cx(k)
或阀值的梯度向量。E(k)为第k次迭代的网络输出的总误差性能,一般采用的网络误差为均方误差MSE(mean square error)。a(为第k次迭代的网络学习率,在训练时,当误差以减小的方式趋于目标时,说明修正方向正确,可以使步长增大,因此可以将学习率乘以一个增量因子kinc使学习率增加。动量项的作用在于记
忆前一时刻连接权的变化方向(即变化量的值),这样就可以采用较大的学习速率n,以提高学习的速度。增加动量项,利用其“惯性效应”来抑制可能产生的振荡,起到了平滑的作用。
2程序复现及结果分析
样本数据:
data=[ 0.8645,2.3053,0.9288;%%客车的样本
0.8456,1.7366,0.9721;
0.8329,1.9963,0.9626;
0.9498,2.4015,0.9466;
0.8735,2.4342,0.8956;
0.7797,1.5103,0.9315;
0.8805,1.5903,0.9466;
0.7453,1.3771,0.9543;
0.1473,0.4372,0.3926;%%货车的样本
0.1526,0.4592,0.4588;
0.3421,1.0006,0.5166;
0.3164,0.9250,0.1875;
0.2311,0.9459,0.1875;
0.1534,0.5280,0.5172;
0.3006,0.8367,0.1874;
0.3926,1.0277,0.1875;
0.3692,0.7500,1.5238;%%轿车的样本0.3687,0.8138,2.8823;
0.4444,1.0012,2.1818; 0.2921,0.9845,2.3000; 0.3319,1.0764,1.4878; 0.3745,1.3827,1.3600; 0.2747,0.9566,1.4878;
0.3331,1.1811,1.5531];%%客 车的样本
目标把数据分为三类,客车样本的目标为:[1 0 0],货车样本的目标为:[0 1 0],轿车样本的目标为:[0 0 1]。把实验数据等间隔的分为训练集与测试集。通 过反复实验,我们最终选择了一个隐含层为 8个神经元,输出为3个神经元的
BP 神经网络来实现。
如下为参数设置:
n et.tra in Param.show = 100;
n et.tra in Para m.lr = 0.2; n et.tra in Param.mc = 0.90;
n et.trai nParam.epochs = 100000; n et.tra in Param.goal = 0.01;
下图是经过反复训练后得到的平方误差曲线。红色表示训练集误差,蓝色表示测试集误 差。
当平方误差训练目标值取到
net.trainParam.goal = 1e-5时,下图表示出很好的收敛
性,达到了很好的分类效果。
Stop Training
12
10
8
6
4
2
0 0
10 20 30
40 50 60 70 80 90
时间
从图中可以看出,当目标值设为 0.01时,训练刚开始会有一点小振荡。
差误方平
an=sim (n et,p n);
a=poststd(a n, mea nt,stdt) 仿真网络后得到 a =
Colu mns 1 through 8
1.0011 0.9977 0.9995 1.0048 0.9988 0.9578 1.0006 0.8878 -0.0024
0.0006 0.0005 -0.0093 0.0015 0.1479 0.0004 0.2761 -0.0009
0.0057
0.0006
-0.0030
0.0002
-0.0598
0.0001
-0.0814
Columns 9 through 16 -0.0016 -0.0018 0.0009 0.0011 0.0007 -0.0003 -0.0001 0.0123 1.0000
0.9967 0.9958 1.0019 1.0010 0.9911 1.0031 0.9936
-0.0012
0.0023
0.0039
-0.0026
0.0002
0.0056
-0.0028
-0.0094
Colu mns 17 through 24 -0.0004 -0.0676 -0.0001 -0.0233 0.0001 0.0054 0.0005 -0.0004
-0.0017 0.1015 0.0000 -0.0002 0.0030 0.0741 -0.0014
-0.0082 1.0000
0.8980
0.9999
1.0109
0.9996
0.9359
1.0005 1.0151
5 4 3 2 差误方平
Slop Trsirun^
2
3
4
5
6 7
时间
4
x 10
1 0 0;
1 0 0;
1 0 0;
1 0 0;
1 0 0;
1 0 0;
1 0 0;
0 1 0;
0 1 0;
0 1 0;
0 1 0;
0 1 0;
0 1 0;
0 1 0;
0 1 0;
0 0 1;
0 0 1;
0 0 1;
0 0 1;
0 0 1;
0 0 1;
0 0 1;
0 0 1];
t=t1';
很明显可以与目标分类值t相比,误差也很小。实现了很好的分类效果。
程序详单见附件bpm.m
参考文献:
[1] 周红晓基于神经网络的汽车车型识别器的设计.工业控制计算机.2003
[2] Statistical Pattern Recognition: A Review. Anil K. Jain. Fellow, IEEE, Robert P.W. Duin, and Jia ncha ng Mao, Senior Member, IEEE
[3] Image processing with neural network—a review.
M.Egmo nt-Peterse n.PATTERN RECOGNITION 35(2002) 2279-2301,
[4] 基于改进型动量BP神经网络算法的风扇叶片性能优化研究,刘波,靳军,西北
工业大学学报
⑸模式识别(第二版),边肇祺,张学工等,清华大学出版社
[6] Titsias M K, Likas A C. Shared kernel models for class conditional density
estimation Neural Networks, IEEE Tran sactio ns on ,2001 12(5) : 987—997.
[7] 韩祯祥,张琦,文福拴.粗糙集理论及其应用综述.控制理论与应用,1999;16(2) :
[8] 胡可云,陆玉昌,石纯一.粗糙集理论及其应用进展.清华大学学报(自然科
学版),2001; 41(1) : 64—68.
[9] Borkowski M, Peters J F. Approximating sensor signals: a rough set approach.
Electrical and Computer Engineering, 2002.IEEE CCECE 2002.Canadian Co nference on, 2002 Vol.2:980—985.
[10] Wang Jun she ng,Li Minqiang. A multi —factorial decisi on—making model for
deduct ion
of rules in rough sets. In tellige nt Con trol and Automati on,2000.Proceedi ngs of the 3rd World Congress on,2000 Vol 1:383—386.
[11] 王守觉.仿生模式识别(拓扑模式识别)一一一种模式识别新模型的理论与应
用.电子学报,2002;30(10) : 1417—1420.
模式识别课matlab数字识别程序
名称:模式识别 题目:数字‘3’和‘4’的识别
实验目的与要求: 利用已知的数字样本(3和4),提取样本特征,并确定分类准则,在用测试样本对分类确定准则的错误率进行分析。进一步加深对模式识别方法的理解,强化利用计算机实现模式识别。 实验原理: 1.特征提取原理: 利用MATLAN 软件把图片变为一个二维矩阵,然后对该矩阵进行二值化处理。由于“3”的下半部分在横轴上的投影比“4”的下半部分在横轴上的投影宽,所以可以统计‘3’‘4’在横轴上投影的‘1’的个数作为一个特征。又由于‘4’中间纵向比‘3’的中间‘1’的个数多,所以可以统计‘4’和‘3’中间区域‘1’的个数作为另外一个特征,又考虑‘4’的纵向可能会有点偏,所以在统计一的个数的时候,取的范围稍微大点,但不能太大。 2.分类准则原理: 利用最近邻对测试样本进行分类 实验步骤 1.利用MATLAN 软件把前30个图片变为一个二维矩阵,然后对该矩阵进行二值化处理。 2.利用上述矩阵生成特征向量 3.利用MATLAN 软件把后5个图片变为一个二维矩阵,然后对该矩阵进行二值化处理。 4.对测试样本进行分类,用F矩阵表示结果,如果是‘1’表示分类正确,‘0’表示分类错误。 5.对分类错误率分析 实验原始程序: f=zeros(5,2) w=zeros(35,2) q=zeros(35,2) for i=1:35 filename_1='D:\MATLAB6p5\toolbox\images\imdemos\3\' filename_2='.bmp' a= num2str (i) b=strcat(filename_1,a) c=strcat(b,filename_2) d=imread(c) e=im2bw(d) n=0 for u=1:20 m=0 for t=32:36 if(e(t,u)==0) m=m+1 end end if(m<5) n=n+1 end end
模式识别实验报告
模式识别实验报告
————————————————————————————————作者:————————————————————————————————日期:
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
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;
模式识别研究进展-刘成林and谭铁牛
模式识别研究进展 刘成林,谭铁牛 中国科学院自动化研究所 模式识别国家重点实验室 北京中关村东路95号 摘要 自20世纪60年代以来,模式识别的理论与方法研究及在工程中的实际应用取得了很大的进展。本文先简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变,然后围绕模式分类这个模式识别的核心问题,就概率密度估计、特征选择和变换、分类器设计几个方面介绍近年来理论和方法研究的主要进展,最后简要分析将来的发展趋势。 1. 前言 模式识别(Pattern Recognition)是对感知信号(图像、视频、声音等)进行分析,对其中的物体对象或行为进行判别和解释的过程。模式识别能力普遍存在于人和动物的认知系统,是人和动物获取外部环境知识,并与环境进行交互的重要基础。我们现在所说的模式识别一般是指用机器实现模式识别过程,是人工智能领域的一个重要分支。早期的模式识别研究是与人工智能和机器学习密不可分的,如Rosenblatt的感知机[1]和Nilsson的学习机[2]就与这三个领域密切相关。后来,由于人工智能更关心符号信息和知识的推理,而模式识别更关心感知信息的处理,二者逐渐分离形成了不同的研究领域。介于模式识别和人工智能之间的机器学习在20世纪80年代以前也偏重于符号学习,后来人工神经网络重新受到重视,统计学习逐渐成为主流,与模式识别中的学习问题渐趋重合,重新拉近了模式识别与人工智能的距离。模式识别与机器学习的方法也被广泛用于感知信号以外的数据分析问题(如文本分析、商业数据分析、基因表达数据分析等),形成了数据挖掘领域。 模式分类是模式识别的主要任务和核心研究内容。分类器设计是在训练样本集合上进行优化(如使每一类样本的表达误差最小或使不同类别样本的分类误差最小)的过程,也就是一个机器学习过程。由于模式识别的对象是存在于感知信号中的物体和现象,它研究的内容还包括信号/图像/视频的处理、分割、形状和运动分析等,以及面向应用(如文字识别、语音识别、生物认证、医学图像分析、遥感图像分析等)的方法和系统研究。 本文简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变,介绍模式识别理论方法研究的最新进展并分析未来的发展趋势。由于Jain等人的综述[3]已经全面介绍了2000年以前模式分类方面的进展,本文侧重于2000年以后的研究进展。
模式识别报告二
第二次试验报告 一 实验名称 贝叶斯分类器设计(最小风险贝叶斯决策和最小错误率贝叶斯抉择) 二 实验原理 最小错误率: 合理决策依据:根据后验概率决策 已知后验概率P(w 1|x), P(w 2|x), 决策规则: ? 当P(w 1|x)>P(w 2|x) x ∈w 1, ? 当P(w 1|x)
最小风险: 1. 已知类别的P(w i )及x 的p(x/w i ),利用贝叶斯公式,可得类别 的后验概率P(w i /x)。 2. 利用决策表和后验概率,计算最小条件风险 3. 决策:在各种决策中选择风险最小的决策 三 实验内容 ? 假定某个局部区域细胞识别中正常( w1)和非正常 ( w2)两类先验概率分别为 ? 正常状态:P (w1)=0.9; 异常状态:P (w2)=0.1。 1 (/)()(/)(/)()i i i c i i i p x w P w P w x p x w P w =?=∑
?现有一系列待观察的细胞,其观察值为x: -3.9847 -3.5549 -1.2401 -0.9780 -0.7932 -2.8531 -2.7605 -3.7287 -3.5414 -2.2692 -3.4549 -3.0752 -3.9934 2.8792 -0.9780 0.7932 1.1882 3.0682 -1.5799 -1.4885 -0.7431 -0.4221 -1.1186 4.2532 ?类条件概率分布正态分布分别为(-2,0.5)(2,2)试对观察的结果进行分类。 四实验步骤及贴图 步骤: ?1.用matlab完成分类器的设计,说明文字程序相应语句,子程 序有调用过程。 ?2.根据例子画出后验概率的分布曲线以及分类的结果示意图。 ?3.最小风险贝叶斯决策,决策表如下: ?重新设计程序,完成基于最小风险的贝叶斯分类器,画出相应 的后验概率的分布曲线和分类结果,并比较两个结果。
统计模式识别方法
统计模式识别方法 在嗅觉模拟技术领域中,模式识别问题就是由气敏传感器阵列的测量空间向被测对象的的分类或分级空间转化的问题。由于这种模式空间的变化对识别或鉴别结果有着较大的影响,因此模式识别算法的研究和讨论始终较为活跃,各种模式识别方法层出不穷,有力推动了嗅觉模拟技术的应用进程。下面介绍几种常用的统计模式识别方法。 1统计模式识别概述 统计方法,是发展较早也比较成熟的一种方法。被识别对象首先数字化,变换为适于计算机处理的数字信息。一个模式常常要用很大的信息量来表示。许多模式识别系统在数字化环节之后还进行预处理,用于除去混入的干扰信息并减少某些变形和失真。随后是进行特征抽取,即从数字化后或预处理后的输入模式中抽取一组特征。所谓特征是选定的一种度量,它对于一般的变形和失真保持不变或几乎不变,并且只含尽可能少的冗余信息。特征抽取过程将输入模式从对象空间映射到特征空间。这时,模式可用特征空间中的一个点或一个特征矢量表示。这种映射不仅压缩了信息量,而且易于分类。在决策理论方法中,特征抽取占有重要的地位,但尚无通用的理论指导,只能通过分析具体识别对象决定选取何种特征。特征抽取后可进行分类,即从特征空间再映射到决策空间。为此而引入鉴别函数,由特征矢量计算出相应于各类别的鉴别函数值,通过鉴别函数值的比较实行分类。 统计模式识别的技术理论较完善,方法也很多,通常较为有效,现已形成了一个完整的体系。尽管方法很多,但从根本上讲,都是利用各类的分布特征,即直接利用各类的概率密度函数、后验概率等,或隐含地利用上述概念进行识别。其中基本的技术为聚类分析法、判别类域代数界面法、统计决策法、最邻近法等。在聚类分析中,利用待分类模式之间的“相似性”进行分类,较相似的作为一类,较不相似的作为另外一类。在分类过程中不断地计算所划分的各类的中心,一个待分类模式与各类中心的距离作为对其分类的依据。这实际上在某些设定下隐含地利用了概率分布概念,因常见的概率密度函数中,距期望值较近的点概密值较大。该类方法的另一种技术是根据待分类模式和已指判出类别的模式的距离来确定其判别,这实际上也是在一定程度上利用了有关的概念。判别类域界面法中,用已知类别的训练样本产生判别函数,这相当于学习或训练。根据待分类模式
模式识别实验报告(一二)
信息与通信工程学院 模式识别实验报告 班级: 姓名: 学号: 日期:2011年12月
实验一、Bayes 分类器设计 一、实验目的: 1.对模式识别有一个初步的理解 2.能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻地认识 3.理解二类分类器的设计原理 二、实验条件: matlab 软件 三、实验原理: 最小风险贝叶斯决策可按下列步骤进行: 1)在已知 ) (i P ω, ) (i X P ω,i=1,…,c 及给出待识别的X 的情况下,根据贝叶斯公式计 算出后验概率: ∑== c j i i i i i P X P P X P X P 1 ) ()() ()()(ωωωωω j=1,…,x 2)利用计算出的后验概率及决策表,按下面的公式计算出采取i a ,i=1,…,a 的条件风险 ∑== c j j j i i X P a X a R 1 )(),()(ωω λ,i=1,2,…,a 3)对(2)中得到的a 个条件风险值) (X a R i ,i=1,…,a 进行比较,找出使其条件风险最小的 决策k a ,即()() 1,min k i i a R a x R a x == 则 k a 就是最小风险贝叶斯决策。 四、实验内容 假定某个局部区域细胞识别中正常(1ω)和非正常(2ω)两类先验概率分别为 正常状态:P (1ω)=; 异常状态:P (2ω)=。 现有一系列待观察的细胞,其观察值为x : 已知先验概率是的曲线如下图:
)|(1ωx p )|(2ωx p 类条件概率分布正态分布分别为(-2,)(2,4)试对观察的结果 进行分类。 五、实验步骤: 1.用matlab 完成分类器的设计,说明文字程序相应语句,子程序有调用过程。 2.根据例子画出后验概率的分布曲线以及分类的结果示意图。 3.最小风险贝叶斯决策,决策表如下: 结果,并比较两个结果。 六、实验代码 1.最小错误率贝叶斯决策 x=[ ] pw1=; pw2=; e1=-2; a1=; e2=2;a2=2; m=numel(x); %得到待测细胞个数 pw1_x=zeros(1,m); %存放对w1的后验概率矩阵 pw2_x=zeros(1,m); %存放对w2的后验概率矩阵
模式识别课程设计
模式识别 课程设计 关于黄绿树叶的分类问题 成员:李家伟2015020907010 黄哲2015020907006 老师:程建 学生签字:
一、小组分工 黄哲:数据采集以及特征提取。 李家伟:算法编写设计,完成测试编写报告。 二、特征提取 选取黄、绿树叶各15片,用老师给出的识别算法进行特征提取 %Extract the feature of the leaf clear, close all I = imread('/Users/DrLee/Desktop/kmeans/1.jpg'); I = im2double(I); figure, imshow(I) n = input('Please input the number of the sample regions n:'); h = input('Please input the width of the sample region h:'); [Pos] = ginput(n); SamNum = size(Pos,1); Region = []; RegionFeatureCum = zeros((2*h+1)*(2*h+1)*3,1); RegionFeature = zeros((2*h+1)*(2*h+1)*3,1); for i = 1:SamNum P = round(Pos(i,:)); rectangle('Position', [P(1) P(2) 2*h+1 2*h+1]); hold on Region{i} = I(P(2)-h:P(2)+h,P(1)-h:P(1)+h,:); RegionFeatureCum = RegionFeatureCum + reshape(Region{i},[(2*h+1)*(2*h+1)*3,1]); end hold off RegionFeature = RegionFeatureCum / SamNum 1~15为绿色树叶特征,16~30为黄色树叶特征,取n=3;h=1,表示每片叶子取三个区域,每个区域的特征为3*3*3维的向量,然后变为27*1的列向量,表格如下。
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
模式识别文献综述报告
指导老师:马丽 学号:700 班级: 075111 姓名:刘建 成绩: 目录 ............................................................ 一、报告内容要点............................................................ 二、《应用主成分分解(PCA)法的图像融合技术》............................................................ 三、《基于类内加权平均值的模块 PCA 算法》............................................................
四、《PCA-LDA 算法在性别鉴别中的应用》 ............................................................ 五、《一种面向数据学习的快速PCA算法》 ............................................................ 六、《Theory of fractional covariance matrix and its applications in PCA and 2D-PCA》 ............................................................ 七、课程心得体会 ............................................................ 八、参考文献 ............................................................ 一、报告内容要点 ①每篇论文主要使用什么算法实现什么 ②论文有没有对算法做出改进(为什么改进,原算法存在什么问题,改进方法是什么) ③论文中做了什么对比试验,实验结论是什么?可以加入自己的分析和想法,例如这篇论文还存在什么问题或者缺点,这篇论文所作出的改进策略是否好,你自己对算法有没有什么改进的想法? 二、《应用主成分分解(PCA)法的图像融合技术》 第一篇《应用主成分分解(PCA)法的图像融合技术》,作者主要是实现用PCA可以提取图像数据中主要成分这一特点,从元图像获得协方差矩阵的特征值和特征向量,据此确定图像融合算法中的加权系数和最终融合图像。 作者在图像融合的算法上进行改进,用PCA获得待融合的每幅图像的加权系数Wi。是这样实现的:计算待融合的i幅图像数据矩阵的协方差矩阵,从中获
模式识别课程设计
模式识别课程设计 聚类图像分割 一.图像分割概述 图像分割是一种重要的图像分析技术。在对图像的研究和应用中,人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣。这些部分常称为目标或前景(其他部分称为背景)。它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析图像中的目标,需要将它们从图像中分离提取出来,在此基础上才有可能进一步对目标进行测量,对图像进行利用。图像分割就是把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。现有的图像分割方法主要分以下几类:基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。近年来,研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割,提出了不少新的分割方法。 图象分割是图象处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题,是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图象分割应用在许多方面,例如在汽车车型自动识别系统中,从CCD摄像头获取的图象中除了汽车之外还有许多其他的物体和背景,为了进一步提取汽车特征,辨识车型,图象分割是必须的。因此其应用从小到检查癌细胞、精密零件表面缺陷检测,大到处理卫星拍摄的地形地貌照片等。在所有这些应用领域中,最终结果很大程度上
依赖于图象分割的结果。因此为了对物体进行特征的提取和识别,首先需要把待处理的物体(目标)从背景中划分出来,即图象分割。但是,在一些复杂的问题中,例如金属材料内部结构特征的分割和识别,虽然图象分割方法已有上百种,但是现有的分割技术都不能得到令人满意的结果,原因在于计算机图象处理技术是对人类视觉的模拟,而人类的视觉系统是一种神奇的、高度自动化的生物图象处理系统。目前,人类对于视觉系统生物物理过程的认识还很肤浅,计算机图象处理系统要完全实现人类视觉系统,形成计算机视觉,还有一个很长的过程。因此从原理、应用和应用效果的评估上深入研究图象分割技术,对于提高计算机的视觉能力和理解人类的视觉系统都具有十分重要的意义。 二.常用的图像分割方法 1.基于阈值的分割方法 包括全局阈值、自适应阈值、最佳阈值等等。阈值分割算法的关键是确定阈值,如果能确定一个合适的阈值就可准确地将图像分割开来。阈值确定后,将阈值与像素点的灰度值比较和像素分割可对各像素并行地进行,分割的结果直接给出图像区域。全局阈值是指整幅图像使用同一个阈值做分割处理,适用于背景和前景有明显对比的图像。它是根据整幅图像确定的:T=T(f)。但是这种方法只考虑像素本身的灰度值,一般不考虑空间特征,因而对噪声很敏感。常用的全局阈值选取方法有利用图像灰度直方图的峰谷法、最小误差法、最大类间方差法、最大熵自动阈值法以及其它一些方法。
人工智能 多种模式识别的调研报告
郑州科技学院 本科毕业设计(论文) 题目多种模式识别的调研报告 姓名闫永光 专业计算机科学与技术 学号201115025 指导教师 郑州科技学院信息工程系 二○一四年六月
摘要 信息技术的飞速发展使得人工智能的应用范围变得越来越广,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(Pattern Recognition)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;人工智能;多种模式识别的应用;模式识别技术的发展潜力
引言 随着计算机应用范围不断的拓宽,我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”,诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息,这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造。但是从一般的意义上来讲,当前的计算机都无法直接感知这些信息,而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题,但是仍然存在着识别技术不高,不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下,成为计算机应用发展的瓶颈。这时,能够提高计算机外部感知能力的学科——模式识别应运而生,并得到了快速的发展。人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息,可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。它探讨的是计算机模式识别系统的建立,通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知 1、模式识别 什么是模式和模式识别? 模式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、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。 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。模式识别又常称作模式分类,从处理问题的性质和解决问题的方法等角度,模式识别分为有监督的分类(Supervised Classification)和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。二者的主要差别在于,各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来,有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本,但在实际问题中,这是存在一定困难的,因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。
《模式识别基础》课程标准
《模式识别基础》课程标准 (执笔人:刘雨审阅学院:电子科学与工程学院)课程编号:08113 英文名称:Pattern Recognition 预修课程:高等数学,线性代数,概率论与数理统计,程序设计 学时安排:40学时,其中讲授32学时,实践8学时。 学分:2 一、课程概述 (一)课程性质地位 模式识别课基础程是军事指挥类本科生信息工程专业的专业基础课,通信工程专业的选修课。在知识结构中处于承上启下的重要位置,对于巩固已学知识、开展专业课学习及未来工作具有重要意义。课程特点是理论与实践联系密切,是培养学生理论素养、实践技能和创新能力的重要环节。是以后工作中理解、使用信息战中涉及的众多信息处理技术的重要知识储备。 本课程主要介绍统计模式识别的基本理论和方法,包括聚类分析,判别域代数界面方程法,统计判决、训练学习与错误率估计,最近邻方法以及特征提取与选择。 模式识别是研究信息分类识别理论和方法的学科,综合性、交叉性强。从内涵讲,模式识别是一门数据处理、信息分析的学科,从应用讲,属于人工智能、机器学习范畴。理论上它涉及的数学知识较多,如代数学、矩阵论、函数论、概率统计、最优化方法、图论等,用到信号处理、控制论、计算机技术、生理物理学等知识。典型应用有文字、语音、图像、视频机器识别,雷达、红外、声纳、遥感目标识别,可用于军事、侦探、生物、天文、地质、经济、医学等众多领域。 (二)课程基本理念 以学生为主体,教师为主导,精讲多练,以用促学,学以致用。使学生理解模式识别的本质,掌握利用机器进行信息识别分类的基本原理和方法,在思、学、用、思、学、用的循环中,达到培养理论素养,锻炼实践技能,激发创新能力的目的。 (三)课程设计思路 围绕培养科技底蕴厚实、创新能力突出的高素质人才的目标,本课程的培养目标是:使学生掌握统计模式识别的基本原理和方法,了解其应用领域和发展动态,达到夯实理论基础、锻炼理论素养及实践技能、激发创新能力的目的。 模式识别是研究分类识别理论和方法的学科,综合性、交叉性强,涉及的数学知识多,应用广。针对其特点,教学设计的思路是:以模式可分性为核心,模式特征提取、学习、分类为主线,理论上分层次、抓重点,方法上重比较、突出应用适应性。除了讲授传统的、经典的重要内容之外,结合科研成果,介绍不断出现的新理论、新方法,新技术、新应用,开拓学生视野,激发学习兴趣,培养创新能力。 教学设计以章为单元,用实际科研例子为引导,围绕基本原理展开。选择两个以上基本方法,辅以实验,最后进行对比分析、归纳总结。使学生在课程学习中达到一个思、学、用、
模式识别实验报告_2
模式识别理论与方法 课程作业实验报告 实验名称:Generating Pattern Classes 实验编号:Proj01-01 规定提交日期:2012年3月16日 实际提交日期:2012年3月13日 摘要: 在熟悉Matlab中相关产生随机数和随机向量的函数基础上,重点就多元(维)高斯分布情况进行了本次实验研究:以mvnrnd()函数为核心,由浅入深、由简到难地逐步实现了获得N 个d维c类模式集,并将任意指定的两个维数、按类分不同颜色进行二维投影绘图展示。 技术论述:
1,用矩阵表征各均值、协方差2,多维正态分布函数: 实验结果讨论:
从实验的过程和结果来看,进一步熟悉了多维高斯分布函数的性质和使用,基本达到了预期目的。 实验结果: 图形部分: 图1集合中的任意指定两个维度投影散点图形
图2集合中的任意指定两个维度投影散点图形,每类一种颜色 数据部分: Fa= 9.6483 5.5074 2.4839 5.72087.2769 4.8807 9.1065 4.1758 1.5420 6.1500 6.2567 4.1387 10.0206 3.5897 2.6956 6.1500 6.9009 4.0248 10.1862 5.2959 3.1518 5.22877.1401 3.1974 10.4976 4.9501 1.4253 5.58257.4102 4.9474 11.3841 4.5128 2.0714 5.90068.2228 4.4821 9.6409 5.43540.9810 6.2676 6.9863 4.2530 8.8512 5.2401 2.7416 6.5095 6.1853 4.8751 9.8849 5.8766 3.3881 5.7879 6.7070 6.6132 10.6845 4.8772 3.4440 6.0758 6.6633 3.5381 8.7478 3.3923 2.4628 6.1352 6.9258 3.3907
模式识别综述
模式识别综述 摘要:介绍了模式识别系统的组成及各组成部分包含的内容。就统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别等模式识别的基本方法进行简单介绍,并分析了其优缺点。最后列举了模式识别在各领域的应用,针对其应用前景作了相应分析。 关键字:模式识别系统、统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别 背景 随着现代科学技术的发展,特别是计算机技术的发展,对事物认识的要求越来越高,根据实际需求,形成了一种模拟人的各种识别能力(主要是视觉和听觉)和认识方法的学科,这个就是模式识别,它是属于一种自动判别和分类的理论。这一理论孕育于20世纪60年代,随着科学技术的发展,特别是20世纪70年代遥感技术的发展和地球资源卫星的发射,人们通过遥感从卫星取得的巨量信息,需要进行空前规模的处理、识别和应用,在此推动下,模式识别技术便得以迅速发展[1]。发展到现在,应用领域已经非常广阔,包括文本分类、语音识别、视频识别、信息检索和数据挖掘等。模式识别技术在生物医学、航空航天、工业生产、交通安全等许多领域发挥着重要的作用[2]。 基本概念 什么是模式呢?广义地说,存在于时间和空间中可观察的事物,如果可以区别它们是否相同或是否相似,都可以称之为模式。但模式所指的不是事物本身,而是我们从事物获取的信息。因此模式往往表现为具有时间或空间分布的信息[3]。 人们在观察各种事物的时候,一般是从一些具体的个别事物或者很小一部分开始的,然后经过长期的积累,随着对观察到的事物或者现象的数量不断增加,就开始在人的大脑中形成一些概念,而这些概念是反映事物或者现象之间的不同或者相似之处,这些特征或者属性使人们对事物自然而然的进行分类。从而窥豹一斑,对于一些事物或者现象,不需要了解全过程,只需要根据事物或者现象的一些特征就能对事物进行认识。人脑的这种思维能力视为“模式”的概念。 模式识别就是识别出特定事物,然后得出这些事物的特征。识别能力是人类和其他生物的一种基本属性,根据被识别的客体的性质可以将识别活动分为具体的客体与抽象的客体两类。诸如字符、图像、音乐、声音等是具体的客体,他们刺激感官,从而被识别。而思想、信仰、言论等则是抽象的客体,这些属于政治、哲学的范畴。我们研究的主要是一些具体客体的识别,而且仅限于研究用机器完
哈尔滨工程大学模式识别实验报告
实验报告实验课程名称:模式识别 姓名:班级:学号:
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 ; 2015年4月 实验1 图像的贝叶斯分类 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。 实验仪器设备及软件 HP D538、MATLAB ( 实验原理 基本原理 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。此过程中,确定阈值是分割的关键。
对一般的图像进行分割处理通常对图像的灰度分布有一定的假设,或者说是基于一定的图像模型。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用下式表示 1122()()()p x P p x P p x =+ 式中1p 和2p 分别为 … 212 1()21()x p x μσ--= 222 2()22()x p x μσ-- = 121P P += 1σ、2σ是针对背景和目标两类区域灰度均值1μ与2μ的标准差。若假定目标的灰度较亮,
模式识别研究进展
模式识别研究进展 摘要:自20世纪60年代以来,模式识别的理论与方法研究及在工程中的实际应用取得了很大的进展。本文先简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变,然后围绕模式分类这个模式识别的核心问题,就概率密度估计、特征选择和变换、分类器设计几个方面介绍近年来理论和方法研究的主要进展,最后简要分析将来的发展趋势。 1. 前言 模式识别(Pattern Recognition)是对感知信号(图像、视频、声音等)进行分析,对其中的物体对象或行为进行判别和解释的过程。模式识别能力普遍存在于人和动物的认知系统,人和动物获取外部环境知识,并与环境进行交互的重要基础。我们现在所说的模式识别一般是指用机器实现模式识别过程,是人工智能领域的一个重要分支。早期的模式识别研究是与人工智能和机器学习密不可分的,如Rosenblatt 的感知机和Nilsson的学习机就与这三个领域密切相关。后来,由于人工智能更关心符号信息和知识的推理,而模式识别更关心感知信息的处理,二者逐渐分离形成了不同的研究领域。介于模式识别和人工智能之间的机器学习在20 世纪80 年代以前也偏重于符号学习,后来人工神经网络重新受到重视,统计学习逐渐成为主流,与模式识别中的学习问题渐趋重合,重新拉近了模式识别与人工智能的距离。模式识别与机器学习的方法也被广泛用于感知信号以外的数据分析问题(如文本分析、商业数据分析、基因表达数据分析等),形成了数据挖掘领域。模式分类是模式识别的主要任务和核心研究内容。分类器设计是在训练样本集合上进行优化(如使每一类样本的表达误差最小或使不同类别样本的分类误差最小)的过程,也就是一个机器学习过程。由于模式识别的对象是存在于感知信号中的物体和现象,它研究的内容还包括信号/图像/ 视频的处理、分割、形状和运动分析等,以及面向应用(如文字识别、语音识别、生物认证、医学图像分析、遥感图像分析等)的方法和系统研究。 本文简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变,介绍模式识别理论方法研究的最新进展并分析未来的发展趋势。由于Jain 等人的综述[3]已经全面介绍了2000 年以前模式分类方面的进展,本文侧重于2000 年以后的研究进展。 2. 历史回顾
模式识别发展及现状综述
模式识别发展及现状综述 xxx (xxxxxxxxxxxxxxxxxxx) 摘要 [摘要]:通过对模式识别的发展及现状进行调查研究,了解到模式识别的理论和方法在很多科学和技术领域中得到了广泛的应用,极大的推动了人工智能系统的发展,同时扩大了计算机应用的可能性。模式识别 的研究主要集中在研究生物体(包括人)是如何感知对象的,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。本文详细的阐述了模式识别系统的组成结构以及模式识别的现状并展望了未来的模式 识别的发展趋势。 [关键词]:模式识别;模式识别的应用 Abstract [Abstract]:through the investigation and Study on the present situation and development of pattern recognition, knowing that the theory and method of pattern recognition has been widely used in many fields of science and technology and greatly promoting the development of artificial intelligence systems as well as expanding the fields of computer applied to.The research of pattern recognition mainly concentrated on the research of the theory and method of pattern recognition which how the organisms(including humans)to perceive objects as well as,in a given task,how to realize the pattern recognition with computer.This paper expounds the present situation and system structure of the pattern recognition as well as prospects the development trend in the future of pattern recognition. [keyword]:pattern recognition;pattern recognition applications 1前言 模式识别诞生于20世纪20年代,随着40年代计算机的出现,50年代人工智能的兴起,模式识别在60年代初迅速发展成一门学科。什么是模式和模式识别呢?广义地说,存在于时间和空间中可观察的事物,如果可以区别它们是否相同或相似,都可以称之为模式;狭义地说,模式是通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息;把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类(或简称为类)[1]。而“模式识别”则是在某些一定量度或观测基础上把待识模式划分到各自的模式类中去。 经过多年的研究和发展,模式识别技术已广泛被应用于人工智能、计算机工程、机器人学、神经生物学、医学、侦探学以及高能物理、考古学、地质勘探、宇航科学和武器技术等许多重要领域,如语音识别、语音翻译、人脸识别、指纹识别、生物认证技术等。模式识别的技术对国民经济建设和国防科技发展的重要性已得到了人们的认可和广泛重视。本文将就模式识别所涉及的基本问题、研究的领域及其当前进展现状进行详细的介绍,并对模式识别的发展趋势进行展望。 2模式识别 2.1模式识别系统 一个计算机模式识别系统基本上是由三个相互关联而又有明显区别的过程组成的,即数据生成、模式分析和模式分类。有两种基本的模式识别方法,即统计模式识别方法和结构