人工智能之模式識別與機(jī)器學(xué)習(xí)概念的示例分析

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　　模式識別與機(jī)器學(xué)習(xí)，為了能夠讓機(jī)器執(zhí)行和完成識別任務(wù)，必須對分類識別對象進(jìn)行科學(xué)的抽象，建立它的數(shù)學(xué)模型，用以描述和代替識別對象，這種對象的描述即為模式。

　　模式識別與機(jī)器學(xué)習(xí)概念

　　模式識別系統(tǒng)過程：

　　特征提取與選擇

　　訓(xùn)練學(xué)習(xí)

　　分類識別

　　模式識別過程從信息層次、形態(tài)轉(zhuǎn)換上講，是由分析對象的物理空間通過特征提取轉(zhuǎn)換為模式的特征空間，然后通過分類識別轉(zhuǎn)換為輸出的類別空間。

　　特征提取是對研究對象本質(zhì)的特征進(jìn)行量測并講結(jié)果數(shù)值化或?qū)ο蠓纸獠⒎柣?，形成特征矢量、符號串或關(guān)系圖，產(chǎn)生代表對象的模式。

　　特征選擇是在滿足分類識別正確率的條件下，按某種準(zhǔn)則盡量選用對正確分類識別作用較大的特征，從而用較少的特征來完成分類識別任務(wù)。

　　模式識別與機(jī)器學(xué)習(xí)注意

　　在模式采集和預(yù)處理中，一般要用到模數(shù)(A/D)轉(zhuǎn)換。A/D轉(zhuǎn)換必須注意：

　　采樣率，必須滿足采樣定理

　　量化等級，取決于精度要求

　　在數(shù)據(jù)采集過程中，一般我們會進(jìn)行一些預(yù)處理過程，如

　　去噪聲：消除或減少模式采集中的噪聲及其它干擾，提高信雜比(信噪比)

　　去模糊：消除或減少數(shù)據(jù)圖像模糊及幾何失真，提高清晰度

　　模式結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換：例如把非線性模式轉(zhuǎn)變?yōu)榫€性模式，以利于后續(xù)處理，等等

　　預(yù)處理的方法包括:濾波，變換，編碼，歸一化等

　　特征提取/選擇的目的：降低維數(shù)，減少內(nèi)存消耗，使分類錯誤減小

　　分類:把特征空間劃分成類空間，影響分類錯誤率的因數(shù)：

　　分類方法

　　分類器的設(shè)計

　　提取的特征

　　樣本質(zhì)量

　　模式識別的主流技術(shù)有：

　　統(tǒng)計模式識別

　　結(jié)構(gòu)模式識別

　　模糊模式識別

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

　　人工智能方法

　　子空間法

　　統(tǒng)計模式識別直接利用各類的分布特征或隱含地利用概率密度函數(shù)、后驗概率等概念進(jìn)行分類識別?；镜募夹g(shù)有聚類分析、判別類域代數(shù)界面法、統(tǒng)計決策法、最近鄰法等。

　　結(jié)構(gòu)模式識別將對象分解為若干基本單元，即基元；其結(jié)構(gòu)關(guān)系可以用字符串或圖來表示，即句子；通過對句子進(jìn)行句法分析，根據(jù)文法而決定其類別。

　　模糊模式識別將模式或模式類作為模糊集，將其屬性轉(zhuǎn)化為隸屬度，運用隸屬函數(shù)、模糊關(guān)系或模糊推理進(jìn)行分類識別。

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法由大量的基本單元，即神經(jīng)元互聯(lián)而成的非線性動態(tài)系統(tǒng)。

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