模式识别大纲
《模式识别》教学大纲
一、课程的教学目标和任务
本课程是一门模式识别与智能计算方向的导论基础课，适合计算机各专业对该学科有兴趣的学生选修。
本课程的目的是通过学习使学生了解模式识别技术的基本概念、基本理论、基本算法和应用方式，理解模式识别的主要研究内容、研究方向和研究方法，掌握统计模式识别和结构模式识别的基础算法。
本课程的任务是通过教师对课程的讲授，使学生了解模式识别学科的基本概念、基本理论和研究思路，掌握模式识别的分类决策理论和基本算法，掌握模式识别分析的基本理论和基本算法，培养学生利用所学知识解决模式识别方面的实际问题的基本能力，为后续模式识别与智能系统专业的学习和深入研究奠定基础。
二、教学内容及学时分配
总学时：32学时
第一章绪论（5学时）
1、课程内容
一、模式识别中的概念
二、模式识别系统构成
三、特征选择方法概要
2、重点、难点
⑴教学重点：本课程是计算机信息处理领域的基础理论课程，明确模式识别的基本功能
⑵教学难点：快速将学生引入模式识别领域，提升学生对计算机理论研究的兴趣。
3、基本要求
灵活应用紧致性处理模式之间是否可分的问题；通过掌握判别阈值法，明确模式识别的基本处理方法，模式识别是如何分析解决现实问题的；掌握特征生成方法中的提取和选择，对于给定实物特征能领会提取实物的有用信息。
第二章分类器设计（10学时）
1、课程内容
第一节基于概率统计的贝叶斯分类器设计
一、贝叶斯决策的基本概念
二、基于最小错误率的的贝叶斯决策
三、基于最小风险的贝叶斯分类实现
第二节判别函数分类器设计
一、判别函数的基本概念
二、LMSE分类算法
三、fisher分类算法
第三节神经网络分类器设计
一、人工神经网络的基本原理
二、BP神经网络
第四节决策树分类器
一、决策树的基本概念
二、决策树分类器设计
第五节粗糙集分类器
一、粗糙集理论的基本概念
二、粗糙集在模式识别中的应用
三、粗糙集分类器设计
2、重点、难点
⑴教学重点：如何保证分类器设计完成后，能正常分类，如何查找错分情况，如何分析错分可能性；
⑵教学难点：阐明分类器设计中的数学理论，增强其对分类器的理论支撑。
了解不同分类器的基本概念；理解不同分类器的基本理论推导以及相关概念；掌握分类器的设计过程。
第三章聚类分析（10学时）
1、课程内容
第一节聚类的设计
第二节基于试探的未知类别聚类算法
一、最邻近规则试探法
二、最大最小距离算法
第三节层次聚类算法
一、最短距离法
二、最长距离法
三、中间距离法
四、重心法
五、类平均距离法
第四节动态聚类算法
一、K均值算法
二、迭代自组织的数据分析算法(ISODATA)
第五节模拟退火聚类算法
一、模拟退火的基本概念
二、基于模拟退火思想的改进K均值聚类算法
第六节模糊聚类分析
一、模糊集概念与运算
二、模糊关系
三、基于模糊的聚类分析
2、重点、难点
⑴教学重点：聚类方法为什么是模式识别中，自动化较高，人为干预较少，目前应用很广发的分类识别方法。
⑵教学难点：对于聚类识别中的算法，理论推导是算法的基础，附加MATLAB实验，增强学生处理能力，加深对算法的认识。
了解聚类识别的基本概念；理解聚类算法的基本理论推导以及相关概念；掌握聚类算法处理问题的特点，以及如何构建聚类分析。
第四章复杂的聚类分析算法（7学时）
1、课程内容
第一节遗传算法聚类分析
一、遗传算法的基本概念
二、遗传算法的构成要素
三、控制参数的选择
四、基于遗传算法的聚类分析
第二节蚁群算法聚类分析
一、蚁群算法的基本概念
二、聚类数目已知的蚁群聚类算法
三、聚类数目未知的蚁群聚类算法
第三节粒子群算法聚类分析
一、粒子群算法的基本概念
二、基于粒子群算法的聚类分析
2、重点、难点
⑴教学重点：在上一章基础上介绍更为复杂的聚类算法，加深学生对算法的认识。
⑵教学难点：加强学生matlab实验的应用能力，为最终的论文考查做准备。
3、基本要求
了解复杂聚类算法的基本概念；理解复杂聚类算法的基本理论推导以及相关概念；掌握聚类算法处理问题的特点，以及如何构建聚类分析。
三、课程教学的基本要求
1、课堂讲授
运用理论分析法、理论联系实验、讨论等教学方法，深入浅出的进行教学。
2、考核与成绩评定
考核：模式识别论文写作，雷同论文取消成绩，对于思想新颖论文给予高分评定。
成绩评定：论文占70%，课后作业、课堂作业占20%，出勤10%。
3、论文评分标准
字数要求：1500字以上。
评分标准：100分
主要分为：论文结构50分；语言组织20分；创新10分；价值20分。
具体评分标准如下：
（1）论文结构：50分
A．论文层次分明，内容组织有序：40~50分；
B．论文层次一般，内容组织一般：30~39分；
C．论文层次不合理，内容组织不合理：30分以下。
（2）语言组织：20分
A．语言简练，通顺。16~20分；
B．语言一般，基本通顺。12~15分；
C．语言不通顺，有错字。11分以下。
（3）创新： 10分
A．论文具有前瞻性，有较多的创新见解：8~10分；
B．论文具有前瞻性，有少数的创新见解：4~7分；
C．论文没有前瞻性，无创新：0~3分。
（4）价值：20分
A．论文有较高的理论或使用价值，能够解决实际问题或体现所学理论知识；16~20分；
B．论文使用价值或理论价值一般，有一定的参考价值；8~15分；
C．论文没有价值：0~7分。
四、学时分配的建议
五、建议教材和参考书目
1、建议教材
模式识别与智能计算:Matlab技术实现，杨淑莹著，电子工业出版社，2008-01.
模式识别实验指导书
类别1234 样本x 1x 2x 1x 2x 1x 2x 1x 2 10.1 1.17.1 4.2-3.0-2.9-2.0-8.4 2 6.87.1-1.4-4.30.58.7-8.90.23-3.5-4.1 4.50.0 2.9 2.1-4.2-7.74 2.0 2.7 6. 3 1.6-0.1 5.2-8.5-3.25 4.1 2.8 4.2 1.9-4.0 2.2-6.7-4.06 3.1 5.0 1.4-3.2-1.3 3.7-0.5-9.27-0.8-1.3 2.4-4.0-3. 4 6.2-5.3-6.7 80.9 1.2 2.5-6.1-4.1 3.4-8.7-6.4 9 5.0 6.48.4 3.7-5.1 1.6-7.1-9.7 10 3.9 4.0 4.1-2.2 1.9 5.1-8.0-6.3 实验一 感知器准则算法实验 一、实验目的： 贝叶斯分类方法是基于后验概率的大小进行分类的方法，有时需要进行概率密度函数的估计，而概率密度函数的估计通常需要大量样本才能进行，随着特征空间维数的增加，这种估计所需要的样本数急剧增加，使计算量大增。 在实际问题中，人们可以不去估计概率密度，而直接通过与样本和类别标号有关的判别函数来直接将未知样本进行分类。这种思路就是判别函数法，最简单的判别函数是线性判别函数。采用判别函数法的关键在于利用样本找到判别函数的系数，模式识别课程中的感知器算法是一种求解判别函数系数的有效方法。本实验的目的是通过编制程序，实现感知器准则算法，并实现线性可分样本的分类。 二、实验内容： 实验所用样本数据如表2-1给出（其中每个样本空间（数据）为两维，x 1表示第一维的值、x 2表示第二维的值），编制程序实现1、 2类2、 3类的分类。分析分类器算法的性能。 2-1 感知器算法实验数据 具体要求 1、复习 感知器算法；2、写出实现批处理感 知器算法的程序1）从a=0开 始，将你的程序应用在和的训练数据上。记下收敛的步数。2）将你的程序应用在和类上，同样记下收敛的步数。3）试解释它们收敛步数的差别。 3、提高部分：和的前5个点不是线性可分的，请手工构造非线性映射，使这些点在映射后的特征空间中是线性可分的，并对它们训练一个感知
天津大学模式识别2课程教学大纲
天津大学《模式识别2》课程教学大纲 课程代码：2160265 课程名称：模式识别2 学 时： 20 学 分： 1 学时分配： 授课：12 上机：8 实验： 实践： 实践（周）： 授课学院： 计算机学院 适用专业： 计算机科学与技术 先修课程： 高等数学，线性代数，概率统计 一．课程的性质与目的 本课程讲授模式识别的基本理论与基本方法。具体介绍模式识别问题定义，贝叶斯分类器，错误率估计，概率密度估计，窗方法，线性判别分类器，多类别分类，紧邻法，支持向量机，人工神经网络，分类树，K均值聚类，分级聚类等基础模式识别算法的理论和实际使用方法。 二．教学基本要求 要求学生了解模式识别的基本理论，掌握基本算法原理，能够根据给出的数据和要求，选择合适的算法，使用现有的软件解决模式识别的模型训练，测试，性能评价问题。 三．教学内容 第一章：模式识别的问题定义与数据收集 介绍模式识别的问题定义方法，数据形式，模型形式，并指导学生进行一次实际的数据收集。 实践内容：收集包括身高，体重，性别三个维度的数据，并按照模式识别的数据要求进行整理 第二章：贝叶斯分类器及其性能评价 介绍贝叶斯分类器，两种错误的概念及其估计，证明最小错误率分类器，介绍概率密度估计的基本理论，窗估计方法，介绍性能评价体系，交叉验证的概念，过学习的概念，推广性的概念。 实践内容：利用第一章中收集的数据，建立贝叶斯分类器并进行性能评价。
第三章：线性分类器 介绍线性分类器的基本理论，Fisher线性判别器，线性分类器的性能评价。 实践内容：利用第一章的数据，建立Fisher线性分类器，并进行性能评价。 第四章：人工神经网络和支持向量机简介 介绍人工神经网络的基本概念和算法，反向传播（BP）训练算法，支持向量机基本概念和算法。简单介绍统计机器学习理论（SLT）的最基本概念：VC维，泛化能力，模型选择定理。 实践内容：利用第一章中的数据，建立人工神经网络和支持向量机模型，并进行性能评价。 第五章：紧邻法 介绍紧邻法的基本理论和方法，紧邻法的错误率边界定理，紧邻法的实现技术，紧邻法在应用上的优势与局限，稀疏性问题。 实践内容：利用第一章中的数据，建立紧邻法分类模型并进行性能评价 第六章：分类树 介绍分类树的基本理论和方法，介绍C4.5算法的理论与实现。 实践内容：利用第一章中的数据，建立分类树模型并进行性能评价。 第七章：聚类 介绍聚类与无监督学习的基本理论和方法，介绍K均值聚类，分级聚类的理论与实现。简单介绍K均值聚类算法的局限和改进算法。简单介绍半监督学习的基本方法。 实践内容：利用第一章中的数据，建立聚类模型，并进行模型评价 第八章：分类器组合与在线算法 介绍分类器组合的基本理论和基本算法，介绍Logistic和semi-logistic 回归技术,AdaBoost技术，Bagging和BootStrap技术，介绍模型训练的在线算法的基本概念和实现算法在线化的基本方法。 实践内容：利用第一章中的数据，建立组合分类器，并进行模型评价 四．学时分配
模式识别的研究现状与发展趋势
模式识别的研究现状与发展趋势 摘要：随着现今社会信息技术的飞速发展, 人工智能的应用越来越广泛, 其中模式识别是人工智能应用的一个方面。而且现今的模式识别的应用也越来越得到大家的重视与支持，在各方面也有重大的进步。模式识别也成为人们身边不可或缺的一部分。关键词：人工智能，技术，模式识别，前景 Abstract：In the modern society with the rapid development of information technology, the application of a rtificial intelligence is more and more extensive, among them pattern recognition is one of the ap ply of artificial intelligence. And now the application of pattern recognition is also more and more to get everyone's attention and support, in various aspects have significant progress. Pattern rec ognition has become an integral part of people around. Keywords: Artificial Intelligence, Technology,Pattern Recognition, prospects 一，引言 如今计算机硬件的高速发展, 以及计算机应用领域的不断开拓, 人们开始要求计算机能够更有效地感知诸如声音、文字、图像、温度、震动等人类赖以发展自身、改造环境所运用的信息资料。但就一般意义来说, 目前一般计算机却无法直接感知它们, 我们常用的键盘、鼠标等外部设备, 对于这些外部世界显得无能为力。虽然摄像机、图文扫描仪、话筒等设备业已解决了上述非电信号的转换, 并与计算机联机, 但由于识别技术不高, 而未能使计算机真正知道采录后的究竟是什么信息。计算机对外部世界感知能力的低下, 成为开拓计算机应用的瓶颈, 也与其高超的运算能力形成强烈的对比。于是, 着眼于拓宽计算机的应用领域, 提高其感知外部信息能力的学科———模式识别, 便得到迅速发展。 人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式, 是对人类感知外界功能的模拟, 研究的是计算机模式识别系统, 也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。现将人工智能在模式识别方面的一些具体和最新的应用范围遍及遥感、生物医学图象和信号的分析、工业产品的自动无损检验、指纹鉴定、文字和语音识别、机器视觉地圈模式识别等方面。 二，现状 以地图模式识别为例，地图模式识别是由计算机来对地图进行识别与理解, 并借助一定的技术手段, 让计算机研究和分析地图上的各种模式信息, 获取地图要素的质量意义。其计算处理的过程类似于人对地图的阅读。 地图模式识别是近年来在地图制图领域中新兴的一门高新技术, 是信息时代人工智能、模式识别技术在地图制图中的具体应用。由于它是传统地图制图迈向数字地图制图的一座桥梁, 因此,地图模式识别遥感技术、地理信息系统一起, 被称为现代地图制图的三大技术。 目前, 地图模式识别由于具有广泛的应用价值和发展潜力,因而受到了人们的普遍重视。尤其是随着现今的计算机及其外部硬件环境的不断提高, 科技不过发展的情况下，
模式识别第二次上机实验报告
北京科技大学计算机与通信工程学院 模式分类第二次上机实验报告 姓名：XXXXXX 学号：00000000 班级：电信11 时间：2014-04-16
一、实验目的 1．掌握支持向量机（SVM）的原理、核函数类型选择以及核参数选择原则等； 二、实验内容 2.准备好数据，首先要把数据转换成Libsvm软件包要求的数据格式为： label index1:value1 index2:value2 ... 其中对于分类来说label为类标识，指定数据的种类；对于回归来说label为目标值。（我主要要用到回归） Index是从1开始的自然数，value是每一维的特征值。 该过程可以自己使用excel或者编写程序来完成，也可以使用网络上的FormatDataLibsvm.xls来完成。FormatDataLibsvm.xls使用说明： 先将数据按照下列格式存放（注意label放最后面）： value1 value2 label value1 value2 label 然后将以上数据粘贴到FormatDataLibsvm.xls中的最左上角单元格，接着工具->宏执行行FormatDataToLibsvm宏。就可以得到libsvm要求的数据格式。将该数据存放到文本文件中进行下一步的处理。 3.对数据进行归一化。 该过程要用到libsvm软件包中的svm-scale.exe Svm-scale用法： 用法：svmscale [-l lower] [-u upper] [-y y_lower y_upper] [-s save_filename] [-r restore_filename] filename （缺省值：lower = -1，upper = 1，没有对y进行缩放）其中，-l：数据下限标记；lower：缩放后数据下限；-u：数据上限标记；upper：缩放后数据上限；-y：是否对目标值同时进行缩放；y_lower为下限值，y_upper为上限值；（回归需要对目标进行缩放，因此该参数可以设定为–y -1 1 ）-s save_filename：表示将缩放的规则保存为文件save_filename；-r restore_filename：表示将缩放规则文件restore_filename载入后按此缩放；filename：待缩放的数据文件（要求满足前面所述的格式）。缩放规则文件可以用文本浏览器打开，看到其格式为： y lower upper min max x lower upper index1 min1 max1 index2 min2 max2 其中的lower 与upper 与使用时所设置的lower 与upper 含义相同；index 表示特征序号；min 转换前该特征的最小值；max 转换前该特征的最大值。数据集的缩放结果在此情况下通过DOS窗口输出，当然也可以通过DOS的文件重定向符号“>”将结果另存为指定的文件。该文件中的参数可用于最后面对目标值的反归一化。反归一化的公式为： （Value-lower）*（max-min）/(upper - lower)+lower 其中value为归一化后的值，其他参数与前面介绍的相同。 建议将训练数据集与测试数据集放在同一个文本文件中一起归一化，然后再将归一化结果分成训练集和测试集。 4.训练数据，生成模型。 用法：svmtrain [options] training_set_file [model_file] 其中，options（操作参数）：可用的选项即表示的涵义如下所示-s svm类型：设置SVM 类型，默
模式识别实验指导书
实验一、基于感知函数准则线性分类器设计 1.1 实验类型： 设计型：线性分类器设计（感知函数准则） 1.2 实验目的： 本实验旨在让同学理解感知准则函数的原理，通过软件编程模拟线性分类器，理解感知函数准则的确定过程，掌握梯度下降算法求增广权向量，进一步深刻认识线性分类器。 1.3 实验条件： matlab 软件 1.4 实验原理： 感知准则函数是五十年代由Rosenblatt 提出的一种自学习判别函数生成方法，由于Rosenblatt 企图将其用于脑模型感知器，因此被称为感知准则函数。其特点是随意确定的判别函数初始值，在对样本分类训练过程中逐步修正直至最终确定。 感知准则函数利用梯度下降算法求增广权向量的做法，可简单叙述为： 任意给定一向量初始值)1(a ，第k+1次迭代时的权向量)1(+k a 等于第k 次的权向量)(k a 加上被错分类的所有样本之和与k ρ的乘积。可以证明，对于线性可分的样本集，经过有限次修正，一定可以找到一个解向量a ，即算法能在有限步内收敛。其收敛速度的快慢取决于初始权向量)1(a 和系数k ρ。 1.5 实验内容 已知有两个样本空间w1和w2，这些点对应的横纵坐标的分布情况是： x1=[1,2,4,1,5];y1=[2,1,-1,-3,-3]; x2=[-2.5,-2.5,-1.5,-4,-5,-3];y2=[1,-1,5,1,-4,0]; 在二维空间样本分布图形如下所示：（plot(x1,y1,x2,y2)）
-6-4-20246 -6-4 -2 2 4 6w1 w2 1.6 实验任务： 1、 用matlab 完成感知准则函数确定程序的设计。 2、 请确定sample=[(0,-3),(1,3),(-1,5),(-1,1),(0.5,6),(-3,-1),(2,-1),(0,1), (1,1),(-0.5,-0.5),( 0.5,-0.5)];属于哪个样本空间,根据数据画出分类的结果。 3、 请分析一下k ρ和)1(a 对于感知函数准则确定的影响，并确定当k ρ=1/2/3时，相应 的k 的值，以及)1(a 不同时，k 值得变化情况。 4、 根据实验结果请说明感知准则函数是否是唯一的，为什么？
DX3004模式识别与人工智能--教学大纲概要
《模式识别与人工智能》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：DX3004 课程名称：模式识别与人工智能 课程性质：选修课 课程类别：专业与专业方向课程 适用专业：电气信息类专业 总学时： 64 学时 总学分： 4 学分 先修课程：MATLAB程序设计；数据结构；数字信号处理；概率论与数理统计 后续课程：语音处理技术；数字图像处理 课程简介： 模式识别与人工智能是60年代迅速发展起来的一门学科，属于信息，控制和系统科学的范畴。模式识别就是利用计算机对某些物理现象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与事物相符。模式识别技术主要分为两大类：基于决策理论的统计模式识别和基于形式语言理论的句法模式识别。模式识别的原理和方法在医学、军事等众多领域应用十分广泛。本课程着重讲述模式识别的基本概念，基本方法和算法原理，注重理论与实践紧密结合，通过大量实例讲述如何将所学知识运用到实际应用之中去，避免引用过多的、繁琐的数学推导。这门课的教学目的是让学生掌握统计模式识别基本原理和方法，使学生具有初步综合利用数学知识深入研究有关信息领域问题的能力。 选用教材： 《模式识别》第二版，边肇祺，张学工等编著[M]，北京：清华大学出版社，1999； 参考书目： [1] 《模式识别导论》，齐敏，李大健，郝重阳编著[M]. 北京：清华大学出版社，2009； [2] 《人工智能基础》，蔡自兴，蒙祖强[M]. 北京：高等教育出版社，2005； [3] 《模式识别》，汪增福编著[M]. 安徽：中国科学技术大学出版社，2010； 二、课程总目标 本课程为计算机应用技术专业本科生的专业选修课。通过本课程的学习，要求重点掌握统计模式识别的基本理论和应用。掌握统计模式识别方法中的特征提取和分类决策。掌握特征提取和选择的准则和算法，掌握监督学习的原理以及分类器的设计方法。基本掌握非监督模式识别方法。了解应用人工神经网络和模糊理论的模式识别方法。了解模式识别的应用和系统设计。要求学生掌握本课程的基本理论和方法并能在解决实际问题时得到有效地运用，同时为开发研究新的模式识别的理论和方法打下基础。 三、课程教学内容与基本要求 1、教学内容： （1）模式识别与人工智能基本知识； （2）贝叶斯决策理论； （3）概率密度函数的估计； （4）线性判别函数； （5）非线性胖别函数；
模式识别复习重点总结
1.什么是模式及模式识别？模式识别的应用领域主要有哪些？ 模式：存在于时间，空间中可观察的事物，具有时间或空间分布的信息； 模式识别：用计算机实现人对各种事物或现象的分析,描述,判断,识别。 模式识别的应用领域：（1）字符识别；（2） 医疗诊断；（3）遥感； (4）指纹识别 脸形识别；（5）检测污染分析，大气，水源，环境监测； （6）自动检测；（7 ）语声识别，机器翻译，电话号码自动查询，侦听，机器故障判断； （8）军事应用。 2.模式识别系统的基本组成是什么？ （1） 信息的获取：是通过传感器，将光或声音等信息转化为电信息； （2） 预处理：包括A\D,二值化，图象的平滑，变换，增强，恢复，滤波等, 主要指图 象处理； （3） 特征抽取和选择：在测量空间的原始数据通过变换获得在特征空间最能反映分类 本质的特征； （4） 分类器设计：分类器设计的主要功能是通过训练确定判决规则，使按此类判决规 则分类时，错误率最低。把这些判决规则建成标准库； （5） 分类决策：在特征空间中对被识别对象进行分类。 3.模式识别的基本问题有哪些？ （1）模式(样本)表示方法：（a ）向量表示；（b ）矩阵表示；（c ）几何表示；（4）基元(链码)表示； （2）模式类的紧致性：模式识别的要求:满足紧致集，才能很好地分类；如果不满足紧致集，就要采取变换的方法,满足紧致集 （3）相似与分类；(a)两个样本x i ，x j 之间的相似度量满足以下要求： ① 应为非负值 ② 样本本身相似性度量应最大 ③ 度量应满足对称性 ④ 在满足紧致性的条件下，相似性应该是点间距离的 单调函数 (b) 用各种距离表示相似性 （4）特征的生成:特征包括：(a)低层特征;(b)中层特征;(c)高层特征 （5） 数据的标准化:(a)极差标准化；(b)方差标准化 4．线性判别方法 （1）两类：二维及多维判别函数，判别边界，判别规则 二维情况：（a ）判别函数： ( ) （b ）判别边界：g(x)=0; （c n 维情况：（a ）判别函数： 也可表示为： 32211)(w x w x w x g ++=为坐标向量为参数，21,x x w 12211......)(+++++=n n n w x w x w x w x g X W x g T =)(为增值模式向量。 ，＝为增值权向量，T n n T n n x x x x X w w w w W )1,...,,(),,...,,(21121+=+
模式识别论文
模式识别 课题：基于支持向量机人工神经网络的水质预测研究专业：电子信息工程
摘要 针对江水浊度序列宽频、非线性、非平稳的特点,将经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)回归方法引入浊度预测领域,建立了基于EMD2SVM的浊度预测模型.通过EMD分解,将原始非平稳的浊度序列分解为若干固有模态分量(IMF),根据各IMF序列的特点,选择不同的参数对各IMF序列进行预测,最后合成原始序列的预测值.将该方法应用于实际浊度预测,并与径向基神经网络(RBF)预测及单独支持向量机回归预测结果进行比较,仿真结果表明该方法预测精度有明显提高.水质评价实际上是一个监测数据处理与状态估计、识别的过程,提出一种基于支持向量机的方法应用于水质评价,该方法依据决策二叉树多类分类的思想,构建了基于支持向量机的水环境质量状况识别与评价模型。以长江口的实际水质监测数据为例进行了实验分析,并与单因子方法及单个BP神经网络方法进行了比较分析。实验结果表明,运用该模型对长江口的实际水质监测数据进行的综合水质评价效果较好,且具有较高的实用价值。 关键词：浊度;预测;经验模态分解;支持向量；BP神经网络 一．概述 江水浊度受地表径流、温度以及人类活动等的影响,波动明显,在不同的月份有着很大的变化,表现出非平稳、非线性的特点.对其进行分析和预测,对于河流生态评价、航运安全以及以江河水为原水的饮用
水生产具有重要的指导意义.国内外在浊度序列分析方面的研究文献较少,通常都是综合考虑各种水质参数而对浊度进行预测,采用较多的是人工神经网络等非线性模型方法[1,2].这种模型结构复杂,要求原始数据丰富,在实际操作中实现较为困难.此外,对于江水浊度这一具有宽带频谱的小样本混沌时间序列,采用单一的预测方法,将会把原始浊度序列中的各种不同特征信息同质化,势必影响其预测精度.采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)将浊度序列分解后分别预测,再进行合成将可能提高其预测精度.不同于小波变换,在对信号进行经验模态分解时不需要先验基底,每一个固有模态函数(In2trinsic Mode Function,IMF)包含的频率成分不仅与采样频率有关,并且还随着信号本身的变化而变化,具有自适应性,能够把局部时间内含有的多个模态的非线性、非平稳信号分解成若干个彼此间影响甚微的基本模态分量,这些分量具有不同的尺度,从而简化系统间特征信息的干涉或耦合[3].支持向量机(Support Vector Ma2chines,SVM)是建立在统计学习理论上的一种机器学习方法,是目前针对小样本统计估计和预测学习的较好方法[4],对统计学习理论的发展起到巨大推动作用并得到广泛应用[5～8].SVM有良好的泛化能力,并解决了模型选择与欠学习、过学习问题及非线性问题,避免了局部最优解,克服了“维数灾难”,且人为设定参数少,便于使用,已成功应用于许多分类、识别和回归问题[5,6,8].根据江水浊度序列的特点,结合EMD和SVM两种方法的不同功能,本文提出了基于EMD2SVM模型的预测方法,用于江水浊度的
模式识别实验报告
模式识别实验报告
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实验报告 实验课程名称：模式识别 姓名：王宇班级： 20110813 学号： 2011081325 实验名称规范程度原理叙述实验过程实验结果实验成绩 图像的贝叶斯分类 K均值聚类算法 神经网络模式识别 平均成绩 折合成绩 注：1、每个实验中各项成绩按照5分制评定，实验成绩为各项总和 2、平均成绩取各项实验平均成绩 3、折合成绩按照教学大纲要求的百分比进行折合 2014年 6月
实验一、 图像的贝叶斯分类 一、实验目的 将模式识别方法与图像处理技术相结合，掌握利用最小错分概率贝叶斯分类器进行图像分类的基本方法，通过实验加深对基本概念的理解。 二、实验仪器设备及软件 HP D538、MATLAB 三、实验原理 概念： 阈值化分割算法是计算机视觉中的常用算法，对灰度图象的阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范围内的灰度阈值，然后将图像中每个像素的灰度值与这个阈值相比较。并根据比较的结果将对应的像素划分为两类，灰度值大于阈值的像素划分为一类，小于阈值的划分为另一类，等于阈值的可任意划分到两类中的任何一类。 最常用的模型可描述如下：假设图像由具有单峰灰度分布的目标和背景组成，处于目标和背景内部相邻像素间的灰度值是高度相关的，但处于目标和背景交界处两边的像素灰度值有较大差别，此时，图像的灰度直方图基本上可看作是由分别对应于目标和背景的两个单峰直方图混合构成。而且这两个分布应大小接近，且均值足够远，方差足够小，这种情况下直方图呈现较明显的双峰。类似地，如果图像中包含多个单峰灰度目标，则直方图可能呈现较明显的多峰。 上述图像模型只是理想情况，有时图像中目标和背景的灰度值有部分交错。这时如用全局阈值进行分割必然会产生一定的误差。分割误差包括将目标分为背景和将背景分为目标两大类。实际应用中应尽量减小错误分割的概率，常用的一种方法为选取最优阈值。这里所谓的最优阈值，就是指能使误分割概率最小的分割阈值。图像的直方图可以看成是对灰度值概率分布密度函数的一种近似。如一幅图像中只包含目标和背景两类灰度区域，那么直方图所代表的灰度值概率密度函数可以表示为目标和背景两类灰度值概率密度函数的加权和。如果概率密度函数形式已知，就有可能计算出使目标和背景两类误分割概率最小的最优阈值。 假设目标与背景两类像素值均服从正态分布且混有加性高斯噪声，上述分类问题可以使用模式识别中的最小错分概率贝叶斯分类器来解决。以1p 与2p 分别表示目标与背景的灰度分布概率密度函数，1P 与2P 分别表示两类的先验概率，则图像的混合概率密度函数可用下式表示为
2014春《文献检索》实验指导书-机械类六个专业-(需要发送电子稿给学课件
《文献检索》实验指导书 刘军安编写 适用专业：机械类各专业 总学时：24~32学时 实验学时：6~14 机械设计与制造教研室 2014. 3
一、课程总实验目的与任务 《文献检索》课程实验是机械学院机械类专业的选修课的实验。通过实验内容与过程,主要培养学生在信息数字化、网络化存储环境下信息组织与检索的原理、技术和方法，以及在数字图书馆系统和数字信息服务系统中检索专业知识的能力，辅助提高21世纪大学生人文素质。通过实验，使学生对信息检索的概念及发展、检索语言、检索策略、检索方法、检索算法、信息检索技术、网络信息检索原理、搜索引擎、信息检索系统的结构、信息检索系统的使用、信息检索系统评价以及所检索信息的分析等技术有一个全面熟悉和掌握。本实验主要培养和考核学生对信息检索基本原理、方法、技术的掌握和知识创新过程中对知识的检索与融合能力。实验主要侧重于培养学生对本专业技术原理和前言知识的信息检索能力，引导学生应理论联系实际，同时要了解本专业科技信息的最新进展和研究动态与走向。 二、实验内容 通过课程的学习，结合老师给出的检索主题，学生应该完成以下内容的实验： 实验一：图书馆专业图书检索（印刷版图书） 实验二：中文科技期刊信息检索 实验三：科技文献数据库信息检索 实验四：网络科技信息检索（含报纸和网络） 文献检索参考主题： 1.工业工程方向： 工业工程；工业工程师的素质、精神、修养、气质与能力；工业工程的本质；企业文化与工业工程；战略工程管理；工程哲学；创新管理；生产管理；品质管理；优化管理或管理的优化；零库存；敏捷制造；敏捷管理；（优秀的、现代的、或未来的）管理哲学；生产管理七大工具；质量管理；设备管理；基础管理；现场管理；六西格玛管理；生产线平衡；工程经济；系统哲学；系统管理；柔性制造；看板管理；工程心理学；管理心理学；激励管理；管理中的真、善、美（或假、恶、丑）；工程哲学；工业工程中的责任；安全管理；优化调度；系统工程；系统管理与过程控制；设计哲学；智能管理；工业工程中的数学；智能工业工程，或工业工程的智能化；生态工程管理；绿色工业工程，或绿色管理；协同学与协同管理；工业工程中的协同；概念工程与概念管理；工业工程与蝴蝶效应；管理中的蝴蝶效应，等等…… 2.机械电子工程方向： CAD；CAM；CAE；CAPP；PDM；EPR；CIMS；VD；VM；FMS；PLC；协同设计；协同制造；概念设计；自底向上；自顶向下；智能设计；智能制造；智能材料；特种加工(线切割、电火花、激光加工、电化学加工、超声波加工、光刻技术、快速成型、反求工程)；微机械；精密加工；精密制造；机电一体化；自动化；控制论；线性控制；非线性控制；混沌控制；模糊控制；人工智能；神经网络；纳米技术；纳米制造；机器人；智能机器人；传感器；智能传感器；自动化生产线；机械手；智能机械手；自动检测；数据采集；信号处理；信息识别、模式识别等等……
图像处理与分析-本科课程教学大纲
华南理工大学本科课程教学大纲基本格式 《图像处理与分析技术》教学大纲 总学时：54 理论课学时：48 实验课学时：6 一、课程的性质 人类从外接获得的信息约有75%是从图像中获得的。随着计算机技术的高速发展,数字图像技术今年来得到极大的重视和长足的进展，并已在科学研究、军事、遥感、天文、地质、工业生产、医疗卫生、教育、管理和通信等方面得到了广泛的应用，对推动社会发展、改善人们的生活水平起到了重要的作用。本课程介绍图像处理和分析的基本原理、典型方面和实用技术。通过本课程的学习，较为全面地了解该领域的基本理论、技术、应用和发展。为将来应用于实际和进行科学研究打下良好的基础。本课程适合相关专业的大学本科高年级学生和研究生学习。 二、课程的目的与教学基本要求 教学目的：使学生对图像处理与分析的理论和技术有较全面的了解和掌握。 基本要求：通过本课程学习，掌握基本概念和原理，应用其中的理论和方法解决问题。 三、课程适用专业 信号与信息处理、通信与信息系统、计算机应用技术、生物医学工程等 四、课程的教学内容、要求与学时分配 1．理论教学部分： 第一章绪论(2学时) 图像处理和分析系统介绍,数字图像的数学描述. 第二章图像和视觉基础(2学时) 1亮度视觉 2颜色视觉 第三章图像变换(4学时) 1.傅立叶变换和性质 2.图像变换的通用公式 3.其它可分离图像变换、离散余弦变换、沃尔什-哈德码变换 4 霍德林变换
第四章图像增强(6学时) 1.图像的对比度增强 2.图像的噪声平滑滤波 3.图像的边缘 第五章图像恢复和重建(6学时) 1.图像退化模型 2.常用频域和空域复原方法 3.投影重建 第六章图像编码(6学时) 1.基本概念-图像的信息熵值,数据冗余,图像编码模型 2.哈夫曼编码技术 3.预测编码 4.变换编码 5.国际标准简介 第七章图像分割 1.阈值法 2.区域生长,分裂合并 3.边缘检测 4.二值图像处理方法 第八章.图像目标的表达和描述(6学时) 1.边界表达 2.区域的几何特征 3.区域的纹理特征 第九章.模式识别方法简介(4学时) 1.统计模式识别方法 2.句法模式识别方法 3.模糊集合识别方法 2．实验教学部分（课内共6学时，未计课外实验时间）1）DFT、DCT正反变换实现 2）直方图均衡、直方图规定化、时域模板处理、频域高低通滤波3）去运动模糊、去失焦、逆滤波、维纳滤波 4）DPCM编码、游程编码、HUFFMAN编码 5）目标描述与识别(分割、描述、识别)
模式识别方法简述
XXX大学 课程设计报告书 课题名称模式识别 姓名 学号 院、系、部 专业 指导教师 xxxx年 xx 月 xx日
模式识别方法简述 摘要：模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的( 数值的、文字的和逻辑关系的) 信息进行处理和分析, 以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程, 是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别研究主要集中在两方面, 一是研究生物体( 包括人) 是如何感知对象的，属于认识科学的范畴, 二是在给定的任务下, 如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容, 后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力, 已经取得了系统的研究成果。 关键词：模式识别; 模式识别方法; 统计模式识别; 模板匹配; 神经网络模式识别 模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。随着2 0 世纪4 0 年代计算机的出现以及5 0 年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。（计算机）模式识别在2 0 世纪6 0 年代初迅速发展并成为一门新学科。 模式识别研究主要集中在两方面, 一是研究生物体( 包括人) 是如何感知对象的，属于认识科学的范畴, 二是在给定的任务下, 如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容, 后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力, 已经取得了系统的研究成果。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。 模式识别是一种借助计算机对信息进行处理、判别的分类过程。判决分类在
《认知心理学》实验指导
概念形成 简介： 概念是人脑反映事物本质属性的思维形式。个体掌握一类事物本质属性的过程，就是概念形成的过程。实验室中为了研究概念形成的过程，常使用人工概念。 制造人工概念时先确定一个或几个属性作为分类标准，但并不告诉被试，只是将材料交给被试，请其分类。在此过程中，反馈给被试是对还是错。通过这种方法，被试可以发现主试的分类标准，从而学会正确分类，即掌握了这个人工概念。通过人工概念的研究，可以了解概念形成的过程。一般来讲，被试都是经过概括-假设-验证的循环来达到概念形成的。 叶克斯复杂选择器可用来制造人工概念。本实验模拟叶克斯复杂选择器来研究简单空间位置关系概念的形成。 方法与程序： 本实验共有4个人工概念，难度顺次增加，被试可以任选其中1个。 实验时，屏幕上会出现十二个圆键，有空心和实心两种。其中只有一个实心圆与声音相联系，此键出现的相对位置是有规律的，被试要去发现其中的规律（概念），找到这个键。被试用鼠标点击相应的实心圆，如果没有发生任何变化，表明选择错误；如果有声音呈现，同时该圆变为红色，则表明选择正确。只有选择正确，才能继续下一试次。当连续三次第一遍点击就找对了位置时，就认为被试已形成了该人工概念，实验即结束。如果被试在60个试次内不能形成正确概念，实验自动终止。 结果与讨论： 结果文件第一行是被试达到标准所用的遍数（不包括连续第一次就对的三遍）。其后的结果分三列印出：第一列是遍数；第二列为每遍中反应错的次数，如为0则表示这一遍第一次就做对了；第三列表示这一遍所用的时间，以毫秒为单位。 根据结果试说明被试概念形成的过程。 交叉参考：思维策略 参考文献： 杨博民主编心理实验纲要北京大学出版社 319-321页
数字图像处理教学大纲(2014新版)
数字图像处理 课程编码：3073009223 课程名称：数字图像处理 总学分： 2 总学时：32 (讲课28，实验4) 课程英文名称：Digital Image Processing 先修课程：概率论与数理统计、线性代数、C++程序设计 适用专业：自动化专业等 一、课程性质、地位和任务 数字图像处理课程是自动化专业的专业选修课。本课程着重于培养学生解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下坚实的理论基础。主要任务是学习数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，并能应用这些基本方法开发数字图像处理系统，为学习图像处理新方法奠定理论基础。 二、教学目标及要求 1．了解图像处理的概念及图像处理系统组成。 2．掌握数字图像处理中的灰度变换和空间滤波的各种方法。 3．了解图像变换，主要是离散和快速傅里叶变换等的原理及性质。 4．理解图像复原与重建技术中空间域和频域滤波的各种方法。 5. 理解解彩色图像的基础概念、模型和处理方法。 6. 了解形态学图像处理技术。 7. 了解图像分割的基本概念和方法。 三、教学内容及安排 第一章：绪论（2学时） 教学目标：了解数字图像处理的基本概念，发展历史，应用领域和研究内容。通过大量的实例讲解数字图像处理的应用领域；了解数字图像处理的基本步骤；了解图像处理系统的组成。 重点难点：数字图像处理基本步骤和图像处理系统的各组成部分构成。 1.1 什么是数字图像处理 1.2 数字图像处理的起源
1.3.1 伽马射线成像 1.3.2 X射线成像 1.3.3 紫外波段成像 1.3.4 可见光及红外波段成像 1.3.5 微波波段成像 1.3.6 无线电波成像 1.3.7 使用其他成像方式的例子 1.4 数字图像处理的基本步骤 1.5 图像处理系统的组成 第二章：数字图像基础（4学时） 教学目标：了解视觉感知要素；了解几种常用的图像获取方法；掌握图像的数字化过程及其图像分辨率之间的关系；掌握像素间的联系的概念；了解数字图像处理中的常用数学工具。 重点难点：要求重点掌握图像数字化过程及图像中像素的联系。 2.1 视觉感知要素（1学时） 2.1.1 人眼的构造 2.1.2 眼镜中图像的形成 2.1.3 亮度适应和辨别 2.2 光和电磁波谱 2.3 图像感知和获取（1学时） 2.3.1 用单个传感器获取图像 2.3.2 用条带传感器获取图像 2.3.3 用传感器阵列获取图像 2.3.4 简单的图像形成模型 2.4 图像取样和量化（1学时） 2.4.1 取样和量化的基本概念 2.4.2 数字图像表示 2.4.3 空间和灰度级分辨率 2.4.4 图像内插 2.5 像素间的一些基本关系（1学时） 2.5.1 相邻像素 2.5.2 临接性、连通性、区域和边界 2.5.3 距离度量 2.6 数字图像处理中所用数学工具的介绍 2.6.1 阵列与矩阵操作
华南理工大学《模式识别》大作业报告
华南理工大学《模式识别》大作业报告 题目：模式识别导论实验 学院计算机科学与工程 专业计算机科学与技术（全英创新班） 学生姓名黄炜杰 学生学号201230590051 指导教师吴斯 课程编号145143 课程学分2分 起始日期2015年5月18日
实验概述 【实验目的及要求】 Purpose: Develop classifiers,which take input features and predict the labels. Requirement: ?Include explanations about why you choose the specific approaches. ?If your classifier includes any parameter that can be adjusted,please report the effectiveness of the parameter on the final classification result. ?In evaluating the results of your classifiers,please compute the precision and recall values of your classifier. ?Partition the dataset into2folds and conduct a cross-validation procedure in measuring the performance. ?Make sure to use figures and tables to summarize your results and clarify your presentation. 【实验环境】 Operating system:window8(64bit) IDE:Matlab R2012b Programming language:Matlab
温度控制系统曲线模式识别及仿真
锅炉温度定值控制系统模式识别及仿真专业：电气工程及其自动化姓名：郭光普指导教师：马安仁 摘要本文首先简要介绍了锅炉内胆温度控制系统的控制原理和参数辨识的概念及切线近似法模式识别的基本原理，然后对该系统的温控曲线进行模式识别，而后着重介绍了用串级控制和Smith预估器设计一个新的温度控制系统，并在MATLAB的Simulink中搭建仿真模型进行仿真。 关键词温度控制，模式识别，串级控制，Smith预测控制 ABSTRACT This article first briefly introduced in the boiler the gallbladder temperature control system's control principle and the parameter identification concept and the tangent approximate method pattern recognition basic principle, then controls the curve to this system to carry on the pattern recognition warm, then emphatically introduced designs a new temperature control system with the cascade control and the Smith estimator, and carries on the simulation in the Simulink of MATLAB build simulation model. Key Words:Temperature control, Pattern recognition, Cascade control, Smith predictive control
人工智能与模式识别
人工智能与模式识别 摘要：信息技术的飞速发展使得人工智能的应用围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。模式识别是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词：模式识别；数字识别；人脸识别中图分类号； Abstract: The rapid development of information technology makes the application of artificial intelligence become more and more widely. Pattern recognition, as one of the important aspects, has always been an important direction of artificial intelligence research. In the introduction of artificial intelligence and pattern recognition related knowledge at the same time, artificial intelligence in pattern recognition applications were discussed.Pattern recognition is a basic human intelligence, the emergence of the 20th century, 40 years of computer and the rise of artificial intelligence in the 1950s, pattern recognition technology has made great progress. Pattern recognition and statistics, psychology,