图形模式识别方法及其在中期雪灾天气预报中的应用-中国气象科学

人工智能与模式识别

人工智能与模式识别 摘要：信息技术的飞速发展使得人工智能的应用范围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。模式识别是人类的一项基本智能，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，模式识别技术有了长足的发展。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。模式识别的发展潜力巨大。 关键词：模式识别；数字识别；人脸识别中图分类号； Abstract:The rapid development of information technology makes the application of artificial intelligence become more and more widely. Pattern recognition, as one of the important aspects, has always been an important direction of artificial intelligence research. In the introduction of artificial intelligence and pattern recognition related knowledge at the same time, artificial intelligence in pattern recognition applications were discussed.Pattern recognition is a basic human intelligence, the emergence of the 20th century, 40 years of computer and the rise of artificial intelligence in the 1950s, pattern recognition technology has made great progress. Pattern recognition and statistics, psychology, linguistics, computer science, biology, cybernetics and so have a relationship. It has a cross-correlation with artificial intelligence and image processing. The potential of pattern recognition is huge. Key words:pattern recognition; digital recognition; face recognition; 1引言 随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能

(完整word版)模式识别试题答案

模 式 识 别 非 学 位 课 考 试 试 题 考试科目： 模式识别 考试时间 考生姓名： 考生学号 任课教师 考试成绩 一、简答题（每题6分，12题共72分）： 1、 监督学习和非监督学习有什么区别？ 参考答案：当训练样本的类别信息已知时进行的分类器训练称为监督学习，或者由教师示范的学习；否则称为非监督学习或者无教师监督的学习。 2、 你如何理解特征空间？表示样本有哪些常见方法？ 参考答案：由利用某些特征描述的所有样本组成的集合称为特征空间或者样本空间，特征空间的维数是描述样本的特征数量。描述样本的常见方法：矢量、矩阵、列表等。 3、 什么是分类器？有哪些常见的分类器？ 参考答案：将特征空中的样本以某种方式区分开来的算法、结构等。例如：贝叶斯分类器、神经网络等。 4、 进行模式识别在选择特征时应该注意哪些问题？ 参考答案：特征要能反映样本的本质；特征不能太少，也不能太多；要注意量纲。 5、 聚类分析中，有哪些常见的表示样本相似性的方法？ 参考答案：距离测度、相似测度和匹配测度。距离测度例如欧氏距离、绝对值距离、明氏距离、马氏距离等。相似测度有角度相似系数、相关系数、指数相似系数等。 6、 你怎么理解聚类准则？ 参考答案：包括类内聚类准则、类间距离准则、类内类间距离准则、模式与类核的距离的准则函数等。准则函数就是衡量聚类效果的一种准则，当这种准则满足一定要求时，就可以说聚类达到了预期目的。不同的准则函数会有不同的聚类结果。 7、 一种类的定义是：集合S 中的元素x i 和x j 间的距离d ij 满足下面公式： ∑∑∈∈≤-S x S x ij i j h d k k )1(1，d ij ≤ r ，其中k 是S 中元素的个数，称S 对于阈值h ，r 组成一类。请说明，该定义适合于解决哪一种样本分布的聚类？ 参考答案：即类内所有个体之间的平均距离小于h ，单个距离最大不超过r ，显然该定义适合团簇集中分布的样本类别。 8、 贝叶斯决策理论中，参数估计和非参数估计有什么区别？ 参考答案：参数估计就是已知样本分布的概型，通过训练样本确定概型中的一些参数；非参数估计就是未知样本分布概型，利用Parzen 窗等方法确定样本的概率密度分布规律。 9、 基于风险的统计贝叶斯决策理论中，计算代价[λij ]矩阵的理论依据是什么？假设这个矩阵是 M ?N ，M 和N 取决于哪些因素？

模式识别的研究现状与发展趋势

模式识别的研究现状与发展趋势 摘要：随着现今社会信息技术的飞速发展, 人工智能的应用越来越广泛, 其中模式识别是人工智能应用的一个方面。而且现今的模式识别的应用也越来越得到大家的重视与支持，在各方面也有重大的进步。模式识别也成为人们身边不可或缺的一部分。关键词：人工智能，技术，模式识别，前景 Abstract：In the modern society with the rapid development of information technology, the application of a rtificial intelligence is more and more extensive, among them pattern recognition is one of the ap ply of artificial intelligence. And now the application of pattern recognition is also more and more to get everyone's attention and support, in various aspects have significant progress. Pattern rec ognition has become an integral part of people around. Keywords: Artificial Intelligence, Technology,Pattern Recognition, prospects 一，引言 如今计算机硬件的高速发展, 以及计算机应用领域的不断开拓, 人们开始要求计算机能够更有效地感知诸如声音、文字、图像、温度、震动等人类赖以发展自身、改造环境所运用的信息资料。但就一般意义来说, 目前一般计算机却无法直接感知它们, 我们常用的键盘、鼠标等外部设备, 对于这些外部世界显得无能为力。虽然摄像机、图文扫描仪、话筒等设备业已解决了上述非电信号的转换, 并与计算机联机, 但由于识别技术不高, 而未能使计算机真正知道采录后的究竟是什么信息。计算机对外部世界感知能力的低下, 成为开拓计算机应用的瓶颈, 也与其高超的运算能力形成强烈的对比。于是, 着眼于拓宽计算机的应用领域, 提高其感知外部信息能力的学科———模式识别, 便得到迅速发展。 人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式, 是对人类感知外界功能的模拟, 研究的是计算机模式识别系统, 也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。现将人工智能在模式识别方面的一些具体和最新的应用范围遍及遥感、生物医学图象和信号的分析、工业产品的自动无损检验、指纹鉴定、文字和语音识别、机器视觉地圈模式识别等方面。 二，现状 以地图模式识别为例，地图模式识别是由计算机来对地图进行识别与理解, 并借助一定的技术手段, 让计算机研究和分析地图上的各种模式信息, 获取地图要素的质量意义。其计算处理的过程类似于人对地图的阅读。 地图模式识别是近年来在地图制图领域中新兴的一门高新技术, 是信息时代人工智能、模式识别技术在地图制图中的具体应用。由于它是传统地图制图迈向数字地图制图的一座桥梁, 因此,地图模式识别遥感技术、地理信息系统一起, 被称为现代地图制图的三大技术。 目前, 地图模式识别由于具有广泛的应用价值和发展潜力,因而受到了人们的普遍重视。尤其是随着现今的计算机及其外部硬件环境的不断提高, 科技不过发展的情况下，

时间序列分析中模式识别方法的应用-模式识别论文

时间序列分析中模式识别方法的应用 摘要：时间序列通常是按时间顺序排列的一系列被观测数据，其观测值按固定的时间间隔采样。时间序列分析(Time Series Analysis)是一种动态数据处理的统计方法，就是充分利用现有的方法对时间序列进行处理，挖掘出对解决和研究问题有用的信息量。经典时间序列分析在建模、预测等方面已经有了相当多的成果，但是由于实际应用中时间序列具有不规则、混沌等非线性特征，使得预测系统未来的全部行为几乎不可能，对系统行为的准确预测效果也难以令人满意，很难对系统建立理想的随机模型。神经网络、遗传算法和小波变换等模式识别技术使得人们能够对非平稳时间序列进行有效的分析处理，可以对一些非线性系统的行为作出预测，这在一定程度上弥补了随机时序分析技术的不足。【1】 本文主要是对时间序列分析几种常见方法的描述和分析，并重点介绍神经网络、遗传算法和小波变换等模式识别方法在时间序列分析中的典型应用。 关键字：时间序列分析模式识别应用 1 概述 1.1 本文主要研究目的和意义 时间序列分析是概率论与数理统计学科的一个分支，它是以概率统计学作为理论基础来分析随机数据序列(或称动态数据序列)，并对其建立数学模型，即对模型定阶、进行参数估计，以及进一步应用于预测、自适应控制、最佳滤波等诸多方面。由于一元时间序列分析与预测在现代信号处理、经济、农业等领域占有重要的地位，因此，有关的新算法、新理论和新的研究方法层出不穷。目前，结合各种人工智能方法的时序分析模型的研究也在不断的深入。 时间序列分析已是一个发展得相当成熟的学科，已有一整套分析理论和分析工具。传统的时间序列分析技术着重研究具有随机性的动态数据，从中获取所蕴含的关于生成时间序列的系统演化规律。研究方法着重于全局模型的构造，主要应用于对系统行为的预测与控制。 时间序列分析主要用于以下几个方面：

《模式识别原理与技术》课程大纲.doc

《模式识别原理与技术》课程大纲 课程名称（中文）：模式识别原理与技术 课程名称（英文）：Pattern Recognition Principles and Techniques 课程编码：Y0703034C 开课单位：电气信息学院 授课对象： 任课教师：郑胜 学时：32 学分：2 学期：2 考核方式:平时成绩占百分之30，考试成绩(可开卷)占百分之70 先修课程：概率论、线性代数、数字信号处理等 课程简介： 一、教学目的与基本要求：（150字以内） 这门课的教学目的是让学生掌握模式识别的基本原理和方法。本课程的主要任务是，通过对模式识别的基本理论和方法、应用实例的学习，使学生掌握模式识别的基本理论与方法，培养学生利用模式识别方法、运用技能解决本专业及相关领域实际问题的能力，为将来继续深入学习或进行科学研究打下坚实的基础。 通过各教学环节，本课程应达到下列要求：认识模式识别的目的和意义，了解模式识别的过程；理解统计分类法的基本思想，掌握几何分类法和概率分类法的几种典型算法；理解聚类分析的基本思想，掌握聚类分析的几种典型算法。 二、课程内容与学时分配 1、课程主要内容：（200字以内） 1)绪论 2)贝叶斯决策理论 3)概率密度函数的估计 4)线性判别函数 5)聚类分析 6)特征提取/选择 7)人工神经网络及支持向量机在模式识别中的应用 2、课程具体安排：（按教学章节编写，重点章节下划线）

三、实验、实践环节及习题内容与要求 四、教材及主要参考文献（顺序为：文献名，作者，出版时间，出版单位）： 1. 模式识别导论. 李金宗. 1994年. 高等教育出版社 2. 模式识别. 边肇祺. 2000年1月第2版. 清华大学出版社 3. Pattern Recognition（第二版）. Sergios Theodoridis. Konstantinos Koutroumbas. 机械工业出版社. 2006年 撰写人：郑胜 学位分委员会签字： 学院主管研究生教学院长签字：

天气预报技术与方法课程

课程简介
作为全国气象部门基层台站气象业务系列培训课程之一， 《天气预报技术与方法》是为 地市级和县级气象局预报员提供预报业务培训课程， 也可作为其他预报员的业务参考和大学 生、研究生的教学参考。我们假定学习者是气象专业本科或研究生毕业、或者经过天气预报 专门培训的非气象专业毕业的预报员， 也就是说学习者学习过天气学， 对天气预报的原理和 方法已经有较好的基础。
课程特色
本课程尽量简化概念性、原理性描述，尽量介绍新的技术方法、研究成果和规范标准， 尽量使用新的天气个例和资料图表，特别是直接针对预报员工作平台——MICAPS 系统制作 图表、调阅资料、描述流程，以帮助读者建立预报思路、提高业务技能，是本课程的一个特 色。根据目前我国天气预报业务体系的业务分工，地市级和县级气象局主要负责短期、短时 和临近预报业务，因此，本课程不涉及中期以上时效的预报问题。
课程目标
《天气预报技术与方法》课程介绍了有关天气分析的内容和方法、要素预报以及暴雨、 强对流、雾霾、沙尘暴、暴雪等灾害性天气预报和热带气旋、海洋天气预报等方面的技术和 方法。通过课程学习，使学员加深对天气学原理的理解和运用能力，解决实际预报问题。 通过本课程的学习，要求学员掌握天气预报的基本概念、基本原理；掌握天气预报的基 本方法和思路，为从事实际预报工作打下良好的基础。
自学要求
1.了解、掌握常用的天气分析预报的资料、图表、分析方法、预报方法和预报思路； 2.了解要素预报的方法、熟悉各种气象要素的预报思路和预报着眼点； 3.掌握暴雨天气的时空分布特征，并能灵活运用预报方法制作预报； 4.掌握强对流天气的时空分布特，并能灵活运用预报方法制作预报； 5.掌握雾和霾的基本概念、时空分布特征、发生和消亡的天气学形势、预报； 6.掌握暴雪天气的时空分布特，并能灵活运用暴雪预报方法制作预报； 7.掌握寒潮发生发展全过程中天气形势演变的主要特征，以及寒潮预报的基本思路与方法， 能够较好预报寒潮； 8.了解并熟悉掌握我国沙尘暴天气的时空分布特点、形成机制、环流背景、天气系统及物理 量特征，掌握沙尘暴预报方法建立沙尘暴天气的预报思路； 9.掌握热带气旋及其预报的基本概念和理论，并了解定位、定强基本方法和熟悉预报方法和 思路； 10.了解、熟悉我国沿海海域的天气气候特征，了解、熟悉海雾、风暴潮、海上大风的发生 发展规律以及海雾、风暴潮、海上大风的分析预报方法和预报思路。

图像模式识别的方法介绍

2.1图像模式识别的方法 图像模式识别的方法很多，从图像模式识别提取的特征对象来看，图像识别方法可分为以下几种：基于形状特征的识别技术、基于色彩特征的识别技术以及基于纹理特征的识别技术。其中，基于形状特征的识别方法，其关键是找到图像中对象形状及对此进行描述，形成可视特征矢量，以完成不同图像的分类，常用来表示形状的变量有形状的周长、面积、圆形度、离心率等。基于色彩特征的识别技术主要针对彩色图像，通过色彩直方图具有的简单且随图像的大小、旋转变换不敏感等特点进行分类识别。基于纹理特征的识别方法是通过对图像中非常具有结构规律的特征加以分析或者则是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计来完成。 从模式特征选择及判别决策方法的不同可将图像模式识别方法大致归纳为两类:统计模式(决策理论)识别方法和句法(结构)模式识别方法。此外，近些年随着对模式识别技术研究的进一步深入，模糊模式识别方法和神经网络模式识别方法也开始得到广泛的应用。在此将这四种方法进行一下说明。 2.1.1句法模式识别 对于较复杂的模式，如采用统计模式识别的方法，所面临的一个困难就是特征提取的问题，它所要求的特征量十分巨大，要把某一个复杂模式准确分类很困难，从而很自然地就想到这样的一种设计，即努力地把一个复杂模式分化为若干

较简单子模式的组合，而子模式又分为若干基元，通过对基元的识别，进而识别子模式，最终识别该复杂模式。正如英文句子由一些短语，短语又由单词，单词又由字母构成一样。用一组模式基元和它们的组成来描述模式的结构的语言，称为模式描述语言。支配基元组成模式的规则称为文法。当每个基元被识别后，利用句法分析就可以作出整个的模式识别。即以这个句子是否符合某特定文法，以判别它是否属于某一类别。这就是句法模式识别的基本思想。 句法模式识别系统主要由预处理、基元提取、句法分析和文法推断等几部分组成。由预处理分割的模式，经基元提取形成描述模式的基元串（即字符串）。句法分析根据文法推理所推断的文法，判决有序字符串所描述的模式类别，得到判决结果。问题在于句法分析所依据的文法。不同的模式类对应着不同的文法，描述不同的目标。为了得到于模式类相适应的文法，类似于统计模式识别的训练过程，必须事先采集足够多的训练模式样本，经基元提取，把相应的文法推断出来。实际应用还有一定的困难。 2.1.2统计模式识别 统计模式识别是目前最成熟也是应用最广泛的方法，它主要利用贝叶斯决策规则解决最优分类器问题。统计决策理论的基本思想就是在不同的模式类中建立一个决策边界，利用决策函数把一个给定的模式归入相应的模式类中。统计模式识别的基本模型如图2，该模型主要包括两种操作模型：训练和分类，其中训练主要利用己有样本完成对决策边界的划分，并采取了一定的学习机制以保证基于样本的划分是最优的;而分类主要对输入的模式利用其特征和训练得来的决策函数而把模式划分到相应模式类中。 统计模式识别方法以数学上的决策理论为基础建立统计模式识别模型。其基本模型是:对被研究图像进行大量统计分析，找出规律性的认识，并选取出反映图像本质的特征进行分类识别。统计模式识别系统可分为两种运行模式:训练和分类。训练模式中，预处理模块负责将感兴趣的特征从背景中分割出来、去除噪声以及进行其它操作;特征选取模块主要负责找到合适的特征来表示输入模式;分类器负责训练分割特征空间。在分类模式中，被训练好的分类器将输入模式根据测量的特征分配到某个指定的类。统计模式识别组成如图2所示。

模式识别方法简述

XXX大学 课程设计报告书 课题名称模式识别 姓名 学号 院、系、部 专业 指导教师 xxxx年 xx 月 xx日

模式识别方法简述 摘要：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。 关键词：模式识别; 模式识别方法; 统计模式识别; 模板匹配; 神经网络模式识别 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2 0 世纪4 0 年代计算机的出现以及5 0 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2 0 世纪6 0 年代初迅速发展并成为一门新学科。 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。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。 模式识别是一种借助计算机对信息进行处理、判别的分类过程。判决分类在

模式识别及其在图像处理中的应用

武汉理工大学 模式识别及其在图像处理中的应用 学院（系）：自动化学院 课程名称：模式识别原理 专业班级：控制科学与工程1603班 任课教师：张素文 学生姓名：王红刚 2017年1月3日

模式识别及其在图像处理中的应用 摘要:随着计算机和人工智能技术的发展,模式识别在图像处理中的应用日益广泛。综述了模式识别在图像处理中特征提取、主要的识别方法(统计决策法、句法识别、模糊识别、神经网络)及其存在的问题, 并且对近年来模式识别的新进展———支持向量机与仿生模式识别做了分析和总结, 最后讨论了模式识别亟待解决的问题并对其发展进行了展望。 关键词:模式识别;图像处理;特征提取;识别方法 Pattern Recognition and Its Application in Image Processing Abstract:With the development of computer and artificial intelli-gence , pattern recognition is w idely used in the image processing in-creasingly .T he feature extraction and the main methods of pattern recognition in the image processing , w hich include statistical deci-sion, structural method , fuzzy method , artificial neural netw ork aresummarized.T he support vector and bionic pattern recognition w hich are the new developments of the pattern recognition are also analyzed .At last, the problems to be solved and development trends are discussed. Key words:pattern recognition ;image processing ;feature extrac-tion;recognition methods

《天气预报是怎样制作出来的》教学教案

《天气预报是怎样制作出来的》教学教案 【教材简析】 通过前面7篇课文的学习，学生经历了将近一个月的《天气》单元学习，夕会运用多种感官和简易工具，收集了大量关于天气的信息，完成了“天气日历”的记录和整理。本节课的主要内容是学习和了解目前气象部门是怎样收集数据和制作天气预报的。 聚焦板块，提出本课核心任务——“预测未来天气，制作天气预报”。这一内容是在学生的发展需求的基础上，对本单元内容进行了延伸与拓展。目的是为了让学生更加清楚地了解天气预报是如何做出来的，也为了更好地激发他们对研究天气的兴趣。 探索板块，主要是通过不同形式的资料阅读，帮助学生了解天气预报包含哪些信息，制作天气预报需要经历哪些环节，从而让学生感受到天气预报的制作是一个不断发展的过程。 通过研讨活动，学生综合所学的天气知识，体会科学技术对个人生活和社会发展的影响。 【学情分析】 通过前面的学习和根据日常生活中的经验，学生们已对天气预报并不陌生。但是天气预报究竟是怎么样制作出来的，三年级学生几乎都是不知晓的。学生学完本单元前7课气象学内容的基本知识后，脑海中对天气的观测方法认知基本就停留在最基础的层面，加上校园气象站条件有限，很多先进的仪器无法引入，因此气象学涉及到的前沿科技，学生了解甚少。 【教学目标】 科学概念目标 1.天气预报主要由分布在全球各地的气象部门制作并发布。 2.制作天气预报，大致有以下五个步骤：数据收集、数值天气预报、气象员做出预报、天气会商、发布天气预报。 科学探究目标 1.通过观察天气预报，了解天气预报所包含的信息。 2.能够根据资料了解天气预报的制作过程。 科学态度目标 1.意识到天气预报的制作是一个非常复杂的过程，气象员们要付出大量艰苦的劳动。 2.天气预报和我们的生活息息相关。 科学、技术、社会与环境目标 1.意识到随着科学技术的发展，天气预报包含的信息越来越多，制作过程越来越精密。 2.随着社会的进步，气象学的研究在不断深入和发展，人们对天气的预测将会越来越准确。 【教学重难点】 重点：了解天气预报的制作流程，体会科技的发展。

《天气预报是怎样制作出来的》教学设计

《天气预报是怎样制作出来的》教案 【教材简析】 通过前面7篇课文的学习，学生经历了将近一个月的《天气》单元学习，夕会运用多种感官和简易工具，收集了大量关于天气的信息，完成了“天气日历”的记录和整理。本节课的主要内容是学习和了解目前气象部门是怎样收集数据和制作天气预报的。 聚焦板块，提出本课核心任务——“预测未来天气，制作天气预报”。这一内容是在学生的发展需求的基础上，对本单元内容进行了延伸与拓展。目的是为了让学生更加清楚地了解天气预报是如何做出来的，也为了更好地激发他们对研究天气的兴趣。 探索板块，主要是通过不同形式的资料阅读，帮助学生了解天气预报包含哪些信息，制作天气预报需要经历哪些环节，从而让学生感受到天气预报的制作是一个不断发展的过程。 通过研讨活动，学生综合所学的天气知识，体会科学技术对个人生活和社会发展的影响。 【学情分析】 通过前面的学习和根据日常生活中的经验，学生们已对天气预报并不陌生。但是天气预报究竟是怎么样制作出来的，三年级学生几乎都是不知晓的。学生学完本单元前7课气象学内容的基本知识后，脑海中对天气的观测方法认知基本就停留在最基础的层面，加上校园气象站条件有限，很多先进的仪器无法引入，因此气象学涉及到的前沿科技，学生了解甚少。 【教学目标】 科学概念目标 1.天气预报主要由分布在全球各地的气象部门制作并发布。 2.制作天气预报，大致有以下五个步骤：数据收集、数值天气预报、气象员做出预报、天气会商、发布天气预报。 科学探究目标 1.通过观察天气预报，了解天气预报所包含的信息。 2.能够根据资料了解天气预报的制作过程。

科学态度目标 1.意识到天气预报的制作是一个非常复杂的过程，气象员们要付出大量艰苦的劳动。 2.天气预报和我们的生活息息相关。 科学、技术、社会与环境目标 1.意识到随着科学技术的发展，天气预报包含的信息越来越多，制作过程越来越精密。 2.随着社会的进步，气象学的研究在不断深入和发展，人们对天气的预测将会越来越准确。 【教学重难点】 重点：了解天气预报的制作流程，体会科技的发展。 难点：了解天气预报的制作流程。 【教学准备】 教师：多媒体课件 小组：稿纸、学生活动手册。 【教学过程】 一、聚焦：揭示课题（预设7分钟） [材料准备：多媒体课件] 1.提问：我们已经学习了观察和记录天气。那怎么知道我明天出门是否需要带伞呢？（预设：看看天气预报。） 2.是的，天气预报就在预测未来的天气。古往今来，人们一直很热衷于研究如何预测未来的天气。 ①在3000多年前的商周时期，人们会在乌龟壳上面写一些天气，然后把乌龟壳放在火上烧，烧着烧着龟壳会裂开，裂缝指着哪种天气，比如雨，古人就预测明天要下雨了。如果裂缝指着晴，那就预测明天晴。 提问：同学们，你们觉得这种方法准吗？为什么？（预设：不准。） ②我国早期的医学经典《皇帝内经》十分重视疾病与气候之间的关系。 ③西汉时期，我国科学家张衡发明了一种测定风向的仪器——候风仪，又叫相风铜鸟。它可以随着风转动，风吹来时，鸟头也会转过来，迎着风，展开翅膀，它好像要飞翔的样子。这简直就是风向标了。

模式识别理论的研究与应用

模式识别理论的研究与应用 摘要：通过对模式识别系统的简要评述，对近年来几种基本的模式识别方法进行了总结，并对模式识别在字符识别方面的应用原理作了介绍。字符识别技术属于模式识别的范畴，本文首先介绍模式识别的基本理论和基本方法，然后阐述了模式识别技术在光学识别技术上的应用，并将其应用到角铁字符识别系统上。实践证明，采用模式识别!能减轻人工操作的复杂性和失误。 关键字：字符识别；模式识别；凹凸字符；OCR(光学字符识别)；特征抽取Research and Application of Pattern Recognition Theory Abstract:In this paper components of pattern recognition system were introduced. Several basic patternrecognition methods which were frequently utilized are summed up. Finally Chinese character recognition whichis a application of pattern recognition were introduced.Character recognition technology belongs to the category of pattern recognition, this paper first introduce the basic theory and basic methods of pattern recognition, and then expounds the application of pattern recognition technology in optical recognition technology! And apply it to the Angle iron character recognition system. Practice has proved that using pattern recognition! To reduce the complexity of manual operation and failure. KeyWord:Character Recognition;Pattern Recognition;Protuberant Characters;Optical Character Recognition;Feature Extraction

模式识别及应用--教学大纲

《模式识别及应用》课程教学大 纲 ( 06、07级) 编号：40021340 英文名称：Pattern Recognition and Its Applications 适用专业：电子信息工程 责任教学单位：电子工程系电子信息 教研室 总学时：32 学分：2 考核形式：考查 课程类别：专业课 修读方式：必修 教学目的：模式识别是电子信息工程专业的一门专业必修课。通过该课程的学习，学生能够掌握模式识别的基本理论和主要方法，并且能掌握在大量的模式样本中获取有用信息的原理和算法，通过课外上机练习，学会编写模式识别的算法程序，达到理论和实践相结合的目的，使学生了解模式识别的应用领域，为将来从事这一方面的研究打下初步基础。 主要教学内容及要求：由于本课程的目标是侧重在应用模式识别技术，因此在学习内容上侧重基本概念的讲解，辅以必要的数学推导，使学生能掌握模式识别技术中最基本的概念，以及最基本的处理问题方法。 本课程安排了一些习题，以便学生能通过做练习与实验进一步掌握课堂知识，学习了本课程后，大部分学生能处理一些简单模式识别问题，如设计获取信息的手段，选择要识别事物的描述方法以及进行分类器设计。 第一章概论 1.掌握模式识别的概念 2.熟悉模式识别系统 3.熟悉模式识别的应用 第二章统计模式识别——概率分类法 1. 掌握概率分类的判别标准 （1）Bayes法则 （2）Bayes风险 （3）基于Bayes法则的分类器 （4）最小最大决策 （5）Neyman-pearson决策 2. 熟悉正态密度及其判别函数 （1）正态密度函数 （2）正态分布样品的判别函数 3.了解密度函数的估计 第三章聚类分析 1. 掌握基于试探的聚类算法 （1）基于最近邻规则的试探法 （2）最大最小距离法 2.熟悉层次聚类算法 3.熟悉动态聚类法 （1）K均值算法 （2）迭代自组织的数据分析算法4.了解合取聚类法、最小张树分类法 第四章模糊模式识别 1.掌握模糊信息处理的基本概念 2.熟悉模糊识别信息地获取 3.熟悉模糊综合评判 4.熟悉基于识别算法的模糊模式识别 5.熟悉模糊聚类分析 第五章神经网络识别理论及模型 1.掌握人工神经网络基本模型 2.熟悉神经网络分类器 3.熟悉模糊神经网络系统 4.熟悉神经网络识别模型及相关技术 第六章特征提取与选择 1.掌握类别可分性判据 2.掌握基于可分性判据进行变换的特征提取与选择 3.掌握最佳鉴别矢量的提取 4.熟悉离散K-L变换及其在特征提取与选择中的应用 5.熟悉基于决策界的特征提取 6.熟悉特征选择中的直接挑选法 本课程与其他课程的联系与分工：本课程的先修课程是线性代数、概率与数理统计。它与数字图像处理课可并开。所学知识可以直接应用于相关课题的毕业设计中，并可为学生在研究生阶段进一步深入学习模式识别理论和从事模式识别方向的研究工作打下基础。

模式识别及其在图像处理中的应用

模式识别及其在图像处理中的应用 摘要：随着计算机和人工智能技术的发展，模式识别在图像处理中的应用日益广泛。综述了模式识别在图像处理中特征提取、主要的识别方法（统计决策法、句法识别、模糊识别、神经网络）及其存在的问题，并且对近年来模式识别的新进展——支持向量机与仿生模式识别做了分析和总结，最后讨论了模式识别亟待解决的问题并对其发展进行了展望。 关键词：模式识别；图像处理；特征提取；识别方法

模式识别诞生于20世纪20年代，随着计算机的出现和人工智能的发展，模式识别在60年代初迅速发展成一门学科。它所研究的理论和方法在很多学科和领域中得到广泛的重视，推动了人工智能系统的发展，扩大了计算机应用的可能性。图像处理就是模式识别方法的一个重要领域，目前广泛应用的文字识别（ MNO）就是模式识别在图像处理中的一个典型应用。 1.模式识别的基本框架 模式识别在不同的文献中给出的定义不同。一般认为，模式是通过对具体的事物进行观测所得到的具有时间与空间分布的信息，模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类，其中个别具体的模式往往称为样本。模式识别就是研究通过计算机自动地（或者人为进行少量干预）将待识别的模式分配到各个模式类中的技术。模式识别的基本框架如图1所示。 根据有无标准样本，模式识别可分为监督识别方法和非监督识别方法。监督识别方法是在已知训练样本所属类别的条件下设计分类器，通过该分类器对待识样本进行识别的方法。如图1，标准样本集中的样本经过预处理、选择与提取特征后设计分类器，分类器的性能与样本集的大小、分布等有关。待检样本经过预处理、选择与提取特征后进入分类器，得到分类结果或识别结果。非监督模式识别方法是在没有样本所属类别信息的情况下直接根据某种规则进行分类决策。应用于图像处理中的模式识别方法大多为有监督模式识别法，例如人脸检测、车牌识别等。无监督的模式识别方法主要用于图像分割、图像压缩、遥感图像的识别等。

天气预报设计思路

新一代天气预报业务流程 江苏省气象台

系统设计背景 ?9210工程的全面实施，推动了我国气象现代化业务上了一个新台阶，气象通信水平和通信能力得到了大幅度提高，各种常规、非常规观测资料的快速采集处理、分析加工制作产品及其高速传输成为现实，上级台各种指导产品不断增加，对下指导能力进一步加强，为天气预报的客观化、定量化、自动化创造了良好的条件。 而与此同时，面对大量的信息资源，传统的天气预报业务流程和操作水平与此却远不相适应，预报员迫切期待着天气预报业务流程的技术革新。 ?江苏省气象台于1995年开始“新一代天气预报业务流程及管理系统”的开发研制。 经过2年的努力，项目于1997年完成第一版，并投入业务应用，此后在大量征求预报员的意见的同时，边开发边应用，于1998年底完成了系统的第二版。 ?1999年底江苏省气象台向中国气象局申请了该课题的推广项目，得到了中国气象局领导的大力支持，并提出了具有指导性意义的改进意见，建议向全国省市气象台站介绍，以进一步加快全国气象台站新一代天气预报业务流程的建设步伐，为此江苏省气象台经过近一年时间的努力，进行了大量的改进工作，并于2000年10月完成了第三版。

在新流程中，我们力图贯穿三个能力的提高 ?提高预报员科学而有序地应用气象信息资源的能力?提高预报员数值预报产品的释用能力 ?提高预报员数值预报产品的修正能力 一条主线 贯彻中国气象局提出的以数值预报为基础的技术路线一个目的 千方百计提高预报准确率

流程总体框架 新一代天气预报业务流程 工作流程制作流程会商流程业务流程监控管理系统维护 和帮助

网络结构图

图像模式识别的方法介绍(doc 10页)

图像模式识别的方法介绍(doc 10页)

2.1图像模式识别的方法 图像模式识别的方法很多，从图像模式识别提取的特征对象来看，图像识别方法可分为以下几种：基于形状特征的识别技术、基于色彩特征的识别技术以及基于纹理特征的识别技术。其中，基于形状特征的识别方法，其关键是找到图像中对象形状及对此进行描述，形成可视特征矢量，以完成不同图像的分类，常用来表示形状的变量有形状的周长、面积、圆形度、离心率等。基于色彩特征的识别技术主要针对彩色图像，通过色彩直方图具有的简单且随图像的大小、旋转变换不敏感等特点进行分类识别。基于纹理特征的识别方法是通过对图像中非常具有结构规律的特征加以分析或者则是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计来完成。 从模式特征选择及判别决策方法的不同可将图像模式识别方法大致归纳为两类:统计模式(决策理论)识别方法和句法(结构)模式识别方法。此外，近些年随着对模式识别技术研究的进一步深入，模糊模式识别方法和神经网络模式识别方法也开始得到广泛的应用。在此将这四种方法进行一下说明。 2.1.1句法模式识别 对于较复杂的模式，如采用统计模式识别的方法，所面临的一个困难就是特征提取的问题，它所要求的特征量十分巨大，要把某一个复杂模式准确分类

图2 统计模式识别模型 2.1.2.1几种统计模式识别的方法 统计模式识别根据采用方法的不同可以进行多种形式的分类：通过贝叶斯决策理论对条件密度已知的样本进行分类；对于类条件密度不明的情况，可根据训练样本的类别是否己知将分类问题分为监督学习和非监督学习两大类；监督学习和非监督学习又可根据是否通过参数决策分为参数估计和非参数估计。统计模式识别的另一种分类方法是根据决策界是否直接得到将其分为几何方法和基于概率密度的方法。几何方法经常直接从优化一定的代价函数构造决策界;而基于概率密度的方法要首先估计密度函数然后构造分类函数指定决策界。 1、几何分类法 1) 模板匹配法 它是模式识别中的一个最原始、最基本的方法，它将待识模式分别与各标准模板进行匹配，若某一模板与待识模式的绝大多数单元均相匹配，则称该模板与待识模式“匹配得好”，反之则称“匹配得不好”，并取匹配最好的作为识别结果。 2）距离分类法 距离是一种重要的相似性度量，通常认为空间中两点距离越近，表示实际上两样本越相似。大约有十余种作为相似性度量的距离函数，其中使用最广泛的是欧氏距离。它是使用最为广泛的方法，常用的有平均样本法、平均距离法、最近邻法和Ｋ－近邻法。 3）线性判别函数

最新天气预报技术竞赛试题

天气预报技术竞赛试 题

天气预报技术竞赛试题 一、单项选择题(30分，每题1分，请在正确的字母下打“√”) 1.大气运动受、、等基本物理定律所支配。 A.牛顿第一运动定律、热力学定律、质量守恒定律 B.质量守恒、动量守恒、能量守恒 C.牛顿第二运动定律、热力学定律、能量守恒定律 D.热力学定律、能量守恒定律、质量守恒定律 2.热成风与平均温度线平行，背风而立高温在，低温在。 A.左，右 B.北，南 C.右，左 D.南，北 3.在正压大气中，地转风随高度。 A.的升高而增大 B.的升高而减小 C.的降低而降低 D. 不发生变化 4.在斜压大气中，等压面和等密度面(或等温面)是的。 A.相交 B.平行 C.垂直 D.重合 5.地转风是和平衡时的空气水平运动。 A.气压梯度力地心引力 B.地转偏向力摩擦力 C.气压梯度力惯性离心力 D.地转偏向力气压梯度力 6.等温线越密集，则水平温度梯度越，锋区越。 A.大强 B.强大 C.小强 D.大弱 7.由于锋面在空间是向冷空气一侧倾斜，所以高空图上锋区位置偏在地面锋线的 一侧。 A.暖空气 B.冷空气 C.靠近暖空气 D.靠近冷空气

8.气旋和反气旋的水平尺度以长度来表示。 A.最外围一条特征线的 B. 最外围一条等值线的 C. 最外围一条闭合线的半径 D.最外围一条闭合线的直径 9.根据反气旋形成和活动的主要地理区域，反气旋可分 为、、。 A.极地反气旋温带反气旋副热带反气旋 B.冷性反气旋暖性反气旋温带反气旋 C.冷性反气旋暖性反气旋副热带反气旋 D.极地反气旋暖性反气旋副热带反气旋 10.按倾向方程，一地的气压变化主要决定 于。 A. 该地上空整层大气柱的温度变化 B. 该地上空整层大气柱的湿度变化 C. 该地上空整层大气柱的重量变化 D. 该地上空整层大气柱的密度变化 11.大气环流的水平尺度在以上，垂直尺度在以上，时间尺度在以上。 A.1000KM 20KM 1日 B.2000KM 30KM 2日 C.数千公里 10公里 1～2日 D.3000KM 10KM 3日 12.急流是指一股强而窄的气流带，急流中心最大风速在对流层的上部必须大于等于，它的水平切变量级为每百千米，垂直切变量级为每千米。 A.12m∕s 10m∕s 1～5m∕s B. 15m∕s 5m∕s 1～5m∕s C.20m∕s 15m∕s 5～10m∕s D. 30m∕s 5m∕s 5～10m∕s 13. 在暴雨的动力过程相似预报方法中，用于刻画有无暴雨的动力过程特征的数值产品是