模式識別課程論文-模式識別中基于概率統(tǒng)計的bayes算法分析-展示頁
2025-06-17 08:06本頁面
【正文】 /wi）是指在已知某類別的特征空間中，出現(xiàn)特征值 X的概率密度，即第 wi類樣品它的屬性 X是如何分布的。顯然在一般情況下正常藥品所占比例比較大，即 P（ w1） P(w2)，僅按照先驗概率來決策，就會把所有藥品都劃歸為正常藥品，并沒有達到將正常藥品與異常藥品區(qū)分開的目的。 P（ wi） 先驗概率 P（ wi）針對 M個事件出現(xiàn)的可能性而言，不考慮其他條件。 Bayes 公式如下： 識別的狀態(tài)就是一個隨機變量，而某種狀態(tài)出現(xiàn)概率是可以估計的。 算法 若已知總共有 M 類物體，以及各類在這 d 維特征空間的統(tǒng)計分布，具體說來就是已知各類別 wi=1,2,… M 的先驗概率 P（ wi）及類條件概率密度函數(shù) P（ X|wi）。 Bayes 決策所討論的問題： 基于最小錯誤率的 Bayes 決策指出機器自動識別出現(xiàn)錯分類的條件，錯分類的可能性如何計算，如何實現(xiàn)使錯分類實現(xiàn)可能性最??；基于最小錯誤風險的 Bayes 決策，引入了風險與損失概念，希望做 到使風險最小，減小危害大的錯分類情況。讓機器能夠識別，分類需要研究識別的 方法。模式識別是直觀的 ，無所不在。 模式識別就是機器識別 ,計算機識別或者機器自動識別，目的在于讓機器自動識別事物，如手寫數(shù)字的識別，智能交通管理信號的識別，文字識別，語音識別等。實現(xiàn)了對字體數(shù)字 的識別。最后采用了以模板庫為基礎的基于二值數(shù)據(jù)的 Bayes分類實現(xiàn)的識別方法 ,并以 VC++作為編程工具實現(xiàn)了具有友好的圖形用戶界面的自由手寫體數(shù)字識別系統(tǒng)。模式識別課程設計 模式識別中基于 概率統(tǒng)計的 Bayes 算法分析 學號： 1102100119 班級：自動化 111 班 姓名： 許世堅 首先對模式識別所用到的理論、研究背景 、 研究現(xiàn)狀 及典型應用進行 全面的 闡述 。其 次 ,探討了如何提取數(shù)字字符的特征值 ,并對各種分類器的設計方法及其優(yōu)缺點進行了比較 。 給出了部分實現(xiàn)算法的代碼。 下面介紹闡述模式識別中用到的 Bayes 算法理論，研究背景及其典型應用，在典型應用中，探討提取數(shù)字字符 bayes 算法分類器的設計方法 并比較其優(yōu)缺點，給出其算法的 C++實現(xiàn)，利用 VC++實現(xiàn)編程工具實現(xiàn)圖形界面 。模式識別這個學科的目的就是讓機器能做人類能做的事情，具備人類所具有的對各種事物與現(xiàn)象進行分析，描述與判斷的部分能力。人與動物具有模式識別的能力是非常平常的事情，但是對計算機來說實現(xiàn)模式識別是非常困難的。而模式識別可以概括為兩個類型，一個是直接形象的，例如圖片，相片，圖案，字符圖案等； 另外的就是無知覺形象而只有數(shù)據(jù)或信號的波形，如語音，聲音，心電圖，地震波等。錯分類造成損失不一樣，不同的錯誤分類造成的損失也是不一樣的，不同的錯誤
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