关于学习了解模式识别技术报告

关于学习了解模式识别技术报告

关于了解学习模式识别技术报告谈起模式识别，我们首先想到的是人工智能。模式识别是人工智能的一个分支，是计算机应用内容的一部分。要想了解学习模式识别，首先要懂得人工智能。

第一篇人工智能

什么是人工智能呢？人工智能主要用人工的方法和技术，模仿，延伸和扩展人的智能，实现机器智能。人工智能的长期目标是实现达

到人类智力水平的人工智能。（摘自《人工智能》史忠植编著，第一章绪论）

简单来说就是使机器拥有类人行为方法，类人思维方法和理性行

为方法。让机器像人一样拥有自主思维的能力，拥有人的生存技能，

甚至在某方面超过人类，用所拥有的技能，更好的为人类服务，解放

人类的双手。

简单了解了人工智能的概念，接下来将介绍人工智能的起源与发

展历史。说到历史，很多人可能有点不大相信。人类对智能机器的梦

想和追求可以追溯到三千多年前。也许你会有疑问，三千多年前，人

类文明发展都不算成熟，怎么可能会有人对机器有概念。当然，那时

候的机器并非现在的机器概念。在我国，早在西周时代（公元前1066~

公元前771年），就流传有关巧匠偃师献给周穆王艺伎的故事。东汉

（公元25~公元220年）张衡发明的指南车是世界上最早的机器人雏

形。（摘自《人工智能》史忠植编著，第一章绪论）现在你也许已经笑掉大牙了。那样一个简易工具竟然说是机器

人雏形。但是事实就是这样，现在对机器人的概念依旧模糊，有些人觉得机器人必须先有像人一样的外形。其次是有人一样的思维。这个描述是没有错的，但是有点片面了，只顾及到字面意思了。机器人的概念是自动执行工作的机器装置。所以机器可以自动执行工作都叫机器人。在国外也有案例：古希腊斯吉塔拉人亚里士多德（公元前384年~公元前322年）的《工具论》，为形式逻辑奠定了基础。布尔创立的逻辑代数系统，用符号语言描述了思维活动中推理的基本法则，被后世称为“布尔代数”。这些理论基础对人工智能的创立发挥了重要

作用。（摘自《人工智能》史忠植编著，第一章绪论）人工智能的发展历史，可大致分为孕育期，形成期，基于知识

的系统，神经网络的复兴和智能体的兴起。具体时期的主要内容在此不必赘述。

人工智能究竟是研究什么的呢？知道了概念，起源，我想更想知道的应该是它对我们自己究竟有什么用。

人工智能是一门新兴的边缘科学，是自然科学和社会科学的交叉学科，它吸取了自然科学和社会科学的最新成果，以只能为核心，形成了具有自身研究特点的新的体系。人工智能的研究涉及广泛的领域，包括知识表示，搜索技术，机器学习，求解数据和知识不确定问

题的各种方法等。人工智能的应用领域包括专家系统，博弈，定理证明，自然语言理解，图像理解和机器人等。人工智能也是一门综合性的学科，它是在控制论，信息论和系统论的基础上诞生的，涉及哲学，心理学，认知科学，计算机科学，数学以及各种工程学方法，这些学

科为人工智能的研究提供了丰富的知识和研究方法。（摘自《人工智能》史忠植编著，第一章绪论）具体内容为：

1.认知建模，人类的认知过程是非常复杂的，建立认知模型和技

术常称为认知建模，目的是为了从某些方面探索和研究人的思维机

制，特别是人的信息处理机制，同时也为设计相应的人工智能系统提

供新的体系结构和技术方法；

2.知识表示，人类的智能活动过程主要是一个获得并运用知识的

过程，知识是智能的基础。人们通过实践，认识到客观世界的规律性，

经过加工整理，解释，挑选和改造而形成知识。为了使计算机具有智

能功能，使它能模拟人类的智能行为，就必须使他具有适当形式表示

的知识。知识表示是人工智能中一个十分重要的研究领域。

3.自动推理，从一个或几个已知的判断（前提）逻辑地推论出一

个新的判断（结论）的思维形式称为推理，这是事物的客观联系在意

识中的反映。自动推理是知识的使用过程，人解决问题就是利用以往

的知识，通过推理得出结论。自动推理是人工智能研究的核心问题之

一。

4.机器学习，机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习

行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。只有让计算机系统具有类似人的学习能力，才有可能实现人类水平的人工智能。机器学习是人工智能研究的核心问题之一，是当前人工智能理论研究和实际应用非常活跃的研究领域。

在人工智能研究方面，不仅仅有众多的类别，同时有不同的研究学派。其中有:符号主义学派，连接主义学派，行为主义学派。

符号主义学派，亦称为功能模拟学派。主要观点认为智能活动的基础是物理符号系统，思维过程是符号模式的处理过程。该学派指出：展现一般智能行为的物理系统其充要条件是它是一个物理符号系统。充分性表明智能可以通过任意合理组织的物理符号系统来得到。必要性表明一个由一般智能的主体必须是一个物理符号系统的一个实例。物理符号系统假设的必要性要求一个智能体，不管它是人，外星人还是计算机，都必须通过在符号结构上操作的物理实现来获得智能。

连接主义学派，亦称为结构模拟学派，基于神经元和神经网络的连接机制和学习算法。这种研究方法能够进行非程序的，可适应环境变化的，类似人类大脑风格的信息处理方法的本质和能力，这种学派的主要观点认为，大脑是一切智能活动的基础，因而从大脑神经元及其连接机制出发进行研究，搞清楚大脑的结构以及它进行信息处理的过程和机理，渴望揭示人类智能的奥秘，从而真正实现人类智能在机器上的模拟。

行为主义学派，亦称为模拟学派，认为智能行为的基础是“感知

-行动”的反应机制。基于智能控制系统的理论，方法和技术，研究拟人的智能控制行为。

上述三种研究方法从不同的侧面研究了人的自然智能，与人脑的思维模型有着对应的关系。粗略额的划分，可以认为符号主义研究抽象思维，连接主义研究形象思维，而行为主义研究感知思维。研究人工智能的三大学派，三条途径各有所长，要取长补短，综合集成。

最为重要的莫过于人工智能的应用，当前，几乎所有的科学与技术的分支都在共享着人工智能领域所提供的理论和技术。在这里将列举一些人工智能经典的，有代表性和有重要影响的应用领域。

1.专家系统

专家系统是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统通过对人类专家的问题求解能力的建模，采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常有专家才能解决的复杂问题，达到具有与专

家同等解决问题能力的水平。（摘自《人工智能》史忠植编著，第一章绪论）

2.数据挖掘

数据挖掘是人工智能领域中一个令人激动的成功应用它能够满

足人们从大量数据中挖掘出隐含的，未知的，有潜在价值的信息和知

识的要求。对数据而言，在他的特定工作或生活环境里，自动发现隐

藏在数据内部的，可被利用的信息和知识。要实现这些目标，需要有

大量的原始数据，明确的挖掘目标，相应的领域知识，友善的人-机界面，以及寻找合适的开发方式。挖掘结果共数据拥有者决策使用，

必须得到拥有者的支持，认可和参与。（摘自《人工智能》史忠植编著，第一章绪论）

3.自然语言处理

自然语言处理研究计算机通过人类熟悉的自然语言与用户进行

听，说，读，写，等交流技术，是一门与语言学，计算机科学，数学，

心理学和声学等学科相联系的交叉性学科。自然语言处理研究内容主

要包括：语言计算（语音与音位，词法，句法，语义和语用等各个层

面上的计算），语言资源建设（计算机词汇学，术语学，电子词典，

语料库和知识本体等），机器翻译或机器辅助翻译，汉语和少数民族

语言文字输入输出及其只能处理，中文手写和印刷体识别，中文语音

识别及文语转换，信息检索，信息抽取与过滤，文本分类，中文搜索

引擎和以自然语言为枢纽的多媒体检索等。

4.智能机器人

智能机器人是一种自动化时代的机器，具有相当大的“大脑”，

具备一些人或生物相似的智能能力，如感知能力，规划能力，动作能

力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器。随着人们对机

器人技术智能化本质的认识的加深，机器人技术开始向人类活动的各

个领域渗透。结合这些领域的应用特点，人们发展了各式各样的具有感知，决策，行动和交互能力的特种机器人和各种智能机器。（摘

自《人工智能》史忠植编著，第一章绪论）

5.模式识别

模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，以便对事物或现象进行描述，辨认，分类和解释过程。模式是信息赖以存在和传递形式，诸如波普信号，图形，文字，物体的形状，行为的方式和过程的状态等都属于模式的范畴。人们通过模式感知外部世界的各种事物或现象，这是获取知识，形成概念和作出反应的基

础。（摘自《人工智能》史忠植编著，第一章绪论）

6.分布式人工智能

分布式人工智能研究一组分布的，松散耦合的智能体如何运用他

们的知识，技能和信息，为实现各自的或全局的目标协同工作。20

世纪90年代以来，互联网的迅速发展为新的信息系统，决策系统和

知识系统的发展提供了极好的条件，它们在规模，范围和复杂程度上

增加极快，分布式人工智能技术的开发与应用越来越成为这些系统成

功的关键。（摘自《人工智能》史忠植编著，第一章绪论）

7.互联网智能

如果说计算机的出现为人工智能的实现提供了物质基础，那么互

联网的产生和发展则成为人工智能提供了更加广阔的空间，成为当今

人类社会信息化的标志。互联网已经成为越来越多的“数字图书馆”，人们普遍使用Google，百度等搜索引擎，为自己的日常工作和生活

服务。（摘自《人工智能》史忠植编著，第一章绪论）

8.博弈

博弈是人类社会和自然界中普遍存在的一种现象，如下棋，打牌，

战争等。博弈的双方可以是个人，群体，也可以是生物群或智能机器，

各方都力图用自己的智慧获取成功或击败对方。博弈过程可能产生惊

人庞大的搜索空间。要搜索这些庞大而且复杂的空间需要使用强大的

技术来判断备择状态，探索问题空间，这些技术被称为启发式搜索。

博弈为人工智能提供了一个很好的实验场所，可以对人工智能的技术

进行检验，以促进这些技术的发展。（摘自《人工智能》史忠植编著，第一章绪论）

人工智能大的方面介绍暂且到此为止。接下来重点介绍模式识别

技术。

第二篇模式识别

模式识别已经成为当代高科技研究的重要领域之一，它已发展成

为一门独立的新科学。模式识别技术迅速扩展，已经应用在人工智能，

机器人，系统控制，遥感数据分析，生物医学工程，军事目标识别等

领域，几乎遍及各个学科领域，在国民经济，国防建设，社会发展的

各个方面得到广泛应用，产生了深远的影响。像前一篇一样我们先来介绍模式识别的概念。

模式识别就是机器识别，计算机识别或机器自动识别，目的在于

让机器自动识别事物。（摘自《模式识别与智能计算——MATLAB技术实现》杨淑莹著第1章模式识别概述）

识别是对各种事物或现象的分析，描述，判断。模式识别是指在

某些一定量度或观测基础上，把待识别模式划分到各自的模式中去，

即根据模式的特性，将其判断为某一类。（摘自《模式识别技术及其应用》杨帮华著第1章模式识别简介）

例如手写数字的识别，结果就是将手写的数字分到具体的数字类别中；智能交通管理系统的识别，就是判断是否有汽车闯红灯，闯红灯的汽车车牌号码；还有文字识别，语音识别，图像中物体识别，等等。该学科研究的内容是使机器能做以前只能由人类才能做的事，具备人所具有对各种事物与现象进行分析，描述与判断的部分能力。模式识别是直观的，无所不在的，实际上人类在日常生活的每个环节，都从事着模式识别的活动。人和动物较用意做到的模式识别，但对计算机来说确实非常困难的。让机器能识别，分类，就需要研究识别的方法，这就是这门科学的任务。

模式识别的基本组成：

（1）数据获取；

用计算机可以运算的符号来表示所研究的对象，这些可表示的符号包括：二维图像，如文字，指纹，地图，照片等；一维波形，如脑电图，心电图，机械振动波形等；物理参量和逻辑值，如体温，化验数据，参量正常与否的描述。

（2）预处理；

去除信号中噪声，提取有用信息，使信息纯化，或者是对输入测量仪器或其他因素所造成的退化现象进行复原。预处理这个环节内容很广泛，与要解决的具体问题有关，例如，从图像中汽车车牌的号码识别出来，就需要先将车牌从图像中找出来，再对车牌进行划分，将每个数字分别划分开。

（3）特征提取和选择；

要对预处理信号进行交换，得到最能反映分类本质的特征。同时，对特征进行必要的降维处理，将维数较高的测量空间转换到维数较低的特征空间，对所获取的信息实现从测量空间到特征空间的转换。

（4）分类器设计和决策。

分类器设计是指依据特定空间分布，设计及决定分类器的具体参数。主要是指对输入的训练样本，进行预处理，特征提取及选择，在样本训练基础上，确定某判决规划规则或判决函数，使得按这种规

则对被识别对象进行分类，所造成的错误识别率最小或引起的损失最小，在设计阶段判决函数需要多次反复进行，直到误差达到一定条件。分类决策是指依据分类器设计阶段建立的预处理，特征提取与选择及判决函数模型，对获取的未知样本数据进行分类识别，把被识别对象归为某一类，输出分类结果

模式识别的特点：

（1）模式识别是用机器模仿大脑的识别过程，设计很大的数据集合，并自动地以高速度做出决策。

（2）模式识别不像纯数学，而是抽象加上实验的一个领域。他的这个性质常常导致不平凡的和比较成效的应用，而应用又促进进一步的研究和发展。由于它和应用的关系密切，因此它又被认为是一门工程学科。

（3）学习（自适应性）是模式识别的一个重要的过程和标志。但是，编制学习程序比较困难，而有效地消除这种程度中的错误更难，因为这种程序是有智能的。

（4）同人的能力相比，现有的模式识别能力仍然是相当薄弱的（对图案和颜色的识别除外），机器通常不能应付大多数困难问题。采用交互式别法可以在较大程度上克服这一困难，当机器不能做出一

个可靠的决策时，它可以求助于操作人。（摘自《模式识别技术及其应用》杨帮华著第1章模式识别简

介）

模式识别的主要方法：

1.统计决策法

（1）参数方法。主要以贝叶斯决策准则为指导。其中最小错误率和最小风险贝叶斯决策是最常用的两种方法。

（2）非参数方法。沿参数方法这条路走就要设法获取样本统计分布的资料，要知道先验概率，类分布概率密度函数等。然而在样本数目不足条件下要获取准确的统计也是困难的。这样一来人们考虑走另一条道路，即根据训练样本集提供的信息，直接进行分类器设计。这种方法绕过统计分布状况的分析和参数估计，而企图对特征空间实行划分，称为非参数判别分类法，即不依赖统计参数的分类法。这是当前模式识别中主要使用的方法，并且涉及人工神经元网络与统计学习理论等多方面。

2.结构模式识别

结构模式识别是利用模式的结构描述与句法描述之间的相似性对模式进行分类。每个模式由它的各个子部分（称为子模式或模式基元）的组合来表示。对模式的识别常以句法分析的方式进行，即依据给定的一组句法规则来剖析模式的结构。当模式中每一个基元被辨认后，识别过程就可通过执行语法分析来实现。选择合适的基元是结构模式识别的关键。

3.模糊模式识别

所谓的模糊模式识别就是解决模式识别问题时引入模糊逻辑的方法或思想。同一般的模式识别方法相比较，模糊模式识别具有客体信息表达更加合理，信息利用充分，各种算法简单灵巧，识别稳定性好，推理能力强的特点。

4.人工神经网络模式识别

模拟动物神经系统的某些功能，采用软件或硬件的办法，建立了许多以大量处理单元为结点，处理单元间实现（加权值的）互联的拓扑网络，进行模拟，称之为人工神经网络。这种方法可以看作是对原始特征空间进行非线性变换，产生一个新的样本空间，使得变换后的特征线性可分。同传统统计方法相比，其分类器是与概率分布无关的。人工神经网络的主要特点在于其具有信息处理的并行性，自组织和自适应性，具有很强的学习能力和联想功能以及容错性能等，在解决一些复杂的模式识别问题中显示出其独特的优势。

模式识别的典型应用和发展：

1.文字识别

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，手写识别的难度高于印刷体识别，而在手写识别中，脱机手写体的难度又远远超过了联机手写识

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。

2.语音识别

语音识别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。

3.指纹识别

指纹识别的方法有很多，大致可以分为四类：基于神经网路地方法，基于奇异点的方法，语法分析地方法和其他方法。

4.细胞识别

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越来越受到大家的关注，并且现在也获得了不错的效果。

5.医学诊断

在癌细胞检测，X射线照片分析，血液化验，血液分析，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。

6.军用目的的自动识别

如雷达探测目标的自动识别，自动跟踪，卫星照片的自动识别等。7.生物认证技术

生物认证技术是21世纪最受关注的安全认证技术之一，它的发展是

大势所趋。人们愿意忘掉所有的密码，扔掉所有的磁卡，凭借自身的唯一性标识身份与保密。

8.数字水印技术

IDC预测，数字水印技术在未来的5年内全球市场规模超过80亿美元.

模式识别的发展，模式识别是一个交叉，综合的科学技术领域，不仅与其他信息学科而且还包括数理科学，生命科学，地球科学，工程与材料科学，管理科学，环境科学的相互作用和渗透越来越高，其科学界限很可能随着发展而逐渐模糊。其发展离不开应用和工程，离不开国家目标。因此，其科学技术内涵与外延应该与时俱进，更新和扩展，研究的方向与内容应该更具有综合性，交叉性，更强调国家目标的实现，解决国家急需的重大问题，重大关键技术攻关和社会发展中的科学技术难题和基础理论问题。

模式识别从20世纪20年代发展至今，人们的一种普遍看法是不存在对所有模式识别问题都适用的单一模型和解决问题的单一技术，我们现在拥有的只是一个工具袋，所要做的是结合具体问题把统计的和句法的识别结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与人工智能中的启发式搜索结合起来，把人工神经网络与各种已有技术以及人工智能中的专家系统，不确定推理方法结合起来，深入掌握各种工具的效能和应有的可能性，互相取长补短，开创模式识别应用的新局面。

模式识别是一项全新的高科技的技术，我们实践团队虽然在了解这个技术做了很多努力，但是毕竟了解到的也只是皮毛而已。在这个科技突飞猛进的时代，每天都更新着不同的技术，只有不断地去学习，才能适应这个社会，适应这个时代。模式识别的了解学习报告暂时告一段落，接下来我们将进入中科院，采访专业人士，来解决我们的困惑。

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，

(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？

自动检测技术及其应用知识点概览

检测技术知识点总结 一、填空、选择 1、检测包括定性检查和定量测量两个方面。 2、检测系统的原理：被检测量----》传感器------》信号处理电路----》输出执行 3、测量的表现方式有数字、图像、指针标记三个方式 4、测量方法有零位法、偏差法和微差法 5、真值包括理论真值（三角形内角和180度）、约定真值（π 3.14）和相对真值（℃273K） 6、误差的表达方式有绝对误差、相对误差和引用误差 7、误差分类为系统误差（装置误差）、随机误差（偶然误差；多次测量，剔除错误数据） 和粗大误差（过失误差；改正方法：当发现粗大误差时，应予以剔除） 8、传感器是一种把非电输入信号转换成电信号输出的设备或装置。 9、传感器的组成有敏感元件、转换元件和转换电路 10、弹性敏感元件的基本特性有：刚度（k=dF/dX刚度越大越不易变形）、灵敏度（刚性的倒数）、弹性滞后、弹性后效 P25★2）电阻式传感器：（电阻应变片式传感器、电位器式传感器、测温热电阻式传感器；热敏电阻式、湿敏电阻式、气敏电阻式传感器） Def：将被测电量（如温度、湿度、位移、应变等）的变化转换成导电材料的电阻变化的装置，称为电阻式传感器 11、电阻应变片式传感器（电阻应变片、测量电路）的结构：引出线、覆盖层、基片、敏感栅和粘结剂 电阻应变片式传感器：电阻应变片是一种将被测量件上的应变变化转换成电阻变化的传感元件；测量电路进一步将该电阻阻值的变化再转换成电流或电压的变化，以便显示或记录被测的非电量的大小。 12.电阻应变片的工作原理：电阻应变效应 电阻应变效应：导电材料的电阻和它的电阻率、几何尺寸（长度与截面积）有关，在外力作用下发生机械变形，引起该导电材料的电阻值发生变化 13．电位器式传感器：一种将机械位移（线位移或角位移）转换为与其成一定函数关系的电阻或电压的机电传感元器件 14.电位器由电阻（电阻元件通常有绕线电阻、薄膜电阻、导电塑料等）和电刷等元器件组成 15.电位器优点：结构简单、输出信号大、性能稳定并容易实现任意函数 缺点：要求输入能量大，电刷与电阻元件之间容易磨损 16.热电阻材料由电阻体（温度测量敏感元件——感温元件）、引出线、绝缘套管和接线盒等部件组成，电阻体是热电阻的主要部件 热敏电阻式传感器 17.热敏电阻是利用电阻值随温度变化的特点制成的一种热敏元件 18、温度系数可分为负温度系数热敏电阻为NTC（电阻的变化趋势与温度的变化趋势相反）和正温度系数热敏电阻PTC（电阻的变化趋势与温度的变化趋势相同）。 19.热敏电阻优点：尺寸小、响应速度快、灵敏度高 20.差动电感传感器的优点（1）差动式比单线圈式的电感传感器的灵敏度提高一倍；（2）差动式的线性度明显的得到改善（3）由外界的影响，差动式也基本上可以相互抵消，衔铁承

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,

自动检测技术及其应用

现代化检测技术的应用与发展 The application and development of modern testing technology 【摘要】 自动检测技术是现代化领域中发展前景十分广阔的一门新兴技术，是将生产、科研、生活等方面的相关信息通过选择合适的检测方法与装置进行检查测量，以发现事物的规律性。随着社会经济的发展，自动检测技术不断进步，在机械制造、化工、电力、汽车、航空航天以及军事等领域有着不可或缺的作用，是自动化技术的四个支柱之一。 【关键词】自动检测传感器数据处理信号转换 【正文】 一、关于自动检测技术的基础知识 自动检测技术是以研究自动检测系统中的信息提取、信息转换以及信息处理的理论和技术为主要内容的一门应用技术学科。其任务是寻找与自然信息具有对应关系的各种表现形式的信号，以及寻求最佳的采集、转换、处理、传输、存储、显示等方法和相应的设备。 信息采集是指从自然界诸多被检查与测量的量中提取所需要的信息。 信息转换是指将所提取出的有用信息向电量、幅值、功率等形式转换。 信息处理的任务是根据输出环节的需要，将转换后的电信号进行数字运算（求均值、极值等）以及模拟量、数字量转换等处理。 信息传输的任务是在排除干扰的的情况下经济地、准确无误地吧信息进行传输。 二、自动检测技术的核心—自动检测系统 自动检测系统是自动测量、自动计量、自动保护、自动诊断、自动信号等诸多系统的总称，其原理图如下所示： 图1.自动检测系统框图 自动系统一般由传感器、信号处理器、显示器、数据处理装置和执行机构等五部分构成。下面介绍每个部分的功能： ①传感器：传感器（sensor）是指一个能将被测的非电量转换成电量的敏感元 件，是连接北侧对象和检测系统的接口。通过它人们可以利用计算机实现自

《自动检测技术与应用》自动检测试题五

安徽机电职业技术学院－学年第学期《自动检测技术及应用》期终考试试卷五卷 班级姓名学号教师 一、填空题（每空 1.5 分，共42分） 1、误差产生的原因和类型很多，根据造成误差的不同原因，有不同的分类方法， 按照性质可分为系统误差、粗大误差、随机误差三种。 2、微差法是零位发和偏差发的组合。先将被测量与一个已知标准量进行对比，不足部分再用偏差法测出。 3、应变片丝式敏感栅的材料是金属。为确保应变片的性能，对此类材料的 主要要求是：应变灵敏系数高，且为常数；电阻率大；电阻温度系数小。 4、目前我国生产两种初始电阻值分别为R 0= 100 欧姆与R = 50欧姆的铜热电 阻，它们对应的分度号分别为 Cu100 与 Cu50 。 5、被测体的电阻率ρ越大，相对导磁率μ越小，传感器线圈的激磁频率越小，则电涡流的轴向贯穿深度越大。 6、当吧两种材料的金属组成回路，并且两端的温度不同时，回路中将会产生 一定的电动势并产生电流，这种现象称为热电效应。 热电动势是由接触电动势和温差电动势组成。

7、由A、B导体组成的热电偶，当引入第三导体C时，只要 c两端的温度相同，则C导体的接入对回路总热电动势无影响，这就是中间导体定律。 8、压电式传感器不能测量频率太低被测量，更不能测量静态量。目前多用于加速度和动态的力或压力的测量。 二、选择题（每空 1.5 分，共18分） 1、在选购线性仪器时，必须在同一系列的仪表中选择适当的量程。这时必须考虑到应尽量使选购的仪表量程为欲测量的（ C ）左右为宜。 A．3倍 B．10倍 C．1.5倍 D．0.75倍 2、有一温度计，它的测量范围为0～200℃，精度为0.5级，试求： 1）该表可能出现的最大绝对误差为（ A ）。 A. 1℃ B. 0.5℃ C. 10℃ D. 200℃ 2）当示值为20℃时的示值相对误差为（B ），100℃时的示值相对误差为（ C ）。 A. 1℃ B. 5％ C. 1％ D. 10％ 3、湿敏电阻用交流电作为激励电源是为了（ B ）。 A. 提高灵敏度 B. 防止产生极化、电解作用 C. 减小交流电桥平衡难度 D. 节约用电 4、（ C ）的数值越大，热电偶的输出热电动势就越大。 A．热端直径 B．热端和冷端的温度 C．热端和冷端的温差 D．热电极的电导率 5、螺线管式自感传感器采用差动结构是为了（ B ）。 A. 加长线圈的长度从而增加线性范围 B. 提高灵敏度，减小温漂 C. 降低成本 D. 增加线圈对衔铁的吸引力 6、电涡流探头的外壳用（ B ）制作较为恰当。 A．不锈钢 B．塑料 C．黄铜 D．玻璃 7、利用湿敏传感器可以测量（B ）。 A. 空气的绝对湿度 B. 空气的相对湿度 C. 空气的温度 D. 纸张的含水量 8、霍尔元件采用恒流源激励是为了（ D ）。

人工智能中的模式识别

人工智能与模式识别 摘要：模式识别(Pattern Recognition)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:人工智能模式识别模式识别的方法模式识别的应用模式识别的发展潜力 正文: 模式识别的定义是借助计算机，就人类对外部世界某一特定环境中的客体、过程和现象的识别功能(包括视觉、听觉、触觉、判断等)进行自动模拟的科学技术。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。 此外，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。 模式识别与很多学科都有联系，它与统计学、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。 模式识别的方法主要有决策理论方法和句法方法，模式识别方法的选择取决于问题的性质。如果被识别的对象极为复杂，而且包含丰富的结构信息，一般采用句法方法；被识别对象不很复杂或不含明显的结构信息，一般采用决策理论方法。这两种方法不能截然分开，在句法方法中，基元本身就是用决策理论方法抽取的。在应用中，将这两种方法结合起来分别施加于不同的层次，常能收到较好的效果。 模式识别的应用非常广泛，比较典型的有：1 文字识别：在信息技术及计算机技术日益普及的今天，如何将文字方便、快速地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在我过得到普及的应用。

浅析人工智能中的图像识别技术

浅析人工智能中的图像识别技术 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1 图像识别技术的引入 图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对

图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 图像识别技术原理 其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中

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/f91853570.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。

自动检测技术及应用(选择题答案)

选择题答案 1.单项选择题 1）某压力仪表厂生产的压力表满度相对误差均控制在0.4%~0.6%，该压力表的精度等级应定为__C__级，另一家仪器厂需要购买压力表，希望压力表的满度相对误差小于0.9%，应购买__B__级的压力表。 A. 0 .2 B. 0 .5 C. 1 .0 D. 1.5 2）某采购员分别在三家商店购买100kg大米、10kg苹果、1kg巧克力，发现均缺少约0.5kg，但该采购员对卖巧克力的商店意见最大，在这个例子中，产生此心理作用的主要因素是__B__。 A.绝对误差 B.示值相对误差 C.满度相对误差 D.精度等级 3）在选购线性仪表时，必须在同一系列的仪表中选择适当的量程。这时必须考虑到应尽量使选购的仪表量程为欲测量的__C__左右为宜。 A.3倍 B.10倍 C.1.5倍 D.0.75倍 4）用万用表交流电压档（频率上限仅为5kHz）测量频率高达500kHz、10V左右的高频电压，发现示值还不到2V，该误差属于__D__。用该表直流电压档测量5号干电池电压，发现每次示值均为1.8V，该误差属于 A 。 A.系统误差 B.粗大误差 C.随机误差 D.动态误差 5）重要场合使用的元器件或仪表，购入后需进行高、低温循环老化试验，其目的是为了__D__。 A.提高精度 B.加速其衰老 C.测试其各项性能指标 D.提高可靠性 2.各举出两个非电量电测的例子来说明 1）静态测量； 2）动态测量； 3）直接测量； 4）间接测量； 5）接触式测量； 6）非接触式测量； 7）在线测量； 8）离线测量。 3.有一温度计，它的测量范围为0～200℃，精度为0.5级，试求： 1）该表可能出现的最大绝对误差为__A__。 A. 1℃ B. 0.5℃ C. 10℃ D. 200℃ 2）当示值为20℃时的示值相对误差为__B__，100℃时的示值相对误差为__C__。 A. 1℃ B. 5％ C. 1％ D. 10％ 4.欲测240V左右的电压，要求测量示值相对误差的绝对值不大于0.6%，问：若选用量程为250V电压表，其精度应选__B__级。若选用量程为300V，其精度应选__C__级，若选用量程为500V的电压表，其精度应选__C__级。 A. 0.25 B. 0.5 C. 0.2 D.1.0 第二章思考题与习题答案 1. 单项选择题 1）电子秤中所使用的应变片应选择__B__应变片；为提高集成度，测量气体压力应选择___D___；一次性、几百个应力试验测点应选择___A___应变片。 A. 金属丝式 B. 金属箔式 C. 电阻应变仪 D. 固态压阻式传感器 2）应变测量中，希望灵敏度高、线性好、有温度自补偿功能，应选择__C__测量转换电路。 A. 单臂半桥 B. 双臂半桥 C. 四臂全桥 D. 独臂

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

自动检测技术及应用(选择题答案)

自动检测技术及应用——梁森 选择题答案 1.单项选择题 1）某压力仪表厂生产的压力表满度相对误差均控制在0.4%~0.6%，该压力表的精度等级应定为__C__级，另一家仪器厂需要购买压力表，希望压力表的满度相对误差小于0.9%，应购买__B__级的压力表。A. 0 .2 B. 0 .5 C. 1 .0 D. 1.5 2）某采购员分别在三家商店购买100kg大米、10kg苹果、1kg巧克力，发现均缺少约0.5kg，但该采购员对卖巧克力的商店意见最大，在这个例子中，产生此心理作用的主要因素是__B__。 A.绝对误差 B.示值相对误差 C.满度相对误差 D.精度等级 3）在选购线性仪表时，必须在同一系列的仪表中选择适当的量程。这时必须考虑到应尽量使选购的仪表量程为欲测量的__C__左右为宜。A.3倍 B.10倍 C.1.5倍 D.0.75倍 4）用万用表交流电压档（频率上限仅为5kHz）测量频率高达500kHz、10V左右的高频电压，发现示值还不到2V，该误差属于__D__。用该表直流电压档测量5号干电池电压，发现每次示值均为1.8V，该误差属于 A 。 A.系统误差 B.粗大误差 C.随机误差 D.动态误差 5）重要场合使用的元器件或仪表，购入后需进行高、低温循环老化试验，其目的是为了__D__。 A.提高精度 B.加速其衰老 C.测试其各项性能指标 D.提高可靠性

2.各举出两个非电量电测的例子来说明 1）静态测量； 2）动态测量； 3）直接测量； 4）间接测量； 5）接触式测量； 6）非接触式测量； 7）在线测量； 8）离线测量。 3.有一温度计，它的测量范围为0～200℃，精度为0.5级，试求：1）该表可能出现的最大绝对误差为__A__。 A. 1℃ B. 0.5℃ C. 10℃ D. 200℃ 2）当示值为20℃时的示值相对误差为__B__，100℃时的示值相对误差为__C__。 A. 1℃ B. 5％ C. 1％ D. 10％ 4.欲测240V左右的电压，要求测量示值相对误差的绝对值不大于0.6%，问：若选用量程为250V电压表，其精度应选__B__级。若选用量程为300V，其精度应选__C__级，若选用量程为500V的电压表，其精度应选__C__级。 A. 0.25 B. 0.5 C. 0.2 D.1.0 第二章思考题与习题答案 1. 单项选择题 1）电子秤中所使用的应变片应选择__B__应变片；为提高集成度，测量气体压力应选择___D___；一次性、几百个应力试验测点应选择___A___应变片。

统计模式识别方法

统计模式识别方法 在嗅觉模拟技术领域中，模式识别问题就是由气敏传感器阵列的测量空间向被测对象的的分类或分级空间转化的问题。由于这种模式空间的变化对识别或鉴别结果有着较大的影响，因此模式识别算法的研究和讨论始终较为活跃，各种模式识别方法层出不穷，有力推动了嗅觉模拟技术的应用进程。下面介绍几种常用的统计模式识别方法。 1统计模式识别概述 统计方法，是发展较早也比较成熟的一种方法。被识别对象首先数字化，变换为适于计算机处理的数字信息。一个模式常常要用很大的信息量来表示。许多模式识别系统在数字化环节之后还进行预处理，用于除去混入的干扰信息并减少某些变形和失真。随后是进行特征抽取，即从数字化后或预处理后的输入模式中抽取一组特征。所谓特征是选定的一种度量，它对于一般的变形和失真保持不变或几乎不变，并且只含尽可能少的冗余信息。特征抽取过程将输入模式从对象空间映射到特征空间。这时，模式可用特征空间中的一个点或一个特征矢量表示。这种映射不仅压缩了信息量，而且易于分类。在决策理论方法中，特征抽取占有重要的地位，但尚无通用的理论指导，只能通过分析具体识别对象决定选取何种特征。特征抽取后可进行分类，即从特征空间再映射到决策空间。为此而引入鉴别函数，由特征矢量计算出相应于各类别的鉴别函数值，通过鉴别函数值的比较实行分类。 统计模式识别的技术理论较完善，方法也很多，通常较为有效，现已形成了一个完整的体系。尽管方法很多，但从根本上讲，都是利用各类的分布特征，即直接利用各类的概率密度函数、后验概率等，或隐含地利用上述概念进行识别。其中基本的技术为聚类分析法、判别类域代数界面法、统计决策法、最邻近法等。在聚类分析中，利用待分类模式之间的“相似性”进行分类，较相似的作为一类，较不相似的作为另外一类。在分类过程中不断地计算所划分的各类的中心，一个待分类模式与各类中心的距离作为对其分类的依据。这实际上在某些设定下隐含地利用了概率分布概念，因常见的概率密度函数中，距期望值较近的点概密值较大。该类方法的另一种技术是根据待分类模式和已指判出类别的模式的距离来确定其判别，这实际上也是在一定程度上利用了有关的概念。判别类域界面法中，用已知类别的训练样本产生判别函数，这相当于学习或训练。根据待分类模式

自动检测技术的应用与发展

自动检测技术的应用与发展 摘要 在当今经济全球化高速发展的时代，随着工业自动化技术的迅猛发展，自动检测技术被广泛地应用在工业自动化、化工、军事、航天、通讯、医疗、电子等行业，是自动化科学技术的一个格外重要的分支科学。众所周知，自动检测技术是在仪器仪表的使用、研制、生产的基础上发展起来的一门综合性技术。 自动检测系统广泛应用于各类产品的设计、生产、使用、维护等各个阶段，对提高产品性能及生产率、降低生产成本及整个生产周期成本起着重要作用。本文首先介绍自动检测系统的概念，其次通过自动检测系统的各个组成部分，详述系统的工作原理，介绍了自动检测系统组建的概念、结构以及在组建中所使用的关键技术。以此为铺垫，进而深入探讨自动检测技术在各领域间的应用与推广。 关键词：自动检测系统应用发展 第一章自动检测系统的概念与组成 自动检测技术是一种尽量减少所需人工的检测技术，是一种依赖仪器仪表，涉及物理学、电子学等多种学科的综合性技术。与传统检测技术相比，这一技术可以减少人们对检测结果有意或无意的干扰，减轻人员的工作压力，从而保证了被检测对象的可靠性，因此自动检测技术已经成为社会发展不可或缺的重要部分。自动检测技术主要有

两项职责，一方面，通过自动检测技术可以直接得出被检测对象的数值及其变化趋势等内容；另一方面，将自动检测技术直接测得的被检测对象的信息纳入考虑范围，从而制定相关决策。检测和检验是制造过程中最基本的活动之一。通过检测和检验活动提供产品及其制造过程的质量信息，按照这些信息对产品的制造过程进行修正，使废次品与反修品率降至最低，保证产品质量形成过程的稳定性及产出产品的一致性。 传统的检测和检验主要依赖人，并且主要靠手工的方式来完成。传统的检验和检测是在加工制造过程之后进行，一旦检出废次品，其损失已发生。基于人工检测的信息，经常包含人的误差影响，按这样的信息控制制造过程，不仅要在过程后才可以实施，而且也会引入误差。自动检测是以多种先进的传感技术为基础的，且易于同计算机系统结合，在合适的软件支持下，自动地完成数据采集、处理、特征提取和识别，以及多种分析与计算。而达到对系统性能的测试和故障诊断的目的。 1.1检测与检验的概念 检测是指为确定产品、零件、组件、部件或原材料是否满足设计规定的质量标准和技术要求目标值而进行的测试、测量等质量检测活动，检测有3个目标： ①实际测定产品的规定质量我及其指标的量值。 ②根据测得值的偏离状况，判定产品的质量水平，确定废次品。 ③认定测量方法的正确性和对测量活动简化是否会影响对规

RFID技术与应用》试题库(含答案)

《RFID技术与应用》试题库（含答案） 一、填空题（共7题，每题2分，共14分）【13选7】 1．自动识别技术是一个涵盖【射频识别】、【条码识别技术】、【光学字符识别（OCR）】技术、磁卡识别技术、接触IC卡识别技术、语音识别技术和生物特征识别技术等，集计算机、光、机电、微电子、通信与网络技术为一体的高技术专业领域。 2．自动识别系统是应用一定的识别装置，通过与被识别物之间的【耦合】，自动地获取被识别物的相关信息，并提供给后台的计算机处理系统来完成相关后续处理的数据采集系统，加载了信息的载体（标签）与对应的识别设备及其相关计算机软硬件的有机组合便形成了自动识别系统。 3．条码识别是一种基于条空组合的二进制光电识别，被广泛应用于各个领域，尤其是【供应链管理之零售】系统，如大众熟悉的商品条码。 4．RFID技术是20世纪90年代开始兴起的一项自动识别技术，即利用【射频】信号通过空间【耦合】（交变磁场或电磁场）实现【无】接触信息传递并通过所传递的信息达到识别目的的技术。 5．国际标准（国际物品编码协会GS1），射频识别标签数据规范版（英文版），也简称【EPC】规范。 6．射频识别标签数据规范给出包括【“标头”】和【“数字字段”】的标签通用数据结构，所有的RFID标签都应该具有这种数据结构。 7．ISO14443中将标签称为邻近卡，英语简称是【PICC】，将读写器称为邻近耦合设备，英文简称是【PCD】。 8．ISO15693与ISO14443的工作频率都是【】Mhz。 9．ISO15693标准规定标签具有【8】字节的唯一序列号（UID）。 10．对于物联网，网关就是工作在【网络】层的网络互联设备，通常采用嵌入式微控制器来实现网络协议和路由处理。 11．控制系统和应用软件之间的数据交换主要通过读写器的接口来完成。一般读写器的I/O接口形式主要有【RS-232串行接口】、【RS-485串行接口】、【以太网接口】、【USB接口】。 12．电子标签按照天线的类型不同可以划分为【线圈型】、【微带贴片型】、【偶极子型】。13．125KHz RFID系统采用【电感耦合】方式工作，由于应答器成本低、非金属材料和水对该频率的射频具有较低的吸收率，所以125KHz RFID系统在【动物识别】、工业和民用水表等领域获得广泛应用。 二、判断题（叙述完全正确请在题前括号内填入“对”字或打上“√”符号，否则填入“错” 字或打上“╳”符号）（共20题，每题1分，共20分）【30选20】 1．【对】自动识别技术是物联网的“触角”。 2．【对】条码与RFID可以优势互补。 3．【错】IC卡识别、生物特征识别无须直接面对被识别标签。 4．【错】条码识别可读可写。 5．【对】条码识别是一次性使用的。 6．【错】生物识别成本较低。 7．【对】RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签。 8．【错】长距射频产品多用于交通上，识别距离可达几百米，如自动收费或识别车辆身份等。 9．【对】只读标签容量小，可以用做标识标签。

模式识别发展及现状综述

模式识别发展及现状综述 xxx （xxxxxxxxxxxxxxxxxxx） 摘要 [摘要]：通过对模式识别的发展及现状进行调查研究，了解到模式识别的理论和方法在很多科学和技术领域中得到了广泛的应用，极大的推动了人工智能系统的发展，同时扩大了计算机应用的可能性。模式识别 的研究主要集中在研究生物体(包括人)是如何感知对象的，以及在给定的任务下，如何用计算机实现模式 识别的理论和方法。本文详细的阐述了模式识别系统的组成结构以及模式识别的现状并展望了未来的模式 识别的发展趋势。 [关键词]：模式识别;模式识别的应用 Abstract [Abstract]:through the investigation and Study on the present situation and development of pattern recognition, knowing that the theory and method of pattern recognition has been widely used in many fields of science and technology and greatly promoting the development of artificial intelligence systems as well as expanding the fields of computer applied to.The research of pattern recognition mainly concentrated on the research of the theory and method of pattern recognition which how the organisms(including humans)to perceive objects as well as,in a given task,how to realize the pattern recognition with computer.This paper expounds the present situation and system structure of the pattern recognition as well as prospects the development trend in the future of pattern recognition. [keyword]:pattern recognition;pattern recognition applications 1前言 模式识别诞生于20世纪20年代，随着40年代计算机的出现，50年代人工智能的兴起，模式识别在60年代初迅速发展成一门学科。什么是模式和模式识别呢？广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或相似，都可以称之为模式；狭义地说，模式是通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息；把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类(或简称为类)[1]。而“模式识别”则是在某些一定量度或观测基础上把待识模式划分到各自的模式类中去。 经过多年的研究和发展，模式识别技术已广泛被应用于人工智能、计算机工程、机器人学、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、生物认证技术等。模式识别的技术对国民经济建设和国防科技发展的重要性已得到了人们的认可和广泛重视。本文将就模式识别所涉及的基本问题、研究的领域及其当前进展现状进行详细的介绍，并对模式识别的发展趋势进行展望。 2模式识别 2.1模式识别系统 一个计算机模式识别系统基本上是由三个相互关联而又有明显区别的过程组成的，即数据生成、模式分析和模式分类。有两种基本的模式识别方法，即统计模式识别方法和结构

人工智能 多种模式识别的调研报告

郑州科技学院 本科毕业设计（论文） 题目多种模式识别的调研报告 姓名闫永光 专业计算机科学与技术 学号201115025 指导教师 郑州科技学院信息工程系 二○一四年六月

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(Pattern Recognition)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；人工智能；多种模式识别的应用；模式识别技术的发展潜力

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“能力”，诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息，这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造。但是从一般的意义上来讲，当前的计算机都无法直接感知这些信息，而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题，但是仍然存在着识别技术不高，不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下，成为计算机应用发展的瓶颈。这时，能够提高计算机外部感知能力的学科——模式识别应运而生，并得到了快速的发展。人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息，可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。它探讨的是计算机模式识别系统的建立，通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知 1、模式识别 什么是模式和模式识别？ 模式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(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。