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  • 模式识别技术漫谈(2)

    千次阅读 2010-03-25 15:16:00
    模式识别技术漫谈(2) -------大量应用了概率和统计分析方法 模式识别大体上可以分为统计模式识别和句法模式识别,统计模式识别是对大量样本进行统计或学习而最后得到一个分类器,如贝叶斯分类器、神经网络、SVM...

    模式识别技术漫谈(2)

                                                                           -------大量应用了概率和统计分析方法

     

           模式识别大体上可以分为统计模式识别和句法模式识别,统计模式识别是对大量的样本进行统计或学习而最后得到一个分类器,如贝叶斯分类器、神经网络、SVMK近邻法则等都是属于统计模式识别的方法,句法模式识别则是依据一定的逻辑规则进行判别,如图像形状判断、语法类型判断、地址细分等,句法模式识别也可以称为结构模式识别,一般是应用于逻辑清楚、不易混淆的识别应用中,识别方法也比较简单,所以现在研究的大部分都是统计模式识别的方法,而且在这其中研究比较集中的是机器学习,因为人们相信:象人类辨别新事物一样,都需要一个学习过程,对于计算机也可以象人类那样地去学习而具有辨识能力。神经网络技术便是基于模仿人类的学习而产生的。说了这么多,其实我想表达的是统计方法在模式识别中的重要性,在这一节我们主要就来讨论一下概率论和统计在模式识别中的应用。

     

           说到概率和统计就不得不提贝叶斯决策理论,它是解决模式分类问题的一种基本统计途径,贝叶斯决策理论的基本公式可做如下描述:

     

           某个特征被判断为某类的概率 =

    该类中出现这个特征的概率 * 该类存在的概率 / 这个特征出现的概率

     

           上面这个公式是一个条件概率公式的推导,这里用文字来描述,以便更好理解,要想了解更多这方面的知识可以查找有关模式识别的理论书,几乎每种理论书的第一个部分就是描述这方面的内容。我以前看过郎咸平的讲座,他有一句话上我印象很深,大体意思是这样的:成功的商业人士总是在选择做大成功概率的事,而不会冒风险去投机做小概率的事。贝叶斯的基本原则是选择大概率的判断,在某个特征的条件下,哪种类别出现的概率大,则判断为那种类别,这样可以达到错误率最小。实际的运用情形会复杂很多,在多种特征和多种类别的应用中,公式也会演变得很复杂,有很多的参数需要去统计分析,运用贝叶斯决策理论的过程基本上都是一个计算概率和统计分析的过程,在这里有个基本出发点要注意:所有统计必须是在大数据量的情况下,因为概率有个前提条件,即是在大数据量的情况下,所以统计模式识别方法都离不开大数据量的前提条件,应用于分析的样本量必须充分大,否则很有可能做到最后是前功尽弃。

     

           概率上的应用还有较为常用的理论是马尔可夫模型(Markov model)和稳马尔可夫模型(HMM),这个是分词技术和语音识别中的基本理论工具之一,其中词频统计是其基本统计需要。马尔可夫模型和稳马尔可夫模型都是多条件概率的应用,追求的也是大概率结果。马尔可夫模型又可以分为一阶马夫可夫模型(Bigram模型)、二阶马尔可夫模型(Trigram模型)n阶马尔可夫模型(n-gram模型),阶数越大,则需要统计的数据越多,计算的复杂度也会猛增。HMM运用了前向计算法(Viterbi算法),计算复杂度大大降低了下来,所以得到了较为广泛的应用,当今的语音识别算法就是采用HMM理论模型实现的。

     

           统计分析中有个协方差矩阵,它可以应用于PCA(主成分分析)降维方法中。可以很容易理解,当特征越多时,计算则越复杂,而且计算结果准确性则越低,所以我们总是要想方设法把特征维数降下来,较为常用的方法则是用PCA降维方法(另一个方法VQ也是个很好的降维方法),这个方法是通过大量的样本统计,统计出方差最小的特征,方差越小,则说明这种特征越易混淆,越无助于分类,于是就可以把这些特征去掉,以此降低了特征维数。

     

           类似于神经网络的机器学习方法也是属于统计模式识别一种,机器学习方法大大简化了我们对样本数据的统计工作量,采用了自动化的方法根据大量样本生成一个分类器,在这其中,统计分析的应用较为稳性,以至于让你无法承认它是属于统计模式识别的方法,但是对于大量样本的学习也可以算是统计方法的范畴,如神经网络中的每个神经节点的系数的形成是依据一定算法(如LMS算法)通过大量样本修正出来的,这个修正的过程也可以算是统计分析的过程。

     

           既然模式识别技术与概率和统计分析密不可分,所以在设计分类器之前,首先要准备好大量的、周全的、能够覆盖各种情况的训练样本和测试样本,然后对训练样本进行统计分析,分析样本的特点,分析样本的特征值分布规律,得到各种统计数据,最后再来确定模式识别的方法,测试样本用来检验分类器的合理性问题,根据测试样本测试出来的问题,需要返回去修改分类器,这是一个反复的过程,直至最后达到分类器的性能目标。

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  • 知识模式识别

    千次阅读 2008-06-03 17:31:00
    知识模式识别 在信息大爆炸今天...对论文进行自动化分类也是知识模式识别的一种,通过知识模式识别得到有价值知识模式,也可以让我们做出更好决策,知识模式识别属于AI研究领域,它将跟生物技术一样引领一场新

      知识模式识别

     
      在信息大爆炸的今天,对各种信息进行分类和鉴别,乃至更高层次的自动化应用,已成为了一个热门技术,要对信息进行自动化应用,最核心的技术应当是知识模式识别,如现在流行的“精准广告”,就是知识模式识别的一种,对论文进行自动化分类也是知识模式识别的一种,通过知识模式识别得到有价值的知识模式,也可以让我们做出更好的决策,知识模式识别是属于AI研究领域,它将跟生物技术一样引领一场新的工业革命。从以下的观点我们可以看出知识模式识别的重要性(可能翻译得不太好):
     
    To understand is to perceive patterns.” - Isaiah Berlin
    理解就是理解模式。
     
    Given the fast-changing and ever increasing complex nature of the world, gaining insight into how patterns are forming and structures are developing represents the most powerful way of managing in the new economy” Winslow Farrell, How Hits Happen.
    鉴于自然世界的快速变化和不断的复杂化,洞察模式是怎么形成及结构是如何建立起来是操纵新经济最强有力的途径。
     
    Recent research on cognition shows that our minds rarely make strictly logical deductions. Instead we rely on patterns and on feelings associated with those patterns”W. Brian Arthur (A leading Economist from The Santa Fe Institute).
    最近在对人类认知上的研究表明,我们的思维很少有进行严格的逻辑推理,相反地,我们更多的是依赖模式和跟某些模式有关的感觉。
     
    Anyone can learn to juggle. It’s about breaking down complex patterns and manoeuvres into simple tasks. Juggling is a system of tosses and throws, of different patterns, that once broken down, understood and mastered can be put together to create something magical.” Micheal Moschen (one of the world’s greatest jugglers).
    任何人都可以学会抛接戏法。方法是把复杂的模式(戏法)分解变成简单的任务(动作)。抛接戏法是一个抛和接的系统,也是一个具有不同模式的系统,一旦分解了这个模式,理解和掌握了就会创建出不可思议的戏法。
     
    The most important lesson I’ve ever learned is to understand and to trust abstractions. If you can learn both to see and to believe in life’s underlying patterns, you can make highly informed decisions every day. For example, everyone in high tech is familiar with Moore’s Law, which states that computer-processing power will double every 18 months. Now, Moore’s Law isn’t a law in any physical sense, but it has driven and will continue to drive our industry’s development. Yet very few people and very few companies really take this law to heart ? because really embracing it leads to seemingly nonsensical projections. Five years ago, when I told people that we’d have the processing power that we have today, lots of them ? even those who said they believed in Moore’s Law ? thought I was being ridiculous.” Nathan Myhrvold, former Chief Technology Officer Microsoft Corp.
    我学会的最重要的教训是理解并相信那些抽象出来的理论。如果你能够学会明白并相信生活中根本的模式,你则每天能够做出非常精明的决定。例如,从事高科技的人都熟悉摩尔定律:计算机的处理速度会每18个月翻一倍。现在,虽然摩尔定律不是任何物理意义上的定律,但它已经并将继续引导我们工业的发展。然而很少人和很少的公司有真正地把它放在心上,因为按照这个定律会导致产生表面上无意义的规划。五年前,当我告诉人们我们(五年后)会有今天的处理速度,没有人相信,甚至那些相信摩尔定律的人都认为我是荒唐的。
     
    The third revolution is rooted in biology and self-organizing systems the search for a sense of pattern James Bailey.
    第三次(工业)革命是源于生物技术和能够寻找模式意义的自组织系统。
     
     
    What is important is the pattern of relationships and interactions that exists and how they contribute to the system as an integrated whole Brian Goodwin, a British Biologist.
    重要的是所出现的关联和交互的模式以及它们在这个作为集成整体的系统中的贡献。
     
     
    In any stream of ideas, some kind of pattern will be evident. The trick is to look for
    patterns.” Gary Hamel, Management Strategist.
    在任何一个思想流中,有些种类的模式是显而易见的,诀窍是寻找这样的模式。
     
    (以上观点来自:http://www.kikm.org/pattern_recog.htm
     
     
     
     
     
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  • 本文采用统计模式识别技术,利用临床提供大量数据构造诊断模型,试图对疾病进行有效识别。本系统将FISHER判别准则试用于纯血粘增高型高血粘症诊断,得到良好效果。实践证明,这是一种有效方法。 本系统用BASIC...
  • 人脸识别技术(FRT)是当今模式识别和人工智能领域的一个...本文主要讨论了人脸识别技术的一些常用方法,对现有的人脸检测与定位、人脸特征提取、人脸识别的方法进行分析和讨论,最后对人脸识别未来的发展和应用做了展望.
  • 模式识别:使用图像分割技术检测乳腺癌。 io.m 和egmentation.m 一起对给定图像进行分割,并消除活检细胞图像中不需要噪声。 活检图像包含受癌症影响乳房黑白组织图像。 每个细胞都是一个椭圆,找到这些椭圆...
  • k-均值算法是一种经典无监督聚类和学习算法,它属于迭代优化算法范畴。本实验在MATLAB平台上,编程实现了k-均值聚类算法,并使用20组三维数据进行测试,比较分类结果。实验中初始聚类中心由人为设定,以便于实验...

     文章转自:http://www.kancloud.cn/digest/prandmethod/102852

    本实验的目的是学习和掌握k-均值聚类算法。k-均值算法是一种经典的无监督聚类和学习算法,它属于迭代优化算法的范畴。本实验在MATLAB平台上,编程实现了k-均值聚类算法,并使用20组三维数据进行测试,比较分类结果。实验中初始聚类中心由人为设定,以便于实验结果的比较与分析。

    一、技术论述

    1.无监督学习和聚类

    在之前设计分类器的时候,通常需要事先对训练样本集的样本进行标定以确定类别归属。这种利用有标记样本集的方法称为“有监督”或“有教师”方法。这一类方法的使用固然十分广泛,也有着很坚实的理论基础,但在实际运用中这类方法经常会遇到以下瓶颈:

    1. 收集并标记大量样本集是一件相当费时费力的前期工作;
    2. 现实中存在很多应用,其分类模式的性质会随着时间发生变化,单单使用已标记样本无法满足这类情况;
    3. 有人希望能逆向解决问题:先用大量未标记的样本集来自动地训练分类器,再人工地标记数据分组的结果,如数据挖掘的大型应用,因为这些应用往往不知道待处理数据的具体情况。

    可以看到,无监督学习方法的提出是十分必要的。事实上,在任何一项探索性的工作中,无监督的方法均向我们揭示了观测数据的一些普遍规律。很多无监督方法都可以以独立于数据的方式工作,为后续步骤提供“灵巧的预处理”和“灵巧的特征提取”等有效的前期处理。在无监督的情况下,聚类算法是模式识别研究中著名的一类技术。

    2.分类与聚类的差别

    分类(Classification):对于一个分类器,通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子。通常情况下,一个分类器会从它得到的训练数据中进行学习,从而具备对未知数据进行分类的能力,这种提供训练数据的过程通常叫做有监督学习。

    聚类(Clustering):简单地说就是把相似的东西分到一组。聚类的时候,我们并不关心某一类是什么,这里需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起。因此,一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了。因此,聚类方法通常并不需要使用训练数据进行学习,因此桔类方法属于无监督学习的范畴。

    3.常见的分类与聚类算法

    所谓分类,就是根据数据样本的特征或属性,划分到已有的类别中。前面使用到的模式分类方法主要有:贝叶斯分类算法(Bayesian classifier) 、PCA主分量分析法、Fisher线性判别分析法、Parzen窗估计法、k-最近邻法(k-nearest neighbor,kNN)、基于支持向量机(SVM)的分类器、人工神经网络(ANN)和决策树分类法等等。

    分类作为一种有监督学习方法,要求必须在分类之前明确知道各个类别的必要特征和信息,并且标记所有训练样本都有一个类别与之相对应。但是很多情况下这些条件往往无法满足,尤其是在处理海量数据的时候,数据预处理的代价非常大。

    聚类算法中最经典的当属k均值聚类(K-means clustering)算法。该算法又称为“c均值算法”,因为它的目标就是找到c个均值向量作为聚类中心:μ1,μ2,…,μc,实际上k与c是等价的。

    以上是对二维随机样本进行聚类的实例。

    4.聚类任务的基本步骤

    假设所有模式都用一组特征表示,模式被表示为L维的特征矢量。聚类任务需包含以下步骤:

    1. 特征选择。选择特征尽可能与感兴趣的任务相关。特征之间的信息冗余度要尽可能小。
    2. 相似性测度。一个基本的保证是所有选择的特征对相似性测度计算的贡献都是均衡的,没有那一个特征是绝对占优的。
    3. 聚类准则。聚类准则依赖于专家判断的在数据集合内部隐含类的类型解释。聚类准则可以被表示为代价函数和其它类型的规则。
    4. 聚类算法。在确定相似性测度和聚类准则后,这一步就是要选择一个具体的算法方案将数据集合分解为类结构。
    5. 结构的有效性。一旦聚类算法获得了结果,需要采用合适的检验方法检验其正确性。
    6. 结果的解释。应用领域的专家必须结合其它的试验证据和分析解释聚类结果,以便得到正确的结论。

    5.k-均值聚类算法

    k-均值聚类算法的目标是找到k个均值向量或“聚类中心”。算法的实现步骤如下所示,其中n表示模式的数量,c表示类别的数量,通常的做法是从样本中随机取出c个作为初始的聚类中心。当然,初始的聚类中心也可以通过人为来确定:

    该算法的计算复杂度为:

    其中d代表样本的维数,T是聚类的迭代次数,一般来说,迭代次数通常远少于样本的数量。

    该算法是一种典型的聚类算法,把它归入迭代优化算法的范畴是因为算法规定的c个均值会不断地移动,使得一个平方误差准则函数最小化。在算法的每一步迭代中,每个样本点均被认为是完全属于某一类别。

    二、实验结果讨论

    实验所使用的样本:

    设计步骤主要包括以下几个部分:

    编写程序,实现以上所述的k-均值聚类算法。其中,在算法中样本与聚类中心的距离采用欧氏距离的形式。

    类别数目和聚类中心初始值选为以下参数进行实验:

    再将类别数目和聚类中心初始值改变为以下参数进行实验。

    下图得到两次聚类的结果,可以看到当分类类别为2时,初始聚类中心对分类结果影响不大(至少对于样本少的情况是这样的),最终两种情况都能得到一样的最终聚类中心。

    下面测试将样本分为三类的情况。将类别数目和聚类中心初始值选为以下参数进行实验:

    再将类别数目和聚类中心初始值改变为以下参数进行实验:

    下图得到两次聚类的结果,可以看到当分类类别为3时,分类复杂度增加,随着聚类中心的移动,对于同一组测试样本可能有不同的划分结果。虽然初始聚类中心的作用只是将样本初步地分为几个区域,但事实上不同的初始中心会给分类结果带来巨大的差异。

    在程序中,使用欧氏距离作为样本到聚类中心的距离,事实上也可以使用其他多种距离度量进行运算,如街区距离(1范数)、棋盘距离(∞范数)等等。

    三、完整代码

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    % k-均值聚类函数
    % 输入参数:
    %   w:需要分类的样本
    %   k:分类数
    %   m:初始聚类中心
    %   iteration:迭代次数
    % 中间参数:
    %   class_id:存放各个样本属于一类的下标
    %   dist:计算样本到聚类中心的距离
    % 输出参数:
    %   class_result:存放样本的分类结果
    %   class_num:存放被分到各类的样本个数
    %   center:迭代结束时的聚类中心
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    function [class_result, class_num, center] = kmeans(w, k, m, iteration)
    [n,d] = size(w);
    
    class_result = zeros(1,n);
    class_num = zeros(1,k);    
    time = 1;
    
    % 以下步骤计算每个样本到聚类中心的距离
    while time < iteration % 迭代次数限制
        for i = 1:n
            dist = sqrt(sum((repmat(w(i,:), k, 1) - m).^2, 2));   % 欧氏距离
            % dist = sum(abs(repmat(x(i,:), k, 1) - nc), 2);      % 街区距离
            [y,class_id] = min(dist); % 计算样本对三类中哪一类有最小距离并存放在class_id
            class_result(i) = class_id;
        end
        for i = 1:k
            % 找到每一类的所有数据,计算平均值,其值作为新的聚类中心
            class_id = find(class_result == i);
            m(i, :) = mean(w(class_id, :));  % 更新聚类中心
            % 统计每一类样本的个数
            class_num(i) = length(class_id);
        end
        time = time + 1;
    end
    center = m;
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    % 样本分类结果的绘图函数
    % 输入参数:
    %   w:需要分类的样本
    %   class:聚类后的样本分类结果
    %   flag:分类类别数
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function draw(w, class, center)
    
    [flag x] = size(center);
    [n, d] = size(w);
    
    % figure;
    if flag == 2 % 若将样本分成两类
        for i=1:n
            if class(i) == 1
                plot3(w(i,1),w(i,2),w(i,3),'r+'); % 显示第一类
                hold on;
                grid on;
            elseif class(i) == 2
                plot3(w(i,1),w(i,2),w(i,3),'go'); %显示第二类
                hold on;
                grid on;
            end
        end
        for j = 1:flag
            if j == 1
                plot3(center(j,1),center(j,2),center(j,3),'rd'); % 聚类中心
            elseif j == 2
                plot3(center(j,1),center(j,2),center(j,3),'gd'); % 聚类中心
            end
        end
    end
    
    if flag == 3 % 若将样本分成三类
    % 显示分类结果
        for i = 1:n
            if class(i) == 1
                plot3(w(i,1),w(i,2),w(i,3),'r+'); % 显示第一类
                hold on;
                grid on;
            elseif class(i) == 2
                plot3(w(i,1),w(i,2),w(i,3),'go'); % 显示第二类
                hold on;
                grid on;
            elseif class(i) == 3
                plot3(w(i,1),w(i,2),w(i,3),'b*'); % 显示第三类
                hold on;  
                grid on;
            end
        end
        for j = 1:flag
            if j == 1
                plot3(center(j,1),center(j,2),center(j,3),'rd'); % 聚类中心
            elseif j == 2
                plot3(center(j,1),center(j,2),center(j,3),'gd'); % 聚类中心
            elseif j == 3
                plot3(center(j,1),center(j,2),center(j,3),'bd'); % 聚类中心
            end
        end
    end
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    % k-均值聚类的研究与实现主函数
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    clear all;
    close all;
    
    % 测试样本
    w = [-7.82 -4.58 -3.97;...
         -6.68  3.16  2.71;...
          4.36 -2.19  2.09;...
          6.72  0.88  2.80;...
         -8.64  3.06  3.50;...
         -6.87  0.57 -5.45;...
          4.47 -2.62  5.76;...
          6.73 -2.01  4.18;...
         -7.71  2.34 -6.33;...
         -6.91 -0.49 -5.68;...
          6.18  2.18  5.28;...
          6.72 -0.93 -4.04;...
         -6.25 -0.26  0.56;...
         -6.94 -1.22  1.33;...
          8.09  0.20  2.25;...
          6.81  0.17 -4.15;...
         -5.19  4.24  4.04;...
         -6.38 -1.74  1.43;...
          4.08  1.30  5.33;...
          6.27  0.93 -2.78];
    
    [n, d] = size(w);
    
    % 以下是k均值聚类的参数设定(c = 2时)
    k = 2;
    m = [1 1 1; -1 1 -1]; % 初始聚类中心
    % m = [0 0 0; 1 1 -1]; % 初始聚类中心
    iteration = 200; % k均值聚类的迭代次数
    % 调用kmeans函数进行聚类
    [class, class_num, center] = kmeans(w, k, m, iteration);
    % 画出样本分类结果
    figure;subplot(121);draw(w, class, center);
    title('使用第一种初始聚类中心时,k-均值聚类算法分类结果');
    
    % 显示信息
    disp(['属于第一类的样本个数为:',num2str(class_num(1))]);
    disp(['属于第二类的样本个数为:',num2str(class_num(2))]);
    disp('最终的聚类中心为:');
    disp(num2str(center));
    
    % 以下是k均值聚类的参数设定(c = 2时)
    k = 2;
    % m = [1 1 1; -1 1 -1]; % 初始聚类中心
    m = [0 0 0; 1 1 -1]; % 初始聚类中心
    iteration = 200; % k均值聚类的迭代次数
    % 调用kmeans函数进行聚类
    [class, class_num, center] = kmeans(w, k, m, iteration);
    % 画出样本分类结果
    subplot(122);draw(w, class, center);
    title('使用第二种初始聚类中心时,k-均值聚类算法分类结果');
    
    % 显示信息
    disp(['属于第一类的样本个数为:',num2str(class_num(1))]);
    disp(['属于第二类的样本个数为:',num2str(class_num(2))]);
    disp('最终的聚类中心为:');
    disp(num2str(center));
    
    % 以下是k均值聚类的参数设定(c = 3时)
    k = 3;
    m = [0 0 0; 1 1 1; -1 0 2]; % 初始聚类中心
    % m = [-0.1 0.0 0.1; 0 -0.1 0.1; -0.1 -0.1 0.1]; % 初始聚类中心
    iteration = 200; % k均值聚类的迭代次数
    % 调用kmeans函数进行聚类
    [class, class_num, center] = kmeans(w, k, m, iteration);
    % 画出样本分类结果
    figure;subplot(121);draw(w, class, center);
    title('使用第一种初始聚类中心时,k-均值聚类算法分类结果');
    % 显示信息
    disp(['属于第一类的样本个数为:',num2str(class_num(1))]);
    disp(['属于第二类的样本个数为:',num2str(class_num(2))]);
    disp(['属于第三类的样本个数为:',num2str(class_num(3))]);
    disp('最终的聚类中心为:');
    disp(num2str(center));
    
    % 以下是k均值聚类的参数设定(c = 3时)
    k = 3;
    % m = [0 0 0; 1 1 1; -1 0 2]; % 初始聚类中心
    m = [-0.1 0.0 0.1; 0 -0.1 0.1; -0.1 -0.1 0.1]; % 初始聚类中心
    iteration = 200; % k均值聚类的迭代次数
    % 调用kmeans函数进行聚类
    [class, class_num, center] = kmeans(w, k, m, iteration);
    % 画出样本分类结果
    subplot(122);draw(w, class, center);
    title('使用第二种初始聚类中心时,k-均值聚类算法分类结果');
    % 显示信息
    disp(['属于第一类的样本个数为:',num2str(class_num(1))]);
    disp(['属于第二类的样本个数为:',num2str(class_num(2))]);
    disp(['属于第三类的样本个数为:',num2str(class_num(3))]);
    disp('最终的聚类中心为:');
    disp(num2str(center));
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  • 1 下列属于人工智能应用的是 A Word B OCR C Photoshop D FrontPage 系统答案B 2 超市收银时将商品在感应器上感应一下就可以 了这应用了 A 机器翻译技术 B 模式识别技术 C 智能代理技术 D 手写输入技术 系统答案B 3 ...
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    语音识别只是电器感知模式识别的一个分支,它从属于信号处理科学领域,同时与语音学、语言学、数理统计及神经生物学等学科有非常密切的关系。语音识别的目的就是让机器能够“听懂”人类口述的语言,这其中包括了两方面的含义:其一是逐字逐句听懂非转化成书面语言文字;其二是对口述语言中所包含的要求或询问加以理解,做出正确响应,而不拘泥于所有词的正确转换。

    自动语音识别技术有三个基本原理:首先,语音信号中的语言信息是按照短时幅度谱的时间变化模式来编码;其次,语音是可以阅读的,即它的声学信号可以在不考虑说话人试图传达的信息内容的情况下,用数十个具有区别性的、离散的符号来表示;再次,语音交互是一个认知过程,因而不能与语言的语法、语义和语用结构割裂开来。

    而对于语音识别的预处理,则包括语音信号采样、反混叠带通滤波、去除个体发音差异和设备、环境引起的噪声影响等,并涉及到语音识别基元的选取和端点检测问题。在之后的特征提取过程,就是用于提取语音中反映本质特征的声学参数,如平均能量、平均跨零率、共振峰等。

    然后是训练阶段,即在识别之前通过让讲话者多次重复语音,从原始语音样本中去除冗余信息,保留关键数据,再按照一定规则对数据加以聚类,形成模式库。最后是模式匹配,这是整个语音识别系统的核心,它根据一定规则(如某种距离测度)以及专家知识(如构词规则、语法规则、语义规则等),计算输入特征与库存模式之间的相似度(如匹配距离、似然概率),判断出输入语音的语意信息。

    除此之外,语音识别技术还基于对语音的物理属性、生理属性和社会属性3个基本属性的分析。

    1、语音的物理属性

    所谓物理属性,主要包括音高、音长、音强和音色4个要素。音高是指声音的高低,主要决定于发音体振动速度的快慢;音长是指声音的长短,主要决定于发音体振动时间的久暂;音强是指声音的强弱,主要决定于发音体振动幅度的大小;音色是指声音的特色,主要决定于发音物体振动所形成的音波波纹曲折形式不同。

    2、语音的生理属性

    所谓生理属性,主要指发音器官对语音的影响,包括肺和气管、候头和声带以及口腔、鼻腔和咽腔等发音气官。

    3、语音的社会属性

    所谓社会属性,主要表现在3个方面,一是语音与意义之间并无必然联系,它们的对应关系是社会成员约定俗成的;二是各种语言或方言都有自己的语音系统;三是语音具有区别意义的作用。

    语音识别的基本过程根据实际中的应用不同,语音识别系统可以分为:特定人与非特定人的识别、独立词与连续词的识别、小词汇量与大词汇量以及无限词汇量的识别。但无论那种语音识别系统,其基本原理和处理方法都大体类似。

    最后,智能电器通过语音识别的一系列过程做出相应的预设反应,这样就被人类声控了,所以这看似简单快捷的操控方式其实很复杂。如此,操控电器会变得非常简单,不用像现在这样,先看完枯燥乏味的说明书,或边看操作步骤边操控电器了。
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