模式識別-概念、原理及其應用-wenkub.com
2024-10-13 16:42 本頁面
【正文】 相關數(shù)學概念 ? 隨機向量及其分布 – 隨機向量 ? 在模式識別過程中，要對許多具體對象進行測量，以獲得許多次觀測值。 實例：句法模式識別（續(xù)） ? 多級樹描述結(jié)構 實例：句法模式識別（續(xù)） ? 訓練過程： – 用已知結(jié)構信息的圖像作為訓練樣本，先識別出基元（比如場景圖中的 X、 Y、 Z等簡單平面）和它們之間的連接關系（例如長方體 E是由 X、 Y和 Z三個面拼接而成），并用字母符號代表之； – 然后用構造句子的文法來描述生成這幅場景的過程，由此推斷出生成該場景的一種文法。 ? 系統(tǒng)評價原則：為了更好地對模式識別系統(tǒng)性能進行評價，必須使用一組獨立于訓練集的測試集對系統(tǒng)進行測試。 ? 增強或抑制是通過調(diào)整神經(jīng)元相互間聯(lián)系的權重系數(shù)來（ weight）實現(xiàn)。 ? 當成功地制定出了一組可以描述對象部分之間關系的規(guī)則后，可以應用一種特殊的結(jié)構模式識別方法 – 句法模式識別，來檢查一個模式基元的序列是否遵守某種規(guī)則，即句法規(guī)則或語法。 ? 特征向量分布的獲得是基于一個類別已知的訓練樣本集。 – 在沒有先驗知識的情況下，通常采用聚類分析方法，基于“物以類聚”的觀點，用數(shù)學方法分析各特征向量之間的距離及分散情況； – 如果特征向量集聚集若干個群，可按群間距離遠近把它們劃分成類； – 這種按各類之間的親疏程度的劃分，若事先能知道應劃分成幾類，則可獲得更好的分類結(jié)果。在給定模式下假定一個解決方案，任何在訓練集中接近目標的假說也都必須在“未知”的樣本上得到近似的結(jié)果。 模式識別的應用（舉例） ? 生物學 – 自動細胞學、染色體特性研究、遺傳研究 ? 天文學 – 天文望遠鏡圖像分析、自動光譜學 ? 經(jīng)濟學 – 股票交易預測、企業(yè)行為分析 ? 醫(yī)學 – 心電圖分析、腦電圖分析、醫(yī)學圖像分析 模式識別的應用（舉例） ? 工程 – 產(chǎn)品缺陷檢測、特征識別、語音識別、自動導航系統(tǒng)、污染分析 ? 軍事 – 航空攝像分析、雷達和聲納信號檢測和分類、自動目標識別 ? 安全 – 指紋識別、人臉識別、監(jiān)視和報警系統(tǒng) 模式識別方法 ? 模式識別系統(tǒng)的目標：在特征空間和解釋空間之間找到一種映射關系，這種映射也稱之為假說。 ? 50年代 Noam Chemsky 提出形式語言理論 ——傅京蓀 提出句法結(jié)構模式識別。 ? 模式的直觀特性 : – 可觀察性 – 可區(qū)分性 – 相似性 模式識別的概念 ? 模式識別 – 直觀，無所不在，“ 人以類聚，物以群分” – 周圍物體的認知：桌子、椅子 – 人的識別：張三
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