火影忍者大戰閃電俠4--概念馭動型機械戰士
模式識別系統的終端摸塊是分類器。 如果是依據特征提取的結果來設計分類器，則相當于通過機器學習來規榷分類器。使得分類器有效。如果分類器已經設計完畢，分類器的作用則是將特征提取的結果作決策判別，確定其類別歸屬。
.4模式識別方法
模式識別的任務可以解釋為表示空間與解體空M的映肘關系.如圖1.5所示。待識別樣本的教據為表示空間的元素，待分類的類別則是解釋空間的元素，兩者之間的關系表達則通過裝種致學關系來實現，即實現了分類。
由圖1.5的簡單關系，可以看到模式識別任務或者待分類問腸的復雜性與蘭個方面有關。一是表示空間中樣本數據分布的復雜性.二是復雜圖1.5模式識別的空間映射問她模式類別的不確定性，三是映射關系的復雜性。
1.基于思維方式的分類方法
裁于思維方式的分類方法有兩類不同的模式識別方法:概念馭動型和數據馭動!
.概念明動的模式識別方法，是基于棋式概念來進行分類的，因此是主觀的。而棋式識別的工作是在表示空間中找到解釋空間溫州萬鑫保潔公司中的對應結構.是知識先毅的。數據驅動的棋式識別方法.是基于原始數據來進行分類的.因此是客觀的。而模式識別的工作是在解釋空間中找到表示空間中的對應結構.是知識后毅的。
兩類方法的比較如表1.1所示。
2.基于學科發展的分類方法
簇于摸式識別學科的發展，模式識別的分類方法可以分為傳統識別方法與現代識別方法。
傳統識別方法使用齊種數學方法的研究結果來設計分類器.主要有以下幾種方法。
(1)統計法。摧于概率統計理論的各種方法進行模式分類。如貝葉斯決策理論.概型估計理論，各種線性判別方法等。
(2)數學變換法。笨于數學上集合論的各種數學變換方法進行模式分類，包括各種線性變換和非線性變換.如線性非奇異變換.正交變換。K-1.變換，DCT變換.主分債分析法等。
(3)結構法。利用模式的結構特征，實現棋式類的符號化描述與分類。如字符申法.圖形法以及狀態圖法等。
現代識別方法是依帷于近些年來得到發展的各種人工智能方法來設計分類器.主要有以下幾種方法。
(1)人工神經網絡.它是撰于人腦的神經細施信息傳遞關系原理而構造的數學工具。由于神經計算學與計算機硬件和軟件技術的飛速發展.人工神經網絡分類器已經幾乎可以全部取代傳統分類器的工作來實現模式分類。
(2)其他各種腸于人工智能的方法。例如.基于生物基因遺傳學的遺傳算法，蔫于模期集合理論的棋期決策方法，基于粗桂集合理論的粗性邏輯，荃于信息更斷愈義的蟻群算法等。各種人工智能方法中許多已經應用于模式分類器的設計井取得了優于傳統算法的研究成果。讀者可參閱相關文獻以獲得人工智能方法在模式識別Z作中新的應用。新華區長途搬家公司搭設方便效率高理想的輔助施工設施
由于棋式識別技術作為信息學科的分支形成年代較晚，其20世紀70年代起才形成獨立的學科技術，模式識別作為學術術語來使用也僅有二三十年的歷史。但是由于信息學科近些年來的飛速發展.模式識別技術也獲得了飛速的發展，相應地專門討論模式識別技術的革礎書擠也是近些年來才逐漸增多，為模式識別技術的學習提供了極大的方便。
原則上該類書栩對棋式識別技術的描述大同小異，但是由于棋式識別技術的知識屬于較新的知識.書籍中對于基礎知識的描述、定義以及內容選用等均不盡相同，在許多以學術論文與研究文獻為基劫完成的書呀中其體內容描述可能差別很大。因此.讀者在學習中應盡可能地廣泛閱讀.以獲得對該學科知識更為深劉的理解。
http://www.oh08.com/dtm6/foshan-17.htm |
