基于多模式-监督分类的SOFC系统多故障识别

模式识别第二章-2.K-均值分类算法

模式识别第二章 2. K-均值分类算法 1. 实验原理和步骤以初始化聚类中心为1x 和10x 为例。第一次迭代：第一步：取K=2，并选T x z )00()1(11==，T x z )67()1(102==。第二步：因)1()1(2111z x z x -<-，故)1(11S x ∈ 因)1()1(2212z x z x -<-，故)1(12S x ∈ 因)1()1(2313z x z x -<-，故)1(13S x ∈ …… 得到：},,,,,,,{)1(876543211x x x x x x x x S = },,,,,,,,,,,{)1(201918171615141312111092x x x x x x x x x x x x S =。第三步：计算新的聚类中心： ??? ? ??=+??++==∑∈125.1250.1)(811)2(821)1(111x x x x N z S x ???? ??=+??++==∑∈333.7663.7)(1211)2(20109)1(2 22x x x x N z S x （1N 和2N 分别为属于第一类和第二类的样本的数目）。第四步：因)2()1(z z ≠，返回第二步。第二次迭代（步骤同上）：第二次迭代得到的???? ??=125.1250.1)3(1z ，??? ? ??=333.7663.7)3(2z ，)3()2(z z ≠，结束迭代，得到的最终聚类中心为：???? ??=125.1250.11z ，??? ? ??=333.7663.72z 。 2. 实验结果截图（1）初始化聚类中心为1x 和10x 时：

什么是模式识别

什么是模式识别 1 模式识别的概念模式识别[8]是一种从大量信息和数据出发，在专家经验和已有认识的基础上，利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形自动完成识别的过程。模式识别包括相互关联的两个阶段，即学习阶段和实现阶段，前者是对样本进行特征选择，寻找分类的规律，后者是根据分类规律对未知样本集进行分类和识别。广义的模式识别属计算机科学中智能模拟的研究范畴，内容非常广泛，包括声音和语言识别、文字识别、指纹识别、声纳信号和地震信号分析、照片图片分析、化学模式识别等等。计算机模式识别实现了部分脑力劳动自动化。模式识别－－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。模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等，属于概念识别研究的范畴，是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、文字、符号、三位物体和景物以及各种可以用物理的、化学的、生物的传感器对对象进行测量的具体模式进行分类和辨识。模式识别问题指的是对一系列过程或事件的分类与描述，具有某些相类似的性质的过程或事件就分为一类。模式识别问题一般可以应用以下4种方法进行分析处理。统计模式识别方法：统计模式识别方法是受数学中的决策理论的启发而产生的一种识别方法，它一般假定被识别的对象或经过特征提取向量是符合一定分布规律的随机变量。其基本思想是将特征提取阶段得到的特征向量定义在一个特征空间中，这个空间包含了所有的特征向量，不同的特征向量，或者说不同类别的对象都对应于空间中的一点。在分类阶段，则利用统计决策的原理对特征空间进行划分，从而达到识别不同特征的对象的目的。统计模式识别中个应用的统计决策分类理论相对比较成熟，研究的重点是特征提取。人工神经网络模式识别：人工神经网络的研究起源于对生物神经系统的研究。人工神经网络区别于其他识别方法的最大特点是它对待识别的对象不要求有太多的分析与了解，具有一定的智能化处理的特点。句法结构模式识别：句法结构模式识别着眼于对待识别对象的结构特征的描述。在上述4种算法中，统计模式识别是最经典的分类识别方法，在图像模式识别中有着非常广泛的应用。 2 模式识别研究方向模式识别研究主要集中在两方面，即研究生物体（包括人）是如何感知对象的，属于认知科学的范畴，以及在给定的任务下，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着近几十年来的努力，已经取得了系统的研究成果。一个计算机模式识别系统基本上事有三部分组成的[11]，即数据采集、数据处理和分类决策或模型匹配。任何一种模式识别方法都首先要通过各种传感器把被研究对象的各种物理变量转换为计算机可以接受的数值或符号（串）集合。习惯上，称这种数值或符号（串）所组成的空间为模式空间。为了从这些数字或符号（串）中抽取出对识别有效的信息，必须对它进行处理，其中包括消除噪声，排除不相干的信号以及与对象的性质和采用的识别方法密切相关的特征的计算（如表征物体的形状、周长、面积等等）以及必要的变换（如为得到信号功率谱所进行的快速傅里叶变换）等。然后通过特征选择和提取或基元选择形成模式的特

奥马哈系统(附录A)

奥马哈系统（附录A）虽然原版奥马哈一书受版权保护，但附录A中的奥马哈系统的用词和定义以及这个中文翻译不受版权限制。整个或者部分附录A的中文翻译可直接使用或发表在其他论文、文章、章节和/或书籍中而无需申请许可。但是，所使用的中文翻译应和这里提供的译文完全一致，并应注明译文的出处如下： https://www.360docs.net/doc/f01556591.html, / ChineseAppendixA.html.（黄金月，等译，附录A，2011）。引自凯伦·马丁（2005）. 奥马哈系统：实践、文档和信息管理的关键（第二版再印）. 内布拉斯加州, 奥马哈：健康联合出版社. ------------------------------------------------------------------------------------------- 2005年修订版附录呈现了最新修订的奥马哈系统（问题分类表、干预方案、成效的问题评分量表）的用词和定义。第一章到第六章和使用指南中包含了为使用者提供的一些重要建议、例子和指导；附录B举例说明了在个案研究中该系统的使用；附录C说明与状况、医学诊断和治疗相关的内容；附录D和E是该系统修订过程和编码的细节；所有的定义提供在词汇表内。奥马哈系统的结构、用词和定义没有受版权限制，以便于所有使用者均可获取。有关知识不是新的，而是有关爱之心的健康照顾执业者所需要知道、执行和交流的系统结构。对问题分类表中的42个问题的每一项，执业者可选择两种修饰语：其一是个人、家庭或社区；其二是健康促进、潜在的或现存的。为简单起见，这个附录只出现用词，这些修饰语的定义如下。修饰语（选择一项）：个人：独居的个人或单一家庭的一位成员所经历的一个健康相关问题。家庭：一个社会单元或一起居住的相关群体所经历的一个健康相关问题。

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,

模式识别感知器算法求判别函数

感知器算法求判别函数一、实验目的掌握判别函数的概念和性质，并熟悉判别函数的分类方法，通过实验更深入的了解判别函数及感知器算法用于多类的情况，为以后更好的学习模式识别打下基础。二、实验内容学习判别函数及感知器算法原理，在MATLAB 平台设计一个基于感知器算法进行训练得到三类分布于二维空间的线性可分模式的样本判别函数的实验，并画出判决面，分析实验结果并做出总结。三、实验原理 3.1 判别函数概念直接用来对模式进行分类的准则函数。若分属于ω1，ω2的两类模式可用一方程d (X ) =0来划分，那么称d (X ) 为判别函数，或称判决函数、决策函数。如，一个二维的两类判别问题，模式分布如图示，这些分属于ω1，ω2两类的模式可用一直线方程 d (X )=0来划分。其中 0)(32211=++=w x w x w d X (1) 21,x x 为坐标变量。将某一未知模式 X 代入（1）中：若0)(>X d ，则1ω∈X 类；若0)(3时：判别边界为一超平面[1]。 3.2 感知器算法 1958年，(美)F.Rosenblatt 提出，适于简单的模式分类问题。感知器算法是对一种分

类学习机模型的称呼，属于有关机器学习的仿生学领域中的问题，由于无法实现非线性分类而下马。但“赏罚概念（ reward-punishment concept ）” 得到广泛应用，感知器算法就是一种赏罚过程[2]。两类线性可分的模式类 21,ωω，设X W X d T )(=其中，[]T 1 21,,,,+=n n w w w w ΛW ，[]T 211,,,,n x x x Λ=X 应具有性质（2）对样本进行规范化处理，即ω2类样本全部乘以(－1)，则有：（3）感知器算法通过对已知类别的训练样本集的学习，寻找一个满足上式的权向量。感知器算法步骤：（1）选择N 个分属于ω1和 ω2类的模式样本构成训练样本集{ X1 ,…, XN }构成增广向量形式，并进行规范化处理。任取权向量初始值W(1)，开始迭代。迭代次数k=1。（2）用全部训练样本进行一轮迭代，计算W T (k )X i 的值，并修正权向量。分两种情况，更新权向量的值： 1. ()，若0≤T i k X W 分类器对第i 个模式做了错误分类，权向量校正为： ()()i c k k X W W +=+1 c ：正的校正增量。 2. 若()，0T >i k X W 分类正确，权向量不变：()()k k W W =+1,统一写为： ???∈<∈>=21T ,0,0)(ωωX X X W X 若若d

黄庆明模式识别与机器学习第三章作业

·在一个10类的模式识别问题中，有3类单独满足多类情况1，其余的类别满足多类情况2。问该模式识别问题所需判别函数的最少数目是多少？应该是252142 6 *74132 7=+=+ =++C 其中加一是分别3类和 7类 ·一个三类问题，其判别函数如下： d1(x)=-x1, d2(x)=x1+x2-1, d3(x)=x1-x2-1 (1)设这些函数是在多类情况1条件下确定的，绘出其判别界面和每一个模式类别的区域。 (2)设为多类情况2，并使：d12(x)= d1(x), d13(x)= d2(x), d23(x)= d3(x)。绘出其判别界面和多类情况2的区域。

(3)设d1(x), d2(x)和d3(x)是在多类情况3的条件下确定的，绘出其判别界面和每类的区域。 ·两类模式，每类包括5个3维不同的模式，且良好分布。如果它们是线性可分的，问权向量至少需要几个系数分量？假如要建立二次的多项式判别函数，又至少需要几个系数分量？（设模式的良好分布不因模式变化而改变。）如果线性可分，则4个建立二次的多项式判别函数，则102 5 C 个 ·(1)用感知器算法求下列模式分类的解向量w: ω1: {(0 0 0)T , (1 0 0)T , (1 0 1)T , (1 1 0)T } ω2: {(0 0 1)T , (0 1 1)T , (0 1 0)T , (1 1 1)T } 将属于ω2的训练样本乘以（-1），并写成增广向量的形式。 x ①=(0 0 0 1)T , x ②=(1 0 0 1)T , x ③=(1 0 1 1)T , x ④=(1 1 0 1)T x ⑤=(0 0 -1 -1)T , x ⑥=(0 -1 -1 -1)T , x ⑦=(0 -1 0 -1)T , x ⑧=(-1 -1 -1 -1)T 第一轮迭代：取C=1，w(1)=(0 0 0 0) T 因w T (1) x ① =(0 0 0 0)(0 0 0 1) T =0 ≯0，故w(2)=w(1)+ x ① =(0 0 0 1) 因w T (2) x ② =(0 0 0 1)(1 0 0 1) T =1>0，故w(3)=w(2)=(0 0 0 1)T 因w T (3)x ③=(0 0 0 1)(1 0 1 1)T =1>0，故w(4)=w(3) =(0 0 0 1)T 因w T (4)x ④=(0 0 0 1)(1 1 0 1)T =1>0，故w(5)=w(4)=(0 0 0 1)T 因w T (5)x ⑤=(0 0 0 1)(0 0 -1 -1)T =-1≯0，故w(6)=w(5)+ x ⑤=(0 0 -1 0)T 因w T (6)x ⑥=(0 0 -1 0)(0 -1 -1 -1)T =1>0，故w(7)=w(6)=(0 0 -1 0)T 因w T (7)x ⑦=(0 0 -1 0)(0 -1 0 -1)T =0≯0，故w(8)=w(7)+ x ⑦=(0 -1 -1 -1)T 因w T (8)x ⑧=(0 -1 -1 -1)(-1 -1 -1 -1)T =3>0，故w(9)=w(8) =(0 -1 -1 -1)T 因为只有对全部模式都能正确判别的权向量才是正确的解，因此需进行第二轮迭代。第二轮迭代：因w T (9)x ①=(0 -1 -1 -1)(0 0 0 1)T =-1≯0，故w(10)=w(9)+ x ① =(0 -1 -1 0)T

模式识别——用身高和或体重数据进行性别分类

用身高和/或体重数据进行性别分类 1、【实验目的】（1）掌握最小错误率Bayes 分类器的决策规则（2）掌握Parzen 窗法（3）掌握Fisher 线性判别方法（4）熟练运用matlab 的相关知识。 2、【实验原理】（1）、最小错误率Bayes 分类器的决策规则如果在特征空间中观察到某一个（随机）向量x = ( x 1 , x 2 ,…, x d )T ，已知类别状态的先验概率为：()i P w 和类别的条件概率密度为(|)1,2,3...i P x w i c =，根据Bayes 公式得到状态的后验概率有：1 (|)() (|)(|)() i i i c j j j p P P p P ωωωωω== ∑x x x 基本决策规则：如果1,...,(|)max (|)i j j c P P ωω==x x ，则i ω∈x ，将 x 归属后验概率最大的类别。（2）、掌握Parzen 窗法对于被估计点X ：其估计概率密度的基本公式(x)N k N N N p V =，设区域 R N 是以 h N 为棱长的 d 维超立方体，则立方体的体积为d N N V h =；选择一个窗函数(u)?，落入该立方体的样本数为x x 1 ( )i N N N h i k ?-== ∑，点 x 的概率密度:

x x 11 1(x)( )N i N N k N N N V h i N p V N ?-== =∑ 其中核函数：x x 1i K(x,x )( )i N N V h ?-= ，满足的条件：i (1) K(x,x )0≥；i (2) K(x,x )dx 1=?。（3）、Fisher 线性判别方法 Fisher 线性判别分析的基本思想：通过寻找一个投影方向（线性变换，线性组合），将高维问题降低到一维问题来解决，并且要求变换后的一维数据具有如下性质：同类样本尽可能聚集在一起，不同类的样本尽可能地远。 Fisher 线性判别分析，就是通过给定的训练数据，确定投影方向W 和阈值y0，即确定线性判别函数，然后根据这个线性判别函数，对测试数据进行测试，得到测试数据的类别。线性判别函数的一般形式可表示成 0)(w X W X g T += ，其中????? ??=d x x X 1 ? ????? ? ??=d w w w W 21 根据Fisher 选择投影方向W 的原则，即使原样本向量在该方向上的投影能兼顾类间分布尽可能分开，类内样本投影尽可能密集的要求，用以评价投影方向W 的函数为： 2 2 2122 1~~)~~()(S S m m W J F +-= )(211 *m m S W W -=- 上面的公式是使用Fisher 准则求最佳法线向量的解，该式比较重要。另外，该式这种形式的运算，我们称为线性变换，其中21m m -式一个向量，1-W S 是W S 的逆矩阵，如21m m -是d 维，W S 和1-W S 都是d ×d 维，得到的* W 也是一个d 维的向量。向量* W 就是使Fisher 准则函数)(W J F 达极大值的解，也就是按Fisher 准则将d 维X 空间投影到一维Y 空间的最佳投影方向，该向量* W 的各分量值是对原d 维特征向量求加权和的权值。

奥马哈相关知识

概念：奥马哈系统 (Omaha System 是经北美护理协会(ANA 认可的一个标准化护理语言体系，由美国奥马哈家访护士协会(Visiting Nurse Association of Omaha)在20 世纪70年代研发］2］。奥马哈系统在发展初期主要用于美国的社区护理实践，随着系统的不断完善和成熟，其应用已延伸至其他领域，如临床护理、延续护理、护理教育、护理研究等，并被澳大利亚、英国、德国、瑞典、西班牙、日本、韩国等多个国家的护士采用。奥马哈系统简述奥马哈系统是一个以解决问题程序为框架的综合系统，由问题分类系统、干预系统和效果的问题评分 3部分组成］2-3 ］。问题分类系统包括环境、心理社会、生理和健康相关行为 4个领域的42个健康问题。干预系统将护理干预划分为健康教育、指导和咨询，治疗及程序，个案管理和监测 4大范畴。效果的问题评分是一个评价患者认知、行为和状况3个方面护理效果的5分制量表，是一个能全面辨认患者健康问题并提供护理干预和成效的评价框架。奥马哈系统的主要内容问题分类子系统问题分类子系统是社区护理和护理科研中常被使用的一种护理诊断分类，包括4个层级(1evels):领域(domain)--问题(problem)---+ 修饰因子 (modifier)---} 症状和体征(sign /symptom)。“层级”是指必须在选择出上级“层级”后?方能筛选后续 “层级”。必须在选择出个案的需求是属于哪个领域后.方能由各个领域所陈列出的问题中选择适合的问题名称，以修饰因子来描述问题的现况，例如，这个问题是现存的还是潜在的；是个人的还是家庭的。如果发现的问题是现存的，就必定包含症状和体征。第l 层级包含环境、心理社会、生理、健康相关行为4个领域。第2层级包含42个可能影响患者健康状态的问题。同时在每个领域内都包括有“其他” 项，以便适应患者的特殊性和多样性，见表I 。第3层级是修饰因子。表达2组与问题相关的修饰用语，第I 组描述问题的对象?是个人的、家庭的或足他人的；第2组描述问题存在的状态，是对健康起促进作用的、潜在的缺乏或危害，还是现存的缺乏或损害。第4层级表达冋题所表现出的症状和体征处置干预子系统处置干预子系统旨在提供一个系统性的护理活动框架，协助案例护士和其他卫生人员计划、执行和记录护理措施，并使其护理措施能有标 ---------- 空中间厲井类予系址的AW 和同■内琳］层魅：超城】环谢领堆:居住居.竝.徉瞎印秋直内歼的物质驚奪押示貞 n 心理秋隹荻城：行为，悟!s 、竞琥，人际关事利円-慎垠育內方式妣收人"生:阳住所环龜;広带TV 工惟堵所誉辛：的打討区嵐国的祥通:加卄帝色转企;佣人环史岳持朋 10 心理便肃；12性恢热：13黒祀；NJ 起峙；15老怔， IE 生K 门听力;】8饗力；W 诰言衣诂:如口蛭卫卞汕认翊悴器觀 25 神纶-肌闵”脅帖功肥；36呻曜匸27備平；28旳ft”水倉：押挥便习11 W 蚪賊山牝円'I 歧冲需32悴爭:阳产珀：営创闇为瞬悄牌； :嶽査干预于系纯处爲干雨子系统旨在觀供伞系氓件的护沽功極嘤?阱助案例护士和瓦他生人员汁划”执行料记诫护理構施?并便其护理惜若撕陆.诫域少或减轻现疔拄理或服殍+如标口护理、收' 亍率许理(rase rm 第2圧罢:网蚩 5 I

模式识别与机器学习期末考查试题及参考答案

模式识别与机器学习期末考查试卷研究生姓名：入学年份：导师姓名：试题1：简述模式识别与机器学习研究的共同问题和各自的研究侧重点。答：（1）模式识别是研究用计算机来实现人类的模式识别能力的一门学科，是指对表征事物或现象的各种形式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。主要集中在两方面，一是研究生物体（包括人）是如何感知客观事物的，二是在给定的任务下，如何用计算机实现识别的理论和方法。机器学习则是一门研究怎样用计算机来模拟或实现人类学习活动的学科，是研究如何使机器通过识别和利用现有知识来获取新知识和新技能。主要体现以下三方面：一是人类学习过程的认知模型；二是通用学习算法；三是构造面向任务的专用学习系统的方法。两者关心的很多共同问题，如：分类、聚类、特征选择、信息融合等，这两个领域的界限越来越模糊。机器学习和模式识别的理论和方法可用来解决很多机器感知和信息处理的问题，其中包括图像/视频分析（文本、语音、印刷、手写）文档分析、信息检索和网络搜索等。（2）机器学习和模式识别是分别从计算机科学和工程的角度发展起来的，各自的研究侧重点也不同。模式识别的目标就是分类，为了提高分类器的性能，可能会用到机器学习算法。而机器

学习的目标是通过学习提高系统性能，分类只是其最简单的要求，其研究更侧重于理论，包括泛化效果、收敛性等。模式识别技术相对比较成熟了，而机器学习中一些方法还没有理论基础，只是实验效果比较好。许多算法他们都在研究，但是研究的目标却不同。如在模式识别中研究所关心的就是其对人类效果的提高，偏工程。而在机器学习中则更侧重于其性能上的理论证明。试题2：列出在模式识别与机器学习中的常用算法及其优缺点。答：（1） K近邻法算法作为一种非参数的分类算法，它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等。在应用算法解决问题的时候，要注意的两个方面是样本权重和特征权重。优缺点：非常有效，实现简单，分类效果好。样本小时误差难控制，存储所有样本，需要较大存储空间，对于大样本的计算量大。（2）贝叶斯决策法贝叶斯决策法是以期望值为标准的分析法，是决策者在处理风险型问题时常常使用的方法。优缺点：由于在生活当中许多自然现象和生产问题都是难以完全准确预测的，因此决策者在采取相应的决策时总会带有一定的风险。贝叶斯决策法就是将各因素发生某种变动引起结果变动的概率凭统计资料或凭经验主观地假设，然后进一步对期望值进行分析，由于此概率并不能证实其客观性，故往往是主观的和人为的

1模式识别与机器学习思考题及参考答案

模式识别与机器学习期末考查思考题 1：简述模式识别与机器学习研究的共同问题和各自的研究侧重点。机器学习是研究让机器（计算机）从经验和数据获得知识或提高自身能力的科学。机器学习和模式识别是分别从计算机科学和工程的角度发展起来的。然而近年来，由于它们关心的很多共同问题（分类、聚类、特征选择、信息融合等），这两个领域的界限越来越模糊。机器学习和模式识别的理论和方法可用来解决很多机器感知和信息处理的问题，其中包括图像/视频分析、（文本、语音、印刷、手写）文档分析、信息检索和网络搜索等。近年来，机器学习和模式识别的研究吸引了越来越多的研究者，理论和方法的进步促进了工程应用中识别性能的明显提高。机器学习：要使计算机具有知识一般有两种方法；一种是由知识工程师将有关的知识归纳、整理，并且表示为计算机可以接受、处理的方式输入计算机。另一种是使计算机本身有获得知识的能力，它可以学习人类已有的知识，并且在实践过程中不总结、完善，这种方式称为机器学习。机器学习的研究，主要在以下三个方面进行：一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程；和机器学习的方法；以及建立针对具体任务的学习系统。机器学习的研究是在信息科学、脑科学、神经心理学、逻辑学、模糊数学等多种学科基础上的。依赖于这些学科而共同发展。目前已经取得很大的进展，但还没有能完全解决问题。模式识别：模式识别是研究如何使机器具有感知能力，主要研究视觉模式和听觉模式的识别。如识别物体、地形、图像、字体（如签字）等。在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的用统计模式和结构模式的识别方法。特别神经网络方法在模式识别中取得较大进展。理解自然语言计算机如能“听懂”人的语言（如汉语、英语等），便可以直接用口语操作计算机，这将给人们带来极大的便利。计算机理解自然语言的研究有以下三个目标：一是计算机能正确理解人类的自然语言输入的信息，并能正确答复（或响应）输入的信息。二是计算机对输入的信息能产生相应的摘要，而且复述输入的内容。三是计算机能把输入的自然语言翻译成要求的另一种语言，如将汉语译成英语或将英语译成汉语等。目前，研究计算机进行文字或语言的自动翻译，人们作了大量的尝试，还没有找到最佳的方法，有待于更进一步深入探索。机器学习今后主要的研究方向如下： 1)人类学习机制的研究；

(完整版)中科院-模式识别考题总结(详细答案)

1.简述模式的概念及其直观特性，模式识别的分类，有哪几种方法。（6’）答（1）：什么是模式？广义地说，存在于时间和空间中可观察的物体，如果我们可以区别它们是否相同或是否相似，都可以称之为模式。模式所指的不是事物本身，而是从事物获得的信息，因此，模式往往表现为具有时间和空间分布的信息。模式的直观特性：可观察性；可区分性；相似性。答（2）：模式识别的分类：假说的两种获得方法（模式识别进行学习的两种方法）： ●监督学习、概念驱动或归纳假说； ●非监督学习、数据驱动或演绎假说。模式分类的主要方法： ●数据聚类：用某种相似性度量的方法将原始数据组织成有意义的和有用的各种数据集。是一种非监督学习的方法，解决方案是数据驱动的。 ●统计分类：基于概率统计模型得到各类别的特征向量的分布，以取得分类的方法。特征向量分布的获得是基于一个类别已知的训练样本集。是一种监督分类的方法，分类器是概念驱动的。 ●结构模式识别：该方法通过考虑识别对象的各部分之间的联系来达到识别分类的目的。（句法模式识别） ●神经网络：由一系列互相联系的、相同的单元（神经元）组成。相互间的联系可以在不同的神经元之间传递增强或抑制信号。增强或抑制是通过调整神经元相互间联系的权重系数来（weight）实现。神经网络可以实现监督和非监督学习条件下的分类。 2.什么是神经网络？有什么主要特点？选择神经网络模式应该考虑什么因素？（8’）答（1）：所谓人工神经网络就是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统（计算机）。由于我们建立的信息处理系统实际上是模仿生理神经网络，因此称它为人工神经网络。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人工神经网络的两种操作过程：训练学习、正常操作（回忆操作）。答（2）：人工神经网络的特点： ●固有的并行结构和并行处理； ●知识的分布存储； ●有较强的容错性； ●有一定的自适应性；人工神经网络的局限性： ●人工神经网络不适于高精度的计算； ●人工神经网络不适于做类似顺序计数的工作； ●人工神经网络的学习和训练往往是一个艰难的过程； ●人工神经网络必须克服时间域顺序处理方面的困难； ●硬件限制； ●正确的训练数据的收集。答（3）：选取人工神经网络模型，要基于应用的要求和人工神经网络模型的能力间的匹配，主要考虑因素包括：

基于奥马哈系统的护理模式在我国脑卒中患者中的应用进展

基于奥马哈系统的护理模式在我国脑卒中患者中的应用进展发表时间：2018-08-31T14:17:44.253Z 来源：《航空军医》2018年13期作者：刘文强柳明仁 [导读] 在我国，脑卒中位居居民死亡原因的第一位，为脑卒中患者提供针对性护理十分重要。（延边大学护理学院吉林延边 133002）摘要：在我国，脑卒中位居居民死亡原因的第一位，为脑卒中患者提供针对性护理十分重要。奥马哈系统是一个综合的标准化的护理实践分类系统，是ANA认可的国际标准化护理语言之一。本文阐述奥马哈系统的结构框架以及国内的相关研究现状，为今后发展适合我国脑卒中患者的奥马哈护理模式提供理论依据。关键词：脑卒中；奥马哈系统；护理脑卒中（stroke）是指由于机体脑循环障碍导致的局限或全面性脑功能缺损综合征或急性脑血管病事件[1]。脑卒中具有三高的特点，即致残率高、复发率高及致死率高。有研究表明[2]，在卒中后早期对患者进行合适的护理干预可以增强康复效果，减少功能障碍。因此，对脑卒中患者实施针对性的护理，进行健康教育及指导，提供全面、有效的干预措施，以提高脑卒中患者生活质量的重要性不言而喻。奥马哈系统（Omaha System）作为一种始发于社区的护理程序运作系统，自上世纪70年代由美国学者创建以来已在多个国家证明了它的可靠性、有效性和易用性[3]。在脑卒中患者的护理过程中应用奥马哈系统具有科学性和可操作性[4]。 1.相关概念奥马哈系统（Omaha System）是由社区护士在其护理实践中发展的一种社区护理分类系统[5]。它根据社区卫生、护理实践而开发，包含护理进程的所有组成部分[6]。奥马哈系统由奥马哈护理诊断（问题）分类系统、奥马哈干预分类系统和奥马哈结果评定系统3个部分组成[7]。 2.奥马哈系统护理模式在脑卒中患者中的应用 2.1 评估住院患者的护理问题，提高护理效率黄淑芳等[8]应用奥马哈护理诊断（问题）分类系统评估住院患者存在的护理问题。结果显示患者存在的护理问题中，属于生理方面的占65.21%，属于健康相关行为方面的占24.96%，属于心理社会方面的占8.7%，属于环境方面的占1.13%。结果表明奥马哈护理诊断（问题）分类系统能够评估脑卒中住院患者存在的绝大多数护理问题。 2.2 评估居家护理问题，实施整体护理朱春梅等[9]应用奥马哈护理诊断（问题）分类系统，评估176例在家中进行康复的脑卒中患者的护理问题。结果显示发生率超过85%的护理问题分别是生理、环境、心理社会、健康相关行为4个方面。结果表明奥马哈护理诊断（问题）分类系统在居家脑卒中患者评估中的应用能够促进社区护士对患者进行准确的评估以及整体护理的实施。 2.3 基于奥马哈干预分类系统为脑卒中患者提供延续性护理由于脑卒中病情复杂、病程时间长，以至于大多数卒中患者在院内接受治疗及康复后，都回到各自的家庭中进行家庭及社区康复[10]。为患者提供延续性护理，使出院患者能够从医院到家庭平稳的过渡，进行全面的连续性照护的重要性不言而喻。舒卫丰[11]选取60例脑卒中患者，应用奥马哈干预系统对患者进行干预，在出院后，进行3个月的随访，研究结果显示干预后奥马哈结果评定系统中各项指标评分均较干预前升高（P＜0.05），日常生活能力评分较干预前升高(P＜0.01)，自我效能评分较干预前降低(P＜0.05)、抑郁及焦虑量表评分较干预前降低(P＜0.01)。说明通过应用奥马哈干预分类系统对患者进行干预，能够改善患者日常生活能力和心理状况，提升患者自我效能。 Wong[12]等选取108名脑卒中出院患者进行随机对照实验，对干预组提供为期4周的基于奥马哈系统护理模式的延续性护理，结果显示干预组在综合满意度、人际关系以及健康建议上的评分均高于对照组，结果表明为脑卒中出院患者提供基于奥马哈护理模式的延续性护理对患者的健康有促进作用。 2.4 进行针对性护理，实施社区康复冯梅等[13]选取95名经溶栓治疗后出院1个月内的患者，采用社区家庭访视的方式，应用奥马哈系统评估对患者进行评估，并实施针对性措施后，在认知方面进行评价。结果显示应用奥马哈系统，可确定护理问题，进行针对性护理并明确干预效果，从而促进患者的康复。 3.小结在我国，脑卒中位居居民死亡原因的第一位，其发病率是心肌梗死的4-6倍。无论是在院内还是在院外，对脑卒中患者提供一套完整的、合适的护理方案是十分重要的。奥马哈系统是一个包含评估、干预及评价的完整系统，可以全面评估脑卒中患者的护理问题，从而进行针对性干预以及结局评价。奥马哈系统做为ANA认证的国际标准化护理语言之一，历经多次优化而形成，但若要在国内推广及发展，应对其分量表进一步优化，使其更好的适应我国国情，以便在我国的护理实践中广泛应用。参考文献 [1]黄如训.神经病学[M].北京：高等教育出版社，2010：639. [2]Duncan PW，Zorowitz R，Bates B，et al.Management of adult stroke rehabilitationcare： aclinicalpracticeguideline.Stroke.2005，36(9)：100-143. [3]彭易，王岚，邹静.奥马哈系统在慢病管理中的研究进展[J].中国护理管理，2015，12(15)：1499-1502. [4]马瑞丽.奥马哈系统在脑卒中患者中的应用[D].郑州：郑州大学，2015. [5]李春玉，姜丽萍.社区护理学[M].北京：人民卫生出版社，2017：58-59. [6]Karen S.Martin，Joan Norris.The Omaha System：A Model for Describing Practice[J].Holistic Nursing Practice.1996，11(1)：75-83. [7]Topaz M，Golfenshtein N，Bowles KH.The Omaha System：a systematic review of the recent literature.Journal of the American

机器学习在模式识别中的算法研究

机器学习在模式识别中的算法研究摘要：机器学习是计算机开展智能操作的基础，人工智能的发展依靠机器学习技术，而机器学习、模式识别与当前人工智能的发展密切相关。本文通过概述机器学习机制，围绕神经网络、遗传算法、支持向量机、K-近邻法等算法研究当前机器学习在模拟识别中的应用，为今后模拟识别与人工智能开发与研究提供借鉴。关键词：机器学习；模式识别；人工神经网络前言：机器学习技术覆盖了人工智能的各个部分，如自动推理、专家系统、模式识别、智能机器人等。模式识别是将计算机的不同事物划分成不同的类别。人工智能的模式识别可以利用机器学习算法完善分类能效。因此，机器学习与模式识别密不可分，本文就机器学习在模式识别领域的学习算法中的应用展开研究。 1、机器学习机制与系统设计在机器学习模型中，环境可以向系统的学习部件中提供信息，学习部件根据这些信息调整和修改知识库，提升系统内部执行文件的性能。执行文件再将获得的信息向学习部件反馈，此过程就是机器学习系统结合外部与内部的环境信息自动获取知识的过程。机器学习系统设计的构建过程应包含两部分：其一，模型的选择和构建。其二，学习算法的选择与设计。不同种类的模型具有不同的目标函数，涉及到不同的学习机制，算法的复杂性与能力决定着学习系统的效率与学习能力。此外，训练样本集的特征与大小的问题也与机器学习系统的性能相关。 2、机器学习在模式识别中的应用 2.1 遗传算法在机器学习中，特征维数是一大难题，每一种模式中的特征反映出的事物本质权重均不一致。部分对于分类结果并无积极作用，甚至属于冗余，因此选择特征尤为关键。遗传算法实际上是寻优算法，可以有效的解决特征选择问题。遗传算法可以筛选出准确反映出原模式相关信息、影响分类的结果、相互关联性较小的特征。遗传算法实际是利用达尔文的生物进化思想，在运算领域中巧妙生成一种寻优算法。该算法是1975年由美国Michigan大学的Holland教授提出的，遗传算法的主要方法如下：首先，将种群中的个体作为对象，进行一系列的变异、交叉、选择等操作。其次，利用遗传操作促进群体不断的进化，最终产生最优的个体，最后，结合个体对于环境的适应程度选择最优良的个体，为其创造机会繁衍后代。遗传算法程序如下：选择合适的编码策略，确定遗传策略和适应度函数。遗传策略包含种群的选择、大小、交叉概率、变异方法、变异概率等遗传参数；利用编码策略，将特征集变为位串结构；构建初始化群体；计算整个群体的个体适应度；结合遗传策略，将交叉、选择等作用在群体中，产生下一代群体；判别群体性能是否到达某一标准，假若不满足将回到遗传策略阶段。 2.2 k-近邻法 k-nearest neighbor(k-近邻法)被广泛运用在无指导、基于实例的学习方法中，可以实现线性不可分的样本识别，在之前并不了解待分样本的分布函数。当前被广泛应用的k-近邻法主要是将待分类样本为重点形成超球体，同时扩展超球的半径一直到球内包含着K个已知模式的样本，判别k个邻近样本属于哪一种。其主要分类算法如下：设有c个类别，分别是w1,w2,w3,...,wc,i=1,2,3,...,c.测试样本x

模式识别习题及答案

模式识别期末考试复习

题型： 1.填空题5题填空题2.名词解释4题 3.问答题4题 4.计算作图题3题 5.综合计算题1题备注1：没有整理第一章和第六章，老师说不考的备注2：非线性判别函数相关概念P69 概率相关定义、性质、公式P83以后最小错误率贝叶斯决策公式P85 最小风险贝叶斯P86 正态贝叶斯P90 综合计算有可能是第六次作业一、填空题物以类聚人以群分体现的是聚类分析的基本思想。模式识别分类：1.从实现方法来分模式识别分为监督分类和非监督分类；2.从理论上来分，有统计模式识别，统计模式识别，模糊模式识别，神经网络模式识别法聚类分析是按照不同对象之间的差异，根据距离函数的规律做模式分类的。模式的特性：可观察性、可区分性、相似性模式识别的任务：一是研究生物体（包括人）是如何感知对象的，二是如何用计算机实现模式识别的理论和方法。计算机的发展方向：1.神经网络计算机－－模拟人的大脑思维；2.生物计算机－－运用生物工程技术、蛋白分子作芯片； 3.光计算机－－用光作为信息载体，通过对光的处理来完成对信息的处理。训练学习方法：监督学习、无监督学习（无先验知识，甚至类别数也未知）。统计模式识别有：1.聚类分析法（非监督）；2.判决函数法/几何分类法(监督)；3.基于统计决策的概率分类法 - 以模式集在特征空间中分布的类概率密度函数为基础，对总体特征进行研究，以取得分类的方法数据的标准化目的：消除各个分量之间数值范围大小对算法的影响模式识别系统的基本构成：书P7 聚类过程遵循的基本步骤：特征选择；近邻测度；聚类准则；聚类算法；结果验证；结果判定。相似测度基础：以两矢量的方向是否相近作为考虑的基础,矢量长度并不重要。确定聚类准则的两种方式：阈值准则，函数准则基于距离阈值的聚类算法——分解聚类：近邻聚类法；最大最小距离聚类法类间距离计算准则:1）最短距离法2）最长距离法 3）中间距离法4）重心法5）类平均距离法6）离差平方和法P24 系统聚类法——合并的思想用于随机模式分类识别的方法，通常称为贝叶斯判决。 BAYES 决策常用的准则：最小错误率；最小风险错误率的计算或估计方法：①按理论公式计算；②计算错误率上界；③实验估计。