模式识别主要研究方向
人工智能地研究方向和应用领域
人工智能地研究方向和应用领域
一、人工智能地研究方向
1、模式识别
模式识别是研究机器如何识别和分析图像数据或信号的一门研究。
它包括图像处理、语音识别、图形识别、触觉识别、生物特征识别等技术。
模式识别技术被广泛应用于机器人、视觉对象识别、机器人抓取物体、救灾机器人等领域。
2、机器学习
机器学习是指让计算机能够在外界信息的作用下，自动地学习和改进其知识和行为的技术。
它开发了各种模式，通过计算机程序实现，让计算机不断地根据经验改进行为。
常见的机器学习技术包括聚类算法、决策树算法、神经网络算法、集成学习算法等。
3、优化技术
优化技术是一门重要的研究领域，它的主要目的是研究如何让程序在新数据中快速有效地运行，从而提高其精度和效率。
常见的优化技术有模糊优化、遗传算法、粒子群算法、微分进化算法、蚁群算法等。
4、图形计算
图形计算是一种计算机视觉技术，它利用图形处理模型和图形计算算法，能够从图像数据中自动识别和分析物体的形状、结构和其他特征，实现机器态势感知的技术。
5、自然语言处理
自然语言处理(NLP)是一种人工智能技术，利用自然语言处理技术。
人工智能的模式识别和模式识别方法
人工智能的模式识别和模式识别方法人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支领域，致力于开发智能系统，使其能够模仿人类的思维和行为。
模式识别是AI的一个重要领域，通过识别和学习事物的模式，让计算机能够处理和理解复杂的信息。
模式识别是一个广义的概念，它包括从海量数据中识别出规律性的模式，从而用于分析和预测未来的趋势。
在人工智能领域中，模式识别主要涉及机器学习、深度学习和神经网络等技术的应用。
下面将详细介绍这些模式识别方法以及它们在人工智能中的应用。
机器学习是一种程序设计技术，通过让计算机根据已有的数据样本训练模型，从而使其能够自动学习和预测。
机器学习的过程主要分为训练和预测两个阶段。
在训练阶段，计算机通过输入一系列已知的数据样本，通过自我调整的方式建立数学模型，这个过程称为模型训练。
在预测阶段，计算机利用已训练好的模型，输入未知的数据样本，通过模型的推理或预测能力，输出相应的结果。
在机器学习中，常用的模式识别方法包括支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、K近邻算法（K-Nearest Neighbor，KNN）、决策树（Decision Tree）等。
SVM是一种广泛应用于模式分类和回归分析的算法，其基本思想是通过一个超平面将样本划分成不同的类别。
KNN算法则是根据相似度进行分类，即根据未知样本与已知样本的距离选择最近的K个邻居，然后根据这些邻居的类别进行分类。
决策树则是一种树结构模型，通过对数据集进行划分，构建树结构来实现分类。
这些方法均适用于模式识别中的分类问题。
除了机器学习，深度学习也是一种重要的模式识别方法。
深度学习是一种神经网络模型，通过多层的神经元网络来模拟人类大脑中的神经元之间的相互连接和信息传递过程。
相比于传统的机器学习方法，深度学习能够处理更复杂、更庞大的数据集。
深度学习的核心是人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN），其中最为常见的模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）。
图像识别与模式识别算法比较分析
图像识别与模式识别算法比较分析图像识别和模式识别是计算机视觉领域中重要的研究方向，主要目标是自动化识别和理解图像中的信息。
虽然两种算法在目标上有所相似，但它们在方法和应用方面存在一些差异。
本文将对图像识别和模式识别算法进行比较分析，探讨它们的特点、应用领域以及优缺点。
一、图像识别算法图像识别算法旨在通过计算机对输入的图像数据进行处理和分析，以自动识别图像中的对象或特征。
以下是一些常见的图像识别算法：1.1 特征提取算法特征提取算法是图像识别的基础，其目标是从图像中提取出与所需识别对象相关的特征。
常见的特征包括颜色、纹理、形状等。
特征提取算法有边缘检测、尺度不变特征变换（SIFT）、方向梯度直方图（HOG）等。
1.2 分类算法分类算法是图像识别的核心部分，其目的是将提取的特征与预定义的类别进行匹配，判断图像属于哪个类别。
常见的分类算法有支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
二、模式识别算法模式识别算法是对复杂数据模式进行分类与分析的一种方法。
下面是一些常见的模式识别算法：2.1 统计模式识别算法统计模式识别算法主要基于统计分析方法，通过对已知类别的样本进行建模，并对新样本进行概率估计以实现分类。
常见的统计模式识别算法有贝叶斯决策理论、最大似然估计等。
2.2 人工神经网络算法人工神经网络算法模拟人脑神经元网络的工作原理，通过构建多层神经网络，并利用反向传播算法进行训练和学习，实现对复杂模式的识别。
常见的人工神经网络算法有多层感知器（MLP）、自组织映射（SOM）等。
三、比较分析图像识别算法和模式识别算法在方法和应用方面存在一些差异。
3.1 方法上的差异图像识别算法主要关注图像的低层次特征提取和高层次特征分类，通过提取图像的外观和结构特征来识别图像中的对象或场景。
而模式识别算法更加注重数据的高层次特征表示和模式之间的关联分析，通过对数据的统计特性进行建模和分类来识别模式。
3.2 应用领域上的差异图像识别算法主要应用于计算机视觉、人机交互、智能监控等领域。
国内外模式识别技术研究的发展和趋势分析
国内外模式识别技术研究的发展和趋势分析一、引言模式识别技术在现代科技领域的应用范围逐渐扩大，涉及人工智能、机器学习、计算机视觉、语音识别等多个领域。
作为一种对复杂样本进行分析和分类的方法，模式识别技术在信息处理和决策支持的应用领域具有广阔的前景。
本文旨在介绍国内外模式识别技术研究的发展和趋势分析。
首先，从理论基础、应用领域、技术手段、产业推广等方面探讨模式识别技术的发展历程；其次，结合当前研究热点和趋势，分析未来模式识别技术的发展方向和应用前景。
二、模式识别技术的发展历程1. 理论基础模式识别技术的发展，离不开图像处理、信号处理、统计学、信息论等多学科交叉融合的基础理论。
早期模式识别技术主要采用传统的统计学方法，包括判别分析、贝叶斯分类等。
后来，随着神经网络、支持向量机、随机森林等机器学习方法的出现，模式识别技术的理论基础不断得以完善。
2. 应用领域模式识别技术最初主要应用于机器视觉领域，实现对图像、形状等特定信息的识别和分析。
现在，随着语音识别、生物信息学、医学影像分析等领域的快速发展，模式识别技术得到了广泛的应用。
3. 技术手段在模式识别技术的发展过程中，出现了很多重要的技术手段，例如图像处理技术、特征提取技术、分类器设计等。
尤其是深度学习技术的出现，使得模式识别技术在处理复杂信息方面具有了更高的准确性和可靠性。
4. 产业推广现在，模式识别技术已经得到广泛的产业应用，包括安防监控、智能交通、智能制造、医疗健康等领域。
随着“新基建”的推进，对于模式识别技术在5G应用、物联网、人工智能等领域的应用需求也在不断增加。
三、模式识别技术的研究热点和趋势1. 基于深度学习技术的模式识别深度学习是现在模式识别技术领域的热点之一，其优势在于可以从海量的数据中挖掘出复杂的特征，从而实现更高水平的分类和识别。
随着硬件技术的发展，目前基于深度学习的卷积神经网络、循环神经网络等模型不断被优化，具有更高的准确性和鲁棒性，可以实现对于更复杂的信息进行分析和处理。
北京理工大学模式识别与智能系统专业考研
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第 1 页 共 1 页 北京理工大学模式识别与智能系统专业
考研
模式识别与智能系统硕士学科点由计算机科学与工程系和自动控制等系共同组建，是一个交叉学科。
主要研究方向包括：模式识别、人工智能、智能系统、智能控制。
在多种相关理论和技术、系统组织和实现方法的研究方面，在机器视觉、机器人技术等多项国防项目中起到重要作用并获得重要成果，在国内外多种重要刊物上发表了一批高水平的科研论文。
其中：龚元明教授对模式识别、人工智能均有深入研究，研究成果丰硕。
贾云得教授、刘万春副教授、李澎城高工、吴裕树教授等正在从事该领域的重要课题研究。
该学科的特点是：集自动控制、计算机、机械等多学科的优势形成高科技学科的交叉、崭新的研究方向、技术理论和实现方法。
与国内外有关院校和研究部门有广泛的交流。
小提示：目前本科生就业市场竞争激烈，就业主体是研究生，在如今考研竞争日渐激烈的情况下，我们想要不在考研大军中变成分母，我们需要：早开始+好计划+正确的复习思路+好的辅导班（如果经济条件允许的情况下）。
2017考研开始准备复习啦，早起的鸟儿有虫吃，一分耕耘一分收获。
加油！。
基于机器学习的模式识别算法研究与实现
基于机器学习的模式识别算法研究与实现随着人工智能的快速发展，机器学习在各个领域中得到广泛应用。
其中，模式识别是一个重要的研究方向。
模式识别的目标是通过对样本数据的学习，将其分类到不同的类别中。
本文将介绍基于机器学习的模式识别算法的研究与实现。
在机器学习中，模式识别主要通过两个步骤来实现：特征提取和分类器训练。
特征提取是指从原始数据中提取可用于区分不同类别的特征。
分类器训练是指通过训练样本数据，学习分类器的参数，使其能够对新的数据进行分类。
首先，特征提取是模式识别中的核心环节。
在特征提取过程中，我们需要选择合适的特征，并对其进行预处理。
常用的特征包括像素值、颜色、纹理、形状等。
特征提取的目标是能够在不同类别之间产生明显的差异，以便分类器能够更好地区分它们。
特征提取的方法有很多种，常见的有主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和局部二值模式(LBP)等。
这些方法通过降维或者提取更有区分度的特征，来提高分类的准确性。
其次，分类器训练是模式识别中的关键一步。
分类器训练的目标是通过训练样本数据，学习到一个能够对新的数据进行分类的模型。
常用的分类器有支持向量机(SVM)、K近邻(K-NN)、决策树、神经网络等。
这些分类器基于不同的原理和算法，具有不同的优缺点。
用户可以根据应用场景和需求选择合适的分类器进行训练。
在实际应用中，我们可以通过以下步骤进行基于机器学习的模式识别算法的研究与实现：1. 确定研究目标与数据集：首先需要明确研究的目标是什么，是为了实现什么样的模式识别任务。
然后需要准备相应的数据集，在数据集中包含不同类别的样本数据。
2. 数据预处理与特征提取：在进行模式识别之前，需要对数据进行预处理工作，包括数据清洗、标准化等。
然后，需要选择合适的特征提取方法，从原始数据中提取合适的特征。
3. 分类器选择与模型训练：根据研究目标和数据特点，选择合适的分类器，并进行模型训练。
在训练过程中，通过优化算法和调整参数来提高分类器的性能。
机器视觉与模式识别
机器视觉与模式识别机器视觉和模式识别是人工智能领域中非常重要的研究方向，它们通过模拟和实现人类视觉系统的功能，让计算机能够“看”和“理解”图像或视频数据。
在现代科技发展迅猛的时代，机器视觉和模式识别的应用日益广泛，涉及医疗、安全、交通、农业等诸多领域，为人们的生活带来了诸多便利。
一、机器视觉的基本原理机器视觉的基本原理是通过摄像头等设备获取图像或视频数据，然后利用计算机视觉算法对这些数据进行处理和分析，从而实现对图像内容的理解和识别。
机器视觉技术主要包括图像采集、图像预处理、特征提取、特征匹配和目标识别等过程，其中每个环节都有其独特的算法和方法。
在图像采集阶段，机器通过摄像头等设备捕获图像，并将其转换为数字信号，以便计算机进行处理。
图像预处理包括去噪、滤波、边缘检测等操作，旨在提高图像质量和减少后续处理的复杂性。
特征提取是机器视觉的核心环节，通过提取图像中的特征点、轮廓、纹理等信息，将图像转化为可供计算机理解的数据形式。
二、机器视觉的应用领域机器视觉技术已经被广泛应用于各个领域，为人们的生活和工作带来了诸多便利。
在医疗领域中，机器视觉能够帮助医生进行疾病诊断、手术辅助等工作，提高医疗水平和效率。
在安全领域中，机器视觉可以实现人脸识别、车辆追踪等功能，提升监控系统的智能化水平。
此外，机器视觉还广泛应用于交通领域、农业领域、工业领域等各个领域。
在交通领域，机器视觉可以实现交通信号识别、车辆检测等功能，提高道路交通的安全性和流畅性。
在农业领域，机器视觉可以帮助农民进行作物识别、病虫害检测等工作，提高农业生产的效率和质量。
在工业领域，机器视觉可以实现产品质量检测、智能制造等功能，提高生产线的自动化水平和品控水平。
三、模式识别的基本原理模式识别是利用模式匹配算法从数据中识别出特定的模式或规律，是机器学习和人工智能领域中的重要分支之一。
模式识别的基本原理是通过对数据的特征进行提取和匹配，找出其中隐藏的规律和结构，从而实现对数据的分类、识别和预测。
模式识别简述_严红平
讲座模式识别简述A Brief Introduction to Pattern Recognition100083）严红平100080）潘春洪严红平女，博士后，中国地质大学（北京）信息工程学院副教授，主要研究方向为模式识别、计算机图形学、图像处理。
1 序言人们在观察事物或现象的时候，常常要根据一定需求寻找观察目标与其他事物或现象的相同或不同之处，并在此特定需求下将具有相同或相似之处的事物或现象组成一类。
例如字母“A”、“B”、“a”、“b”，如果从大小写上来分，会将“A”、“B”划分为一类，“a”、“b”划分为另一类；但是如果从英文字母发音上来分，则又将“A”、“a”划分为一类，而“B”、“b”则为另一类。
另外，不同人写的“A”、“B”、“a”、“b”都不同，但即使人们从未见过某个人写的“A”、“B”、“a”、“b”，或者这些字符出现在混乱的背景里，或部分被遮盖，人们也可以正确地区分出它们，并根据需要将它们进行准确归类，当然，前提条件是人们需要对“A”、“B”、“a”、“b”一般的书写格式、发音方式等有所了解。
人脑的这种思维能力就构成了“模式识别”的概念。
那么，什么是模式？什么是模式识别呢？2 模式和模式识别从以上的例子可以看出，对字符的准确识别首先需要在头脑中对相应字符有个准确的认识。
当人们看到某物或现象时，人们首先会收集该物体或现象的所有信息，然后将其行为特征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，人们就可以将该物体或现象识别出来。
因此，某物体或现象的相关信息，如空间信息、时间信息等，就构成了该物体或现象的模式。
Watanab e[16]定义模式“与混沌相对立，是一个可以命名的模糊定义的实体”。
比如，一个模式可以是指纹图像、手写草字、人脸、或语言符号等。
“广义的说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果我们可以区别他们是否相同或相似，都可以称之为模式”[6]。
而将观察目标与已有模式相比较、配准，判断其类属的过程就是模式识别。
模式识别国家重点实验室
模式识别国家重点实验室模式识别国家重点实验室是中科院自动化研究所下属的一个重点实验室，主要致力于探索和研究模式识别领域的前沿科技和技术应用。
以下是对该实验室的一些介绍和研究内容的说明。
模式识别国家重点实验室成立于1978年，目前已经发展成为中国国内模式识别领域最具影响力的研究机构之一、实验室致力于模式识别领域的基础理论研究、技术创新和应用推广，为国家经济建设和科技发展提供支撑服务。
实验室的研究内容主要包括图像识别、语音识别、生物特征识别、人脸识别、物体识别等方面。
图像识别方面，研究人员致力于开发新的图像特征提取算法，改进图像匹配和分类方法以及图像内容理解等关键技术。
在语音识别方面，通过深入研究声学建模和语言模型等技术，提高语音识别系统的准确率和稳定性。
研究生物特征识别，实验室关注于指纹识别、虹膜识别、声纹识别等技术的研究和应用。
人脸识别是实验室的重点研究方向之一，研究人员致力于提高人脸检测和识别的准确度，改进人脸活体检测技术，提升系统的鲁棒性和性能。
在物体识别方面，实验室研究人员开发了一系列图像和视频物体识别的方法，包括基于特征提取和机器学习的方法以及基于深度学习的方法。
实验室的研究成果在国内外学术界产生了广泛的影响力，并得到了业界的认可和应用。
实验室的研究人员积极参与国际会议和论文发表，与国内外知名高校和研究机构开展合作研究，促进学科交流和技术创新。
模式识别国家重点实验室重视人才培养和团队建设，拥有一支高效、专业的研究团队。
团队成员包括国内外知名的学术带头人、优秀的青年学者以及博士后等。
实验室提供良好的研究环境和条件，支持研究人员进行创新研究，并通过研究项目和科技成果转化等方式为团队成员提供良好的职业发展机会。
总之，模式识别国家重点实验室作为中科院自动化研究所的重点实验室，在模式识别领域的研究方向上积极探索，不断创新，取得了一系列重要研究成果，为国内相关行业的发展和社会进步做出了积极贡献。
模式识别的基本概念和应用领域
模式识别的基本概念和应用领域模式识别是指通过对数据或信号进行分析，从中提取出重要的信息和特征，并将其归类、描述和识别的过程。
它是计算机科学与人工智能领域的重要研究方向，被广泛应用于各个领域。
本文将介绍模式识别的基本概念和一些常见的应用领域。
一、模式识别的基本概念1. 数据准备与特征提取模式识别的第一步是数据准备和特征提取。
数据准备包括数据收集、清洗和预处理等过程，确保数据的质量和准确性。
特征提取是从数据中提取出能够反映对象属性和特征的特征向量或特征描述。
2. 模式表示与分类器构建模式表示是将数据转化为适合于分析和处理的表示形式，常见的形式包括向量、矩阵、图像等。
分类器构建是利用已标注的训练数据来构建一个能够对新数据进行分类的模型或分类器。
3. 模式匹配与识别模式匹配是指将待识别的模式与事先构建好的模型进行匹配，以确定待识别模式的类别或标签。
模式匹配方法有很多种，如最近邻法、支持向量机、决策树等。
二、模式识别的应用领域1. 人脸识别人脸识别是模式识别的一个重要应用领域。
通过对人脸图像进行特征提取和模式匹配，可以实现对不同人脸的自动识别和身份验证。
人脸识别技术在安防、人机交互等方面有着广泛的应用。
2. 文字识别文字识别是将图像中的文字转化为可编辑或可搜索的文本的过程。
它广泛应用于图像扫描、文档管理、自动化办公等领域。
文字识别的关键是对字符的特征提取和分类判别。
3. 声音识别声音识别是将声音信号转化为可识别的文字或指令的过程。
它在语音识别、智能助理、语音控制等领域有着广泛的应用。
声音识别的核心是对声音信号进行特征提取和模式匹配。
4. 图像识别图像识别是将图像中的对象或场景进行分类和识别的过程。
它在图像搜索、智能车辆、医学影像等领域具有重要的应用。
图像识别的关键是对图像特征的提取和匹配。
5. 数据挖掘数据挖掘是从大规模数据集中自动发现隐藏在其中的模式、规律和知识的过程。
它广泛应用于市场营销、金融风险预测、网络安全等领域。
福州大学模式识别与智能控制硕士研究生培养方案
福州大学硕士研究生培养方案专业名称：模式识别与智能控制专业代码：081104学科、专业简介“模式识别与智能系统”主要研究信息的采集、处理与特征提取，模式识别与分析，人工智能以及智能系统的设计。
它的研究领域包括信号处理与分析、模式识别、图象处理与计算机视觉、智能控制与智能机器人、智能信息处理，以及认知、自组织与学习理论等。
一、培养目标1．坚持党的基本路线，热爱祖国，遵纪守法，具有良好的科研道德和敬业精神。
品行端正，诚实守信，身心健康。
2．适应科技进步和社会发展的需要，在本门学科上掌握坚实的基础理论和系统的专门知识，有较强的自学能力和较宽的知识面，具备进一步深造的学术基础和科研技能。
掌握一门外国语。
3．具有创新精神、实践能力和创业素质。
二、研究方向1、模式识别2、智能控制三、学习年限脱产学习硕士生培养年限为二年半。
其中课程学习时间为一年至一年半，其余为专题研究时间。
学位论文答辩和毕业生分配等均在此年限内安排。
在职硕士生培养年限为三年半。
在此期间应同时完成教师工作量的1／3；论文工作期间可脱产进行，时间为一年。
在职硕士生一般不得提前毕业。
硕士生课程实行学分制。
硕士生在规定的学习年限内至少必须累计学满30学分，其中必修的学位课程至少19分，学位课程和非学位课程经考试或考查及格(60分为及格线)才能取得该门课程的学分。
四、培养方式对硕士生的培养，采取理论学习和科学研究相结合、指导教师个别指导与教研室集体培养相结合的方式，学习以自学为主，配合任课教师指导和作业检查，既要充分发挥教师的指导作用，又要发挥硕士生的主观能动性；指导教师既要使硕士生深入掌握基本理论和专门知识，又要使硕士生掌握科学研究的基本方法和技能，特别是注意硕士生自学能力和独立工作能力的培养。
五、设置及学分要求福州大学硕士生专业培养计划表[按课程编号排序][按修读学期排序]学院名称电气工程与自动化学院使用年级 2009专业名称模式识别与智能系统学习年限 2.5年研究方向 1、模式识别 2、智能控制1学位点负责人签名：学院领导签名：说明：此表一式二份，学院（所）、研究生处各存一份。
人工智能与模式识别
人工智能与模式识别摘要：信息技术的飞速发展使得人工智能的应用围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。
在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。
模式识别是人类的一项基本智能，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，年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。
模式识别技术有了长足的发展。
模式识别技术有了长足的发展。
模式识别与统计学、模式识别与统计学、模式识别与统计学、心理心理学、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。
模式识别的发展潜力巨大。
关键词：模式识别；数字识别；人脸识别中图分类号；Abstract : The rapid development of information technology makes the application of artificial intelligence become more and more widely. Pattern recognition, as one of the important aspects, has always been an important direction of artificial intelligence research. In the introduction of artificial intelligence and pattern recognition related knowledge at the same time, artificial intelligence in pattern recognition applications were discussed.Pattern recognition is a basic human intelligence, the emergence of the 20th century, 40 years of computer and the rise of artificial intelligence in the 1950s, pattern recognition technology has made great progress. Pattern recognition andstatistics, psychology, linguistics, computer science, biology, cybernetics and so have a relationship. It has a cross-correlation with artificial intelligence andimage processing. The potential of pattern recognition is huge.Key words: pattern recognition; digital recognition; face recognition;1引言随着计算机应用围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”，诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息，这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造。
模式识别
模式识别模式识别(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。
模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种定义1：借助计算机，就人类对外部世界某一特定环境中的客体、过程和现象的识别功能(包括视觉、听觉、触觉、判断等)进行自动模拟的科学技术。
所属学科：测绘学（一级学科）；摄影测量与遥感学（二级学科）定义2：一类与计算机技术结合使用数据分类及空间结构识别方法的统称。
所属学科：地理学（一级学科）；数量地理学（二级学科）定义3：昆虫将目标作为一幅完整图像来记忆和识别。
所属学科：昆虫学（一级学科）；昆虫生理与生化（二级学科）定义4：主要指膜式识别受体对病原体相关分子模式的识别。
所属学科：免疫学（一级学科）；概论（二级学科）；免疫学相关名词（三级学科）模式识别研究内容：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、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。
模式识别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，属于认识科学的范畴,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、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容,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来的努力,已经取得了系统的研究成果。
应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。
模式识别学科研究方向
模式识别学科研究方向一、引言模式识别是一门研究如何从数据中识别出特定模式或者规律的学科。
它涉及到统计学、机器学习、人工智能等多个领域的知识，并在图像处理、语音识别、生物信息学等领域有着广泛的应用。
本文将介绍模式识别学科的研究方向以及相关的应用领域。
二、监督学习监督学习是模式识别中的一种重要方法，它利用已有的标注数据来训练模型，并通过模型预测新的数据。
在监督学习中，常用的算法包括K近邻算法、支持向量机、决策树等。
这些算法可以应用于图像分类、语音识别、文本分类等任务中，帮助计算机自动识别特定的模式或规律。
三、无监督学习无监督学习是另一种常用的模式识别方法，它不依赖于已有的标注数据，而是通过对数据的统计分析和聚类来识别模式。
常见的无监督学习算法有K均值聚类、高斯混合模型等。
无监督学习在数据挖掘、异常检测、社交网络分析等领域有着广泛的应用。
四、深度学习深度学习是近年来模式识别领域的热门研究方向，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，构建多层次的神经网络模型。
深度学习在图像识别、语音合成、自然语言处理等方面取得了很好的效果。
常用的深度学习框架包括深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
五、特征提取与选择特征提取与选择是模式识别中的关键环节，它涉及到如何从原始数据中提取出具有代表性的特征。
常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等；而特征选择方法则是从已有特征中选择出最有用的特征，例如互信息、卡方检验等。
六、模型评估与优化模型评估与优化是模式识别中的重要环节，它涉及到如何评估模型的性能，并通过优化算法提升模型的准确性和鲁棒性。
常用的模型评估指标包括准确率、召回率、精确率等；而优化算法则包括梯度下降、遗传算法、粒子群优化等。
七、应用领域模式识别的研究方向广泛应用于各个领域。
在医学领域，模式识别可以用于疾病诊断、药物发现等；在金融领域，模式识别可以用于股票预测、风险评估等；在智能交通领域，模式识别可以用于车辆识别、交通流量预测等。
模式识别与智能控制研究生在长沙就业单位
模式识别与智能控制研究生在长沙就业单位模式识别与智能控制是控制科学与工程一级学科下的研究生专业，主要研究方向包括人工智能与模式识别、智能系统、智能控制、知识工程和脑电波信号处理等。
毕业生可以在高等学校、科研院所、企业等领域从事教学、科研、科技开发、技术支持、销售、技术管理等工作。
在长沙，模式识别与智能控制研究生的就业单位主要有高校、科研机构、科技公司、企业等。
这些单位对于研究生的需求较大，尤其是对于有一定项目经验和实际应用能力的研究生，薪资待遇一般在 1 万元左右。
此外，对于具备博士学位的研究生，薪资待遇会更高。
在就业方向方面，模式识别与智能控制研究生可以进入人工智能、机器学习、数据挖掘、智能控制、自动化等领域。
在这些领域中，研究生可以利用自己的专业知识和技能，从事研究、开发、设计、管理等方面的工作。
总之，模式识别与智能控制研究生在长沙就业单位较多，就业前景广阔，薪资待遇较高。
基于模式识别的异常检测研究
基于模式识别的异常检测研究近年来，随着社会信息化的加速发展和大数据的涌现，基于模式识别的异常检测技术逐渐成为人们研究的焦点。
模式识别是利用计算机和技术手段对学习数据的结构和特征进行分析、识别和分类的一种科学方法，是数据挖掘、机器学习等领域的基础。
通过将模式识别与异常检测相结合，可以实现精确、有效地检测出数据中的异常点，从而提高数据的可靠性和安全性。
一、模式识别的原理模式识别是通过对学习样本的特征和结构进行分析和处理，建立模型并应用于新的数据中，以达到自动分类、识别和预测的目的。
其基本流程包括数据准备、特征提取、模型建立和模型应用四个步骤。
其中，数据准备是指对数据进行处理和转换，以便能够满足模型的需求；特征提取则是将数据中的特征提取出来，形成可供分析和比较的特征向量；模型建立是指通过训练数据建立判别函数，以实现对新数据的分类和预测；模型应用则是将训练好的模型应用到新数据中，实现自动分类和预测的目的。
二、异常检测的原理异常检测是指在海量数据中自动识别和定位那些与大部分数据不同或不符合正常数据特征的数据，即异常点。
其主要包括无监督学习、有监督学习等多种方法。
其中，常见的基于统计的异常检测算法包括Z-score算法、Gaussian混合模型、Box plot、KDE等。
三、基于模式识别的异常检测技术的应用基于模式识别的异常检测技术在现代社会的各个领域都有着广泛的应用。
例如，在医疗领域，可以通过分析病人的数据，检测出患者是否患有疾病或患病的严重程度；在金融领域，可以通过对金融数据的异常检测，及早发现金融风险，避免财务损失；在工业领域，可以通过对工业生产过程中的异常检测，提高生产效率和质量，减少生产损失。
四、基于模式识别的异常检测技术的研究方向基于模式识别的异常检测技术仍然存在着许多挑战和待解决的问题。
例如，在模式识别的判别函数建立过程中，如何有效地选择特征、建立合适的模型、优化算法等问题仍然需进一步探究。
模式识别技术
模式识别技术1. 概述模式识别（Pattern Recognition）是一门研究如何通过计算机和数学方法，识别事物或事件中的模式的学科。
它是人工智能和机器学习领域的重要研究方向之一，被广泛应用于图像处理、语音识别、生物医学、金融风险评估等领域。
模式识别技术主要包括以下几个方面：•特征提取：识别事物或事件中的模式需要对数据进行特征提取，通过数学方法将原始数据转化为有意义的信息。
•特征选择：选择最具代表性的特征，减少冗余和噪声，提高模式识别的准确率和效率。
•分类器设计：建立合适的分类模型，根据特征将数据分为不同的类别。
•训练和识别：使用训练数据对模型进行训练，然后利用训练好的模型对新的数据进行分类或识别。
2. 应用领域模式识别技术在许多领域都有广泛的应用，以下列举了几个主要的应用领域：2.1 图像处理图像识别是模式识别技术的重要应用之一。
通过计算机视觉和图像处理技术，可以将图像中的模式进行自动识别和分析。
这在人脸识别、指纹识别、车牌识别等领域都有重要的应用。
2.2 语音识别语音识别是将声音转化为文字或命令的过程。
模式识别技术可以通过分析声音特征，将声音与特定的词汇或指令进行匹配。
语音识别在智能助手、语音控制和语音翻译等领域有广泛的应用。
2.3 生物医学模式识别技术在医学领域的应用十分广泛，包括医学影像分析、疾病诊断和药物设计等方面。
通过分析病人的影像数据或遗传信息，可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
2.4 金融风险评估模式识别技术在金融领域的应用越来越重要，特别是在金融风险评估方面。
通过对金融市场数据和交易历史进行分析和模式识别，可以帮助金融机构评估风险，并作出相应的决策。
3. 常用算法和工具模式识别技术使用了许多不同的算法和工具，以下介绍了一些常用的算法和工具：3.1 K近邻算法K近邻算法是一种简单而有效的分类算法。
它的基本原理是找出样本空间中最接近待分类样本的K个样本，然后根据这K个样本的类别进行决策。
高维生物数据模式识别与分析研究
高维生物数据模式识别与分析研究简介高维生物数据的模式识别与分析是生物信息学领域中的一个重要研究方向。
随着高通量测序技术和其他高维生物数据获取技术的发展，研究人员可以获取到大规模的生物学数据，包括基因表达数据、蛋白质互作数据、基因组序列数据等。
而这些数据往往具有高维特征，如何从中提取有用的信息并进行模式识别与分析成为了一个关键问题。
1. 高维生物数据的特点高维生物数据具有以下几个特点：1.1 多样性：高维生物数据来源广泛，包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等多个领域。
1.2 大规模性：高通量测序技术的出现使得大规模的生物学数据成为可能，大量的个体和样本可以同时进行测序。
1.3 多维度：高维生物数据不仅包含大量的样本或个体，还包含多个特征维度，如基因表达量在不同条件下的变化、蛋白质互作网络的拓扑结构等。
1.4 噪声与稀疏性：高维生物数据中常常存在噪声，同时部分特征可能是稀疏的，即在样本中只有少数几个特征表达。
2. 高维生物数据的模式识别方法高维生物数据的模式识别是指从大规模的高维生物数据中挖掘潜在的模式或规律，对生物学现象进行分析和解释。
常用的模式识别方法包括：2.1 统计学方法：如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
这些方法通过对高维数据进行降维，将数据转换到低维空间进行分析，从而提取出主要特征。
2.2 机器学习方法：如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。
这些方法通过构建模型来对高维数据进行分类、聚类等任务。
2.3 深度学习方法：如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
深度学习方法通过多层次的网络结构来提取数据中的特征和模式，具有较强的自动学习能力。
3. 高维生物数据模式识别的应用高维生物数据模式识别在生物学研究中有着广泛的应用，例如：3.1 基因表达谱分类：通过对高维基因表达数据进行分析，可以将不同类型的样本进行分类，从而对疾病进行诊断和治疗提供重要依据。
模式识别国家重点实验室(中科院自动化研究所)
基于图象序列的机器人工作环境重建 天体光谱数据自动分类和识别 动态场景的视觉监控技术 面向多国语言的电视语音自动翻译技术研究 医学成像与计算
胡占义 胡占义 胡卫明 宗成庆 蒋田仔
院其它项目 院其它项目 院其它项目 院其它项目 院"百人计划"
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.从信息处理的角度搞清它的机理,研究它的计算理论与算法,以使计算机 来实现人的视觉,听觉等模式识别能力,是人类在基础理论与应用研究中面临 最重大的挑战之一.用计算机实现模式的自动识别,是开发智能机器的一个最 关键的突破口(如果机器不能自动感知与识别周围环境,机器智能也就无从谈 起!).它的成功应用将大大推动人工智能系统的发展,拓广计算机与各种自 动机器的应用范围. 随着数字化和网络通讯技术的飞速发展,"信息过载"(Information Overload) 已 成为日益严重的问题.如何用智能化的手段处理和识别网上的海量信息(包括 文字,图像,语音等)已成为当前信息技术领域所面临的一个巨大挑战.解决 这个问题,使普通百姓能方便地获取所需信息,将互联网上丰富的信息资源转 换为发展知识经济的宝贵财富,是我国在推进国民经济和社会信息化进程中的 一个重大需求. 特别是从国家信息安全的战略高度出发,研究有害网络信息过 滤和有用信息检索中的智能信息处理与识别技术已成为当务之急. 与此同时,要进一步普及计算机的应用,加速信息技术向全社会的渗透,消除所 谓的"数字鸿沟",就必须研究友好适人化的人机交互技术,以克服传统的人机 交互手段的弊端,提高计算机和信息系统的友善性和好用性.人机交互技术的 发展将支持用户通过各种手持式设备,传统 PC 终端和固定电话等形式来安全可 靠地检索各种媒体信息.美国微软公司比尔.盖茨认为人类计算的未来就是要让 比尔. 比尔 计算机会看,会听,会说,会思考("The future of computing is to make 计算机会看,会听,会说,会思考 computers see,hear,speak and think."?Bill Gates).1999 年,美国总统 信息技术顾问委员会 PITAC(President 抯 Information Technology Advisory Committee)在其提交给联邦政府关于"面向未来的信息技术研究" (Information Technology Research: Investing in Our Future)的咨询报告
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司机情感
• 通过传感器数据及模式识别的算法，判断 司机的情绪状态。
自主平台综合健康管理
• 本研究方向主要关注于自主武器平台 • 特别是陆地履带式机器人和空中机器人 • 即无人机的综合健康管理、有人飞机的综合健康 管理、民用的复杂机电系统健康管理的技术研究。 • 重点关注无人战斗机的综合健康技术研究、航空 电源系统和航空火箭发动机故障诊断及综合健康 管理技术研究。 • 聚焦无人战斗机、有人战斗机和自主平台综合健 康管理理论架构研究和工程化实现技术。
模式识别发展方向(概述)
XXX
人脸识别
• 人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输 入的人脸图象或者视频流 • 首先判断其是否存在人脸 • 如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的 位置、大小和各个主要面部器官的位置信 息。 • 依据这些信息，进一步提取每个人脸中所 蕴涵的身份特征 • 并将其与已知的人脸进行对比，从而识别 每个人脸的身份。
信息隐藏
• 隐写（即信息隐藏）旨在检测信息中是否 隐藏有秘密消息的隐秘的反技术。 • 目的是阻止非法信息的隐蔽通信。这是网 络安全的迫切需要。
自然环境下的文本认知与理解
• 自然环境下的文本认知是指在对二维文本 或三维文本的背景或所依存的环境无限制 或尽量少限制的认知条件下，对文本的识 别与理解。
人口追踪
情感模式识别与建模研究
• 研究用计算机表达人的感情 • 首要目标之一是要能够确定哪些信号与人 的情绪状态相关 • 换句话说，就是如何找到用户的情绪状态 和其相应的生理状态之间的联系。
如何通过观测数据定义情绪模型
• • • • • • 皮电反应 心电图 肌电图 血容量压力 呼吸 分析技术
• 利用人工智能和机器视觉技术分析理解人 类的运动和行为； • 通过复杂背景中运动目标提取、运动动作 的跟踪与分析、智能行为的识别与理解来 指导运动的智能化； • 如运动员的科学训练，人体运动机能的康 复等。
医学图像处理技术
• 研究将模式识别和图像处理中的知识和理 论应用到医学影像处理中 • 根据医学影像处理中的一些实际特点 • 结合模糊集理论、小波分析理论和神经网 络理论等方面的知识 • 提出区别于传统数字图像处理的方法，并 应用到医学影像的处理上
情感状态的马尔可夫模型图
模式识别模块图
情感服饰及配饰：
• 穿戴饰品与服装设计 • 根据嵌入式的传感器传输的与情绪有关的 生理变化提出相应的饰品和服装。
玩具情感：
• 情感跳跳虎 • 根据他的玩伴的情绪，展示对应的情感。
情感的CD播放机
• 根据您目前的心情播放音乐，以及您的聆 听喜好来改变你的心情。
• • • •
综合健康管理是一个十分前沿的研究向 概念形成于20世纪90年代 国内对于CSIHM的研究刚刚起步 它是自主武器平台和现代飞行器的最新核 心技术之一。
• 自主武器平台成为无人战争之神关键与核 心技术是： • 准确的敌我识别、精确的目标探测、识别； • 高度的自主控制和自主综合健康管理。
基于多生物特征的个人识别和验证
• 生物识别特征包括人脸，语音，手写，指 纹等 • 单一生物特征的匹配算法只能计算一个特 定的特征，某些情况下，这是不足的。 • 该项目将尝试整合不同的特点和多分类的 结果，建立一个个人识别系统，以提高识 别率，使结果更可靠。
基于笔迹识别的个人识别
• 在线笔迹具有有静态和动态的高度准确的 个人识别功能，难以伪造。 • 在线手写识别被广泛应用于金融，取证， 移动设备和掌上电脑等 • 笔迹识别可根据人书写时的压力，速度， 方位，角度等运用算法进行判断。
• 传统的文本认知技术的成功的应用： • 在低噪声、简单背景、简单版面结构下的高性 能的文档分析系统 • 自然环境下，文本的认知任务将面临诸多挑战： • 如待识别的文本背景有强烈的噪声和干扰，如 支票中的底纹或低质量的身份证图像
• 三维空间中，并受到自然条件、光照和摄 像角度等各种因素的影响，文本会产生各 种意想不到的扭曲、变形、残缺、模糊断 裂等现象，这些都给文本的获取、切分与 认知造成了极大的困难；
人脸探测
• 人脸探测的目的是找出一区域的所 有的人脸，及其他们的位置和接近 的姿势。
人脸校准
• 人脸校准是通过所有的人脸标准得 到人脸的外形的过程，进而进行人 脸识别，人脸建模和综合
人脸姿态估计
人脸和头部追踪
人脸姿态估计和人脸轮廓提取
人脸识别
人脸人口统计：性别，年龄，种族等
人脸检索