模式識別論文

1、模式識別綜述與應(yīng)用院系：計算機與通信工程學(xué)院班級：電子信息1001班姓名：學(xué)號：式進行分類或者對模式進行分析(描述)。分類是實現(xiàn)一個模式與一個類別號的對應(yīng)。分析(描述，解釋)則是實現(xiàn)一個模式與一個符號描述的對應(yīng)。模式分析一般包括：解釋模式的組成部份，說明各個組成部份的時間和空間關(guān)系，甚至給出作出特定解釋的理由。1、用統(tǒng)計方法發(fā)展起來的模式識別系統(tǒng)如圖一所示。預(yù)處理分類或描述特征選擇模式樣本學(xué)習(xí)特征抽取識別部分分析部分圖一統(tǒng)計模式識別系統(tǒng)

2、在用統(tǒng)計方法研究模式識別問題時，大體上側(cè)重于特征抽取與選擇以及模式分類與學(xué)習(xí)兩個方面。（一）特征選擇與特征抽取特征選擇與特征抽取的一般方法主要分為兩種:特征空間變換以及信息和距離的測度。特征空間變換這個方法目的是將原始特征空間變換為較低維數(shù)的特征空間，以便于模式的表示與模式的分類。為了壓縮特征空間的維數(shù)常利用Karhunenlove展開式和主分量分析法。衡量變換結(jié)果好壞的標準之一是要看是否增加模式類的可分性。就增加模式類的可分性而言，一

3、般非線性變換比線性變換好。然而就計算復(fù)雜性而言，。線性變換要比非線性變換簡單得多。（二）分類和學(xué)習(xí)對模式進行分類和描述是模式識別系統(tǒng)的根本目標。對于每類模式，當已經(jīng)知道或者雖不確切知道但能精確估計出其特征向量的條件概率密度函數(shù)時(亦稱類密度函數(shù))，就可以導(dǎo)出貝葉斯分類規(guī)則，它使平均風(fēng)險或誤識率最小。實際上，當可以得到大量模式樣本時，可以比較精確的估計出類密度函數(shù)，或者從樣本學(xué)習(xí)到類密度函數(shù)。比較實用的非參數(shù)分類方案有:最近鄰分類規(guī)則(N