模式识别课件

模式识别课件Tag内容描述：<p>1、模式识别方法及其研究进展Pattern recognition method ) to use. underfittingoverfittinggood fit Problem of generalization: a small emprical risk Remp does not imply small true expected risk R. 44 模式识别方法及其研究进展Pattern recognition method & its research review 分形理论的创始人曼德布罗特(Mandelprot)曾说过：“浮云不呈球 形，山峰不呈锥体，海岸线不是圆圈，树干不是光溜溜的，闪电 永不会沿直线行进”，说的就是人们一般不应以简单的、理想的 体系去对待实际体系。 大自然中存在的不规则的物体，可能存在不同。</p><p>2、模式识别与智能系统研究进展,丁政委、李伟龙、高岩,一、详细介绍人工情感方向内涵、相关课题及研究成果,人工情感内涵：人工情感指用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的情感，使机器具有识别、理解和表达情感的能力。 （人工智能是指用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器的智能化。从广义的角度来看，情感是一种特殊的认知，意志又是一种特殊的情感，广义的人工智能包括狭义人工智能、人工情感与人工意志三个方面。） 人工情感并不是指简单地模拟人的某些情感表达方式和情感识别方式，而是为了使电脑或机器人具有。</p><p>3、第7章 模糊模式识别法,7.1 模糊数学概述 7.2 模糊集合 7.3 模糊关系与模糊矩阵 7.4 模糊模式分类的直接方法 和间接方法 7.5 模糊聚类分析法,第7章 模糊模式识别法,7.1 模糊数学概述,1) 精确数学方法 忽略对象的一般特性，着重注意对象的数量、空间形式 和几何形状的数学方法。 如：牛顿力学、牛顿和莱布尼茨创立的微积分学等。,7.1.1 模糊数学的产生背景,模糊数学诞生的标志：1965年美国加利福尼亚大学控制 论专家L.A.Zadeh（查德）发表的文章“Fuzzy sets” 。 模糊数学（Fuzzy sets）又称模糊集合论。,1精确数学方法及其局限性,(2) 工程。</p><p>4、第二章 聚类分析,分类与聚类的区别,分类：用已知类别的样本训练集来设计分类器（监督学习） 聚类（集群）：用事先不知类别的样本，而利用样本的先验知识来构造分类器（无监督学习）,2.1聚类分析的概念,基本思想： 对一批没有标明类别及类数的模式样本集，根据模式间的相似程度，按照物以类聚、人以群分的思想，将相似的模式分为一类，不相似的分为另一类。,特征的类型,1.低层特征： 无序尺度：有明确的数量和数值。 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。 名义尺度：无数量、无次序关系，如有红， 黄两种颜色 。</p><p>5、第三章知觉,第二节模式识别（patternrecognition）,一、模式识别模式（事物）是由若干元素或特征按照一定的关系组合在一起构成的，比如：汉字有8种笔划和251类偏旁等特征；英文字母有水平线、斜线、垂直线、直角、锐角、连续曲线和不连续曲线7种基本特征。音乐旋律中国好味道,模式识别：是指人把输入刺激（模式）的信息与长时记忆中的信息进行匹配，并辨认出该刺激属于什么范畴的过程。因此，对物体、图。</p><p>6、非参数估计 引言 参数估计要求 概率密度函数的形式已知 只是部分参数未知 实际应用中 一般给出的密度函数形式很少符合实际需求 即使是经典的密度函数参数形式 也很难满足实际需求 非参数估计 不需要进行任何参数模型。</p><p>7、第二章第二章 统计决策方法统计决策方法 主讲人：梅少辉 博士主讲人：梅少辉 博士 邮箱: meish 电 话: 15129207668 电子信息学院电子工程系电子信息学院电子工程系 硬币分类问题：硬币分类问题： 两类：1元（）和1角（） 首先考虑没有任何观测的情况 分类：依据概率先验概率（prior probabilities） 如果，则 如果，则。</p><p>8、第二章第二章 统计决策方法统计决策方法 主讲人 梅少辉 博士主讲人 梅少辉 博士 邮箱 meish 电 话 15129207668 电子信息学院电子工程系电子信息学院电子工程系 硬币分类问题 硬币分类问题 两类 1元 和1角 首先考虑没有任何观测的情况 分类 依据概率 先验概率 prior probabilities 如果 则 如果 则 错误率 error rate 分类错误的概率 1 2 12。</p><p>9、模式识别模式识别 第四章线性判别函数（第四章线性判别函数（1） 1.按贝叶斯决策理论设计分类器的步骤 这种方法跳过了统计分布的参数估计，没有使用统计参数作 为依据，因此称为非参数判别分类方法。而以贝叶斯决策方 法为基础的方法则称为参数判别方法。 2.获取统计分布及其参数这部分是很困难的，实际问题中并 不一定具备获取准确统计分布的条件，因此将模式识别的设 计过程，主要是判别函数、决策面方程的确定。</p>