模式识别与智能计算pdf

‘壹’ 模式识别与智能系统 学了是做什么的啊

模式识别与智能系统学了做的是将理论与实际紧密结合，从而实现具有广泛应用价值的控制科学与工程。具体的情况如下：

1、模式识别与智能信息处理

该方向致力于模式识别的基础理论及其在图象视频信号处理中的应用研究。

2、计算智能与智能系统

本方向致力于生命计算学与人工智能系统的研究。

3、智能信息与控制

控制论是“研究信息与控制一般规律的科学”，“信息与控制”是控制论的核心。

4、智能控制理论、方法及其应用

该方向致力于具有多种复杂性和多级或分散信息结构的大规模控制系统研究。

5、语音信号处理及应用

语音信号处理是当今信息科学研究领域中的一个重要分支，它是将数字信号处理与语音学相结合，解决现代通信领域中人与人之间、人与机器之间的信息交换问题。

(1)模式识别与智能计算pdf扩展阅读

模式识别与智能系统的重要性

1、模式识别与智能系统是最高层次的信息处理，它为系统智能性提供基础，与计算机科学技术、电子学与信息系统、生命科学、光电子科学等学科有着紧密的联系，是一个极具发展前景的交叉、前沿学科。

2、而且，随着自动化技术和系统深入人类社会的各个领域，它正在成为推动自动化领域发展的核心科学技术。换句话说，没有模式识别与智能系统的发展，自动化科学与技术的发展将不可能深入和拓宽。

‘贰’ 模式识别与智能计算的目录

第1章 模式识别概述
1.1 模式识别的基本慨念
1.2 特征空间优化设计问题
1.3 分类器设计
1.3.1 分类器设计基本方法
1.3.2 判别函数
1.3.3 分类器的选择
1.3.4 训练与学习
1.4 聚类设计
1.5 模式识别的应用
本章小结
习题1
第2章 特征的选择与提取
2.1 样本特征库初步分析
2.2 样品筛选处理
2.3 特征筛选处理
2.3.1 特征相关分析
2.3.2 特征选择及搜索算法
2.4 特征评估
2.5 基于主成分分析的特征提取
2.6 特征空间描述与分析
2.6.1 特征空间描述
2.6.2 特征空间分布分析
2.7 手写数字特征提取与分析
2.7.1 手写数字特征提取
2.7.2 手写数字特征空间分布分析
本章小结
习题2
第3章 模式相似性测度
3.1 模式相似性测度的基本概念
3.2 距离测度分类法
3.2.1 模板匹配法
3.2.2 基于PCA的模板匹配法
3.2.3 基于类中心的欧式距离法分类
3.2.4 马氏距离分类
3.2.5 夹角余弦距离分类
3.2.6 二值化的夹角余弦距离法分类
3.2.7 二值化的Tanimoto测度分类
本章小结
习题3
第4章 基于概率统计的贝叶斯分类器设计
4.1 贝叶斯决策的基本概念
4.1.1 贝叶斯决策所讨论的问题
4.1.2 贝叶斯公式
4.2 基于最小错误率的贝叶斯决策
4.3 基于最小风险的贝叶斯决策
4.4 贝叶斯决策比较
4.5 基于二值数据的贝叶斯分类实现
4.6 基于最小错误率的贝叶斯分类实现
4.7 基于最小风险的贝叶斯分类实瑚
本章小结
习题4
第5章 判别函数分类器设计
5.1 判别函数的基本概念
5.2 线性判别函数
5.3 线性判别函数的实现
5.4 感知器算法
5.5 增量校正算法
5.6 LMSE验证可分性
5.7 LMSE分类算法
5.8 Fishe-r分类
5.9 基于核的Fisher分类
5.10 线性分类器实现分类的局限
5.11 非线性判别函数
5.12 分段线性判别函数
5.13 势函数法
5.14 支持向量机
本章小结
习题5
第6章 神经网络分类器设计
6.1 人工神经网络的基本原理
6.1.1 人工神经元
……
第7章 决策树分类器
第8章 粗糙集分类器
第9章 聚类分析
第10章 模糊聚类分析
第11章 遗传算法聚类分析
第12章 蚁群算法聚类分析
第13章 粒子群算法聚类分析
参考文献

‘叁’ 推荐一下下面哪个模式识别教材好

我用的是 Matlab技术实现, 和清华大学这两本,感觉不错,前一本注重仿真实验,后一本是理论知识,不过光有这两本还不够,如果你Matlab不好的话,最好在买个MATLAB函数手册,如果你从事这方面工作的话,最好再看些具体方面的书,如语音识别.另外:模式识别与智能计算——Matlab技术实现(含光盘）杨淑莹 这本书里面的例子作者都调试通过了,入门的话,很不错,

‘肆’ 硕士研究生阶段云端智能计算系统专业学习那些课程

摘要 教材                      

‘伍’ 求 模式识别 比较基础易懂的学习教材 配matlab c+都可以 现在有听过北航的模式识别与智能计

推荐bishop的pattern recognition and machine learning，然后直接去网易公开课搜斯坦福的机器学习课程，吴恩达主讲。然后你就一步一步迈入AI的殿堂了。相信我。

‘陆’ 模式识别与智能系统 有哪些研究方向；毕业后就业方向

模式识别与智能系统专业研究方向总共有五大类，分别是模式识别与智能信息处理，计算智能与智能系统，智能信息与控制，智能控制理论、方法及其应用，语音信号处理及应用。这个专业和人工智能、机器学习、数据挖掘、云计算、大数据分析等都有联系。毕业后可从事机器人，视觉识别，图像处理等相关职位。

模式识别与智能信息处理

该方向致力于模式识别的基础理论及其在图象视频信号处理中的应用研究，运用数学和信息科学的理论与方法，从信息处理的角度，研究模式信息处理的机理、计算理论和算法，使计算机实现类似于人的视觉能力。

研究数字图象和视频信息的检测、分析、传输、存储、压缩、重建等关键技术，在提出创新理论与算法的基础上，设计、研制和开发实用的高性能模式识别、图象视频处理以及医学图象处理的计算机应用系统。

计算智能与智能系统

本方向致力于生命计算学与人工智能系统的研究。生命计算学是计算智能概念的泛化，包括人工智能中的符号计算学和神经计算学，以及遗传算法、进化计算和DNA计算等；

人工生命系统是智能系统概念的泛化，包括智能信息处理系统、智能控制系统、机器人、细胞自动机等。该方向致力于模拟自然生命系统中信息与控制的规律，特别是生命的自组织、自学习、自适应、自修复、自生长以及自复制的基本特性，以及感知、知觉、认知、判断、推理、思维等智能行为；

以“计算”的形式表现智能，以人工生命系统实现智能，并将其应用于模式识别与图象处理、复杂动态系统建模、仿真与控制等领域。

智能信息与控制

控制论是“研究信息与控制一般规律的科学”，“信息与控制”是控制论的核心。在控制论思想中，“信息与控制”是生物系统和人工系统共有的特性，模拟生物智能，是控制论的基本思想。

“信息”、“控制”、“智能”、“生命”四个基本的概念，构成了控制论科学的全部基础。“智能信息与控制”是研究自然生命与人工系统中信息与控制一般规律的科学。

“智能信息与控制”方向以人工智能、控制论、系统论和信息论为理论基础，以计算机技术、电子技术和通讯技术为技术手段，以复杂演化系统为对象，类比自然生命与复杂演化系统中信息与控制的一般规律，研究面向复杂演化系统的智能控制原理和方法，并将这些规律、原理和方法应用于复杂系统的建模、仿真与控制。

智能控制理论、方法及其应用

该方向致力于具有多种复杂性和多级或分散信息结构的大规模控制系统研究。运用人工智能、计算智能（包括模糊逻辑、神经网络和进化计算）等理论与方法，结合现代控制理论（如鲁棒控制、自适应控制、变结构控制等），研究智能递阶、分散控制或优化调度系统。

主要包括：基于模式分类、计算智能和知识工程方法的大规模复杂系统的综合集成建模；基于计算机视觉的生产过程质量监测与优化控制；基于知识和模拟进化方法的多分辨率建模及模型的聚合/解聚和平滑一致性转换技术；智能控制系统的结构性质（如稳定性、能控（能观）性、自主性等）的研究；智能系统的整体优化方法及自组织保优机制的研究；

基于Agent技术的开放复杂巨系统的智能优化控制与决策；网络环境下的智能自动化理论与技术；基于现场总线技术的计算机控制与管理；离散事件和混杂系统的优化控制方法；在多种复杂性（如不确定性、非线性、参数时变、时滞等）融合条件下的非良定对象的知识基模型集成与智能优化控制策略和实现方法。

语音信号处理及应用

语音信号处理是当今信息科学研究领域中的一个重要分支，它是将数字信号处理与语音学相结合，解决现代通信领域中人与人之间、人与机器之间的信息交换问题。

语音信号处理学科在世界范围内取得了飞速发展，无论是在基础研究领域还是在各个特定的应用领域都出现了许多新算法和高性能的系统，取得了大量突破性的进展。

在硬件方面，随着计算机技术及DSP芯片的迅速更新换代，为各种日益复杂的语音处理算法的实时实现提供了可能性。在21世纪，这个研究领域的发展速度将更快，它与高速信息处理、传输和交换诸方面的关系将更加密切。

本方向主要研究语音信号数字处理的新理论、新方法及其应用，如语音编码，语音识别，语音合成，语音增强和语音编码等，满足通信与信息技术应用领域对语音处理技术的需求。

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模式识别与智能系统是20世纪60年代以来在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。该学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。

参考资料：网络-模式识别与智能系统

‘柒’ 模式识别与智能计算 matlab技术实现 怎么运行

《模式识别与智能计算―MATLAB技术实现（第3版）》广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中；以一种新的体系，系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书分为14章，内容包括：模式识别概述，特征的选择与优化，模式相似性测度，基于概率统计的贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计（BP神经网络、径向基函数神经网络、自组织竞争神经网络、概率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神经网络），决策树分类器设计，粗糙集分类器设计，聚类分析，模糊聚类分析，禁忌搜索算法聚类分析，遗传算法聚类分析，蚁群算法聚类分析，粒子群算法聚类分析。
《模式识别与智能计算―MATLAB技术实现（第3版）》内容新颖，实用性强，理论与实际应用密切结合，以手写数字识别为应用实例，介绍理论运用于实践的实现步骤及相应的Matlab代码，为广大研究工作者和工程技术人员对相关理论的应用提供借鉴。

‘捌’ 谁有模式识别与智能计算

内容简介 · · · · · ·
《模式识别与智能计算:Matlab技术实现》广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中；以一种新的体系，系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书共分为13章，内容包括：模式识别概述，特征的选择与提取，模式相似性测度，贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计（BP神经网络、径向基函数冲经网络、自组织竞争神经网络、慨率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神经网络），决策树分类器，粗糙集分类器，聚类分析，模糊聚类分析，遗传算法聚类分析，蚁群算法聚类分析，粒子群算法聚类分析。

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模式识别与智能计算随记
统计模式是被主要研究的问题有：特征的选择与优化、分类判别、聚类判别。
模式识别的基本计算框架——制定准则函数，实现准则函数极值化。常用的准则有以下几种：1）最小错分准则，完全以减少分类错误为原则；2）最小风险准则，宁肯扩大一些总的错误率，但也要使总的损失减小；3）近邻准则，是分段线性判别函数的一种典型方法，主要依据同类物体在特征空间具有聚类特性的原理；4）Fisher准则，如何找到最好的直线方向以及如何实现向最好方向投影的变换是这个算法要解决的基本问题；5）感知准则，以使错分样本到分界面距离之和最小为原则；6）最小均方误差准则，LMSE算法以最小均方误差作为准则。
模式识别有多种方法：模板匹配法、判别函数法、神经网络分类法、基于规则推理法等的。
特征空间描述，一维特征：均值、方差（数据取值的分散性）、标准差、k阶原点矩、k阶中心矩、偏度（刻画数据对称性的指标）、峰度。二维特征：观测矩阵的均值向量、方差、协方差矩阵、观测数据的相关系数。
计算模式相似性测度有欧式距离、马氏距离、夹角余弦距离、Tanimoto测度等多种距离算法。原理上说近邻法是最简单的，但是近邻法有一个明显的缺点就是计算量大、存储量大，要存储的模板很多，当每个测试样品要对每个模板计算一次相似度时，所需的计算时间相对其他方法多一些。
类内距离是指同一个类内任意样品之间距离之和的平均值。
类与类之间的距离，最短距离法，规定两个类内相距最近的两个点之间的距离为两类的距离。最长距离法，规定两个类间相距最远的两个点之间的距离为两类的距离。重心法，求各类中所有样品的平均值作为类的重心，用两类的重心间的距离作为两类的距离。平均距离法，计算两类之间的所有样品的距离，求和，取距离的平均值作为两类间的距离。
基于概率统计的贝叶斯分类器设计：基于最小错误率的贝叶斯决策、基于最小错误风险的贝叶斯决策。
判别函数分为线性判别函数和非线性判别函数。最简单的判别函数是线性判别函数，它是由所有特征量的线性组合构成的。
增量校正算法。
LMSE(Least Mean Square Error)算法是对准则函数引进最小均方误差这一条件而建立起来的。这种算法的主要特点是在训练过程中判定训练集是否线性可分，从而可对结果的收敛性做出判断。

‘玖’ 模式识别与智能系统本科阶段应该学哪些课程

课程：随机过程与数理统计，矩阵论，优化理论，近世代数，数理逻辑，数字信号处理，图象处理与分析，模式识别，计算机视觉，人工智能，机器人学，计算智能，非线性理论（如分形、混沌等），控制理论，系统分析与决策，计算机网络理论。

模式识别与智能系统属控制科学与工程的二级学科，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，研究对各种媒体信息进行处理、分类和理解的方法，并在此基础上构造具有某些智能特性的系统。

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模式识别与智能系统的相关学科

1、计算机科学与技术

主修大数据技术导论、数据采集与处理实践（Python）、Web前/后端开发、统计与数据分析、机器学习、高级数据库系统、数据可视化、云计算技术、人工智能、自然语言处理、媒体大数据案例分析、网络空间安全、计算机网络、数据结构、软件工程、操作系统等课程。

2、电子科学与技术

电子科学与技术（Electronic science and technology）是国家一级学科，下设自动化、微电子材料与器件、光电技术等本科专业。

本学科属于工学学科门类，涉及广播、电视、电路、视频、音乐、图像、雷达、新媒体、微电子、人工智能等众多高科技领域。学生需拥有较好的数学、英语、物理、化学、计算机、逻辑分析、阅读理解的基础。