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  • 中国大学mooc上北理工的人工智能之模式识别课程,图片及知识点出自此课程 模式识别人工智能中的一个重要领域 1.定义 模式识别:根据特征对不同类别的样本进行分类 模式识别的核心为分类器 我们把通过分类器...

    中国大学mooc上北理工的人工智能之模式识别课程,图片及知识点出自此课程
    模式识别是人工智能中的一个重要领域

    1.定义

    模式识别:根据特征对不同类别的样本进行分类
    模式识别的核心为分类器(训练及算法)
    在这里插入图片描述
    我们把通过分类器模型(算法)从样本中采集出能代表此样本的数据称为特征。若将一个样本的特征比喻成一个点,则许许多多不同类别的样本特征点就构成了一个样本空间。在样本空间中,我们根据特征之间的相似度来划分类别,特征相似度高的样本被判别为同一类
    在这里插入图片描述

    2.分类依据

    特征空间里的点可以表示为向量形式,此时我们使用距离(e.g.欧式距离)或非距离(e.g.汉明距离)的方式来度量相似度
    若特征空间为集合的形式,相似度以其拓扑结构划分,则使用另外的方式进行度量
    在这里插入图片描述

    3.紧致性准则

    模式识别的分类要遵循紧致性准则
    所谓紧致性准则,指的是,类内相似度要远大于类间相似度,即不同类别之间的“距离”要尽可能大,同一类的“距离”要尽可能小,以便于划分
    在一定程度上增加特征维度,可以提高分类器的性能,因为更多的维度可以让系统学习到更细节的东西,分类理应更细致。但是盲目增加特征维度,却会导致“特征灾难”。
    特征灾难,指的是,系统计算过高的特征维度时所面临的算力限制、性能下降问题。导致特征灾难的根本原因是,样本不足。
    提取越高维度的特征,样本之间的细节就越被放大,样本之间的距离也就越大,使得同一类别的样本也被打散,样本的紧致性就下降了,性能就变差了
    所以,为了避免特征灾难的问题,我们可以同步增加样本数量,减少特征维度(降维),提高每一维特征在表示样本时的效能
    .在这里插入图片描述

    4.过拟合

    过拟合指的是,训练出的模型对训练样本分类的效果很好,对训练样本以外的数据分类效果很差,即模型的泛化能力弱。
    训练分类器的最终目的并不在于准确地对训练样本进行分类,而是对样本以外的数据进行分类
    我们得到的数据样本中可能存在异常数据,或者存在噪声干扰,这时,如果一味追求样本集的分类效果,可能会降低训练参数的泛化能力,不能很好地对训练样本以外的数据进行分类。当然,训练样本太少,也会影响其泛化能力

    5.总结回顾

    模式识别是根据样本特征进行分类的过程,
    以算法训练样本得到的参数和模型为重点,
    以相似度区分不同种类样本,
    紧致性越好,模型性能越好,
    在一定程度上,增加特征维度可以提升紧致性,
    但要注意特征表达的效能,
    通常情况下,要避免过拟合情况的发生

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  • 一、模式识别系统组成 模式识别依赖于样本。 1.样本采集 首先,要采集样本,采集方式可能是从网上获取资源,如图片数据集,可能自行用传感器等设备采集; 2.预处理与特征生成 经过采集的数据一般都需要进行预处理,...

    一、模式识别系统组成

    模式识别依赖于样本。
    1.样本采集
    首先,要采集样本,采集方式可能是从网上获取资源,如图片数据集,可能自行用传感器等设备采集;
    2.预处理与特征生成
    经过采集的数据一般都需要进行预处理,对图片进行矫正,或者将模拟信号转为数字信号,滤波降噪等等;预处理之后得到的特征维度一般都比较高,需要进行特征降维;
    3.特征降维
    特征降维一般采取两种方式,一种是特征选择,指的是从多维特征中选择出一些特征代替原高维特征,保留对分类最有效的特征,比如mtcnn人脸识别中选择特征中的第一维作为最终获得的特征
    还有一种方法是特征提取,将高维特征映射成较低维的特征,PCA应该是属于特征提取方法吧,经过降维的特征就可投入训练
    (个人觉得,预处理操作之后得到的数据只能称为样本,还不能称为特征,要经过某种算法,提取了特征,然后再考虑降维,比如PCA等等。目前仅接触过一些深度学习算法,对全局还没有把握,不喜勿喷)
    4.训练与决策
    训练可以分为有监督训练和无监督训练
    有监督训练指的是训练样本的类别由人来定义,
    无监督训练指的是机器自行根据样本间相似度进行划分类别
    无监督训练更具智能性,是未来发展重点
    在这里插入图片描述

    二、模式识别算法体系

    模式识别算法大体可以分为两种:一种是统计模式识别,主流方法,另一种是结构模式识别
    1.统计模式识别
    1.1线性分类器:寻找线性最优分类边界(支持向量机是为了解决线性分类的局限性才被提出的)
    1.2贝叶斯分类器:根据不同类的样本的概率分布,利用逆概率的贝叶斯分布进行分类
    1.3最近邻分类器:将训练融于决策中,在测试时,从训练样本中寻找最相似的答案
    1.4神经网络分类器:目前比较火的,比如深度学习,高度非线性
    1.5统计聚类分类器:无监督学习。我的理解是将相似的样本聚集在一起,测试时计算与每个类之间的“距离”,与哪个类距离最近,就是哪个类,也有输出n个结果,像累计分数一样地累计各类别结果数,看哪个类别的数量最多,就归到哪个类
    2.结构模式识别:以结构相似度作为类别划分的关键
    2.1结构聚类算法
    2.2句法模式识别
    在这里插入图片描述

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  • 人工智能模式识别

    千次阅读 2019-05-15 17:30:43
    人工智能涉及到很多的技术,大家都知道人工智能离不开机器学习,不过比较少人知道人工智能也是离不开模式识别的。什么是模式识别呢?简单点说,模式识别就是对各种情况的识别。而在人工智能中,模式识别是一个重要的...

    人工智能涉及到很多的技术,大家都知道人工智能离不开机器学习,不过比较少人知道人工智能也是离不开模式识别的。什么是模式识别呢?简单点说,模式识别就是对各种情况的识别。而在人工智能中,模式识别是一个重要的部分,有了模式识别人工智能才能够让设备更加智能,下面就好好给大家介绍一下模式识别的具体内容。

    1.什么是模式识别?

    模式识别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。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。

    2.模式识别的分类

    模式不光可以被分为监督的分类以及无监督的分类,模式还可分成抽象的和具体的两种形式。比如说意识、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、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。这两方面都取得了突破性的进展。

    3.模式识别和其他学科的联系

    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。模式识别和人工智能、图像处理的研究有交叉关系。其中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。并且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。这就是模式和其他学科的联系。

    从中我们不难发现,人工智能如果没有了识别模式,那么就很难从外界获得信息,从而无法转化成数据进行具体全面分析,因此人工智能还是非常注重模式识别的。希望这篇文章能够帮助大家更好地认识和了解人工智能。

    展开全文
  • 人工智能模式识别69.pptx
  • 人工智能模式识别69.ppt
  • 人工智能模式识别领域的应用.pdf
  • 人工智能融合模式识别的应用研究.pdf
  • 人工智能模式识别方面的应用.pdf
  • 人工智能模式识别学习课件,非常详细,是我们读研专用教材
  • 人工智能模式识别与专家系统.pptx
  • 先介绍了人工智能,分为概念分析、发展轨迹、基本方法、研究和应用领域,应用举例;再讲解了模式识别,从定义与目的、模式识别的全过程、分类;最后讲解了专家系统,以及人工神经网络。
  • 人工智能模式识别中的关键技术探究.pdf
  • 中国计算机学会推荐国际刊物会议列表(人工智能模式识别)
  • 人工智能 模式识别 数据挖掘论文 机器学习
  • 的图像处理、模式识别人工智能技术,通过对图像的采 集和处理,获得更多的信息,从而达到更高的智能化管理 程度。车牌识别系统整个处理过程分为预处理、边缘提 取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块,用...
  • 模式识别人工智能原理 山东大学,控制科学与工程 供学习用 希望共同进步
  • 关于模式识别方面的一些教程,希望对研究这些领域的人事有所帮助.
  • 基于人工智能的振动模式识别系统.pdf
  • 人工智能模式识别) CCF推荐国际学术会议 一、A类 序号 会议简称 会议全称 出版社 网址 1 AAAI AAAI Conference on ...

    中国计算机学会推荐国际学术会议
    (人工智能与模式识别)

    CCF推荐国际学术会议

    一、A类

    序号

    会议简称

    会议全称

    出版社

    网址

    1

    AAAI

    AAAI Conference on Artificial Intelligence

    AAAI

    http://www.aaai.org

    2

    CVPR

    IEEE Conference on Computer Vision and 
    Pattern Recognition

    IEEE

    http://www.pamitc.org/cvpr13/

    3

    ICCV

    International Conference on Computer
    Vision

    IEEE

    http://www.iccv2013.org/

    4

    ICML

    International Conference on Machine 
    Learning

    ACM

    http://icml.cc/2013/

    5

    IJCAI

    International Joint Conference on Artificial
    Intelligence

    Morgan Kaufmann

    http://www.ijcai.org

    二、B类

    序号

    会议简称

    会议全称

    出版社

    网址

    1

    COLT

    Annual Conference on Computational
    Learning Theory

    Springer

    http://orfe.princeton.edu/conferences/colt2013/

    2

    NIPS

    Annual Conference on Neural Information
    Processing Systems

    MIT Press

    http://www.nips.cc

    3

    ACL

    Annual Meeting of the Association for 
    Computational Linguistics

    ACL

    http://acl2013.org/site/index.html

    4

    EMNLP

    Conference on Empirical Methods in Natural
    Language Processing

    ACL

    http://www.sigdat.org/

    5

    ECAI

    European Conference on Artificial 
    Intelligence

    IOS Press

    http://www.ecai2013.upit.ro/?i=2542

    6

    ECCV

    European Conference on Computer Vision

    Springer

    http://eccv2012.unifi.it/

    7

    ICRA

    IEEE International Conference on Robotics
    and Automation

    IEEE

    http://www.icra2013.org/

    8

    ICAPS

    International Conference on Automated
    Planning and Scheduling

    AAAI

    http://www.icaps-conference.org/

    9

    ICCBR

    International Conference on Case-Based
    Reasoning

    Springer

    http://www.iccbr.org/

    10

    COLING

    International Conference on Computational
    Linguistics

    ACM

     http://www.coling2012-iitb.org/

    11

    KR

    International Conference on Principles of
    Knowledge Representation and Reasoning

    Morgan Kaufmann

    http://www.kr.org/

    12

    UAI

    International Conference on Uncertainty
    in Artificial Intelligence

    AUAI

    http://auai.org/

    13

    AAMAS

    International Joint Conference
    on Autonomous Agents and Multi-agent
    Systems

    Springer

    http://www.aamas-conference.org/

    三、C类

    序号

    会议简称

    会议全称

    出版社

    网址

    1

    ACCV

    Asian Conference on Computer Vision

    Springer

    http://www.accv2012.org/

    2

    CoNLL

    Conference on Natural Language Learning

    CoNLL

    http://www.clips.ua.ac.be/conll/

    3

    GECCO

    Genetic and Evolutionary Computation
    Conference

    ACM

    http://www.sigevo.org/gecco-2013/

    4

    ICTAI

    IEEE International Conference on Tools with
    Artificial Intelligence

    IEEE

    http://ictai12.unipi.gr/

    5

    ALT

    International Conference on Algorithmic
    Learning Theory

    Springer

    http://www-alg.ist.hokudai.ac.jp/~thomas/ALT13/

    6

    ICANN

    International Conference on Artificial Neural
    Networks

    Springer

    https://www.waset.org/conferences/2013/
    amsterdam/icann/

    7

    FGR

    International Conference on Automatic Face
    and Gesture Recognition

    IEEE

    http://fg2013.cse.sc.edu/

    8

    ICDAR

    International Conference on Document
    Analysis and Recognition

    IEEE

    http://www.icdar2013.org/

    9

    ILP

    International Conference on Inductive Logic
    Programming

    Springer

    http://ilp13.cos.ufrj.br/

    10

    KSEM

    International conference on Knowledge
    Science,Engineering and Management

    Springer

    http://ksem.dlut.edu.cn/

    11

    ICONIP

    International Conference on Neural 
    Information Processing

    Springer

    http://iconip2013.org/

    12

    ICPR

    International Conference on Pattern 
    Recognition

    IEEE

    http://www.icpr2014.org/

    13

    ICB

    International Joint Conference on Biometrics

    IEEE

    http://atvs.ii.uam.es/icb2013/

    14

    IJCNN

    International Joint Conference on Neural
    Networks

    IEEE

    http://www.ijcnn2013.org/

    15

    PRICAI

    Pacific Rim International Conference on 
    Artificial Intelligence

    Springer

    http://ktw.mimos.my/pricai2012/

    16

    NAACL

    The Annual Conference of the North
    American Chapter of the Association 
    for Computational Linguistics

    NAACL

    http://naacl2013.naacl.org/

    17

    BMVC

    British Machine Vision Conference

    British Machine
    Vision 
    Association

    http://bmvc2013.bristol.ac.uk/

    展开全文
  • 基于人工智能的振动模式识别仿真分析.pdf
  • 人工智能模式识别刊物级别

    千次阅读 2013-01-29 14:39:36
    摘自:... 中国计算机学会推荐国际学术刊物   (人工智能模式识别) 一、A类 序号 刊物简称 刊物全称 出版社 网址 1 AI Artificial Intel
  • 模式识别技术是人工智能的基础技术,21世纪是智能化、信息化、计算化、网络化的世纪,在这个以数字计算为特征的世纪里,作为人工智能技术基础学科的模式识别技术,必将获得巨大的发展空间。在国际上,各大权威研究...
  • ;Some More Examples: Generation of synthesis fingerprints Generation of synthetic signatures (handwriting modeling is a relevant problem) Iris recognition and synthesis Information fusion in biometric
  • 关于模式识别人工智能的课件,希望对大家有帮助
  • 模式识别 实验题目 人工智能,希望对大家的人工智能学习有所帮助,word版本
  • 人工智能模式识别中的应用研究 080303124-孙益兵 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 在介绍人工智能模式识别的相关...
  • 人工智能AI)的模式识别、机器学习和深度学习 模式识别(pattern recognition)、机器学习(machine learning)和深度学习(deep learning)代表三种不同的思想流派。模式识别是最古老的(作为一个术语而言,...
  • 该程序是模式识别领域的经典算法——EM算法,可以正确运行,有完整的注释,值得学习!
  • 模式识别人工智能

    万次阅读 2018-02-20 23:56:03
    模式识别》这本书的构思为总分总思路,先通过前面的章节介绍各类模式识别人工智能)方法,后续通过两章总结介绍,如何使用模式识别方法(确定特征、提出特征)、如何评价模式识别方法应用的好坏(错误率估计、...

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人工智能之模式识别