模式識別與智能計算pdf

『壹』 模式識別與智能系統 學了是做什麼的啊

模式識別與智能系統學了做的是將理論與實際緊密結合，從而實現具有廣泛應用價值的控制科學與工程。具體的情況如下：

1、模式識別與智能信息處理

該方向致力於模式識別的基礎理論及其在圖象視頻信號處理中的應用研究。

2、計算智能與智能系統

本方向致力於生命計算學與人工智慧系統的研究。

3、智能信息與控制

控制論是「研究信息與控制一般規律的科學」，「信息與控制」是控制論的核心。

4、智能控制理論、方法及其應用

該方向致力於具有多種復雜性和多級或分散信息結構的大規模控制系統研究。

5、語音信號處理及應用

語音信號處理是當今信息科學研究領域中的一個重要分支，它是將數字信號處理與語音學相結合，解決現代通信領域中人與人之間、人與機器之間的信息交換問題。

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模式識別與智能系統的重要性

1、模式識別與智能系統是最高層次的信息處理，它為系統智能性提供基礎，與計算機科學技術、電子學與信息系統、生命科學、光電子科學等學科有著緊密的聯系，是一個極具發展前景的交叉、前沿學科。

2、而且，隨著自動化技術和系統深入人類社會的各個領域，它正在成為推動自動化領域發展的核心科學技術。換句話說，沒有模式識別與智能系統的發展，自動化科學與技術的發展將不可能深入和拓寬。

『貳』 模式識別與智能計算的目錄

第1章 模式識別概述
1.1 模式識別的基本慨念
1.2 特徵空間優化設計問題
1.3 分類器設計
1.3.1 分類器設計基本方法
1.3.2 判別函數
1.3.3 分類器的選擇
1.3.4 訓練與學習
1.4 聚類設計
1.5 模式識別的應用
本章小結
習題1
第2章 特徵的選擇與提取
2.1 樣本特徵庫初步分析
2.2 樣品篩選處理
2.3 特徵篩選處理
2.3.1 特徵相關分析
2.3.2 特徵選擇及搜索演算法
2.4 特徵評估
2.5 基於主成分分析的特徵提取
2.6 特徵空間描述與分析
2.6.1 特徵空間描述
2.6.2 特徵空間分布分析
2.7 手寫數字特徵提取與分析
2.7.1 手寫數字特徵提取
2.7.2 手寫數字特徵空間分布分析
本章小結
習題2
第3章 模式相似性測度
3.1 模式相似性測度的基本概念
3.2 距離測度分類法
3.2.1 模板匹配法
3.2.2 基於PCA的模板匹配法
3.2.3 基於類中心的歐式距離法分類
3.2.4 馬氏距離分類
3.2.5 夾角餘弦距離分類
3.2.6 二值化的夾角餘弦距離法分類
3.2.7 二值化的Tanimoto測度分類
本章小結
習題3
第4章 基於概率統計的貝葉斯分類器設計
4.1 貝葉斯決策的基本概念
4.1.1 貝葉斯決策所討論的問題
4.1.2 貝葉斯公式
4.2 基於最小錯誤率的貝葉斯決策
4.3 基於最小風險的貝葉斯決策
4.4 貝葉斯決策比較
4.5 基於二值數據的貝葉斯分類實現
4.6 基於最小錯誤率的貝葉斯分類實現
4.7 基於最小風險的貝葉斯分類實瑚
本章小結
習題4
第5章 判別函數分類器設計
5.1 判別函數的基本概念
5.2 線性判別函數
5.3 線性判別函數的實現
5.4 感知器演算法
5.5 增量校正演算法
5.6 LMSE驗證可分性
5.7 LMSE分類演算法
5.8 Fishe-r分類
5.9 基於核的Fisher分類
5.10 線性分類器實現分類的局限
5.11 非線性判別函數
5.12 分段線性判別函數
5.13 勢函數法
5.14 支持向量機
本章小結
習題5
第6章 神經網路分類器設計
6.1 人工神經網路的基本原理
6.1.1 人工神經元
……
第7章 決策樹分類器
第8章 粗糙集分類器
第9章 聚類分析
第10章 模糊聚類分析
第11章 遺傳演算法聚類分析
第12章 蟻群演算法聚類分析
第13章 粒子群演算法聚類分析
參考文獻

『叄』 推薦一下下面哪個模式識別教材好

我用的是 Matlab技術實現, 和清華大學這兩本,感覺不錯,前一本注重模擬實驗,後一本是理論知識,不過光有這兩本還不夠,如果你Matlab不好的話,最好在買個MATLAB函數手冊,如果你從事這方面工作的話,最好再看些具體方面的書,如語音識別.另外:模式識別與智能計算——Matlab技術實現(含光碟）楊淑瑩 這本書裡面的例子作者都調試通過了,入門的話,很不錯,

『肆』 碩士研究生階段雲端智能計算系統專業學習那些課程

摘要 教材                      

『伍』 求 模式識別 比較基礎易懂的學習教材 配matlab c+都可以 現在有聽過北航的模式識別與智能計

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『陸』 模式識別與智能系統 有哪些研究方向；畢業後就業方向

模式識別與智能系統專業研究方向總共有五大類，分別是模式識別與智能信息處理，計算智能與智能系統，智能信息與控制，智能控制理論、方法及其應用，語音信號處理及應用。這個專業和人工智慧、機器學習、數據挖掘、雲計算、大數據分析等都有聯系。畢業後可從事機器人，視覺識別，圖像處理等相關職位。

模式識別與智能信息處理

該方向致力於模式識別的基礎理論及其在圖象視頻信號處理中的應用研究，運用數學和信息科學的理論與方法，從信息處理的角度，研究模式信息處理的機理、計算理論和演算法，使計算機實現類似於人的視覺能力。

研究數字圖象和視頻信息的檢測、分析、傳輸、存儲、壓縮、重建等關鍵技術，在提出創新理論與演算法的基礎上，設計、研製和開發實用的高性能模式識別、圖象視頻處理以及醫學圖象處理的計算機應用系統。

計算智能與智能系統

本方向致力於生命計算學與人工智慧系統的研究。生命計算學是計算智能概念的泛化，包括人工智慧中的符號計算學和神經計算學，以及遺傳演算法、進化計算和DNA計算等；

人工生命系統是智能系統概念的泛化，包括智能信息處理系統、智能控制系統、機器人、細胞自動機等。該方向致力於模擬自然生命系統中信息與控制的規律，特別是生命的自組織、自學習、自適應、自修復、自生長以及自復制的基本特性，以及感知、知覺、認知、判斷、推理、思維等智能行為；

以「計算」的形式表現智能，以人工生命系統實現智能，並將其應用於模式識別與圖象處理、復雜動態系統建模、模擬與控制等領域。

智能信息與控制

控制論是「研究信息與控制一般規律的科學」，「信息與控制」是控制論的核心。在控制論思想中，「信息與控制」是生物系統和人工系統共有的特性，模擬生物智能，是控制論的基本思想。

「信息」、「控制」、「智能」、「生命」四個基本的概念，構成了控制論科學的全部基礎。「智能信息與控制」是研究自然生命與人工系統中信息與控制一般規律的科學。

「智能信息與控制」方向以人工智慧、控制論、系統論和資訊理論為理論基礎，以計算機技術、電子技術和通訊技術為技術手段，以復雜演化系統為對象，類比自然生命與復雜演化系統中信息與控制的一般規律，研究面向復雜演化系統的智能控制原理和方法，並將這些規律、原理和方法應用於復雜系統的建模、模擬與控制。

智能控制理論、方法及其應用

該方向致力於具有多種復雜性和多級或分散信息結構的大規模控制系統研究。運用人工智慧、計算智能（包括模糊邏輯、神經網路和進化計算）等理論與方法，結合現代控制理論（如魯棒控制、自適應控制、變結構控制等），研究智能遞階、分散控制或優化調度系統。

主要包括：基於模式分類、計算智能和知識工程方法的大規模復雜系統的綜合集成建模；基於計算機視覺的生產過程質量監測與優化控制；基於知識和模擬進化方法的多解析度建模及模型的聚合/解聚和平滑一致性轉換技術；智能控制系統的結構性質（如穩定性、能控（能觀）性、自主性等）的研究；智能系統的整體優化方法及自組織保優機制的研究；

基於Agent技術的開放復雜巨系統的智能優化控制與決策；網路環境下的智能自動化理論與技術；基於現場匯流排技術的計算機控制與管理；離散事件和混雜系統的優化控制方法；在多種復雜性（如不確定性、非線性、參數時變、時滯等）融合條件下的非良定對象的知識基模型集成與智能優化控制策略和實現方法。

語音信號處理及應用

語音信號處理是當今信息科學研究領域中的一個重要分支，它是將數字信號處理與語音學相結合，解決現代通信領域中人與人之間、人與機器之間的信息交換問題。

語音信號處理學科在世界范圍內取得了飛速發展，無論是在基礎研究領域還是在各個特定的應用領域都出現了許多新演算法和高性能的系統，取得了大量突破性的進展。

在硬體方面，隨著計算機技術及DSP晶元的迅速更新換代，為各種日益復雜的語音處理演算法的實時實現提供了可能性。在21世紀，這個研究領域的發展速度將更快，它與高速信息處理、傳輸和交換諸方面的關系將更加密切。

本方向主要研究語音信號數字處理的新理論、新方法及其應用，如語音編碼，語音識別，語音合成，語音增強和語音編碼等，滿足通信與信息技術應用領域對語音處理技術的需求。

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模式識別與智能系統是20世紀60年代以來在信號處理、人工智慧、控制論、計算機技術等學科基礎上發展起來的新型學科。該學科以各種感測器為信息源，以信息處理與模式識別的理論技術為核心，以數學方法與計算機為主要工具，探索對各種媒體信息進行處理、分類、理解並在此基礎上構造具有某些智能特性的系統或裝置的方法、途徑與實現，以提高系統性能。模式識別與智能系統是一門理論與實際緊密結合，具有廣泛應用價值的控制科學與工程的重要學科分支。

參考資料：網路-模式識別與智能系統

『柒』 模式識別與智能計算 matlab技術實現 怎麼運行

《模式識別與智能計算―MATLAB技術實現（第3版）》廣泛吸取統計學、神經網路、數據挖掘、機器學習、人工智慧、群智能計算等學科的先進思想和理論，將其應用到模式識別領域中；以一種新的體系，系統、全面地介紹模式識別的理論、方法及應用。全書分為14章，內容包括：模式識別概述，特徵的選擇與優化，模式相似性測度，基於概率統計的貝葉斯分類器設計，判別函數分類器設計，神經網路分類器設計（BP神經網路、徑向基函數神經網路、自組織競爭神經網路、概率神經網路、對向傳播神經網路、反饋型神經網路），決策樹分類器設計，粗糙集分類器設計，聚類分析，模糊聚類分析，禁忌搜索演算法聚類分析，遺傳演算法聚類分析，蟻群演算法聚類分析，粒子群演算法聚類分析。
《模式識別與智能計算―MATLAB技術實現（第3版）》內容新穎，實用性強，理論與實際應用密切結合，以手寫數字識別為應用實例，介紹理論運用於實踐的實現步驟及相應的Matlab代碼，為廣大研究工作者和工程技術人員對相關理論的應用提供借鑒。

『捌』 誰有模式識別與智能計算

內容簡介 · · · · · ·
《模式識別與智能計算:Matlab技術實現》廣泛吸取統計學、神經網路、數據挖掘、機器學習、人工智慧、群智能計算等學科的先進思想和理論，將其應用到模式識別領域中；以一種新的體系，系統、全面地介紹模式識別的理論、方法及應用。全書共分為13章，內容包括：模式識別概述，特徵的選擇與提取，模式相似性測度，貝葉斯分類器設計，判別函數分類器設計，神經網路分類器設計（BP神經網路、徑向基函數沖經網路、自組織競爭神經網路、慨率神經網路、對向傳播神經網路、反饋型神經網路），決策樹分類器，粗糙集分類器，聚類分析，模糊聚類分析，遺傳演算法聚類分析，蟻群演算法聚類分析，粒子群演算法聚類分析。

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模式識別與智能計算隨記
統計模式是被主要研究的問題有：特徵的選擇與優化、分類判別、聚類判別。
模式識別的基本計算框架——制定準則函數，實現准則函數極值化。常用的准則有以下幾種：1）最小錯分准則，完全以減少分類錯誤為原則；2）最小風險准則，寧肯擴大一些總的錯誤率，但也要使總的損失減小；3）近鄰准則，是分段線性判別函數的一種典型方法，主要依據同類物體在特徵空間具有聚類特性的原理；4）Fisher准則，如何找到最好的直線方向以及如何實現向最好方向投影的變換是這個演算法要解決的基本問題；5）感知准則，以使錯分樣本到分界面距離之和最小為原則；6）最小均方誤差准則，LMSE演算法以最小均方誤差作為准則。
模式識別有多種方法：模板匹配法、判別函數法、神經網路分類法、基於規則推理法等的。
特徵空間描述，一維特徵：均值、方差（數據取值的分散性）、標准差、k階原點矩、k階中心矩、偏度（刻畫數據對稱性的指標）、峰度。二維特徵：觀測矩陣的均值向量、方差、協方差矩陣、觀測數據的相關系數。
計算模式相似性測度有歐式距離、馬氏距離、夾角餘弦距離、Tanimoto測度等多種距離演算法。原理上說近鄰法是最簡單的，但是近鄰法有一個明顯的缺點就是計算量大、存儲量大，要存儲的模板很多，當每個測試樣品要對每個模板計算一次相似度時，所需的計算時間相對其他方法多一些。
類內距離是指同一個類內任意樣品之間距離之和的平均值。
類與類之間的距離，最短距離法，規定兩個類內相距最近的兩個點之間的距離為兩類的距離。最長距離法，規定兩個類間相距最遠的兩個點之間的距離為兩類的距離。重心法，求各類中所有樣品的平均值作為類的重心，用兩類的重心間的距離作為兩類的距離。平均距離法，計算兩類之間的所有樣品的距離，求和，取距離的平均值作為兩類間的距離。
基於概率統計的貝葉斯分類器設計：基於最小錯誤率的貝葉斯決策、基於最小錯誤風險的貝葉斯決策。
判別函數分為線性判別函數和非線性判別函數。最簡單的判別函數是線性判別函數，它是由所有特徵量的線性組合構成的。
增量校正演算法。
LMSE(Least Mean Square Error)演算法是對准則函數引進最小均方誤差這一條件而建立起來的。這種演算法的主要特點是在訓練過程中判定訓練集是否線性可分，從而可對結果的收斂性做出判斷。

『玖』 模式識別與智能系統本科階段應該學哪些課程

課程：隨機過程與數理統計，矩陣論，優化理論，近世代數，數理邏輯，數字信號處理，圖象處理與分析，模式識別，計算機視覺，人工智慧，機器人學，計算智能，非線性理論（如分形、混沌等），控制理論，系統分析與決策，計算機網路理論。

模式識別與智能系統屬控制科學與工程的二級學科，以信息處理與模式識別的理論技術為核心，以數學方法與計算機為主要工具，研究對各種媒體信息進行處理、分類和理解的方法，並在此基礎上構造具有某些智能特性的系統。

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模式識別與智能系統的相關學科

1、計算機科學與技術

主修大數據技術導論、數據採集與處理實踐（Python）、Web前/後端開發、統計與數據分析、機器學習、高級資料庫系統、數據可視化、雲計算技術、人工智慧、自然語言處理、媒體大數據案例分析、網路空間安全、計算機網路、數據結構、軟體工程、操作系統等課程。

2、電子科學與技術

電子科學與技術（Electronic science and technology）是國家一級學科，下設自動化、微電子材料與器件、光電技術等本科專業。

本學科屬於工學學科門類，涉及廣播、電視、電路、視頻、音樂、圖像、雷達、新媒體、微電子、人工智慧等眾多高科技領域。學生需擁有較好的數學、英語、物理、化學、計算機、邏輯分析、閱讀理解的基礎。