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智能模式识别的应用

汉森矩阵对应的特征值为 。 第一章 绪论 1.5 知识点总结 1.5 本章知识点总结   通过本章学习,我们应该理解了以下几个方面的问题:   1) 模式识别就是机器自动进行识别、判断。模式识别是从外文Pattern Recognition翻译过来的。   2) 为了机器能自动识别事物,要对样本进行度量或成分描述,以利用度量确定其类别,比如苹果、樱桃等水果,用重量、大小、颜色等作为标准进行度量,表示成特征向量形式,便于样本间直接进行相似性比较来确定其类别,或通过特征空间划分来判别测试样本的类别。有些事物适合用其成分分析及成分间关系来确定其类别,这种成分及关系适用树、串、图等结构描述方法,属结构模式识别,基本方法用自然语言理解与离散数据等课程中的典型方法,不作本课讲课内容。  138 第一章 绪论 1.5 知识点总结 1.5 本章知识点总结    3) 模式识别系统包括以下几个环节:   信息获取是利用传感器将物理世界的信号转换为计算机能分析的数字信号,如用拾音器将声音转换为时序信号;摄像机、扫描仪将景物、刊物等转换成图像信号等。   预处理是对获取信号进行规范化等各种处理。   特征提取与选择是将识别样本构造成便于比较、分析的特征向量。   分类器设计是由训练过程将训练样本提供的信息变为判别事物的判别函数。   分类决策是对样本特征分量按判别函数的计算结果进行分类。    139 第一章 绪论 1.5 知识点总结 1.5 本章知识点总结     4)机器自动识别与分类的设计是依据范例(称为训练样本)提供的信息,分类的方法可以归纳为两大类,一类是与不同类范例的相似性(常称模板匹配),另一种则是通过训练样本集确定不同类样本在特征空间中的分布。可以拟作划分势力范围,从而按测试样本落入哪个势力范围来确定其类别。这种过程常叫做训练学习过程,最常用的是通过错误的自学习过程。   5)样本间相似性度量是模式识别中常用的计算内容,不同的相似性度量要考虑其合理性和计算简单性等。 140 第一章 绪论 1.5 知识点总结 141 第一章 绪论 1.6 课后作业 课后作业    请温习概率相关知识:  1)条件概率 2)全概率公式 3)贝叶斯(Bayes)公式 142 1.4.2 模式的紧致性 定义紧致性。紧致性的性质: (1)临界点的数量与总的点数相比很少。 (2)集合中任意两个内点可以用光滑线连接,在该连线上的点也属于这个集合。 (3)每个内点都有一个足够大的邻域,在该领域中只包含同一集合中的点。  第一章 绪论 1.4 有关模式识别的若干问题 106 1.4.2 模式的紧致性 然而很多实际问题并不满足这个条件。许多问题在量测空间表示时往往不满足紧致性。但是如果它们的确是可分的话,这就意味着可以通过一种变换,使它们在相应的特征空间中界线分明,也就是具有了紧致性。 模式识别系统设计的任务就是要寻找这样一种变换,即选择一种特征空间,使不同类别的样本能正确地分开。 在讨论模式识别的问题时,通常假设同一类的各个模式在该空间中组成一个紧致集。 至于如何找到这种变换还没有一种统一的有效的理论与方法。 第一章 绪论 1.4 有关模式识别的若干问题 107 1.4.2 模式的紧致性 补充说明: (1)对紧致性的理解不要拘泥于字面的定义,而可以从两个方面去理解。 一是两类事物分布的区域不要有相互混迭的情况,就像国外一些国家不同种族的人混居区一样,仅用居住地点就无法判断是哪一个种类的人。 另一种情况是事物尽管没有混居,但交界线很复杂,就像不同种族的居住区的边界像海岸线一样,犬牙交错,稍不留意,就会误入另一种族人的居住区。不要混迭,分界面干净利索就是一种形象的说法。 第一章 绪论 1.4 有关模式识别的若干问题 108 1.4.2 模式的紧致性 补充说明2: (2)对不同类数据分布的紧致与否,有的与数据本身有关,如手写体数字,同一数字的形态千差万别,就会使它们的特征向量也差异很大。不同种数字在特征空间的分布也就会相互混迭在一起,或界限不清。 (3)另一方面预处理也很重要,如印刷体数字,即使形态变异较小,但若在网格中的位置不固定,也会使特征向量表示出离散性,使紧致性变差。 第一章 绪论 1.4 有关模式识别的若干问题 109 1.4.3 相似性度量 同类物体之所以属于同一类,在于它们的某些属性相似,因此可选择适当的度量方法检测出它们之间的相似性。人们也正是依据物体之间的相似

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