j
∑
Xi, Xj 为xi xj的均值
n
k =1
(X
ki
− X
) ∑ (X
− X
)
2
注意：在求相关系数之前，要将数据标准化
3. 分类的主观性和客观性
① 分类带有主观性：目的不同，分类不同。例如：鲸鱼， 牛，马从生物学的角度来讲都属于哺乳类，但是从产 业角度来讲鲸鱼属于水产业，牛和马属于畜牧业。 ② 分类的客观性：科学性 判断分类必须有客观标准，因此分类是追求客观性的， 但主观性也很难避免，这就是分类的复杂性。
四.特征的生成 1.低层特征： ①无序尺度：有明确的数量和数值。 ②有序尺度：有先后、好坏的次序关系，如酒 分为上，中，下三个等级。 ③名义尺度：无数量、无次序关系，如有红， 黄两种颜色 2. 中层特征：经过计算，变换得到的特征 3. 高层特征：在中层特征的基础上有目的的经过运 算形成 例如：椅子的重量=体积*比重 体积与长，宽，高有关；比重与材料，纹理，颜 色有关。这里低、中、高三层特征都有了。
模式识别理论及应用
模式识别的历史与发展
模式识别的概念最早可以追溯到20世纪初，当时主要是基 于手工和经验的方法进行模式识别。
随着计算机技术的发展，模式识别技术逐渐得到广泛应用， 特别是在20世纪80年代以后，随着人工智能技术的兴起， 模式识别技术得到了迅速发展。
目前，模式识别技术已经广泛应用于各个领域，如医学诊 断、安全检查、智能交通等，为人们的生活和工作带来了 极大的便利。
03
模式识别的应用领域
图像识别
总结词
图像识别是模式识别的一个重要应用领域，通过计算机技术 自动识别和分析图像，实现目标检测、分类和跟踪等功能。
详细描述
图像识别广泛应用于安防监控、智能交通、人脸识别、智能 制造等领域。通过图像处理和机器学习等技术，实现对人脸 、车牌等目标的自动识别，提高生产效率和安全性。
关注隐私保护
在模式识别技术的应用中，应重视用户隐私保护 问题，制定相应的政策和标准，保护个人信息安 全。
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提升生活质量
在医疗、交通、安全等领域，模式识别技术的应用为人们提供了更便 捷、高效的服务，提高了生活品质。
对未来研究和应用的建议
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加强跨学科研究
模式识别技术涉及多个学科领域，如计算机科学、 数学、物理学等，应加强跨学科合作，推动模式 识别技术的创新发展。
拓展应用领域
随着技术的不断进步，模式识别技术的应用领域 应进一步拓展，例如在环境监测、农业智能化等 领域的应用。
统计模式识别
参数统计方法
基于概率分布假设，利用参数估计和假设检验进行模式识别。
非参数统计方法
不假设概率分布形式，直接从数据中提取特征进行分类。
贝叶斯决策论
基于贝叶斯定理，利用先验概率和似然函数进行分类决策。
知觉(模式识别)
实验证据：
由点组成字母及其变形（Posner,1967）。 Reed(1972)人脸简图的归类实验。
证据：各种不同形状、型号的飞机，其原型是有2个翅膀 的长筒，机场停着的飞机和画里的飞机，尽管差异很
大，但由于与脑中表征的原型相似，仍然能够被识
别出来。
换了发型的张老师仍然能被识别出。
原型匹配理论的优点：减轻记忆负担，使人的模式识别
刺激的大小。
* Selfridge和Neisser根据特征匹配理论，设计了一套计算 机程序让计算机识别，这些字母区别于人用手写的英文字 母，结果计算机能够很好地完成这个任务。
“魔鬼城堡”模型（Pandemonium Model）（ Selfridge ,1959）
“魔宫”里群居着许多“鬼”，他们分属于4个层次，每个层次的“ 鬼”执行着某个特殊的任务，并依次工作，直到最终实现模式识别。 “映象鬼”——对外部刺激信息进行编码，形成刺激模式的表象或映 象。 “特征鬼”——从“映象鬼”得到的表象中搜索一定的特征，每个 “特征鬼”都有其特定的功能和任务，它们只搜索和选择自己负 责的那个特征，找到后就喊叫或标记出这种刺激特征及其数量。
刺激信息最为吻合，就把该刺激信息确认为是与头脑中
的某个模板相同，模式得到识别。 模式识别是刺激信息与脑中某个或某些模板产生最 佳匹配的过程。
模板匹配理论的缺陷：
强调刺激信息与脑中模板的最佳匹配，如果刺激信息稍有变化，
就无法与模板最佳匹配，无法完成模式识别。
要求在长时记忆中存储无数个模板，会给记忆带来沉重负担， 也会使人在识别事物时缺少灵活性。
成分识别理论的支持证据：
Biederman, Ju & Clapper(1985)向被试快速呈现
模式识别基础
模式识别基础一、模式识别的定义和基本概念模式识别是指通过对事物或现象进行观察、分析、比较和归纳总结，从中发现规律性、相似性或差异性等特征，以便更好地理解和描述它们的过程。
模式识别涉及到多个学科领域，如数学、统计学、计算机科学、人工智能等。
在模式识别中，需要考虑的基本概念包括：样本集、特征向量、分类器和评价指标。
样本集是指用于训练和测试的数据集合；特征向量是用来描述每个样本的属性值；分类器是用来对样本进行分类的算法；评价指标则是用来评估分类器性能的度量方法。
二、模式识别的主要任务1. 分类任务分类任务是模式识别中最基础也最常见的任务之一。
其目标是将给定的样本分成若干类别中的一种。
常见的分类方法包括：KNN算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机等。
2. 聚类任务聚类任务是将给定数据集合分成若干个簇，使得同一簇内部相似度高，不同簇之间相似度低。
常见的聚类方法包括：K-means算法、层次聚类法等。
3. 特征提取和降维任务特征提取和降维任务是模式识别中非常重要的任务之一。
其目标是从大量的原始数据中提取出最具代表性和区分性的特征，以便更好地进行分类或聚类等分析。
常见的特征提取方法包括：主成分分析、线性判别分析等；而常见的降维方法则包括：奇异值分解、局部线性嵌入等。
三、模式识别中常用的算法1. KNN算法KNN算法是一种基于邻近度量的分类算法，其基本思想是将新样本与已知样本集中距离最近的K个样本进行比较，并将其归为距离最近的那一类。
该算法简单易懂，但对数据规模较大或特征空间较高时计算复杂度较高。
2. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于概率统计理论的分类方法，其核心思想是根据先验概率和条件概率来计算后验概率，并将其作为分类依据。
该算法具有计算速度快、适用于大规模数据集等优点，但假设特征之间相互独立的前提条件较为苛刻。
3. 支持向量机支持向量机是一种基于几何间隔最大化的分类算法，其核心思想是将样本映射到高维空间中，以便更好地进行线性或非线性分类。
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模式识别的基本理论蝙蝠的雷达系统、螳螂的视觉的灵敏度都是非常高的。
这些动物通过这些特异的功能来识别各式各样的东西并赖以生存。
识别也是人类的一项基本技能。
当人们看到某事物或现象时，人们会先收集该事物或现象的信息，然后将其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，人们就可以将该事物或现象识别出来。
随着计算机的出现以及人工智能的兴起，将人类的识别技能赋予计算机成为一项新兴课题。
4.1模式识别的概述模式识别(Pattern Recognition)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20世纪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。
模式识别与统计学、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。
例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。
又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。
模式识别是人工智能最早的研究领域之一，它的狭义研究目标是为计算机配置各种感觉器官，以便直接接受外界的各种信息，如图形识别、语言识别等。
它的研究目标可以包括对于许多复杂事物的分类，如故障诊断、气象分型等。
但模式识别又不是简单的分类学，它的目标包括对于系统的描述、理解与综合，是通过大量信息对复杂过程进行学习、判断和寻找规律。
模式识别的应用几乎遍及各个学科领域，同时模式识别也广泛地应用于石油工业领域。
此章通过保护储集层钻井液体系的优选，介绍模式识别方法在保护油气储集层技术中的应用[14]。
从模式识别用于对复杂类事物的分类来讲。
模式识别就是已知某类事物有若干标准类别（模式），现判断某一具体对象属于哪一个模式。
这里所说的模式是指标准样本、式样、样品、图形、症状等。
模式识别与传统的数学观点不同，它暂不去追求精确地数学模型，而是在专家经验和已有认识的基础上，从所得的大量数据和历史出发，利用数学方法来完成识别过程。
它是一门基于概念基础上的判断学科。
4.2模式识别的基本概念4.2.1模式与模式识别一般认为，模式是通过对具体的事物进行观测所得到的具有时间与空间分布的信息，模式所属的类别或同一类中的模式的总体称为模式类，其中个别具体的模式往往称为样本。
模式识别就是研究通过计算机自动的(或人为进行少量干预)将待识别的模式分配到各个模式类中的技术。
图4-1 模式识别的基本框架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。
它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的努力，已经取得了系统的研究成果。
4.2.2模式识别的特点从模式识别的起源、目的、方法、应用、现状及发展和它同其他领域的关系来考察，可以把他的特点概括的描述如下：(1) 模式识别是用机器模仿大脑的识别过程的，设计很大的数据集合，并自动的以高速度作出决策。
(2) 模式识别不象纯数学，而是抽象加上实验的一个领域。
它的这个性质常常导致不平凡的和比较有成效的应用，而应用又促进进一步的研究和发展。
由于它和应用的关系密切，应此它又被认为是一门工程学科。
(3) 学习(自适应性)是模式识别的一个重要的过程和标志。
但是，编制学习程序比较困难，而有效地消除这种程序中的错误更难，因为这种程序是有智能的。
(4) 同人的能力相比，现有模式识别的能力仍然是相当薄弱的(对图案和颜色的识别除外)，机器通常不能对付大多数困难问题。
采用交互识别法可以在较大程度上克服这一困难，当机器不能做出一个可靠的决策时，它可以求助于操作人。
4.2.3模式识别的主要方法模式识别方法大致可以分为4类：统计决策法、结构模式识别方法、模糊模式识别方法与基于人工智能方法。
其中基于人工智能的方法本文主要介绍人工神经网络模式识别方法[15]。
前两种方法发展得比较早，理论相对也比较成熟，在早期的模式识别中应用较多。
后两种方法目前的应用较多，由于模糊方法更合乎逻辑、神经网络方法具有较强的解决复杂模式识别的能力，因此日益得到人们的重视。
(1) 统计决策法统计决策法以概率论和数理统计为基础，它包括参数方法和非参数方法。
参数方法主要以Bayes决策准则为指导。
其中最小错误率和最小风险贝叶斯决策是最常用的两种决策方法。
假定特征对于给定类的影响独立于其他特征，在决策分类的类别N已知与各类别的先验概率P(u i)及类条件概率密度P(X1∞i)已知的情况下，对于一特征矢量X根据公式计算待检模式在各类中发生的后验概率P(i∞X1)，后验概率最大的类别即为该模式所属类别。
在这样的条件下，模式识别问题转化为一个后验概率的计算问题。
在贝叶斯决策的基础上，根据各种错误决策造成损失的不同，人们提出基于贝叶斯风险的决策，即计算给定特征矢量X在各种决策中的条件风险大小，找出其中风险最小的决策。
参数估计方法的理论基础是样本数目趋近于无穷大时的渐进理论。
在样本数目很大时，参数估计的结果才趋近于真实的模型。
然而实际样本数目总是有限的，很难满足这一要求。
另外参数估计的另一个前提条件是特征独立性，这一点有时和实际差别较大。
(2) 结构模式识别结构模式识别是利用模式的结构描述与句法描述之间的相似性对模式进行分类。
每个模式由它的各个子部分(称为子模式或模式基元)的组合来表示。
对模式的识别常以句法分析的方式进行，即依据给定的一组句法规则来剖析模式的结构。
当模式中每一个基元被辨认后，识别过程就可通过执行语法分析来实现。
选择合适的基元是结构模式识别的关键。
结构模式识别主要用于文字识别、遥感图形的识别与分析、纹理图像的分析中。
该方法的特点是识别方便，能够反映模式的结构特征，能描述模式的性质，对图像畸变的抗干扰能力较强。
如何选择基元是本方法的一个关键问题，尤其是当存在干扰及噪声时，抽取基元更困难，且易失误。
(3) 模糊模式识别1965年Zadeh提出了他著名的模糊集理论，使人们认识事物的传统二值0，1逻辑转化为（0，1）区间上的逻辑, 这种刻画事物的方法改变了人们以往单纯地通过事物内涵来描述其特征的片面方式，并提供了能综合事物内涵与外延性态的合理数学模型—隶属度函数。
对于A、B两类问题，传统二值逻辑认为样本C要么属于A，要么属于B，但是模糊逻辑认为C既属于A，又属于B，二者的区别在于C在这两类中的隶属度不同。
所谓模糊模式识别就是解决模式识别问题时引入模糊逻辑的方法或思想。
同一般的模式识别方法相比较，模糊模式识别具有客体信息表达更加合理，信息利用充分，各种算法简单灵巧，识别稳定性好，推理能力强的特点。
模糊模式识别的关键在隶属度函数的建立，目前主要的方法有模糊统计法、模糊分布法、二元对比排序法、相对比较法和专家评分法等。
虽然这些方法具有一定的客观规律性与科学性，但同时也包含一定的主观因素，准确合理的隶属度函数很难得到，如何在模糊模式识别方法中建立比较合理的隶属度函数是需要进一步解决的问题。
(4) 人工神经网络模式识别早在20世纪50年代，研究人员就开始模拟动物神经系统的某些功能，他们采用软件或硬件的办法，建立了许多以大量处理单元为结点，处理单元间实现(加权值的)互联的拓扑网络，进行模拟，称之为人工神经网络[16]。
这种方法可以看作是对原始特征空间进行非线性变换，产生一个新的样本空间，使得变换后的特征线性可分。
同传统统计方法相比，其分类器是与概率分布无关的。
人工神经网络的主要特点在于其具有信息处理的并行性、自组织和自适应性、具有很强的学习能力和联想功能以及容错性能等，在解决一些复杂的模式识别问题中显示出其独特的优势。
人工神经网络是一种复杂的非线性映射方法，其物理意义比较难解释，在理论上还存在一系列亟待解决的问题。
例如在设计上，网络层数的确定和节点个数的选取带有很大的经验性和盲目性，缺乏理论指导，网络结构的设计仍是一个尚未解决的问题。
在算法复杂度方面，神经网络计算复杂度大，在特征维数比较高时，样本训练时问比较长；在算法稳定性方面，学习过程中容易陷入局部极小，并且存在欠学习与过学习的现象范化能力不容易控制。
这些也是制约人工神经网络进一步发展的关键问题。
4.3模糊识别算法4.3.1模糊模式识别基本原理设U是给定的待识别对象的全体的集合，U中的每一对象u有p个特性指标u uu1，2，……p。
每个特性指标所刻画的是对象u的某个方面的特征，于是由p个特性指标确定的每一个对象，可记成u （4-1）)....,,(21p u u u u =上式称为特性向量。
设识别对象集合U 可分为n 个类别，且每一类别均是U 上的一个模糊集，记作:A 1,A 2,…A n,则称为它们为模糊模式。
模糊模式识别的宗旨是把对象u=(u 1,u 2……u p )划归一个与其相似的类别A i 中。
对于钻井液体系优选来说，模糊模式识别的宗旨是根据具体的特性参数得到相应的钻井液体系。
当一个识别算法作用于对象u 时，产生一组隶。
它)(),...,(),(21u A u A u A n μμμ们分别表示对象隶属于类别A 1,A 2,…A n 的程度。
然后我们可以按某种隶属原则u （通常为最大隶属原则）对对象进行判断，指出它归属于哪一类别。
u 4.3.2 模糊识别的一般步骤(1) 识别对象的特性指标提取（特征提取）。
在影响识别对象的各因素中，抽取与模式识别问题有显著关系的特性指u 标并测出对象各特性指标的具体数据，然后写出对象的特性向量[14]u u （4-2）)....,,(21p u u u u =(2) 特征选择使特征数目从多变少，淘汰掉一些特征，保留一些其主要作用的特征的过程称为特征选择。
(3) 确定标准模式标准模式是反映领域问题全部分类的样本。
标准模式能覆盖问题的全部分类，每一种标准模式可以有许多样本，所有这些样本都代表这一标准模式。
具体待识别样本只要能够与某一样式中的一个样本最接近，就可以确定属于这一模式。
(4) 构造模糊模式的隶属函数隶属函数的确定在模糊数学应用中占有中有重要地位，因此恰如其分地定量刻划模糊性事物是利用模糊数学去解决各种实际问题的关键。
(5) 完成由具体模式到类别的映射过程。
4.3.3 模糊模型识别原则 (1) 最大隶属原则设A 1,A 2,…A n 是给定的区域U 上的n 个模糊模式，是一识别对象，若U u ∈0[14]（4-3）))(),...,(),(max()(002010u A u A u A u A n i μμμμ=则认为优先隶属于。