哈工大模式识别课程期末总结分解共125页文档

哈工大模式识别课程期末总结分解

模式识别复习重点总结

模式：存在于时间，空间中可观察的事物，具有时偶尔空间分布的信息；模式识别：用计算机实现人对各种事物或者现象的分析,描述,判断,识别。

模式识别的应用领域： (1)字符识别； (2) 医疗诊断； (3)遥感； (4)指纹识别脸形识别； (5)检测污染分析，大气，水源，环境监测； (6)自动检测； (7 )语声识别，机器翻译，电话号码自动查询，侦听，机器故障判断； (8)军事应用。

(1) 信息的获取：是通过传感器，将光或者声音等信息转化为电信息；(2) 预处理：包括A\D,二值化，图象的平滑，变换，增强，恢复，滤波等, 主要指图象处理； (3) 特征抽取和选择：在测量空间的原始数据通过变换获得在特征空间最能反映分类本质的特征； (4) 分类器设计：分类器设计的主要功能是通过训练确定判决规则，使按此类判决规则分类时，错误率最低。

把这些判决规则建成标准库； (5) 分类决策：在特征空间中对被识别对象进行分类。

(1)模式(样本)表示方法： (a )向量表示； (b )矩阵表示； (c )几何表示； (4)基元(链码)表示； (2)模式类的紧致性：模式识别的要求:满足紧致集，才干很好地分类；如果不满足紧致集，就要采取变换的方法,满足紧致集(3)相似与分类； (a)两个样本x i ，x j 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 (b) 用各种距离表示相似性(4)特征的生成:特征包括： (a)低层特征;(b)中层特征;(c)高层特征 (5) 数据的标准化:(a)极差标准化； (b)方差标准化二维情况： (a )判别函数： g(x) = w x + w x + w ( w 为参数， x , x 为坐标向量)1 12 23 1 2(b )判别边界： g(x)=0;(c )判别规则： (> 0, Xg i(x) =〈< 0, X1 n 维情况： (a )判别函数： g(x) = w 1x 1 + w2 x 2 + ...... + w n x n + w n +1也可表示为： g(x) = W T XW = (w , w ,..., w , w )T 为增值权向量，1 2 n n +1X ＝(x , x ,..., x ，x +1)T 为增值模式向量。

模式识别课程报告

模式识别实验报告学生姓名：班学号：指导老师：机械与电子信息学院2014年 6月基于K-means算法的改进算法方法一：层次K均值聚类算法在聚类之前，传统的K均值算法需要指定聚类的样本数，由于样本初始分布不一致，有的聚类样本可能含有很多数据，但数据分布相对集中，而有的样本集却含有较少数据，但数据分布相对分散。

因此，即使是根据样本数目选择聚类个数，依然可能导致聚类结果中同一类样本差异过大或者不同类样本差异过小的问题，无法得到满意的聚类结果。

结合空间中的层次结构而提出的一种改进的层次K均值聚类算法。

该方法通过初步聚类，判断是否达到理想结果，从而决定是否继续进行更细层次的聚类，如此迭代执行，生成一棵层次型K均值聚类树，在该树形结构上可以自动地选择聚类的个数。

标准数据集上的实验结果表明，与传统的K均值聚类方法相比，提出的改进的层次聚类方法的确能够取得较优秀的聚类效果。

设X = {x1，x2，…，xi，…，xn }为n个Rd 空间的数据。

改进的层次结构的K均值聚类方法（Hierarchical K means）通过动态地判断样本集X当前聚类是否合适，从而决定是否进行下一更细层次上的聚类，这样得到的最终聚类个数一定可以保证聚类测度函数保持一个较小的值。

具体的基于层次结构的K均值算法：步骤1 选择包含n个数据对象的样本集X = {x1，x2，…，xi，…，xn}，设定初始聚类个数k1，初始化聚类目标函数J (0) =0.01，聚类迭代次数t初始化为1，首先随机选择k1个聚类中心。

步骤2 衡量每个样本xi (i = 1，2，…，n)与每个类中心cj ( j = 1，2，…，k)之间的距离，并将xi归为与其最相似的类中心所属的类，并计算当前聚类后的类测度函数值J (1) 。

步骤3 进行更细层次的聚类，具体步骤如下：步骤3.1 根据式（5）选择类半径最大的类及其类心ci ：ri = max ||xj - ci||，j = 1，2，…，ni且xj属于Xj（5）步骤3.2 根据距离公式（1）选择该类中距离类ci最远的样本点xi1，然后选择该类中距离xi1最远的样本点xi2。

模式识别期末复习总结

1、贝叶斯分类器贝叶斯分类器的定义：在具有模式的完整统计知识的条件下，按照贝叶斯决策理论进行设计的一种最优分类器。

贝叶斯分类器的分类原理：通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。

贝叶斯分类器是各种分类器中分类错误概率最小或者在预先给定代价的情况下平均风险最小的分类器。

贝叶斯的公式：什么情况下使用贝叶斯分类器：对先验概率和类概率密度有充分的先验知识，或者有足够多的样本，可以较好的进行概率密度估计，如果这些条件不满足，则采用最优方法设计出的分类器往往不具有最优性质。

2、K近邻法kNN算法的核心思想:如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。

假设有N个已知样本分属c个类,考察新样本x在这些样本中的前K个近邻，设其中有个属于类，则类的判别函数就是决策规则:若则∈什么情况下使用K近邻法:kNN只是确定一种决策原则，在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别,并不需要利用已知数据事先训练出一个判别函数，这种方法不需要太多的先验知识。

在样本数量不足时，KNN法通常也可以得到不错的结果。

但是这种决策算法需要始终存储所有的已知样本，并将每一个新样本与所有已知样本进行比较和排序，其计算和存储的成本都很大。

对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。

3、PCA和LDA的区别Principal Components Analysis(PCA)：uses a signal representation criterionLinear Discriminant Analysis(LDA)：uses a signal classification criterionLDA：线性判别分析，一种分类方法。

它寻找线性分类器最佳的法线向量方向，将高维数据投影到一维空间，使两类样本在该方向上的投影满足类内尽可能密集，类间尽可能分开。

《模式识别》课程标准精选全文完整版

可编辑修改精选全文完整版《模式识别》课程标准一、课程概述1.课程性质《模式识别》是人工智能技术服务专业针对人工智能产业及其应用相关的企事业单位的人工智能技术应用开发、系统运维、产品营销、技术支持等岗位，经过对企业岗位典型工作任务的调研和分析后，归纳总结出来的为适应人工智能产品开发与测试、数据处理、系统运维等能力要求而设置的一门专业核心课程。

2.课程任务《模式识别》课程通过与各类特征识别应用案例开发相关的实际项目学习，增强学生对本专业智能感知与识别算法知识的认识，训练他们养成良好的解析思维习惯，在理解理论知识的基础之上，根据实现情况分析与设计出最优解决方案，再用编程方式实现特征提取和识别算法并加以应用的能力，从而满足企业对相应岗位的职业能力需求。

3.课程要求通过课程的学习培养学生智能感知与识别算法应用方面的岗位职业能力，分析问题、解决问题的能力，养成良好的职业道德，为后续课程的学习打下坚实的基础。

二、教学目标（一）知识目标（1）了解模式识别的概念，掌握通过编程实现模板匹配算法来解决简单的模式识别问题的能力；（2）了解常用模式识别算法的原理，能初步利用该类算法解决具体模式识别问题的一般方法；（3）理解特征提取与降维的概念及主要方法，并能够在解决模式识别问题的过程中加以应用；（4）详细了解BP神经网络的原理，熟练掌握利用该算法解决手写体识别问题的方法；（5）详细了解朴素贝叶斯分类器算法的原理，熟练掌握利用该算法解决打印体文字识别问题的方法；（6）详细了解基于隐马尔可夫模型的语音识别原理，熟练掌握利用该模型解决语音识别问题的方法；（7）详细了解基于PCA和SVM模型的人脸识别原理，熟练掌握利用该模型解决人脸识别问题的方法。

（二）能力目标（1）会识读程序流程图，能看懂案例程序代码；（2）会使用Python语言实现“模式识别”常规算法；（3）能按照任务要求，设计程序流程图，编写程序代码；（4）能够根据系统功能要求对程序进行调试；（5）能够对所编写的程序故障进行分析，提出解决方案并进行故障排除：（6）能根据系统工作情况，提出合理的改造方案，组织技术改造工作、绘制程序流程图、提出工艺要求、编制技术文件。

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。

模式识别期末大作业报告

模式识别期末作业——BP_Adaboost分类器设计目录1 BP_ Adaboost分类器设计 (1)1.1 BP_ Adaboost模型 (1)1.2 公司财务预警系统介绍 (1)1.3模型建立 (1)1.4编程实现 (3)1.4. 1数据集选择 (3)1.4.2弱分类器学习分类 (3)1.4.3强分类器分类和结果统计 (4)1.5结果今析 (5)1 BP_ Adaboost分类器设计1.1 BP_ Adaboost模型Adaboost算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类。

其主要步骤为:首先给出弱学习算法和样本空间((x, y)，从样本空间中找出m组训练数据，每组训练数据的权重都是1 /m。

.然后用弱学习算法迭代运算T次，每次运算后都按照分类结果更新训练数据权重分布，对于分类失败的训练个体赋予较大权重，下一次迭代运算时更加关注这些训练个体.弱分类器通过反复迭代得到一个分类函数序列f1 ,f2,...,fT，每个分类函数赋予一个权重，分类结果越好的函数，其对应权重越大.T次迭代之后，最终强分类函数F由弱分类函数加权得到。

BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器.反复训练BP神经网络预测样本输出.通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。

1.2 公司财务预警系统介绍公司财务预警系统是为了防止公司财务系统运行偏离预期目标而建立的报瞥系统，具有针对性和预测性等特点。

它通过公司的各项指标综合评价并顶测公司财务状况、发展趋势和变化，为决策者科学决策提供智力支持。

财务危机预警指标体系中的指标可分为表内信息指标、盈利能力指标、偿还能力指标、成长能力指标、线性流量指标和表外信息指标六大指标，每项大指标又分为若干小指标，如盈利能力指标又可分为净资产收益率、总资产报酬率、每股收益、主营业务利润率和成本费用利润率等。

在用于公司财务预瞥预测时，如果对所有指标都进行评价后综合，模型过于复杂，并且各指标间相关性较强，因此在模型建立前需要筛选指标。

模式识别课程小结

模式识别课程小结专业：导航、制导与控制姓名：张跃文2006年6月18日课程结构安排和核心思想本教材详细介绍了在模式识别中常用的基本理论和基本方法，从理想状况下的贝叶斯决策理论开始，按照由浅入深、由表入里的逻辑顺序，重点讲解了线性和非线性判别函数、近邻法、最优化算法，特征选择和提取方面的内容。

通过详细的讲解，使读者对模式识别的理论、方法和实际用途有了一个明确的思路和认识，对以后的实际应用有很强的指导意义，是一本很好的入门教材。

本书前几章着重讨论监督学习，即已知训练集样本所属类别的条件下分类器的设计方法。

然后讨论特征提取和选择的准则和算法。

在这之后，讨论在不利用或没有样本所属类别信息的情况下的分类方法，即非监督模式识别方法。

根据有关模式识别理论和技术的发展，简单介绍了一些实例，对读者对这门课程的实用性有了更直观的认识。

模式识别系统有两种基本的方法，即统计识别方法和结构（句法）识别方法，与此相应的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（叫作训练集或学习集）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。

本教材只讨论了统计识别方法。

基于统计方法的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。

数据获取的过程就是通过测量、采样和量化，用矩阵或向量表示二维图像或一唯波形的过程。

预处理的目的是去除噪声，加强有用的信息，并对输入测量仪器或其他因素所造成的退化现象进行复原。

然而由于图像或波形所包含的数据量是相当大的，为了有效的实现分类识别，就要找出最能反映分类本质的特征，这就是特征提取和选择的过程。

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。

通过确定某个判决规则，使按这种判别规则对被识别对象进行分类所造成的错误率或引起的损失最小。

第二章贝叶斯决策理论主要精髓：一、基于最小错误率的贝叶斯决策如果P(w 1| x)>P(w 2| x)，则把x 规类于正常状态w 1，反之P(w 1| x)<P(w 2| x)，则把x 归于异常状态w 2。

哈尔滨工程大学模式识别实验报告

实验报告实验课程名称：模式识别：班级： 20120811 学号：注：1、每个实验中各项成绩按照5分制评定，实验成绩为各项总和2、平均成绩取各项实验平均成绩3、折合成绩按照教学大纲要求的百分比进行折合2015年 4月实验1 图像的贝叶斯分类1.1 实验目的将模式识别方法与图像处理技术相结合，掌握利用最小错分概率贝叶斯分类器进行图像分类的基本方法，通过实验加深对基本概念的理解。

1.2 实验仪器设备及软件HP D538、MATLAB1.3 实验原理1.3.1基本原理阈值化分割算法是计算机视觉中的常用算法，对灰度图象的阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值围的灰度阈值，然后将图像中每个像素的灰度值与这个阈值相比较。

并根据比较的结果将对应的像素划分为两类，灰度值大于阈值的像素划分为一类，小于阈值的划分为另一类，等于阈值的可任意划分到两类中的任何一类。

此过程中，确定阈值是分割的关键。

对一般的图像进行分割处理通常对图像的灰度分布有一定的假设，或者说是基于一定的图像模型。

最常用的模型可描述如下：假设图像由具有单峰灰度分布的目标和背景组成，处于目标和背景部相邻像素间的灰度值是高度相关的，但处于目标和背景交界处两边的像素灰度值有较大差别，此时，图像的灰度直方图基本上可看作是由分别对应于目标和背景的两个单峰直方图混合构成。

而且这两个分布应大小接近，且均值足够远，方差足够小，这种情况下直方图呈现较明显的双峰。

类似地，如果图像中包含多个单峰灰度目标，则直方图可能呈现较明显的多峰。

上述图像模型只是理想情况，有时图像中目标和背景的灰度值有部分交错。

这时如用全局阈值进行分割必然会产生一定的误差。

分割误差包括将目标分为背景和将背景分为目标两大类。

实际应用中应尽量减小错误分割的概率，常用的一种方法为选取最优阈值。

这里所谓的最优阈值，就是指能使误分割概率最小的分割阈值。

图像的直方图可以看成是对灰度值概率分布密度函数的一种近似。

如一幅图像中只包含目标和背景两类灰度区域，那么直方图所代表的灰度值概率密度函数可以表示为目标和背景两类灰度值概率密度函数的加权和。

哈工大模式识别

模式识别模式识别及其应用摘要：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、生物的传感器等对象进行测量的具体模式进行分类和辨识。

关键词：模式识别应用模式识别(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。

一，模式识别基本概念模式识别(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。

什么是模式呢？广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，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。

但模式所指的不是事物本身，而是我们从事物获得的信息。

因此，模式往往表现为具有时间或空间分布的信息。

模式还可分成抽象的和具体的两种形式。