第10讲模式识别简介

第一篇：第10讲模式识别简介

模式识别与智能系统学科简介

专业介绍

模式识别与智能系统专业是一个新兴的交叉学科，是自动控制、模式识别、人工智能、模糊逻辑、仿生学和计算机科学等技术融合的产物。这一学科在上世纪八十年代以来受到控制科学与工程学界的极大重视，被称为面向二十一世纪的控制科学。本学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。本学科的研究方向包括：图像处理与模式识别、微智能执行器与自主系统、运载器综合健康管理、UCAV协同任务规划、生物特征识别技术。

业务培养要求

本学位点主要培养具有人工智能和模式识别理论、微智能执行器及智能控制系统等专业知识、能够熟练应用相关知识解决实际系统问题能力的高级专门人才。硕士研究生需掌握坚实的基础理论和系统的专业知识，掌握科学研究的基本方法和技能，具有独立分析和解决问题的能力，具有一定的创新能力。具备查阅文献资料，了解学科现状和动向，归纳总结的能力。具备独立进行实验方案设计、实验数据处理以及对实验结果概括处理的能力。具备一定的科技文献写作能力，能够完成学术论文以及学位论文的写作。熟练地阅读本学科领域内的外文资料，具备较好的外文论文写作能力。具备一定的教学实践(课程辅导、辅导实验)、科研实践(指导课程设计或毕业论文等)、参加工程项目的实践或社会实践能力。在人工智能和模式识别、智能微系统及飞行控制系统等领域内，掌握坚实的理论基础和系统深入的学科知识，具有良好的科研和实际应用能力，具有较强的从事高校教学、科研或独立担负专门技术工作的能力。

主干课程

模式识别、智能控制、数字图像处理、数字信号处理、神经网络与人工智能、系统建模与仿真、飞行控制技术、系统辨识与自适应控制、故障诊断技术等。

第二篇：小奥 126 奥数 一年级 教案 第10讲 立体平面展开

第10讲立体平面展开

【例1】像下图那样，把正方体盒子剪开，铺展在平面上加以描画而成的图形叫做“展开图”。请你试试做。

【例2】把厚纸盒沿右图的粗线剪开，展平成“展开图”。想一想，剪开前哪个面和哪个面相对?

把原来的立体图和平面展开图对照可知：

1和3相对;2和4相对;5和6相对。

【例3】把冷饮食品“蛋卷”的包装皮(圆锥)切开后，形成下面右图那样的形状。

这个展开图就是扇形。

习题十

1.下列图中的(1)(2)(3)号盒子剪开铺平后，展开图是哪一个，请你用线连起来。

2.将下图中(1)、(2)号棱锥剪开铺平后，哪一个是它对应的展开图，请用线连起来。

3.请你将能找到的包装盒如：火柴盒、月饼盒、冷饮盒、鞋盒等等，用剪刀剪开，平铺在桌面上观察并画出展开图。

第三篇：小学语文讲读课文第一课时课堂教学模式

如何上好语文第一课时

语文第一课时的教学一直是自己的困境，面对枯燥的字词、重复的朗读、对课文梗概的理解这些相对于第二课时略显乏味的知识，我一直从内心里抗拒执教第一课时。本学期，听了陈宇虹老师执教的《那片绿绿的爬山虎》，我不仅感受到了陈老师本人深厚的语文素养和语文精神，也解开了一直以来深埋于心中的困惑：如何上好语文第一课时。观摩陈老师的课，我体会到：第一课时的教学必须要抓好字词教学，强化初读效果。在引导学生读准、读通、读顺课文的基础上，帮助学生利用关键句子理清文章脉络，整体感知课文，为第二课时的精读感悟做好充分的准备。为了让第一课时的内容落到实处，教师必须要扎扎实实做好以下几方面的工作： 巧妙地创设情境，激发兴趣 "良好的开端就是成功的一半。"学生刚刚接触新课文，能充分激发学生学习课文的兴趣，吸引学生用心去学习，这一点非常重要。为此,在新课伊始，教师要努力创建情境，根据文本特点采用不同的方法导入新课，或故事简述或激情叙说或资料巧现，让学生在教师温情的话语中，在生动的画面中，在动人的音乐中，在恰当的材料中走进文本，拉开课文学习的序幕，从而激发学生学习新课文的兴趣。

二、识字学词，落到实处 学习生字新词，落实识字任务，完成生字教学是第一课时的重点 。《语文课程标准》强调在小学语文教学中进行识字、写字、阅读、作文能力的培养，并指出要十分重视学生自学能力的培养。在第一课时的教学中，教师可以依据学生实际情况，有目的地进行字词学法的指导，培养学生的自学能力。我们语文教师要舍得拿出一定的时间，把识字教学抓细抓实。在聆听了陈老师的第一课时后，我个人感觉她在识字教学方面抓得非常到位，真真落到了实处。

三、紧扣课题，读通读顺

文章的标题就像眼睛一样。出色的题目，准确鲜明，引人入胜，提示文章内容，有画龙点睛的作用。引导学生阅读，首先要学会读题目。文章题目就是学生展开阅读学习的突破口。胡老师注意引导学生多角度地品读好课题，这样不仅有助于学生理解文本，更能激起学生阅读的兴趣。学生就有了兴趣，那阅读的兴趣会更浓些，接着胡老师再相机引导学生读通一些难读的句子，记牢几个难读、难写、难理解的词，这样就把课文读通顺了。

四、抓住重点，理解课文

在第一课时教学中，我认为首先要给足学生读的时间。不管是什么体裁的文章，我们都应把读好课文、读准确课文作为第一课时的目标。朗读的形式是多种多样的，可以引读，可以范读，可以指名读，可以情境朗读。但在这个过程中一定要注意细节的处理。如：每一次朗读都应给孩子确定一个明确的读的目标;注意让孩子读好重要的标点符号;在孩子需要抒情时组织有效的朗读。在进行精读感悟时，老师要抓住课文的重点，找到能统领课文的关键问题或句子，让学生去感悟，为下一课时的教学做好铺垫工作。

最后，我想提一个自己的看法，关于书写指导和仿写训练的。 特级教师于永正在《我怎样备课》中提到："第一课时，我们要考虑练习什么的问题?要求学生写的字和词语，我一定先写一写，每个要求写的字应注意什么，特别是每一笔在哪儿起笔，在哪儿收笔，一定把握准，否则就写不规范。"当前，小学语文课提倡低耗高效。这就需要教师在课堂上精讲精练，尽量压缩讲的时间，做到讲练结合。当然，这里的练习不能仅停留在训练朗读课文上，还可以选取每一课有代表性的字进行书写指导，讲解框架结构，练习写字和练习仿写精彩语段等 。

语文课堂教学如何教好是一个永恒的话题。我想，第一课时可有模式，但不能模式化，可有一定板块，但不能结构化，必须因文而异，一切为学生的发展服务。正所谓教无定法，怎样教好第一课时，这需要我们不断地去摸索、尝试!

第四篇：模式识别总结

监督学习与非监督学习的区别：

监督学习方法用来对数据实现分类，分类规则通过训练获得。该训练集由带分类号的数据集组成，因此监督学习方法的训练过程是离线的。

非监督学习方法不需要单独的离线训练过程，也没有带分类号(标号)的训练数据集，一般用来对数据集进行分析，如聚类，确定其分布的主分量等。

(实例：道路图)就道路图像的分割而言，监督学习方法则先在训练用图像中获取道路象素与非道路象素集，进行分类器设计，然后用所设计的分类器对道路图像进行分割。

使用非监督学习方法，则依据道路路面象素与非道路象素之间的聚类分析进行聚类运算，以实现道路图像的分割。

1、写出K-均值聚类算法的基本步骤, 算法：

第一步：选K个初始聚类中心，z1(1)，z2(1)，…，zK(1)，其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的K个模式样本的向量值作为初始聚类中心。 第二步：逐个将需分类的模式样本{x}按最小距离准则分配给K个聚类中心中的某一个zj(1)。 假设i=j时，Dj(k)min{xzi(k),i1,2,K}，则xSj(k)，其中k为迭代运算的次序号，第一次迭代k=1，Sj表示第j个聚类，其聚类中心为zj。 第三步：计算各个聚类中心的新的向量值，zj(k+1)，j=1,2,…,K zj(k1)1NjxSj(k)x,j1,2,,K 求各聚类域中所包含样本的均值向量：

其中Nj为第j个聚类域Sj中所包含的样本个数。以均值向量作为新的聚类中心，

JjxSj(k)xzj(k1),2j1,2,,K可使如下聚类准则函数最小：

在这一步中要分别计算K个聚类中的样本均值向量，所以称之为K-均值算法。 第四步：若zj(k若zj(k 1)zj(k)，j=1,2,…,K，则返回第二步，将模式样本逐个重新分类，重复迭代运算;

1)zj(k)，j=1,2,…,K，则算法收敛，计算结束。

T线性分类器三种最优准则：

wSFisher准则：maxJ(w)wSwFTbwww根据两类样本一般类内密集, 类间分离的特点，寻找线性分类器最佳的法线向量方向，使两类样本在该方向上的投影满足类内尽可能密集，类间尽可能分开。该种度量通过类内离散矩阵Sw和类间离散矩阵Sb实现。感知准则函数：准则函数以使错分类样本到分界面距离之和最小为原则。其优点是通过错分类样本提供的信息对分类器函数进行修正，这种准则是人工神经元网络多层感知器的基础。支持向量机：基本思想是在两类线性可分条件下，所设计的分类器界面使两类之间的间隔为最大, 它的基本出发点是使期望泛化风险尽可能小。

写出两类和多类情况下最小风险贝叶斯决策判别函数和决策面方程。

什么是特征选择?. 什么是Fisher线性判别?

答：1. 特征选择就是从一组特征中挑选出一些最有效的特征以达到降低特征空间维数的目的。

2. Fisher线性判别：可以考虑把d维空间的样本投影到一条直线上，形成一维空间，即把维数压缩到一维，这在数学上容易办到，然而，即使样本在d维空间里形成若干紧凑的互相分得开的集群，如果把它们投影到一条任意的直线上，也可能使得几类样本混在一起而变得无法识别。但是在一般情况下，总可以找到某个方向，使得在这个方向的直线上，样本的投影能分开得最好。问题是如何根据实际情况找到这条最好的、最易于分类的投影线，这就是Fisher算法所要解决的基本问题。

请论述模式识别系统的主要组成部分及其设计流程，并简述各组成部分中常用方法的主要思想。 信息获取：通过测量、采样和量化，可以用矩阵或向量表示二维图像或以为波形。预处理：去除噪声，加强有用的信息，并对输入测量仪器或其他因素造成的退化现象进行复原。特征选择和提取：为了有效地实现分类识别，就要对原始数据进行变换，得到最能反映分类本质的特征。分类决策：在特征空间中用统计方法把识别对象归为某一类。

定性说明基于参数方法和非参数方法的概率密度估计有什么区别?

答：基于参数方法：是由已知类别的样本集对总体分布的某些参数进行统计推断 非参数方法：已知样本所属类别，但未知总体概率密度函数形式 简述支持向量机的基本思想。

答：SVM从线性可分情况下的最优分类面发展而来。最优分类面就是要求分类线不但能将两类正确分开(训练错误率为0)，且使分类间隔最大。SVM考虑寻找一个满足分类要求的超平面，并且使训练集中的点距离分类面尽可能的远，也就是寻找一个分类面使它两侧的空白区域(margin)最大。过两类样本中离分类面最近的点，且平行于最优分类面的超平面上H1，H2的训练样本就叫支持向量。

(1)贝叶斯估计算法思想：准则，求解过程

(A)准则：通过对第i类学习样本X的观察，使概率密度分布P(X/θ)转化为 后验概率P(θ/X) ，再求贝叶斯估计;

(B)求解过程： ① 确定θ的先验分布P(θ),待估参数为随机变量。

② 用第i类样本x=(x1, x2,…. xN)求出样本的联合概率密度分布P(x|θ)，它是θ的函数。

i

T

ii

i

i

P(|X) ③ 利用贝叶斯公式,求θ的后验概率

iP(Xi|).P()

P(Xi|)P()d ④ 求贝叶斯估计P(|Xi)d

2、模式识别系统的基本构成单元包括： 模式采集 、 特征提取与选择 和 模式分类 。

3、统计模式识别中描述模式的方法一般使用 特真矢量 ;句法模式识别中模式描述方法一般有 串 、

树 、 网 。

4、聚类分析算法属于 无监督分类

;判别域代数界面方程法属于统计模式识别方法 。

5、若描述模式的特征量为0-1二值特征量，则一般采用 匹配测度 进行相似性度量。



6、下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有

、、、、、、

7、Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在 一维空间 中进行 。

8、下列判别域界面方程法中只适用于线性可分情况的算法有 感知器算法 ;线性可分、不可分都适用的有

积累位势函数法 。

9、影响层次聚类算法结果的主要因素有( 计算模式距离的测度、(聚类准则、类间距离门限、预定的类别数目))。

10、欧式距离具有(平移不变性、旋转不变性);马式距离具有(平移不变性、旋转不变性尺度缩放不变性、不受量纲影响的特性)。

11、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是(正(负)表示样本点位于判别界面法向量指向的正(负)半空间中;绝对值正比于样本点到判别界面的距离。)

12、积累势函数法较之于H-K算法的优点是(该方法可用于非线性可分情况(也可用于线性可分情况)

K(x)位势函数K(x,xk)与积累位势函数K(x)的

~xkXkK(x,xk)



13、在统计模式分类问题中，聂曼-皮尔逊判决准则主要用于( 某一种判决错误较另一种判决错误更为重要)情况;最小最大判决准则主要用于( 先验概率未知的)情况。

14、特征选择的主要目的是(从n个特征中选出最有利于分类的的m个特征(m>n )的条件下，可以使用分支定界法以减少计

m算量。

15、散度Jij越大，说明i类模式与j类模式的分布(差别越大);当i类模式与j类模式的分布相同时，Jij=(0)。

16、影响聚类算法结果的主要因素有(②分类准则 ③特征选取 ④模式相似性测度。)。

19、模式识别中，马式距离较之于欧式距离的优点是(③尺度不变性 ④考虑了模式的分布)。 20、基于二次准则函数的H-K算法较之于感知器算法的优点是(①可以判别问题是否线性可分 ③其解的适应性更好)。

21、影响基本C均值算法的主要因素有(④初始类心的选取 ①样本输入顺序 ②模式相似性测度)。

22、位势函数法的积累势函数K(x)的作用相当于Bayes判决中的(②后验概率 ④类概率密度与先验概率的乘积)。

23、统计模式分类问题中，当先验概率未知时，可使用(②最小最大损失准则 ④N-P判决)

24、在(①Cn>>n,(n为原特征个数，d为要选出的特征个数)③选用的可分性判据J对特征数目单调不减)情况下，用分支定界法做特征选择计算量相对较少。

25、 散度JD是根据(③类概率密度)构造的可分性判据。

26、似然函数的概型已知且为单峰，则可用(①矩估计②最大似然估计③Bayes估计 ④Bayes学习⑤Parzen窗法)估计该似然函数。

27、Kn近邻元法较之Parzen窗法的优点是(②稳定性较好)。

28、从分类的角度讲，用DKLT做特征提取主要利用了DKLT的性质：(①变换产生的新分量正交或不相关③使变换后的矢量能量更趋集中)。

29、一般，剪辑k-NN最近邻方法在(①样本数较大)的情况下效果较好。 d

29、如果以特征向量的相关系数作为模式相似性测度，则影响聚类算法结果的主要因素有(②分类准则 ③特征选取)。 30、假设在某个地区细胞识别中正常(w1)和异常(w2)两类先验概率分别为 P(w1)=0.9，P(w2)=0.1，现有一待识别的细胞，其观察值为x，从类条件概率密度分布曲线上查得P(xw1)0.2，P(xw2)0.4，并且已知110，126，211，220

试对该细胞x用一下两种方法进行分类： 1. 基于最小错误率的贝叶斯决策; 2. 基于最小风险的贝叶斯决策; 请分析两种结果的异同及原因。

第五篇：模式识别报告格式

一、封皮的填写：实验课程名称 模式识别

二、实验名称：按顺序填写图像的贝叶斯分类、K均值聚类算法、神经网络模式识别

三、年月：2013年4月

四、纸张要求：统一采用A4大小纸张，左侧装订，装订顺序与实验顺序一致。

五、书写要求：

1、报告可以手写也可以打印。

2、实验图像及结果图像打印，图像均位于实验结果与分析部分，图像打印于纸张上部，下部为实验分析。

3、报告中图要有图序及名称，表要有表序及名称，每个实验的图序和表序单独标号，具体格式参照毕业设计手册。不合格者扣除相应分数。

4、每个实验均需另起一页书写。

六、关于雷同报告：报告上交后，如有雷同，则课程考核以不及格处理，不再另行通知修改。

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 D

538、MATLAB

三、实验原理

以自己的语言结合课堂笔记进行总结，要求过程推导清晰明了。

四、实验步骤及程序

实验步骤、程序流程、实验源程序齐全。

五、实验结果与分析

要求写明实验得到的分割阈值，附分割效果图。对实验结果进行分析，说明实验结果好或者不好的原因，提出改进措施。

(另起一页)

实验

二、K均值聚类算法

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K均值聚类算法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 D

538、MATLAB、WIT

三、实验原理

以自己的语言结合课堂笔记进行总结，要求过程推导清晰明了。

四、实验步骤及程序

实验步骤、程序流程、MATLAB及WIT实验源程序齐全，WIT聚类程序可以图像形式

附于报告上。

五、实验结果与分析

以MATLAB和WIT分别实现K均值图像聚类算法，写明聚类类别数、聚类中心、迭代次数、运行时间，附原始图像和分类结果图像，并做实验分析。

(另起一页)

实验

三、神经网络模式识别

一、实验目的

掌握利用感知器和BP网进行模式识别的基本方法，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 D

538、MATLAB

三、实验原理

以自己的语言结合课堂笔记及相关资料进行总结，要求过程推导清晰明了。

四、实验步骤及程序

感知器实验：

1、设计线性可分实验，要求训练样本10个以上

2、奇异样本对网络训练的影响

3、以线性不可分样本集训练分类器

BP网实验：利用BP网对上述线性不可分样本集进行分类

五、实验结果与分析

写明迭代次数、训练时间，附分类界面效果图，并讨论奇异样本对分类器训练的影响。