模式識(shí)別技術(shù)，什么叫模式識(shí)別

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1，什么叫模式識(shí)別
2，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識(shí)別方面有哪些應(yīng)用
3，心理學(xué) 什么是模式識(shí)別它有哪些模型
4，模式識(shí)別與智能系統(tǒng) 有哪些研究方向畢業(yè)后就業(yè)方向

1，什么叫模式識(shí)別

所謂模式識(shí)別的問(wèn)題就是用計(jì)算的方法根據(jù)樣本的特征將樣本劃分到一定的類別中去。[1]模式識(shí)別就是通過(guò)計(jì)算機(jī)用數(shù)學(xué)技術(shù)方法來(lái)研究模式的自動(dòng)處理和判讀，把環(huán)境與客體統(tǒng)稱為“模式”。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人類有可能研究復(fù)雜的信息處理過(guò)程，其過(guò)程的一個(gè)重要形式是生命體對(duì)環(huán)境及客體的識(shí)別。模式識(shí)別以圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音語(yǔ)言信息處理、腦網(wǎng)絡(luò)組、類腦智能等為主要研究方向，研究人類模式識(shí)別的機(jī)理以及有效的計(jì)算方法。早期的模式識(shí)別研究著重在數(shù)學(xué)方法上。20世紀(jì)50年代末，F(xiàn)．羅森布拉特提出了一種簡(jiǎn)化的模擬人腦進(jìn)行識(shí)別的數(shù)學(xué)模型——感知器，初步實(shí)現(xiàn)了通過(guò)給定類別的各個(gè)樣本對(duì)識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練，使系統(tǒng)在學(xué)習(xí)完畢后具有對(duì)其他未知類別的模式進(jìn)行正確分類的能力。

什么叫模式識(shí)別

2，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識(shí)別方面有哪些應(yīng)用

模式識(shí)別是對(duì)表征事物或現(xiàn)象的各種形式的信息進(jìn)行處理和分析，來(lái)對(duì)事物或現(xiàn)象進(jìn)行描述、辨認(rèn)、分類和解釋的過(guò)程。該技術(shù)以貝葉斯概率論和申農(nóng)的信息論為理論基礎(chǔ)，對(duì)信息的處理過(guò)程更接近人類大腦的邏輯思維過(guò)程。現(xiàn)在有兩種基本的模式識(shí)別方法，即統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法和結(jié)構(gòu)模式識(shí)別方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模式識(shí)別中的常用方法，近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式的識(shí)別方法逐漸取代傳統(tǒng)的模式識(shí)別方法。經(jīng)過(guò)多年的研究和發(fā)展，模式識(shí)別已成為當(dāng)前比較先進(jìn)的技術(shù)，被廣泛應(yīng)用到文字識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、指紋識(shí)別、遙感圖像識(shí)別、人臉識(shí)別、手寫體字符的識(shí)別、工業(yè)故障檢測(cè)、精確制導(dǎo)等方面。

1. 原數(shù)據(jù)可能數(shù)據(jù)量很大，維數(shù)很，計(jì)算機(jī)處理起來(lái)時(shí)間復(fù)雜度很高，預(yù)處理可以降低數(shù)據(jù)維度。2. 數(shù)據(jù)的很多特性非常影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類模型的效果。比如數(shù)據(jù)值得分布不在一個(gè)尺度上，當(dāng)?shù)貧鉁刂蹬c當(dāng)?shù)卦?a href="/tag/33.html" target="_blank" class="infotextkey">工資顯然不在一個(gè)數(shù)量級(jí)上，這時(shí)，需要數(shù)據(jù)規(guī)范化，把這兩個(gè)特征的數(shù)據(jù)都規(guī)范到0到1，這樣使得它們對(duì)模型的影響具有同樣的尺度。3. 當(dāng)然，數(shù)據(jù)預(yù)處理還有很多，比如中心化，去噪，降維，平滑，變換等等，各有各的目的，總之都是為了最終分類器的效果服務(wù)，由于原數(shù)據(jù)可能含有大量的噪聲，去除噪聲是有必要的。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識(shí)別方面有哪些應(yīng)用

3，心理學(xué) 什么是模式識(shí)別它有哪些模型

以下為本人精華筆記，絕非網(wǎng)頁(yè)復(fù)制模式識(shí)別理論，這個(gè)是理論熱點(diǎn)模式：刺激的空間組合和時(shí)間組合，即刺激的整體結(jié)構(gòu)。如視覺(jué)刺激模式、聽覺(jué)刺激模式等，各個(gè)模式都不相同，復(fù)雜模式還會(huì)包含子模式。模式識(shí)別：個(gè)體確認(rèn)所知覺(jué)的模式是什么，并將它與其它模式區(qū)分開來(lái)。是知覺(jué)研究中認(rèn)知心理學(xué)的主要研究領(lǐng)域模式識(shí)別過(guò)程：感覺(jué)信息與長(zhǎng)時(shí)記憶的有關(guān)信息進(jìn)行比較，決定它與哪個(gè)長(zhǎng)時(shí)記憶中的項(xiàng)目有著最佳匹配的過(guò)程。（1）模板匹配理論：長(zhǎng)時(shí)記憶中存儲(chǔ)了各種與過(guò)去生活中形成的外部模式相對(duì)應(yīng)的袖珍副本（模板），內(nèi)在模板與客觀事物的刺激模式之間存在著一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系。模式識(shí)別是將刺激提供的信息與相應(yīng)的模板進(jìn)行匹配的過(guò)程，是一種自下而上的加工模型。精確匹配優(yōu)點(diǎn)：模板說(shuō)可以在一定程度上解釋人在知覺(jué)過(guò)程中如何進(jìn)行模式識(shí)別，并在實(shí)現(xiàn)具有人工智能的機(jī)器模式識(shí)別中得到了實(shí)際運(yùn)用。缺點(diǎn)：模板說(shuō)在解釋人的模式識(shí)別方面仍然有許多缺陷。①按照該理論的假設(shè)，每一個(gè)有千變?nèi)f化現(xiàn)象的同一個(gè)事物，記憶系統(tǒng)中都要儲(chǔ)備與之一一對(duì)應(yīng)的模板才能識(shí)別，需要在記憶中存儲(chǔ)大量模板②這種理論對(duì)模式識(shí)別的解釋比較刻板和生硬，缺乏人們?cè)趯?shí)際知覺(jué)中對(duì)模式識(shí)別的靈活性和變通性③沒(méi)有明確闡釋模板匹配的機(jī)制，尤其難以解釋人們迅速識(shí)別一個(gè)新的、不熟悉模式的現(xiàn)象。（2）原型理論：記憶中儲(chǔ)存的不是與刺激模式一一對(duì)應(yīng)的模板，而是一類刺激模式的原型（有關(guān)某一類事物或刺激模式的概括性表征，反映一類客觀事物所具有的共同基本特性）。模式識(shí)別是在記憶中找到與當(dāng)前的刺激模式最相似的原型的過(guò)程，不需要嚴(yán)格匹配，只要存在相應(yīng)的原型，新的、不熟悉的模式也可以得到識(shí)別。近似匹配優(yōu)點(diǎn)：原型匹配理論大大減少了模板的數(shù)量，不僅減輕了記憶負(fù)擔(dān)，而且使模式識(shí)別的過(guò)程具有靈活性和變通性。這種識(shí)別過(guò)程基本與日常生活經(jīng)驗(yàn)相符。缺點(diǎn)：理論不夠清晰直觀；匹配過(guò)程只強(qiáng)調(diào)自上而下的加工，而缺少自下而上的加工。（3）特征分析理論：每一種刺激模式都能被分解成一些基本特征，同一類別模式的刺激物具有共同的基本特征。刺激信息的特征和對(duì)這些特征的分析在模式識(shí)別過(guò)程中起著關(guān)鍵性的作用。人已有的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)中的客觀事物，以各種基本特征的方式儲(chǔ)存在記憶系統(tǒng)中，模式識(shí)別的過(guò)程首先是對(duì)刺激信息的特征加以分析，抽取有關(guān)特征并加以合并，再與長(zhǎng)時(shí)記憶系統(tǒng)中已儲(chǔ)存的各種相應(yīng)的特征比較，一旦獲得二者特征之間最佳匹配，刺激就被識(shí)別。最佳匹配優(yōu)點(diǎn)：①依據(jù)刺激的特征進(jìn)行識(shí)別，避免預(yù)加工的困難，使識(shí)別有更強(qiáng)的適應(yīng)性②同樣的特征可以出現(xiàn)在許多不同的模式中，極大地減輕了記憶負(fù)擔(dān)③在識(shí)別中需要抽取必要的特征，再加以綜合，使模式識(shí)別過(guò)程有更多的學(xué)習(xí)色彩。缺點(diǎn)：只有自下而上的加工，沒(méi)有自上而下的加工，由局部加工到整體加工，無(wú)法說(shuō)明人在識(shí)別模式中的主動(dòng)性和能動(dòng)性。實(shí)驗(yàn)58 視覺(jué)搜索實(shí)驗(yàn)（特征整合論）Treisman特雷斯曼,1980鬼域模型：Selfridge (1959)提出，以特征分析為基礎(chǔ)，將模式識(shí)別過(guò)程分為4個(gè)層次。即映象鬼（對(duì)外部刺激進(jìn)行編碼，形成刺激的映象）、特征鬼（對(duì)刺激的映象進(jìn)行分析，分解為各種特征）、認(rèn)知鬼（監(jiān)視各種特征鬼的反應(yīng)，當(dāng)發(fā)現(xiàn)了有關(guān)的特征時(shí)就會(huì)喊叫）和決策鬼（根據(jù)這些認(rèn)知鬼的喊叫，選擇喊叫聲最大的那個(gè)認(rèn)知鬼所負(fù)責(zé)的模式，作為所要識(shí)別的模式）

心理學(xué) 什么是模式識(shí)別它有哪些模型

4，模式識(shí)別與智能系統(tǒng) 有哪些研究方向畢業(yè)后就業(yè)方向

模式識(shí)別與智能系統(tǒng)專業(yè)研究方向總共有五大類，分別是模式識(shí)別與智能信息處理，計(jì)算智能與智能系統(tǒng)，智能信息與控制，智能控制理論、方法及其應(yīng)用，語(yǔ)音信號(hào)處理及應(yīng)用。這個(gè)專業(yè)和人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析等都有聯(lián)系。畢業(yè)后可從事機(jī)器人，視覺(jué)識(shí)別，圖像處理等相關(guān)職位。模式識(shí)別與智能信息處理該方向致力于模式識(shí)別的基礎(chǔ)理論及其在圖象視頻信號(hào)處理中的應(yīng)用研究，運(yùn)用數(shù)學(xué)和信息科學(xué)的理論與方法，從信息處理的角度，研究模式信息處理的機(jī)理、計(jì)算理論和算法，使計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)類似于人的視覺(jué)能力。研究數(shù)字圖象和視頻信息的檢測(cè)、分析、傳輸、存儲(chǔ)、壓縮、重建等關(guān)鍵技術(shù)，在提出創(chuàng)新理論與算法的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)、研制和開發(fā)實(shí)用的高性能模式識(shí)別、圖象視頻處理以及醫(yī)學(xué)圖象處理的計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)。計(jì)算智能與智能系統(tǒng)本方向致力于生命計(jì)算學(xué)與人工智能系統(tǒng)的研究。生命計(jì)算學(xué)是計(jì)算智能概念的泛化，包括人工智能中的符號(hào)計(jì)算學(xué)和神經(jīng)計(jì)算學(xué)，以及遺傳算法、進(jìn)化計(jì)算和DNA計(jì)算等；人工生命系統(tǒng)是智能系統(tǒng)概念的泛化，包括智能信息處理系統(tǒng)、智能控制系統(tǒng)、機(jī)器人、細(xì)胞自動(dòng)機(jī)等。該方向致力于模擬自然生命系統(tǒng)中信息與控制的規(guī)律，特別是生命的自組織、自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自修復(fù)、自生長(zhǎng)以及自復(fù)制的基本特性，以及感知、知覺(jué)、認(rèn)知、判斷、推理、思維等智能行為；以“計(jì)算”的形式表現(xiàn)智能，以人工生命系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)智能，并將其應(yīng)用于模式識(shí)別與圖象處理、復(fù)雜動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模、仿真與控制等領(lǐng)域。智能信息與控制控制論是“研究信息與控制一般規(guī)律的科學(xué)”，“信息與控制”是控制論的核心。在控制論思想中，“信息與控制”是生物系統(tǒng)和人工系統(tǒng)共有的特性，模擬生物智能，是控制論的基本思想?！靶畔ⅰ?、“控制”、“智能”、“生命”四個(gè)基本的概念，構(gòu)成了控制論科學(xué)的全部基礎(chǔ)?！爸悄苄畔⑴c控制”是研究自然生命與人工系統(tǒng)中信息與控制一般規(guī)律的科學(xué)?！爸悄苄畔⑴c控制”方向以人工智能、控制論、系統(tǒng)論和信息論為理論基礎(chǔ)，以計(jì)算機(jī)技術(shù)、電子技術(shù)和通訊技術(shù)為技術(shù)手段，以復(fù)雜演化系統(tǒng)為對(duì)象，類比自然生命與復(fù)雜演化系統(tǒng)中信息與控制的一般規(guī)律，研究面向復(fù)雜演化系統(tǒng)的智能控制原理和方法，并將這些規(guī)律、原理和方法應(yīng)用于復(fù)雜系統(tǒng)的建模、仿真與控制。智能控制理論、方法及其應(yīng)用該方向致力于具有多種復(fù)雜性和多級(jí)或分散信息結(jié)構(gòu)的大規(guī)?？刂葡到y(tǒng)研究。運(yùn)用人工智能、計(jì)算智能（包括模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和進(jìn)化計(jì)算）等理論與方法，結(jié)合現(xiàn)代控制理論（如魯棒控制、自適應(yīng)控制、變結(jié)構(gòu)控制等），研究智能遞階、分散控制或優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)。主要包括：基于模式分類、計(jì)算智能和知識(shí)工程方法的大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)的綜合集成建模；基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的生產(chǎn)過(guò)程質(zhì)量監(jiān)測(cè)與優(yōu)化控制；基于知識(shí)和模擬進(jìn)化方法的多分辨率建模及模型的聚合/解聚和平滑一致性轉(zhuǎn)換技術(shù)；智能控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)性質(zhì)（如穩(wěn)定性、能控（能觀）性、自主性等）的研究；智能系統(tǒng)的整體優(yōu)化方法及自組織保優(yōu)機(jī)制的研究；基于Agent技術(shù)的開放復(fù)雜巨系統(tǒng)的智能優(yōu)化控制與決策；網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的智能自動(dòng)化理論與技術(shù)；基于現(xiàn)場(chǎng)總線技術(shù)的計(jì)算機(jī)控制與管理；離散事件和混雜系統(tǒng)的優(yōu)化控制方法；在多種復(fù)雜性（如不確定性、非線性、參數(shù)時(shí)變、時(shí)滯等）融合條件下的非良定對(duì)象的知識(shí)基模型集成與智能優(yōu)化控制策略和實(shí)現(xiàn)方法。語(yǔ)音信號(hào)處理及應(yīng)用語(yǔ)音信號(hào)處理是當(dāng)今信息科學(xué)研究領(lǐng)域中的一個(gè)重要分支，它是將數(shù)字信號(hào)處理與語(yǔ)音學(xué)相結(jié)合，解決現(xiàn)代通信領(lǐng)域中人與人之間、人與機(jī)器之間的信息交換問(wèn)題。語(yǔ)音信號(hào)處理學(xué)科在世界范圍內(nèi)取得了飛速發(fā)展，無(wú)論是在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域還是在各個(gè)特定的應(yīng)用領(lǐng)域都出現(xiàn)了許多新算法和高性能的系統(tǒng)，取得了大量突破性的進(jìn)展。在硬件方面，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)及DSP芯片的迅速更新?lián)Q代，為各種日益復(fù)雜的語(yǔ)音處理算法的實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)提供了可能性。在21世紀(jì)，這個(gè)研究領(lǐng)域的發(fā)展速度將更快，它與高速信息處理、傳輸和交換諸方面的關(guān)系將更加密切。本方向主要研究語(yǔ)音信號(hào)數(shù)字處理的新理論、新方法及其應(yīng)用，如語(yǔ)音編碼，語(yǔ)音識(shí)別，語(yǔ)音合成，語(yǔ)音增強(qiáng)和語(yǔ)音編碼等，滿足通信與信息技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域?qū)φZ(yǔ)音處理技術(shù)的需求。擴(kuò)展資料模式識(shí)別與智能系統(tǒng)是20世紀(jì)60年代以來(lái)在信號(hào)處理、人工智能、控制論、計(jì)算機(jī)技術(shù)等學(xué)科基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的新型學(xué)科。該學(xué)科以各種傳感器為信息源，以信息處理與模式識(shí)別的理論技術(shù)為核心，以數(shù)學(xué)方法與計(jì)算機(jī)為主要工具，探索對(duì)各種媒體信息進(jìn)行處理、分類、理解并在此基礎(chǔ)上構(gòu)造具有某些智能特性的系統(tǒng)或裝置的方法、途徑與實(shí)現(xiàn)，以提高系統(tǒng)性能。模式識(shí)別與智能系統(tǒng)是一門理論與實(shí)際緊密結(jié)合，具有廣泛應(yīng)用價(jià)值的控制科學(xué)與工程的重要學(xué)科分支。參考資料：搜狗百科-模式識(shí)別與智能系統(tǒng)

機(jī)器人，視覺(jué)識(shí)別，圖像處理，等。。。就業(yè)對(duì)口的是搞軟件和雙發(fā)的。。。。硬件的話主要嵌入式，軟件C,C++。。。。圖像處理還帶學(xué)習(xí)VC++。。這個(gè)專業(yè)比較偏向軟件。。。好好學(xué)。這專業(yè)學(xué)好了，挺好的，我是東北大學(xué)這專業(yè)畢業(yè)的，不過(guò)我沒(méi)怎么學(xué)。老師沒(méi)什么好項(xiàng)目，。。。。

模式識(shí)別與智能系統(tǒng)專業(yè)屬于控制科學(xué)與工程一級(jí)學(xué)科，于2000年被批準(zhǔn)為碩士學(xué)位授予點(diǎn)，2002年招收研究生，培養(yǎng)本專業(yè)研究生的單位是自動(dòng)化系和自動(dòng)化研究所。一、培養(yǎng)目標(biāo)和研究方向本專業(yè)培養(yǎng)掌握控制科學(xué)與過(guò)程學(xué)科堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)理論和系統(tǒng)的專業(yè)知識(shí)，了解自動(dòng)控制領(lǐng)域最新發(fā)展動(dòng)向，能創(chuàng)造性地研究和解決本學(xué)科有關(guān)的理論和實(shí)際問(wèn)題，具有一定的獨(dú)立從事科學(xué)研究和管理工作的高級(jí)人才。主要研究方向有： 1．人工智能與模式識(shí)別； 2．智能系統(tǒng)； 3．智能控制； 4．知識(shí)工程； 5．腦電波信號(hào)處理。二、科研項(xiàng)目和成果本專業(yè)在函數(shù)逼近理論及其在自動(dòng)控制中的應(yīng)用、工業(yè)過(guò)程智能控制、工業(yè)過(guò)程先進(jìn)控制技術(shù)方面承擔(dān)了多項(xiàng)重大項(xiàng)目，獲得一批科研成果及多項(xiàng)省、部級(jí)科技進(jìn)步獎(jiǎng)。三、畢業(yè)生適用方向本專業(yè)畢業(yè)研究生適應(yīng)能力強(qiáng)、就業(yè)面廣，可在高等學(xué)校、科研院所、企業(yè)，從事涉及到計(jì)算機(jī)、微電子、自動(dòng)化、儀器儀表和通信、通訊等學(xué)科領(lǐng)域的教學(xué)、科研、科技開發(fā)、技術(shù)支持、銷售、技術(shù)管理等工作。

單片機(jī)那些東西買個(gè)開發(fā)板自己搞搞就會(huì)了這些東西只是一般的技術(shù)，沒(méi)有什么門檻的，跑會(huì)了之后還是回歸到算法上來(lái)，多積累些專業(yè)上的通用算法對(duì)以后就業(yè)很有幫助的