模式识别第3章 人工神经网络及模式识别分析
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。
模式识别
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。
1．模式识别的基本概念1.1 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 1 模式识别的基本框架模式识别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。
1.2 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。
神经网络讲义第3章
3.2 理论和实例介绍
3.2 理论和实例介绍
3.3 感知器的学习规则
沃伦和沃尔特进一步证明了这些神经 元网络原则上可以完成任何数学和逻辑 函数的计算。与生物神经网络不同的是， 由于没有找到训练这些网络的方法，所 以必须设计出这些神经元网络的参数以 实现特定的功能。但是，由于该模型使 人们看到了生物学与数字计算机之间的 某些联系，从而引起了人们的极大兴趣 .
3.3 感知器的学习规则
3.3.2 学习规则
在开始讨论感知机的学习规则之前， 首先来讨论一般的学习规则。所谓学习规 则就是修改神经网络的权值和偏置值的方 法和过程（也称这种过程是训练算法）。 学习规则的目的是为了训练网络来完成某 些工作。现在有很多类型的神经网络学习 规则。大致可将其分为三大类：有监督学 习、无监督学习和增强（或分级）学习。
w1,11, w1,21 ,那么:
ahardlims(n)
=hardlims(Wpb)
hardlims1 1pb
( 3.4 )
3.2 理论和实例介绍
如果权值矩阵（这里是一个只有一行的 向量）与输入向量的内积大于等于-b，则感 知机的输出为1;如果权值向量和输入的内积 小于-b，那么感知机的输出为-1。这就将输 入空间划分为两个部分.
间表示如图3-4 所示。从图中可以看出对称区
分这两个向量的线性边界是 义的平面。
p
1
和
p
3
《模式识别课件》课件
医学诊断
要点一
总结词
医学诊断是利用医学知识和技术对疾病进行诊断的过程， 模式识别技术在医学诊断中发挥着重要作用。
要点二
详细描述
模式识别技术可以辅助医生进行影像学分析、病理学分析 等，提高诊断准确性和效率，为患者提供更好的医疗服务 和治疗效果。
05
模式识别的挑战与未来发 展
数据不平衡问题
《模式识别课件》 ppt课件
xx年xx月xx日
• 模式识别概述 • 模式识别的基本原理 • 常见模式识别方法 • 模式识别的应用实例 • 模式识别的挑战与未来发展
目录
01
模式识别概述
定义与分类
定义
模式识别是对各种信息进行分类和辨 识的科学，通过模式识别技术，计算 机可以识别、分类和解释图像、声音 、文本等数据。
深度学习在模式识别中的应用
总结词
深度学习在模式识别中具有广泛的应用，能够自动提取特征并实现高效分类。
详细描述
深度学习通过构建多层神经网络来学习数据的内在特征。在模式识别中，卷积神经网络和循环神经网络等方法已 被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。
THANKS
感谢观看
人脸识别
总结词
人脸识别是一种基于人脸特征的生物识 别技术，通过采集和比对人脸图像信息 进行身份验证和识别。
VS
详细描述
人脸识别技术广泛应用于安全、门禁、考 勤、移动支付等领域，通过摄像头捕捉人 脸图像，并与数据库中存储的图像信息进 行比对，实现快速的身份验证和识别。
手写数字识别
总结词
手写数字识别是一种利用计算机技术自动识 别手写数字的技术，通过对手写数字图像进 行预处理、特征提取和分类实现识别。
基于人工神经网络的模式识别技术
基于人工神经网络的模式识别技术技术的发展让我们的生活变得更加舒适、便利，而人工智能已成为了当代科技中不可或缺的一部分。
在这个领域里，模式识别技术得到了广泛的应用，其中基于人工神经网络的模式识别技术更是引人注目，在各个领域都得到了广泛的应用。
一、人工神经网络的基本原理人工神经网络是一种源自自然界生物神经系统的计算模型，它有着类似于人类和动物神经系统的结构和功能。
在它的功能实现过程中，利用大量的处理单元（神经元）和它们之间的连接模式，实现了大量的数据处理和分析。
每一个神经元相当于文脉单元，在进行信息传递时，神经元在其周边的神经元可以通过一些特定的权重值同步调整神经元之间的联系，实现了数据处理和计算。
二、人工神经网络的应用随着科技的发展，基于人工神经网络的模式识别技术在各个领域被广泛应用。
以下列举几个典型案例：1. 医学人工神经网络在医学领域的应用非常广泛，它可以通过对大量的数据进行处理和分析，实现疾病的诊断与治疗。
例如，人工神经网络可以用于癌症的筛查和鉴别诊断。
在人员健康管理领域，结合人工神经网络技术，可以便捷地判断患者的健康状况，并作出相应的医疗决策。
2. 金融基于人工神经网络的模式识别技术在金融领域的应用也非常广泛，例如在股票交易领域，可以通过人工神经网络技术对市场趋势进行分析，并做出投资决策。
在金融风险管理领域，可以结合人工神经网络的技术，更好地进行风险预警和风险控制。
3. 汽车在汽车行业中，人工神经网络的应用主要是在智能驾驶方面。
通过与传感器、GPS和电子地图等技术结合，人工神经网络可以实现车辆位置、路况、甚至是驾驶员行为的自主识别、判断，从而实现自动驾驶。
三、人工神经网络的优势1. 可以处理大量数据人工神经网络具有处理大量数据的优势，通过对海量数据的分析和处理，可以更好地从数据中提取特征，实现数据的学习和分类。
2. 适用于复杂问题人工神经网络技术适用于复杂的问题，例如语音识别、人脸识别、文字识别等问题。
神经网络与模式识别课程报告
神经网络与模式识别课程报告卷积神经网络(CNN)算法研究摘要随着信息技术的迅速发展，验证码作为一种安全验证手段广泛应用于网络平台。
然而，复杂的验证码对自动识别技术提出了挑战。
近年来，深度学习特别是卷积神经网络（CNN）在图像识别领域显示出了强大的能力。
本研究旨在探索利用CNN算法进行验证码识别的可能性和有效性。
通过设计并实现一个基于CNN的验证码识别系统，本研究评估了不同训练策略及数据增强技术对验证码识别准确率的影响。
关键词：验证码识别；卷积神经网络；深度学习；图像处理；目录摘要 .......................................................................................... I I第1章概要设计 (1)第2章程序整体设计说明 (4)第3章程序运行效果 (15)第4章设计中遇到的重点及难点 (18)第5章本次设计存在不足与改良方案 (18)结论 (20)参考文献 (21)第1章概要设计1.1 设计目的人工神经网络是深度学习之母。
随着深度学习技术的兴起及其在阿尔法围棋程序等实际应用的精彩表现，神经网络已经广泛地应用于图像的分割和对象的识别、分类问题中。
伴随人工神经网络的发展，神经网络在模式识别领域中起着越来越重要的作用。
通过本课程的学习，让大家从算法的视角，掌握神经网络与模式识别这两个彼此紧密联系的人工智能分支中的基础理论、问题、思路与方法，并理解神经网络与模式识别的研究前沿。
1.2 选题验证码（CAPTCHA）是一种常见的用于区分人类和机器的技术，常用于网站、APP用户登陆时输入一些数字或字符以验证其身份。
本文将介绍如何使用卷积神经网络（CNN）来识别常见的字符验证码。
选择使用卷积神经网络（CNN）用于验证码识别方向的原因有以下几点：1. 强大的图像处理能力：CNN是一种特别适用于处理图像数据的深度学习模型。
它具有多层结构，可以自动学习和提取图像中的特征，如边缘、纹理和形状等。
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
《人工神经网络：模型、算法及应用》习题参考答案
习题2.1什么是感知机？感知机的基本结构是什么样的？解答：感知机是Frank Rosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室时发明的一种人工神经网络。
它可以被视为一种最简单形式的前馈人工神经网络，是一种二元线性分类器。
感知机结构：2.2单层感知机与多层感知机之间的差异是什么？请举例说明。
解答：单层感知机与多层感知机的区别：1. 单层感知机只有输入层和输出层，多层感知机在输入与输出层之间还有若干隐藏层；2. 单层感知机只能解决线性可分问题，多层感知机还可以解决非线性可分问题。
2.3证明定理：样本集线性可分的充分必要条件是正实例点集所构成的凸壳与负实例点集构成的凸壳互不相交.解答：首先给出凸壳与线性可分的定义凸壳定义1：设集合S⊂R n，是由R n中的k个点所组成的集合，即S={x1,x2,⋯,x k}。
定义S的凸壳为conv(S)为：conv(S)={x=∑λi x iki=1|∑λi=1,λi≥0,i=1,2,⋯,k ki=1}线性可分定义2：给定一个数据集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(x n,y n)}其中x i∈X=R n , y i∈Y={+1,−1} , i=1,2,⋯,n ,如果存在在某个超平面S：w∙x+b=0能够将数据集的正实例点和负实例点完全正确地划分到超平面的两侧，即对所有的正例点即y i=+1的实例i，有w∙x+b>0，对所有负实例点即y i=−1的实例i，有w∙x+b<0，则称数据集T为线性可分数据集；否则，称数据集T线性不可分。
必要性：线性可分→凸壳不相交设数据集T中的正例点集为S+，S+的凸壳为conv(S+)，负实例点集为S−，S−的凸壳为conv(S−)，若T是线性可分的，则存在一个超平面：w ∙x +b =0能够将S +和S −完全分离。
假设对于所有的正例点x i ，有：w ∙x i +b =εi易知εi >0，i =1，2，⋯，|S +|。
人工神经网络简介
人工神经网络简介1 人工神经网络概念、特点及其原理 (1)1.1人工神经网络的概念 (1)1.2人工神经网络的特点及用途 (2)1.3人工神经网络的基本原理 (3)2 人工神经网络的分类及其运作过程 (5)2.1 人工神经网络模式的分类 (5)2.2 人工神经网络的运作过程 (6)3 人工神经网络基本模型介绍 (6)3.1感知器 (7)3.2线性神经网络 (7)3.3BP（Back Propagation）网络 (7)3.4径向基函数网络 (8)3.5反馈性神经网络 (8)3.6竞争型神经网络 (8)1 人工神经网络概念、特点及其原理人工神经网络（Artificial Neural Networks，简记作ANN），是对人类大脑系统的一阶特征的一种描述。
简单地讲，它是一个数学模型，可以用电子线路来实现，也可以用计算机程序来模拟，是人工智能研究的一种方法。
1.1人工神经网络的概念利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自然、改造自然的理想。
自从有了能够存储信息、进行数值运算和逻辑运算的电子计算机以来，其功能和性能得到了不断的发展，使机器智能的研究与开发日益受到人们的重视。
1956年J.McCart冲等人提出了人工智能的概念，从而形成了一个与神经生理科学、认知科学、数理科学、信息论与计算机科学等密切相关的交叉学科。
人工神经网络是人工智能的一部分，提出于50年代，兴起于80年代中期，近些年已经成为各领域科学家们竞相研究的热点。
人工神经网络是人脑及其活动的一个理论化的数学模型，它由大量的处理单元通过适当的方式互联构成，是一个大规模的非线性自适应系统，1998年Hecht-Nielsen曾经给人工神经网络下了如下定义：人工神经网络是一个并行、分层处理单元及称为联接的无向信号通道互连而成。
这些处理单元（PE-Processing Element）具有局部内存，并可以完成局部操作。
每个处理单元有一个单一的输出联接，这个输出可以根据需要被分支撑希望个数的许多并联联接，且这些并联联接都输出相同的信号，即相应处理单元的信号。
模式识别第3章 近邻法
26
27
近邻法
重复剪辑近邻法
原始样本集（不同均矢和协方差阵的两类正态分布随机样本）28
近邻法
重复剪辑近邻法
第一次剪辑后留下的样本
29
近邻法
重复剪辑近邻法
第三次剪辑后留下的样本
36
近邻法
压缩近邻法
基本方法：
• 将样本集XN分为XS 和XG ，开始时XS 中只有一个样本， XG中为其余样本
• 考查XG 中每个样本，若用XS 可正确分类则保留，否则 移入XS
• 最后用XS作最近邻法的比较样本集。
37
近邻法
压缩近邻法
算法步骤（Condensing算法）：
1. 设置两个存储器，分别为STORE和GRABBAG，将第一个样本放 入STORE中，把其他样本放入GRABBAG中；
i1
如果
则 x m
5
近邻法
最近邻决策规则—k-NN
k的取值选择很重要！ 6
近邻法
最近邻决策规则—k-NN
特点： 思想简单，计算方便 需要存储所有样本，每次决策都要计算待识
别样本与全部训练样本之间的距离并进行比 较，存储量和计算量都很大
7
近邻法 例子：
最近邻决策规则—k-NN
8
近邻法
最近邻决策规则—k-NN
主要内容
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章
绪论 非监督学习方法 近邻法 线性判别函数 人工神经网络 贝叶斯决策理论 模式识别应用
1
第三章 近邻法
• 最近邻决策规则 • 推广—K近邻决策规则 • 改进算法
模式识别的概念过程与应用PPT课件
红苹果
橙子 2.00
1.50
x1
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
模式识别 – 绪论
特征的分布
x2 3.00 2.50
红苹果
绿苹果
橙子 2.00
1.50
x1
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
模式识别 – 绪论
五、模式识别系统
待识模式 数据采集及预 处理
训练模式
数据采集及预 处理
特征提取与选 择
安全领域：生理特征鉴别(Biometrics)，网 上电子商务的身份确认，对公安对象的刑侦和 鉴别；
模式识别 – 绪论
二、模式识别的应用
军事领域：巡航导弹的景物识别，战斗单元的 敌我识别；
办公自动化：文字识别技术和声音识别技术； 数据挖掘：数据分析； 网络应用：文本分类。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
模式识别 – 绪论
《模式分类》，机械工业出版社，Richard O.
Duda
《模式识别》（第二版），清华大学出版社，边
肇祺，张学工；
特征提取与选 择
识别结果 模式分类
分类 训练
分类器设计
模式识别 – 绪论
六、模式识别问题的描述
给定一个训练样本的特征矢量集合：
D x 1 ,x 2 , ,x n ,x i R d
分别属于c个类别：
1,2, ,c
设计出一个分类器，能够对未知类别样本x进行分类
ygx ,R d 1 , ,c
模式识别 – 绪论
模式识别 – 绪论
第一章 绪论
模式识别 – 绪论
一、模式识别的概念
什么是模式识别？ 模式识别研究的内容？
模式识别的主要方法
模式识别是人工智能的一个重要应用领域，其方法主要包括以下几种：
统计模式识别：基于统计原理，利用计算机对样本进行分类。
主要方法有基于概率密度函数的方法和基于距离度量的方法。
结构模式识别：通过对基本单元（如字母、汉字笔画等）进行判断，是否符合某种规则来进行分类。
这种方法通常用于识别具有明显结构特征的文字、图像等。
模糊模式识别：利用模糊集合理论对图像进行分类。
这种方法能够处理图像中的模糊性和不确定性，提高分类的准确性。
人工神经网络：模拟人脑神经元的工作原理，通过训练和学习进行模式识别。
常见的神经网络模型有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
支持向量机（SVM）：通过找到能够将不同分类的样本点最大化分隔的决策边界来进行分类。
SVM在处理高维数据和解决非线性问题时具有较好的性能。
决策树：通过树形结构对特征进行选择和分类。
决策树可以直观地表示分类的决策过程，但易出现过拟合问题。
集成学习：通过构建多个弱分类器，并将其组合以获得更强的分类性能。
常见的集成学习方法有bagging、boosting等。
在实际应用中，根据具体任务的需求和数据特点，可以选择适合的模式识别方法。
同时，也可以结合多种方法进行综合分类，以提高分类的准确性和稳定性。
中科院_黄庆明_模式识别_考试试卷总结_国科大
的
k j
来计算：
kh
w
hj
k j
j
因此，算出
kh
后，
k h
也就求出了。
如果前面还有隐蔽层，用
k h
再按上述方法计算
kl
和
k l
，以此类
推，一直将输出误差δ一层一层推算到第一隐蔽层为止。各层的δ
求得后，各层的加权调节量即可按上述公式求得。由于误差
k j
相当
于由输出向输入反向传播，所以这种训练算法成为误差反传算法
第四步：返回第二步，重复计算及合并，直到得到满意的分类结
果。（如：达到所需的聚类数目，或 D(n)中的最小分量超过给定阈值
D 等。）
聚类准则函数
（1）最短距离法：设 H 和 K 是两个聚类，则两类间的最短距离定义
为：
DH,K min{ d u,v}, u H, v K 其中，du,v 表示 H 类中的样本 xu 和 K 类中的样本 xv 之间的距离， DH,K 表示 H 类中的所有样本和 K 类中的所有样本之间的最小距 离。
k j
y
k j
)
2
1 2
{T
k j
k, j
F[
h
whj F (
i
wih xik )]}2
为了使误差函数最小，用梯度下降法求得最优的加权，权值先从
输出层开始修正，然后依次修正前层权值，因此含有反传的含义。
根据梯度下降法，由隐蔽层到输出层的连接的加权调节量为：
w
hj
E w hj
模式试卷总结
一、 模式
1.什么是模式：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。 2.模式的直观特性：可观察性、可区分性、相似性 3.模式识别的分类：监督学习、概念驱动或归纳假说；非监督学习、数据驱动或 演绎假说。 4.模式分类的主要方法：数据聚类、统计分类、结构模式识别、神经网络。
模式识别实验
姓名：学号：院系：电子与信息工程学院课程名称：模式识别实验名称：神经网络用于模式识别同组人：实验成绩：总成绩：教师评语教师签字：年月日1实验目的1．掌握人工神经网络的基本结构与原理，理解神经网络在模式识别中的应用；2．学会使用多输入多输出结构，构造三层神经网络并对给定的样本进行分类；3．分析学习效率η，惯性系数α，总的迭代次数N，训练控制误差ε，初始化权值以及隐层节点数对网络性能的影响；4．采用批处理BP重复算法进行分类，结果与三层神经网络进行对比。
2原理2.1人工神经网络人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN），是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。
它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。
在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。
每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。
每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。
网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。
而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
最近十多年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。
2.1.1人工神经元图 1 生物神经元神经元是大脑处理信息的基本单元，以细胞体为主体，由许多向周围延伸的不规则树枝状纤维构成的神经细胞，其形状很像一棵枯树的枝干。
它主要由细胞体、树突、轴突和突触(Synapse，又称神经键)组成。
胞体：是神经细胞的本体（可看成系统）；树突：长度较短，接受自其他神经元的信号（输入）； 轴突：它用以输出信号；突触：它是一个神经元与另一个神经元相联系的部位，是一个神经元轴突的端部将信号（兴奋）传递给下一个神经元的树突或胞体；对树突的突触多为兴奋性的，使下一个神经元兴奋；而对胞体的突触多为抑制性，其作用是阻止下一个神经元兴奋。
神经网络模式识别法介绍
神经网络模式识别法介绍神经网络模式识别法的基本原理是借鉴生物神经元的工作原理，通过构建多层的人工神经元网络，实现对复杂模式的学习和识别。
神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成。
其中，输入层负责接收外界的输入模式，隐藏层是中间处理层，用来提取和转换输入模式的特征信息，输出层则是输出识别结果。
在神经网络模式识别方法中，关键的步骤有以下几个：1.数据预处理：首先需要对输入数据进行预处理，包括数据归一化、降噪和特征提取等。
这样可以使得神经网络更好地处理数据。
2.网络结构设计：根据实际问题的特点和要求，设计合适的神经网络结构。
可以选择不同的激活函数、网络层数、隐藏层神经元的数量等参数。
3.网络训练：利用已有的训练数据对神经网络进行训练。
训练过程中，通过反向传播算法来调整网络的权值和阈值，不断优化网络的性能。
4.网络测试：使用独立的测试数据对训练好的网络进行测试，评估其识别的准确性和性能。
可以通过计算准确率、召回率、F1值等指标来评估模型的效果。
神经网络模式识别方法有多种应用，如图像识别、语音识别、手写体识别等。
在图像识别领域，神经网络模式识别方法可以通过对图像的像素进行处理，提取图像的纹理、形状和颜色等特征，从而实现图像的自动识别。
在语音识别领域，神经网络模式识别方法可以通过对语音信号进行处理，提取声音特征，将语音信号转化为文本。
与其他模式识别方法相比，神经网络模式识别方法具有以下优点：1.具有自学习能力：神经网络可以通过反馈调整权值和阈值，不断优化自身的性能，从而实现模式识别的自学习和自适应。
2.并行性能好：神经网络中的神经元可以并行进行计算，能够快速处理大规模数据，提高了模式识别的效率。
3.对噪声鲁棒性好：神经网络能够通过反馈调整来适应输入数据中存在的噪声和不确定性，增强了模式识别的鲁棒性。
4.适应性好：神经网络模式识别方法适用于非线性问题和高维数据，能够处理复杂的模式识别任务。
尽管神经网络模式识别方法具有以上的优点，但也存在一些挑战和限制。
模式识别电子教材_北京航空航天大学
第一章引论1·1 概述1.1.1模式识别模式识别(Pattern Recognition)：确定一个样本的类别属性（模式类）的过程，即把某一样本归属于多个类型中的某个类型。
样本（Sample)：一个具体的研究（客观）对象。
如患者，某人写的一个汉字，一幅图片等。
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）。
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，通常用一个矢量表示，称之为特征矢量，记为模式类(Class)：具有某些共同特性的模式的集合。
1.1.2 模式识别系统⑴特征提取从模式空间中选择最有利于模式分类的量作为特征，压缩模式维数，以便于处理，减少消耗。
特征提取一般以分类中使用的某种判决规则为准则。
所提取的特征使在某种准则下的分类错误最少。
为此需要考虑特征之间的统计关系，选用适当的正交变换，才能提取出最有效的特征。
⑵特征选择特征选择同样需要某种分类准则，在该准则下选择对分类贡献较大的特征，删除贡献较小的那些特征。
⑶学习和训练根据已知类别的样本确定分类判决准则矫正特征提取选择方法等⑷分类识别分类是把特征空间划分成类型空间。
把未知类别属性的样本确定为类型空间里的某一类型。
分类错误率越小越好，分类错误率的分析和计算比较困难。
影响分类错误率的因数–分类方法–分类器设计–提取的特征–样本质量等1.1.3模式识别的基本方法㈠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㈡句法模式识别模式描述方法：符号串，树，图模式判定：是一种语言，用一个文法表示一个类，m类就有m个文法，然后判定未知模式遵循哪一个文法。
人工神经网络模式识别
人工神经网络模式识别一、人工神经网络模式识别1、人工神经网络的概述人工神经网络从人脑的生理学和心理学角度出发，通过模拟人脑的工作机理，实现机器的部分智能行为，是从微观结构和功能上对人脑进行抽象和简化，是模拟人类智能的一条重要途径。
具体的模式识别是多种多样的，如果从识别的基本方法上划分，传统的模式识别大体分为统计模式识别和句法模式识别，在识别系统中引入神经网络是一种近年来发展起来的新的模式识别方法。
尽管引入神经网络的方法和引入网络的结构可以各不相同，但都可称为神经网络模式识别。
而且这些识别方法在解决传统方法较难处理的某些问题上带来了新的进展和突破，因而得到了人们越来越多的重视和研究。
人工神经元网络(Artificial Neural Network)简称神经网络，是基于日前人们对自然神经系统的认识而提出的一些神经系统的模型，一般是由一系列被称为神经元的具有某种简单计算功能的节点经过广泛连接构成的一定网络结构，而其网络连接的权值根据某种学习规则在外界输入的作用下不断调节，最后使网络具有某种期望的输出特性。
神经网络的这种可以根据输入样本学习的功能使得它非常适合于用来解决模式识别问题，这也是神经网络目前最成功的应用领域之一。
2、神经网络进行模式识别的方法和步骤神经网络模式识别的基本方法是，首先用己知样本训练神经网络，使之对不同类别的己知样本给出所希望的不同输出，然后用该网络识别未知的样本，根据各样本所对应的网络输出情况来划分未知样本的类别。
神经网络进行模式识别的一般步骤如图2-1所示，分为如下几个部分：图 2-1 神经网络模式识别基本构成1、样本获取这一步骤主要是为了得到一定数量的用于训练和识别的样本。
2、常规处理其作用相当于传统模式识别中的数据获取和常规处理两步的功能。
即通过对识别对象的有效观测、进行采样量化，获得一系列数据，再经过去除噪声、加强有用信息等工作获得尽量逼真的原始数据。
通过这一步骤，得到了样本的原始表达。
人工神经网络及模式识别
人工神经网络及模式识别人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模仿生物神经网络结构和功能的数学模型，是深度学习的基础。
它由大量的神经元（也称为节点或单元）组成，通过连接不同神经元之间的连接权重进行信息传递和处理。
模式识别（Pattern Recognition）是指根据已知的模式进行辨识和分类的过程，人工神经网络在模式识别中有着广泛的应用。
人工神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部数据作为输入，隐藏层用于处理输入数据，输出层输出最终的结果。
神经元之间的连接权重和激活函数决定了信息的传递和处理方式。
常用的激活函数有 sigmoid 函数、ReLU 函数等。
通过调整神经元之间的连接权重和激活函数的选择，可以使神经网络对不同模式的输入数据进行学习和预测。
人工神经网络的训练过程通常包括前向传播和反向传播两个步骤。
前向传播是指依据当前的连接权重和激活函数，将输入数据从输入层传递到输出层，得到预测结果。
反向传播是指根据预测结果与真实结果的差别来调整连接权重，不断优化模型的性能。
模式识别是人工神经网络的主要应用之一、通过训练一个神经网络模型，可以使其具备识别和分类不同模式的能力。
例如，可以利用人工神经网络对图像进行分类，识别图像中的目标物体或区分不同类别的图像。
此外，人工神经网络还可以应用于语音识别、手写体识别、医学诊断等领域。
人工神经网络的模式识别能力取决于网络的深度和规模、数据样本的质量和数量，以及神经网络的参数设置等。
一般情况下，神经网络的规模越大、层数越深，其识别和分类的准确性和鲁棒性更高。
而充分的训练数据和合理的参数设置也是确保识别效果的重要因素。
总的来说，人工神经网络是一种模仿生物神经网络的数学模型，通过调整连接权重和激活函数的选择，实现对不同模式的输入数据进行学习和预测。
在模式识别中，人工神经网络可以应用于图像识别、语音识别、手写体识别等任务，具备较高的识别准确性和鲁棒性。
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感知器的学习规则
• 可以用已知类别的模式向量或特征向量作为训练集 若X ∈ ωj，应使对应于该类的输出节点的输出Oj=1， 而其他节点的输出则为Oi=0 （或-1） 设理想的输出为： Y=[y1,y2,y3,….,ym]T 某次迭代(k)上的实际输出为： Y’=[y’1,y’2,y’3,….,y’m]T • 对权值ω利用Hebb规则作如下的修改: wij(k+1)= wij(k)+ Δwij(k) 其中： Δwij(k)=η(yj-y’j)xj, i=1,2,…,n; j=1,…,m η为学习率，用于控制调整速度，太大会影响训练的 稳定性，太小则使训练的收敛速度变慢，一般0＜ η ≤1；
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例: 单计算节点感知器 (1)设输入向量 X=(x1 ,x2)T
x1 x2
* * * * * * * O O O * * O O
oj
-T
x1 * * O O x2 O O
则输出为：
1 oj 1
w1 j x1 w2 j x2 T j 0 w1 j x1 w2 j x2 T j 0
第3章
人工神经网络及模式识别
引言
• • • • • • • • • 模式识别：研究的是如何用计算机实现人脑的一些功能。 人脑：可看作是由大量神经元组成的巨大的神经网络。 人工神经网： 1943年，McCulloch和Pitts提出了神经元的数学模型 1949年，Hebb提出神经元的学习准则，为神经网络的学习算法奠定 了基础 50年代末，Rosenblatt提出了感知器模型，首次把神经网络的研究付 诸工程实践。 1982年，Hopfield提出了神经网络模型，设计出用电子线路实现这一 网络的方案，开拓了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径，大 大促进了神经网络的研究。 1986年，Rumelhart及LeeCun等提出了多层感知器的反向传播算法， 克服了阻碍感知器模型发展的重要障碍。 现在神经网络的应用已渗透到多个领域，如智能控制、模式识别、信 号处理、计算机视觉、优化计算、知识处理、生物医学工程等。
则由方程 w1j x1+w2j x2- Tj=0 确定了二维平面上的一条分界线。 (2) 输入n维向量，X=(x1，x2,…，xn)T wijx1+w2jx2+…+wnj –Tj=0 确定了n维空间上的一个分界平面 可见：一个最简单的单计算节点感知 器具有分类功能。可实现线性分类器
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ห้องสมุดไป่ตู้
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3.1.2 人工神经元
(1)输入xi :相当于其他神经元的输出; (2) 权值 ωi :相当于突触的连接强度 (3) f: 是一个非线性函数 ，如阈值函数或Sigmoid函数
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神经元的动作：
当f为阈值函数时，其输出为：
也可写为： 或：
其中：
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3.1.3 神经元的学习算法–-Hebb学习规则
• 如果神经元ui接收来自另一神经元uj的输出，则当这两个 神经元同时兴奋时，从uj到ui的权值wij就得到加强。 • 具体到前述的神经元模型，可以将Hebb规则表现为如下 的算法： i yxi • • 式中i 是对第i个权值的修正量 • η是控制学习速度的系数。太大会影响训练的稳定性，太 小则使训练的收敛速度变慢，一般取0＜ η ≤1； • 人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才 能工作
1 j m
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感知器用于模式识别
W1
o1
…
Wj
oj
…
om
○
○
Wm○
输入X：样本的特征向量。 输出O：每个节点输出为：
n
○
x1
○
x2
○
…
xi
○
…
xn
o j sgn(net j j ) sgn( wij xi ) sgn(WT j X)
i 0
输出向量O可以用来表示类别属性： 例如： 若X ∈ ωj时，应使对应于该类的输出节点的输出Oj=1， i 1, 2,..., i j 而其他节点的输出则为Oi=0 （或-1），
2
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3.1 人工神经元
• • • • • • • 3.1.1生物神经元 胞体。是神经细胞的本体（可看成系统） 树突。长度较短，接受自其他神经元的信号（输入） 轴突。它用以输出信号 突触。它是一个神经元与另一个神经元相联系的部位，是一个神经 元轴突的端部将信号（兴奋）传递给下一个神经元的树突或胞体； 对树突的突触多为兴奋性的，使下一个神经元兴奋； 而对胞体的突触多为抑制性，其作用是阻止下一个神经元兴奋。
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3.2 前馈神经网络
• • • • 3.2.1 前馈神经网络 (用于监督学习) 网络的神经元接受前一级输入，并输出到下一级，无反馈。 节点分为两类：输入节点与计算单元。 每个计算单元可有任意个输入，但只有一个输出，而输出 可藕合到任意多个其他节点的输入。 • 前馈网络通常分为不同的层，第i层的输入只与第i-1层的输 出相联。输入节点为第一层。输入和输出节点由于可与外 界相连，称为可见层，而其他的中间层则称为隐层 。
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神经元的基本工作机制
• 一个神经元有两种状态：兴奋和抑制。
• 平时处于抑制状态的神经元，其树突和胞体接收其他神经元经由突触 传来的兴奋电位; • 多个输入在神经元中以代数和的方式叠加；
• 如果输入兴奋总量超过某个阈值，神经元就会被激发进入兴奋状态， 发出输出脉冲，并由轴突的突触传递给其他神经元。 • 神经元被触发之后有一个不应期，在此期间内不能被触发，然后阈值 逐渐下降，恢复兴奋性。
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选取不同的输出函数f，y的取值范围也不同 若 或：若 则
y 1,1
则
y 0,1
某些算法要求f可微，此时通常选用Sigmoid函数： 则 或： 则
y 1,1 y 0,1
Sigmoid函数的特性：1）非线性，单调性。2）无限次可微。3）
当权值很大时可近似阈值函数。当权值很小时可近似线性函数。
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3.2.2 感知器（Perceptron ）
• 也称双层神经网络、单计算层感知 器 o1 … oj … om (1)输入层, 也称为感知层 W ○ W ○ W ○ 每个节点接收一个输入信号，n 个输入信号构成输入列向量X (2)具有计算单元的输出层 ○ ○ ○ ○ 有m个神经元节点，均有信息处 x1 x2 … xi … xn 理能力，m个节点向外部输出信息， 构成输出列向量O。 感知器模型示意图 (3) 两层之间的连接权值 用权值列向量Wj表示，m个权向 量构成单层感知器的权值矩阵W。