模式识别系统课程设计，模式识别课后题

什么是模式识别?它有哪些模型?

1、模式：刺激的空间组合和时间组合，即刺激的整体结构。如视觉刺激模式、听觉刺激模式等，各个模式都不相同，复杂模式还会包含子模式。模式识别：个体确认所知觉的模式是什么，并将它与其它模式区分开来。

2、模式识别是一门研究用计算机代替人来识别事物的学科。它不仅减轻了人的体力和脑力劳动，还可提高识别能力，使人们能完成以前所不能完成的大量识别工作。模式的原意是指供模仿用的完美无缺的标本，所以模式识别是识别出给定的事物和哪一个标本（模式）相同或相近。因此模式识别是一种模式分类。

3、模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程，其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。

相关问答

Q1: 模式识别与智能系统本科阶段应该学哪些课程?

模式识别及图像处理。智能控制与机器人。图像处理及图像数据库系统。数据挖掘与决策支持系统。

学习内容包括数学基础、算法积累以及编程语言。数学要学好高数、线性代数、概率论、离散数学等等内容，算法积累需要学会人工神经网络、遗传算法等等，还需要学习一门编程语言，通过编程语言实现算法，还可以学习一下电算类的硬件基础内容。

人工智能专业需要学习什么课程人工智能专业的主要领域是：机器学习人工智能导论（搜索法等）图像识别生物演化论自然语言处理语义网博弈论等。需要的前置课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程（最好有数据结构基础）。

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。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。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。

人工智能的专业课程有哪些 人工智能、电子、计算机、数学、人工智能导论、程序设计基础、模式识别与机器学习、数据结构与算法、算法分析与设计、计算智能、深度学习、图像处理与机器视觉。

Q2: 测井沉积学解释计算机辅助系统

对同一油田、同一区块或同一构造上的各井进行测井相分析时，对所使用的测井曲线进行标准化处理，消除由于仪器的不同、刻度不同所产生的影响。同时对测井曲线进行归一化处理，还可以消除由于各测井曲线变量之间的量纲以及数量级的不同而在数理统计分析上产生的误差。采用方差正规化对分层处理后的测井曲线进行归一化处理。

计算机辅助系统有计算机辅助教学（CAI）、计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程（CAE）、计算机辅助制造（CAM）、计算机辅助测试（CAT）、计算机辅助翻译（CAT）、计算机集成制造（CIMS）等系统。

CIFLog 是全球首个基于Java-NetBeans 前沿计算机技术建立的第三代测井处理解释系统，具有跨 Windows、Linux和 Unix 三大操作系统，真 64 位环境运行，将裸眼测井与套管井测井解释评价完全集成并提供元素俘获能谱测井等高端处理技术。CIFLog 入选 2010 年中国石油科技十大进展。

计算机辅助工程（Computer Aided Engineering，CAE）：技术的提出就是要把工程（生产）的各个环节有机地组织起来，其关键就是将有关的信息集成，使其产生并存在于工程（产品）的整个生命周期。因此，CAE系统是一个包括了相关人员、技术、经营管理及信息流和物流的有机集成且优化运行的复杂的系统。

计算机辅助测验系统的结构与功能是利用计算机辅助完成不同类任务的系统的总称。计算机辅助教学(Computer Aided Instruction )是在计算机辅助下进行的各种教学活动，以对话方式与学生讨论教学内容、安排教学进程、进行教学训练的方法与技术。CAI为学生提供一个良好的个人化学习环境。

地质模型计算机辅助设计原理与应用 5　应用 在图24中，我们给出一个有效应用该方法的实例。从测井数据可以观察到三种类型的相，对于每一个井中位置，相信息被转换成一个相应于相指示器的向量。在插值过程中，还引入了地震数据和沉积学约束条件。

Q3: 简述模式识别的过程

1、由Selfridge（1959）提出的“鬼城”（Pandemonium），在这里用作形象的比喻。所谓的“鬼”（Demon）是指具有某种特定功能的机制。这个模型以特征分析为基础，将模式识别过程分为4个层次，每个层次都有一些“鬼”来执行某个特定的任务，这些层次顺序地进行工作，最后达到对模式的识别。

2、模式识别的基本过程包括：建立模型、训练模型、测试模型、总结结果。 首先，建立模型。建立模型的概念，是指把所要分析的模式用经验及其归纳得出的模型表示出来。模式识别程序和动作步骤程序是两种不同的学习过程，其结果也不同。

3、模式识别主要包括三个步骤： 第一步：提取特征，首先需要从识别对象中提取与识别有关的特征，并度量这些特征，设 分别为每个特征的度量值，于是每个识别对象 就对应一个向量 ，这一步是识别的关键，特征提取不合理，会影响识别效果。 第二步：建立标准类型的隶属函数，标准类型通常是论域 的模糊集， 是识别对象的第 个特征。

Q4: 模式识别系统的主要组成和功能介绍是什么?

1、概述与分类模式识别的基石是监督学习，其中数据集已预先标记类别，如通过专家系统实现的规则驱动方法。非监督学习则是在未知类别的情况下寻找结构，如聚类算法。一个完整的模式识别系统包括特征提取、模型训练和决策过程。在统计决策中，贝叶斯决策理论扮演重要角色。

2、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。

3、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。

4、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。数据生成是将输入模式的原始信息转换为向量，成为计算机易于处理的形式。模式分析是对数据进行加工，包括特征选择、特征提娶数据维数压缩和决定可能存在的类别等。

5、CPU、内存储器和连接输入输出设备的接口统称为主机。微机的主机集成在主机板上。外存储器、输入设备和输出设备统称为外部设备。中央处理器（CPU）计算机的中央处理器又称为CPU，它是计算机的核心部分。主要由运算器和控制器组成。运算器：实现算术运算和逻辑运算的部件。控制器：计算机的指挥系统。

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