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模式识别的定义?它分别有哪些模型?
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  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20世纪40年代计 算机的出现以及50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20世纪60年代初 迅速发展并成为一门新学科。
  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、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。
  应用计 算机对一组事件或过程进行辨识和分类,所识别 的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象,也可以是状态、程度等抽象对象。这些对 象与数字形式的信息相区别,称为模式信息。
  模式识 别所分类的类别数目由特定的识别问题决定。有时,开始时 无法得知实际的类别数,需要识 别系统反复观测被识别对象以后确定。
  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。

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