【龙】小篆的识别方法

一辨别结体相异

《说文解字》分部建首，查篆字须按偏旁查找。从繁体来讲，大多数的楷篆偏旁部首形体还是相同的，但有一部分字的楷书结构形体相同，在篆书中却是迥异的，稍微疏忽，便容易出错。

二分清形近篆法

楷字写成篆字，有些字非常相似，失之毫厘，差之千里，如不加以辨认，极易混淆认错。初学者应在区别的基础上，以形索义，再加以熟记是不成问题的。

三须记楷篆差别

楷字，有一部分字和其对应的篆字相差甚大，有的字无规律可循，这些字需专门记忆，并探求其形体结构及意义，否则，对字形过度陌生，书写时就会迟疑滞笔，直接影响运笔的质量。

古文字学是一门比较艰深的学问，往往开始容易深入难，关键要有“楔而不舍”的精神。查出一个字的篆字形体，知道了这个字的音义，还要将它放到所写内容中看看是否文义贯通。这样做似乎不易，但是日积月累，会收到事半功倍之效。万不可废弃根本，任意猜测，也绝不能仅仅依靠书中所举的些许例子，我们应当学会使

用工具书，学会判断篆书的正误。只要坚持正确的方法，掌握篆字并不是难事。为了帮助初学者准确无误地识篆和书写，开列工具数目如下：

《说文解字》[汉]许慎撰中华书局

《说文解字注》[清]段玉裁注上海古籍出版社

《清代书家篆隶字集》[日]北川博邦西泠印社

《小篆疑难字字典》王同愈著上海书画出版社

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

校园植物的识别与分类

校园植物的识别与分类 一、目的与要求 1、通过对校园植物的调查研究，使学生熟悉观察、研究区域植物及其分类的基本方法。 2、了解校园植物种和科的识别特征。 3、编制校园植物检索表，并对植物进行归纳。 二、材料与器具 放大镜、镊子、铅笔、笔记本、检索表及相关工具书 三、常见庭院植物的物种识别与分类 现在的大学校园绿化比较好，栽培及自然生长的植物种类很多。在积累了被子植物的系统分类的基础理论知识后，可以充分利用校园的绿化优势，通过调查研究校园内植物的种类，熟悉观察、研究区域植物及其分类的基本方法，为其后的野外实习做准备。为保证实验的质量和效果，实验前指导教师可以根据学校的实际情况把学校分成不同的区域，学生可分成多个小组对不同校园区域的植物（包括栽培及自然生长的植物）进行调查研究。 （一）基础性实验——校园植物形态特征的观察与科学描述 对植物的形态特征进行科学的描述是进行物种识别与分类的基础，学生在野外实习之前一定要学会植物形态特征的科学描述方法。 植物种类的识别、鉴定必须在严谨、细致的观察研究后进行。在对植物进行观察研究时，首先要观察清楚每一种植物的生长环境，然后再观察植物具体的形态结构特征。植物形态特征的观察应起始于根（或茎的基部），结束于花、果实或种子。先用眼睛进行整体观察，细微、重要部分须借助放大镜观察，并能按以下特征进行观察和科学描述。 1、植物的性状——乔木；灌木亚灌木；草木（包括一、二年生或多年生），茎的形状、颜色、被毛或滑；直立；平卧，匍伏；攀援；缠绕或其他。 2、叶——单叶或复叶；叶形，有无叶柄？对生或互生，或轮生。叶面及叶背颜色如何？被毛或其它，网状脉或平行脉有托叶或无托叶？ 3、花序——总状类花序（如穗状、总状、园锥、伞形等花序）或聚伞类花序（如轮伞、聚伞花序）或花单生等。 4、花的各部分：观察、研究要极为细致、全面，从花柄开始，通过花萼、花冠、雄蕊，最后到雌蕊。必要时要对花进行解剖，分别作横切和纵切，观察花各部分的排列情况、子房位置、组成雌蕊的心皮数目、子房室数及胎座类型等。 （1）苞片——形状、颜色、数目、被毛或其他。 （2）花萼——萼片形状、颜色、数目、离生或合生、被毛或无毛。 （3）花冠——花瓣形态、颜色、数目、离生或合生、被毛或无毛。 （4）雄蕊——数目、花丝离生或合生，雄蕊与花瓣，萼片对生或互生。花药的着生情况和开裂方式。 （5）雌蕊——花柱数目、柱头分裂数或不裂或浅裂。 ①子房上位、下位或半下位； ②子房室的数目； ③胎座式（如中轴胎座、特立中央胎座、侧膜胎座等）； ④胚珠数目——少数或多数或定数。 （6）果实——属于何种果实？开裂或不开裂，果实的形状大小和颜色。

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：

模式识别的应用

模式识别的应用 模式识别可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。 文字识别——如何将文字方便、快速的输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正得到普及的应用。目前，汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。其中人工键入速度慢而且劳动强度大；自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。从识别技术的难度来说，手写体识别的难度高于印刷体识别，而在手写体识别中，脱机手写体的难度又远远超过了联机手写体识别。到目前为止，除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外，汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。 语音识别——语音识别技术技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来，在生物识别技术领域中，声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的验证方式。而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术，该方法在语音识别时识别速度较快，也有较高的识别率。//https://www.wendangku.net/doc/dc15975866.html,/p-67030326.html 指纹识别——我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤 凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。而这些皮肤的 纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的。依靠这 种唯一性，就可以将一个人同他的指纹对应起来，通过比较 他的指纹和预先保存的指纹进行比较，便可以验证他的真实

身份。一般的指纹分成有以下几个大的类别:环型(loop),螺旋型(whorl),弓型(arch),这样就可以将每个人的指纹分别归类，进行检索。指纹识别基本上可分成：预处理、特征选择和模式分类几个大的步骤。 遥感——遥感图像识别已广泛用于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等。 医学诊断——在癌细胞检测、X射线照片分析、血液化验、染色体分析、心电图诊断和脑电图诊断等方面，模式识别已取得了成效。

图片文字识别有哪些方法

图片文字识别有哪些方法 在生活中经常遇到要将一张图片中的文字识别出来的时候，那你平时会使用到什么工具或者方法去进行图片文字识别呢？如果使用了一种对的方法就会让你快速识别出来图片文字而且识别效果也不错，达到事半功倍的效果，那什么是对的方法呢？跟着小编一起来看看这种方法的操作步骤吧！ 使用工具：捷速OCR文字识别软件。 软件介绍：这款软件主要是利用OCR技术通过字符识别的方法将图片转换成可以编辑的文本，它可以帮助你识别多种票据和多种文件格式的图片，支持多种格式文档，包括JPG、PNG、PDF、等快速精准识别，实现文档数字化，如果想要识别图片文字的话，通过使用捷速OCR文字识别软件https://www.wendangku.net/doc/dc15975866.html,就可以帮你解决问题了。具体操作步骤： 1、接下来的步骤使用到的是一款捷速OCR文字识别软件，电脑 中有这款软件的可以直接打开，没有的话也也没有关系，可以 去官网上下载安装一个。

2、打开软件，你会看到这样一个页面，在这上面你可以了解到这 款软件的主要特点优势，看完了之后点击退出按钮退出该页面。

3、接着点击软件上方极速识别功能，这里可以将图片中的文字识 别出来。

4、点击添加文件按钮将你所要识别的图片添加进来，如下图所示： 5、图片添加进来之后它会让你选择识别格式和识别效果，可以根

据你自己的需要来进行选择（这里以DOCX、识别优先为例） 6、接着在软件下方这里设置一下文件保存位置，你可以放在原文 件夹，也可自定义在电脑中的其它地方，根据自己的需要来选 择就好。

7、保存位置设置好就可以开始识别图片了，点击开始识别按钮， 软件就会自动去识别了。

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

校园常见植物识别与分类

创新项目设计 校园常见植物的分类识别 黄兆广 课题背景 校园内有很多花草树木，这些植物为我们营造了一个舒适惬意的生活和学习环境。每一种植物都有各自的特点，有的春天繁花似锦，有的秋天来了落叶纷飞，有的一年四季都郁郁葱葱，这是因为每一种植物都有自己的分类学地位，这一地位决定了植物的外形特征。本次学习中学生将对一些校园常见植物进行分类识别。 初中学生意见学习了植物的主要类群和植物的主要结构，对植物的分类有了一定的知识基础。开展本次活动既符合学生的认知规律，又能学以致用，关爱校园中的常见绿色植物。 活动目标 1、使学生了解植物分类学的基础知识，掌握植物分类学的基本方法，并能只是 和方法对校园中的常见绿色植物进行分类。 2、培养学生对大自然的中绿色植物的关爱意识，在活动过程中学会分工与合作。活动重点和难点 植物分类学的基本方法，并能运用它对校园中的常见绿色植物进行分类。 活动方式 1、对已有名称的植物，可以采取先入为主的研究方式，在植物分类检索表中对 应观察植物的相关特征。 2、对未知名称的植物，可以全面观察植物的六大器官的特征，再对应植物分类 检索表来查找名称。 活动过程组织设计 一、准备阶段 1、人员准备： 把学生分为4—5个人一组，要求学生在本小组内确定组长、观察员和记录员，既分工明确，又团结合作，共同完成本次研究性学习。 2、材料准备 每人领取工具箱一只，内有教师自制的植物分类检索表、调查报告单、放大镜、镊子等。 二、实施阶段 活动1：什么是植物分类学？ 植物分类学是一个非常复杂和繁琐的过程，需要投入大量的时间和精力。而本次研究的只是一个较为简单的植物分类研究，其对象是我们校园常见植物。 给学生提供植物分类的小资料 活动2：植物分类有哪些方法？

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

识别植物种类方法

1.2 识别植物种类的方法 一、运用植物的分类原则和演化趋向的理论来提高识别各个植物类群的能力 裸子植物是介于蕨类植物和被子植物之间的、能产生种子（不形成果实）的一群维管束植物；被子植物的最显著特征就是种子外包有子房壁（形成果实），是一群演化水平最高、结构与机能最复杂、种类最多、经济用途最大、分布最广的最高级的维管束植物。 植物在长期的演化过程中，在自然条件下不断地选择和影响下，它们的外部形态和内部解剖构造等特征，与其亲缘关系和进化的程度，一般来讲是相适应的、是统一的。因此，植物的特征，特别是形态特征，便成为人们容易辩论和掌握的植物系统演化上的重要标志。系统分类既然必须以进化原则为依据，则植物的形态学特征便成为分类的主要标准之一，特别是花和果实的形态特征作为分类的标准最为普遍，因为这些特征的变异要比营养器官小，相对来讲是比较稳定的。 在被子植物的分类中，一般以子叶的数目、叶脉的类型、中柱的类型、花部排列的状况、数目、离生或合生，两性或单性，以及果实、胚乳的有无等作为纲、目、科的特征；而各部器官的形状、大小、颜色、有毛与否等性状，则常用作属、种的分类依据。习惯上把现存分类群中也为祖先所具有的性状看作是原始的性状，而把那些多少显得特化的性状看作是进化的性状。如能掌握这些分类原则和演化趋向的理论，就可以帮助我们判断每个植物类群在整个植物系统演化中的位置，也就是说，这个植物类群在系统演化中是属于原始的类群，还是比较进步或是最高级的植物类群。 二、注意从植物与环境的辩证关系中提高识别植物种类的能力 任何植物的生长发育，和周围的环境是密不可分的。也就是说，每一种植物在通常的情况下，只能在对它适宜的环境条件下生长发育。植物的这种特性，正是在植物长期对环境条件的适应过程中所形成的。因此，在不同的环境条件下，就会有不同的植物种类。如水稻可以生长于水田，而玉米、小麦只能种在旱地，柑桔生长于我国亚热带，而苹果则分布在温带。植物的生长发育规律又能反映环境的各种特点，如常绿林植物反映出该地区全年温度较高，雨量丰富；落叶植物是冬季低温的反映。而植物的生长发育对环境也必然会产生一定的影响。由此可见，植物与环境有着极为密切的辩证关系。植物能改造环境，同时又是一定环境条件下的产物。 环境是各个生态因子的总和，它包括光、温度、水、空气和土壤等，这些因

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。

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

模式识别应用Word版

1.模式识别的基本概念 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的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的（或人为进行少量干预）将待识别的模式分配到各个模式类中的技术。 图1 模式识别的基本过程 模式识别的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，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。前者是生理学家的研 究内容，属于认知科学的范畴；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的努力，已经取得了系统的研究成果。 2．模式识别的应用 经过多年的研究和发展，模式识别技术已广泛应用于人工智能、计算机工程、机器学、神经生物学、医学、侦探学以及高能物理、考古学、地质勘探、宇航科学和武器技术等许多重要领域，如语音识别、语音翻译、人脸识别、指纹识别、手写体字符的识别、工业故障检测、精确制导等。 2.1 细胞识别 细胞识别是最近在识别技术中比较热门的一个话题。以前，对疾病的诊断仅仅通过表面现象，经验在诊断中起到了主导作用，错判率始终占有一定的比例；而今，通过对显微细胞图像的研究和分析来诊断疾病，不仅可以了解疾病的病因、研究医疗方案，还可以观测医疗疗效。如果通过人工辨识显微细胞诊断疾病也得不偿失，费力费时不说，还容易耽误治疗。基于图像区域特征，利用计算机技术对显微细胞图像进行自动识别愈来愈受到大家的关注，并且现在也获得了不错的效果。但实际中，细胞的组成是复杂的，应该选择更多的特征，建立更为完善的判别函数，可能会进一步提高分类精度。最近我们有一个项目中就是关于细胞识别的。

学会这2种方法轻松提取图片中的文字

当我们在网上搜索一些资料，很多内容是不能复制粘贴的。有的小伙伴的打字速度挺快的，就一点一点将搜索到的内容手动输入下来了。而对于我们这些职场新手来说，打字那是不可能的，这时我们只要学会图片转文字的操作就可以将需要的资料保存下来了。接下来小编给大家分享两种可以轻松提取图片文字的两种方法。 方法一：使用OCR软件 软件介绍： 迅捷OCR文字识别软件是我们在办公中常用的一种办公工具，该软件支持极速识别、OCR文字识别、票证识别、语音识别、文档翻译。 具体图片转换文字的操作一起看看： 打开电脑上的OCR文字识别软件之后，在极速识别和OCR文字识别都是可以完成图片转换文字的操作的，我们选择其中一个即可。如选择OCR文字识别功能。 在OCR文字识别功能的页面中，我们就选择截图识别功能了，页面中有截图的快捷方式，先打开要截图的页面，返回到OCR文字识别的页面中按下快捷键就可以进行截图了。

截取的图片在OCR文字识别的页面中有显示，我们对导出格式和导出目录进行一个简单的调整，点击页面右下角的“开始识别”就搞定啦。 方法二：使用在线网站 网站介绍： 该网站是一个PDF转换器的网站，支持多种PDF文件的转换。具备文档转换，文档处理，文档文本翻译，音视频转换，图片文字识别，语音识别等功能。以下给大家看看详细的操作： 当进入到PDF转换器在线网站后，选择点击“图片文字识别”功能中。

在跳转出的图片文字识别页面，需要添加一下图片文件，这个需要我们提前保存一下图片了。需要转换的图片上传成功后，该网站就会自动进行识别了。识别好的文件点击立即下载即可。 图片转换文字怎么转？这下大家学会了吧！简单的两种操作，可以帮助我们实现图片转换文字的操作，以后提取图片中的文字再也不用手动码字了，有需要的小伙伴们可以学学哈！

(完整版)园林植物(常见)病虫害的识别和防治方法

常见植物病虫害及防治

常见植物病虫害及防治 根据病虫害的性质和种类，将植物病害分为真菌性病害、细菌性病害、病毒性病害、线虫病害及生理性病害等。植物虫害包括地下害虫、叶部害虫、枝干害虫和吸汁害虫。 一、真菌性病害 此类病害的病原是真菌，在植物病害中发生较为普遍。常见的种类有： （一）炭疽病类 1．症状 炭疽病是植物上最常见的一类病害。主要为害寄主的叶片和新梢，可以在花、果、茎、叶柄上发生。该病有急性型和慢性型，急性型的典型症状是初期呈暗绿色，似水烫伤状，后期呈褐色至黑褪色，然后病部腐烂。慢性型的典型症状是病斑呈灰白色，其上生有呈轮纹状排列的黑小颗粒。 2．发病规律病原在寄主病部、病残体或土壤中越冬。通过风雨和昆虫传播。在高温多雨季节发病重。通过透光性差、植株长势弱、排水不良、偏施氮肥等条件有利其发生。不同的品种，其抗（耐）病性有差异。 3．防治措施 （1）选用抗病的优良品种。 （2）加强栽培管理，培育健壮的植株，提高抗病能力。不偏施氮肥。注意搞好排灌系统。 （3）结合修剪，及时剪除病叶和病枝，保持良好的通风透光性。 （4）发病初期施药防治。常用药剂有：50%炭疽福美可湿性粉剂500倍液、25%炭特灵可湿性粉剂600倍液、60%炭疽灵可湿性粉剂600倍液，70%甲基托布津可湿性粉剂1000倍液、50%多菌灵可湿性粉剂600-800倍液等。 （二）叶斑病类 1．症状 叶斑病是植物病害虫最庞杂的类群，凡是叶部产生斑点的病害均可称为叶斑病。其主要症状是在植物的叶片上产生大小不等、形状多样、颜色多样的斑点或斑块。有些在病斑上还会出现黑色小点。如鱼尾葵叶斑病，杜鹃叶斑病、美人蕉叶斑病、君子兰叶斑病、苏铁白斑病、月季黑斑病等。 2．发病规律该病的病原在病残体或土中越冬。随风雨传播。多数在高温条件下发病重。雨水多、雾多、露水重、连作、过度密植、通风透光不良、植株生长势弱均有利于发病。 3．防治措施 （1）及时清除病叶、病残体，集中烧毁，减少病原。 （2）加强栽培管理、增强植株长势，提高抗病力，进行轮作（温室内可换土），改进浇水方法，有条件者可采用滴灌，尽量避免对植株直接喷灌。保持通风透光。 （3）药剂防治，在发病初期及时用药。药剂可选用：50%多菌灵可湿性粉剂600-800倍液、65%代森锌可湿性粉剂600-800倍液、70%代森锰锌可湿性粉剂600倍液、50%克菌丹可湿性粉剂500-600倍液、