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文档简介

1、Contents,1Introduction to Pattern Recognition 2Bayesian Decision Theory 3Maximum-Likelihood instead, the only teaching feedback is that the tentative category is right or wrong.,模板匹配 统计方法 句法方法 神经网络,Methods of Pattern Recognition,模板匹配,首先对每个类别建立一个或多个模板 输入样本和数据库中每个类别的模板进行比较，求相关或距离 根据相关性或距离大小进行决策 优点：直接、

2、简单 缺点：适应性差 变形模板,Methods of Pattern Recognition,统计方法,根据训练样本，建立决策边界 统计决策理论根据每一类总体的概率分布决定决策边界 判别分析方法给出带参数的决策边界，根据某种准则，由训练样本决定“最优”的参数 本课程的重点内容,Methods of Pattern Recognition,句法方法,许多复杂的模式可以分解为简单的子模式，这些子模式组成所谓“基元” 每个模式都可以由基元根据一定的关系来组成 基元可以认为是语言中的字母，每个模式都可以认为是一个句子，关系可以认为是语法 模式的相似性由句子的相似性来决定 优点：适合结构性强的模式 缺点：抗噪声能力差，计算复杂度高,Methods of Pattern Recognition,神经网络,大规模并行计算 学习、推广、自适应、容错、分布表达 和计算 优点：可以有效的解决一些复杂的非线 性问题 缺点：缺少有效的学习理论,Methods of Pattern Recognition,神经网络和统计模式识别的关系,Methods of Pattern Recognition,Methods of Pattern Recognition,模式识别应用,文本分类 文本图像分析 工业自动化 数据挖掘 多媒体数据库检索 生物特征识别

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