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| 类别 | 黄页 仪器仪表网 | 品牌 | 其他 |
| 型号 | 2863 | 加工定制 | 否 |
| 外形尺寸 | 3148 | 输入电压 | 9172 |
| 环境温度 | 2376 | 输出电压 | 7764 |
| 测量范围 | 6550 | 电压测量误差 | 1791 |
| 来源 | 经纪人 | ||
全国模式识别 振皓科技
模式识别简史? ? ??早期的模式识别研究着重在数学方法上。20世纪50年代末，F.罗森布拉特提出了一种简化的模拟人脑进行识别的数学模型--感知器，初步实现了通过给定类别的各个样本对识别系统进行训练，使系统在学习完毕后具有对其他未知类别的模式进行正确分类的能力。1957年，周绍康提出用统计决策理论方法求解模式识别问题，促进了从50年代末开始的模式识别研究工作的迅速发展。1962年，R.纳拉西曼提出了一种基于基元关系的句法识别方法。付京孙(K.S. Fu)在笮的理论及应用两方^行了系统的卓有成效的研究，并于1974年出版了一本专著《句法模式识别及其应用》。1982年和1984年，J.荷甫菲尔德发表了两篇重要论文，深刻揭示出人工神经元，网路所具有的联想存储和计算能力，进一步推动了模式识别的研究工作，短短几年在很多应用方面就取得了显著成果，从而形成了模式识别的人工神经元网络方法的新的学科方向。
模式识别算法1. K-Nearest Neighbor? ??K-NN可以说是一种直接的用来分类未知数据的方法。简单来说，K-NN可以看成：有那么一堆你已经知道分类的数据，然后当一个新数据进入的时候，就开始跟训练数据里的每个点求距离，然后挑离这个训练数据近的K个点看看这几个点属于什么类型，然后用少数服从多数的原则，给新数据归类。? ??实际上K-NN本身的运算量是相当大的，因为数据的维数往往不止2维，而且训练数据库越大，所求的样本间距离就越多。就拿我们course project的人脸检测来说，输入向量的维数是1024维(32x32的图，当然我觉得这种方法比较silly)，训练数据有上千个，所以每次求距离(这里用的是欧式距离，就是我们常用的平方和开根号求距法) 这样每个点的归类都要花上上百万次的计算。所以现在比较常用的一种方法就是kd-tree。也就是把整个输入空间划分成很多很多小子区域，然后根据临近的原则把它们组织为树形结构。然后搜索近K个点的时候就不用全盘比较而只要比较临近几个子区域的训练数据就行了。? ?? ? ??当然，kd-tree有一个问题就是当输入维数跟训练数据数量很接近时就很难优化了。所以用PCA(稍后会介绍)降维大多数情况下是很有必要的
模式识别方法? ? ? ?决策理论方法又称统计方法，是发展较早也比较成熟的一种方法。被识别对象首先数字化，变换为适于计算机处理的数字信息。一个模式常常要用很大的信息量来表示。许多模式识别系统在数字化环节之后还进行预处理，用于除去混入的干扰信息并减少某些变形和失真。随后是进行特征抽取，即从数字化后或预处理后的输入模式中抽取一组特征。所谓特征是选定的一种度量，它对于一般的变形和失真保持不变或几乎不变，并且只含尽可能少的冗余信息。特征抽取过程将输入模式从对象空间映射到特征空间。这时，模式可用特征空间中的一个点或一个特征矢量表示。这种映射不仅压缩了信息量，而且易于分类。在决策理论方法中，特征抽取占有重要的地位，但尚无通用的理论指导，只能通过分析具体识别对象决定选取何种特征。特征抽取后可进行分类，即从特征空间再映射到决策空间。为此而引入鉴别函数，由特征矢量计算出相应于各类别的鉴别函数值，通过鉴别函数值的比较实行分类。
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