模式识别方法有哪些模式识别应用介绍人工智能中的模式识别技术有哪些特点呢

发表时间：2023-07-13 16:39:27

模式识别方法有哪些模式识别应用介绍

什么是模式识别?

模式识别(PatternRecognition)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20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，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。(计算机)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(PatternRecognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)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。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类(SupervisedClassification)和无监督的分类(UnsupervisedClassification)两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。

模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、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、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。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容,后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力,已经取得了系统的研究成果。

应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。

模式识别所分类的类别数目由特定的识别问题决定。有时，开始时无法得知实际的类别数，需要识别系统反复观测被识别对象以后确定。

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。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。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。

一、模式识别方法

1、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。

2、句法方法

又称结构方法或语言学方法。其基本思想是把一个模式描述为较简单的子模式的组合，子模式又可描述为更简单的子模式的组合，最终得到一个树形的结构描述，在底层的最简单的子模式称为模式基元。在句法方法中选取基元的问题相当于在决策理论方法中选取特征的问题。通常要求所选的基元能对模式提供一个紧凑的反映其结构关系的描述，又要易于用非句法方法加以抽取。显然，基元本身不应该含有重要的结构信息。模式以一组基元和它们的组合关系来描述，称为模式描述语句，这相当于在语言中，句子和短语用词组合，词用字符组合一样。基元组合成模式的规则，由所谓语法来指定。一旦基元被鉴别，识别过程可通过句法分析进行，即分析给定的模式语句是否符合指定的语法，满足某类语法的即被分入该类。

模式识别方法的选择取决于问题的性质。如果被识别的对象极为复杂，而且包含丰富的结构信息，一般采用句法方法;被识别对象不很复杂或不含明显的结构信息，一般采用决策理论方法。这两种方法不能截然分开，在句法方法中，基元本身就是用决策理论方法抽取的。在应用中，将这两种方法结合起来分别施加于不同的层次，常能收到较好的效果。

二、模式识别的应用

模式识别可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。

①文字识别

汉字已有数千年的历史，也是世界上使用人数最多的文字，对于中华民族灿烂文化的形成和发展有着不可磨灭的功勋。所以在信息技术及计算机技术日益普及的今天，如何将文字方便、快速地输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正在我过得到普及的应用。目前，汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。其中人工键入速度慢而且劳动强度大;自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。从识别技术的难度来说，手写体识别的难度高于印刷体识别，而在手写体识别中，脱机手写体的难度又远远超过了联机手写体识别。到目前为止，除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外，汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。

②语音识别

语音识别技术技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来，在生物识别技术领域中，声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安验证方式。而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术，该方法在语音识别时识别速度较快，也有较高的识别率。

③指纹识别

我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。而这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的。依靠这种唯一性，就可以将一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，便可以验证他的真实身份。一般的指纹分成有以下几个大的类别:环型(loop),螺旋型(whorl),弓型(arch),这样就可以将每个人的指纹分别归类，进行检索。指纹识别基本上可分成：预处理、特征选择和模式分类几个大的步骤。

③遥感

遥感图像识别已广泛用于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等。

④医学诊断

在癌细胞检测、X射线照片分析、血液化验、染色体分析、心电图诊断和脑电图诊断等方面，模式识别已取得了成效。

三、统计模式识别

统计模式识别(statisticpatternrecognition)的基本原理是：有相似性的样本在模式空间中互相接近，并形成“集团”，即“物以类聚”。其分析方法是根据模式所测得的特征向量Xi=(xi1,xi2,…,xid)T(i=1,2,…,N)，将一个给定的模式归入C个类ω1,ω2,…,ωc中，然后根据模式之间的距离函数来判别分类。其中，T表示转置;N为样本点数;d为样本特征数。

统计模式识别的主要方法有：判别函数法，近邻分类法，非线性映射法，特征分析法，主因子分析法等。

在统计模式识别中，贝叶斯决策规则从理论上解决了最优分类器的设计问题，但其实施却必须首先解决更困难的概率密度估计问题。BP神经网络直接从观测数据(训练样本)学习，是更简便有效的方法，因而获得了广泛的应用，但它是一种启发式技术，缺乏指定工程实践的坚实理论基础。统计推断理论研究所取得的突破性成果导致现代统计学习理论——VC理论的建立，该理论不仅在严格的数学基础上圆满地回答了人工神经网络中出现的理论问题，而且导出了一种新的学习方法——支持向量机(SVM)。

四、模式识别技术的近乎无限的发展潜力

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，各大权威研究机构，各大公司都纷纷开始将模式识别技术作为公司的战略研发重点加以重视。

1、语音识别技术

语音识别技术正逐步成为信息技术中人机接口(HumanComputerInterface,HCI)的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。中国互联网中心的市场预测：未来5年，中文语音技术领域将会有超过400亿人民币的市场容量,然后每年以超过30%的速度增长。

2、生物认证技术

生物认证技术(Biometrics)本世纪最受关注的安全认证技术，它的发展是大势所趋。人们愿意忘掉所有的密码、扔掉所有的磁卡，凭借自身的唯一性来标识身份与保密。国际数据集团(IDC)预测：作为未来的必然发展方向的移动电子商务基础核心技术的生物识别技术在未来10年的时间里将达到100亿美元的市场规模。

3、数字水印技术

90年代以来才在国际上开始发展起来的数字水印技术(DigitalWatermarking)是最具发展潜力与优势的数字媒体版权保护技术。IDC预测，数字水印技术在未来的5年内全球市场容量超过80亿美元。

五、结语

模式识别从20世纪20年代发展至今，人们的一种普遍看法是不存在对所有模式识别问题都适用的单一模型和解决识别问题的单一技术，我们现在拥有的只是一个工具袋，所要做的是结合具体问题把统计的和句法的识别结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与人工智能中的启发式搜索结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与支持向量机的机器学习结合起来，把人工神经元网络与各种已有技术以及人工智能中的专家系统、不确定推理方法结合起来，深入掌握各种工具的效能和应有的可能性，互相取长补短，开创模式识别应用的新局面。

对于识别二维模式的能力，存在各种理论解释。模板说认为，我们所知的每一个模式，在长时记忆中都有一个相应的模板或微缩副本。模式识别就是与视觉刺激最合适的模板进行匹配。特征说认为，视觉刺激由各种特征组成，模式识别是比较呈现刺激的特征和储存在长时记忆中的模式特征。特征说解释了模式识别中的一些自下而上过程，但它不强调基于环境的信息和期待的自上而下加工。基于结构描述的理论可能比模板说或特征说更为合适。

6大人工智能应用关键技术，终于有人讲明白了

导读：我国《人工智能标准化白皮书（2018年）》中也给出了人工智能的定义：“人工智能是利用数字计算机或者由数字计算机控制的机器，模拟、延伸和扩展人类的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术和应用系统。”

人工智能的核心思想在于构造智能的人工系统。人工智能是一项知识工程，利用机器模仿人类完成一系列的动作。根据是否能够实现理解、思考、推理、解决问题等高级行为。

在未来，人工智能应用主要会体现如下几大核心技术特点。

作者：达观数据

来源：大数据DT（ID：hzdashuju）

01机器人流程自动化（RoboticProcessAutomation，RPA）

RPA（RoboticProcessAutomation，机器人流程自动化）的定义：通过特定的、可模拟人类在计算机界面上进行操作的技术，按规则自动执行相应的流程任务，代替或辅助人类完成相关的计算机操作。

与大家通常所认为的具备机械实体的“机器人”不同，RPA本质上是一种能按特定指令完成工作的软件，这种软件安装在个人计算机或大型服务器上，通过模拟键盘、鼠标等人工操作来实现办公操作的自动化。

▲图1-1RPA是未来办公创新和发展的趋势

RPA也被形象地称为数字化劳动力（DigitalLabor），是因为其综合运用了大数据、人工智能、云计算等技术，通过操纵用户图形界面（GUI）中的元素，模拟并增强人与计算机的交互过程，从而能够辅助执行以往只有人类才能完成的工作，或者作为人类高强度工作的劳动力补充。

自2015年以来，人工智能技术和RPA在同一时间大幅度发展和进步，恰好相辅相成，汇合在了一起。自然而然地，RPA和AI两者的结合运用，带来了一股非常独特的智能化应用的发展潮流，我们称之为智能RPA技术，或者IPA技术（IntelligentProcessingAutomation），即智能流程自动化技术（如图1-2所示）。

▲图1-2智能RPA的构成：RPA+AI=IPA

换句话说就是，RPA是基础，需要与其他技术手段整合在一起，方能实现IPA及其优势。

商业社会对流程自动化的功能的期望将与日俱增，将机器学习等AI技术运用到RPA中，将人工智能功能集成到产品套件中，以提供更多类型的自动化功能，已经成为未来RPA发展的主流趋势。

02光学字符识别（OpticalCharacterRecognition，OCR）

OCR技术是指利用电子设备（例如扫描仪或数码相机）将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。通俗地说就是，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，以获取文字及版面信息的技术。

OCR技术一般可分为如图3-1所示的5个阶段。

▲图3-1OCR技术的5个阶段

下面具体说明OCR的识别流程。

1.图像处理

针对图像的成像问题进行修正。常见的图像预处理过程包括：几何变换（透视、扭曲、旋转等）、畸变校正、去除模糊、图像增强和光线校正、二值化处理等。

2.文字检测

检测文本所在位置、范围及其布局，通常还包括版面分析和文字行检测等。文字检测解决的主要问题是哪里有文字，文字的范围有多大。

文字检测采用的处理算法一般包括：Faster-RCNN、Mask-RCNN、FPN、PANet、Unet、IoUNet、YOLO、SSD。

3.文字识别

在文本检测的基础上，对文本内容进行识别，将图像中的文本信息转化为计算机可识别和处理的文本信息。文字识别主要解决的问题是每个文字是什么。

文字识别常采用的处理算法包括：CRNN、AttentionOCR、RNNLM、BERT。

4.文本抽取

从文字识别结果中抽取出需要的字段或要素。

文本抽取常采用的处理算法包括：CRF、HMM、HAN、DPCNN、BiLSTM+CRF、BERT+CRF、Regex。

5.输出

输出最终的文字识别结果或者文本抽取结果。

03机器学习/大数据分析

机器学习/大数据分析是一种用于设计复杂模型和算法并以此实现预测功能的方法，即计算机有能力去学习，而不是依靠预先编写的代码。它能够基于对现有结构化数据的观察，自行识别结构化数据中的模型，并以此来输出对未来结果的预测。

机器学习是一种通过“监督”和“无监督”学习来识别结构化数据中的模式（例如日常性能数据）的算法。监督算法是指在根据自己的输入做出预测之前，会从输入和输出的结构化数据集来进行学习。无监督算法是指观察结构化数据，并对已识别的模式提供相关见解。

机器学习和高级分析可能会改变保险公司的游戏规则，例如，在提高合规性、降低成本结构，以及从新的见解中获得竞争优势。高级分析已经在领先的人力资源部门中得到了广泛应用，主要用于确定和评估领导者和管理者的核心品质，以便更好地预测行为、规划职业发展道路和下一任领导岗位归属。

04自然语言生成（NaturalLanguageGeneration，NLG）

计算机具有与人一样的表达能力和写作能力，它遵循某种规则，将从数据中观察到的信息转换成高质量的自然语言文本。例如，自动识别会议邮件中的主题、数字地名、人名地址并生成行程表备忘录，或者识别出合同条款的关键内容并将摘要的重点生成列表。

关于自然语言生成及自然语言处理的详细介绍，请阅读《详解自然语言处理5大语义分析技术及14类应用（建议收藏）》

05智能工作流（SmartWorkflow）

智能工作流是一种用于流程管理的软件工具，其中集成了由人和机器共同执行的工作，允许用户实时启动和跟踪端到端流程的状态，以便于管理不同组之间的切换，包括机器人与人类用户之间的切换，同时还能提供瓶颈阶段的统计数据。

随着社会和科技的不断进步，各个领域都开始逐步朝着自动化、智能化的方向快速发展。工作流相关技术的研究也越来越受重视，并广泛地应用于制造业、软件开发、银行金融、生物医学等不同领域。

工作流不但能够自动化地处理相关的活动和任务，减少人机交互处理过程中带来的潜在错误，而且能够精确化每一个处理步骤，最大化地提高生成效率，并且将工作流应用到动态、可变且灵活的应用场景当中。

近年来，在大数据、人工智能的背景下，工作流中的业务流程日趋复杂，所面临的环境和数据也日趋复杂，由需求分析引起的业务过程重新建模或由维护升级引起的过程模式变更和改进也变得越来越频繁。

在这种动态多变的复杂环境下，如何快速识别出任务，然后快速高效并有针对性地处理工作流问题，已成为目前工作流任务研究的关键问题。

RPA软件机器人在工作过程中，也会遇到很多类似的情况。工作流的复杂多变，会导致RPA作业流程的复杂多变，使其无法做到自适应，这将会大大影响RPA软件机器人的作业效率。

因此，需要通过智能工作流的技术，实现动态地调整RPA里的任务设定，以及RPA业务流程的自动变更和自动升级，在智能工作流的指导下实现自适应作业模式。

实现智能工作流的方法有很多，比如，美国J.H.Holland教授提出的基于遗传算法的工作流调度，PandeyS等提出的基于粒子群优化算法的启发式算法（PSO）可用于不同资源的智能调度。除此之外，还有很多基于自然界和仿生学的智能算法，比如，混合蛙跳算法、布谷鸟搜索算法、蝙蝠算法、人工蜂群算法等。

目前比较常见的方法是实现一种基于智能规划的工作流处理模式，该模式不再是单纯地将不同的活动当作对彼此没有影响的单独事件，而是有针对性地考虑多个事件的共同影响。

该模式充分考虑了工作流和智能规划之间的相似之处，通过智能规划推导出不同工作流任务之间的内在逻辑关系，并从其他的渠道和外部信息中充分挖掘潜在的关系。

逐步改进传统工作流中的问题，使用全新的智能规划的手段，从表面动作中挖掘出潜在的信息，过滤噪声数据，进而实现流程的自动修正，最后，通过前面得出的结论，有针对性地修改之前的RPA作业流程，实现自适应性的作业模式和作业过程。

06认知智能体（CognitiveAgent）

认知智能体是一种结合了机器学习和自然语言生成的技术，并在此基础上加入情感检测功能以做出判断和分析，使其能够执行任务，交流沟通，从数据集中学习，甚至根据情感检测结果作出决策。换句话说，机器会像人一样产生“情感共鸣、精神共振”，真正成为一个完全虚拟的劳动力（或者智能体）。

在客服领域，英国某汽车保险公司通过使用认知智能体技术，将客户转化率提高了22%，验证错误率降低了40%，整体投资回报率达到了330%。

当然，德勤、安永等咨询公司也坦然表示，就现阶段许多企业的流程管理与系统的基础能力来看，仍存在着大量的基础建设工作有待开展。而打造智能流程自动化所需的部分核心技术（例如认知智能体等）也还停留在雏形阶段。

智能包含三个方面，分别是计算智能、感知智能和认知智能。

在计算智能方面，计算机的速度早已远远超过人工的效率。

在感知智能方面，随着OCR、NLP等技术的发展，目前也已经能够实现很多的效果。

但是在认知智能方面，即使在某些特定领域，自然语言的处理也已经可以得到比人工更好的成绩，但是在某些领域，特别是知识理解、知识推理、知识判断等方面，还有很多需要逐步积累、逐步完善的地方。

按照机器能否产生自我认知和机器人的适用范围，人工智能分为弱人工智能和强人工智能，其中弱人工智能里的机器没有自我意识，不具备真正的推理和独立解决问题的能力，通常只适用于解决特定条件下的某种问题。当前人工智能的研究主要在弱人工智能领域。

而在强人工智能方面，机器具有一定的自我意识，能够通过学习拓展功能。对于当前不具备的功能或者当前不了解的知识，能通过自行学习获得。

当前条件下，全面的强人工智能还面临技术能力、社会伦理等多方面的挑战，但是在某些领域的特定场景下，具备认知智能能力和学习能力的人工智能软件，不仅能够优化作业流程、快速响应、覆盖更多不同的情况，同时还能够最大限度地避免技术风险和应用风险，是一个非常有价值的研究方向。

认知智能有很多种定义，其中，复旦大学肖仰华教授曾经提到过，所谓让机器具备认知智能是指让机器能够像人一样思考，而这种思考能力具体体现在如下几个方面。

第一，机器具备能够理解数据、理解语言进而理解现实世界的能力。

第二，机器具备能够解释数据、解释过程进而解释现象的能力。

第三，机器具备推理、规划等一系列人类所独有的认知能力，也就是说认知智能需要解决推理、规划、联想、创作等一系列复杂任务。

智能体是指驻留在某一环境下，能够持续自主地发挥作用，具备驻留性、反应性、社会性、主动性特征的计算实体。根据著名人工智能学者，美国斯坦福大学Hayes-Roth教授的理论“智能体能够持续执行三项功能：感知环境中的动态条件、执行动作影响环境、进行推理以解释感知信息、求解问题和决定动作”。

从前面的定义我们可以看出，认知智能体能够感知到环境中的动态条件，然后根据这些条件执行相应的动作来影响现有的环境，同时其还能够用推理来解释感知信息，求解相关问题，决定后续动作。

将认知智能体与RPA相结合，我们能够得到一个具备认知智能的机器人，它可以根据所涉及的应用系统和其他环境的变化动态感知下一步需要做的事情，同时执行相应的动作来影响对应的环境信息，实现智能录入、智能监控、智能文档处理和辅助判定。

与此同时，认知智能体通过RPA技术在处理业务的同时，还能够学习到相关的经验和知识，逐步掌握识别重点的能力。

认知智能体的研究包含了多种不同的方法，近年来，随着分布式人工智能、信息科学和网络科学的不断发展，面向动态环境下的分布式协同决策已经成为认知智能体的一个重要的研究方式。这种方式在以多无人机系统、多机器人系统为代表的典型无中心式多智能体系统中得到了广泛的应用。

与此同时，受限于自身设计，智能体对所在环境和系统常呈现出信息的部分可观测特征，而有限的智能体之间的交互和外部的约束也使得获得全局信息需要付出极高的代价。

同时，无中心式的多智能体系统在应用中呈现出了与社会网络相类似的自组结构和相应的复杂网络特征，即网络中单个智能体通常仅能连接/交互所在局部网络中的小部分智能体，传统的集中式协同模型则不再适用。

此外，类似于社会网络中人与人之间的有限信息交换便可大大提升个体的决策效率，同样的方法能否应用到相应的研究当中，也处于不断的尝试过程中。

关于作者：达观数据，中国智能RPA领域的龙头企业，独立开发了全套“RPA+AI”系统，拥有核心知识产权。达观智能RPA产品是业界不依赖微软底层开发框架、未使用第三方开源框架的RPA产品。

本文摘编自《智能RPA实战》，经出版方授权发布。

人工智能周苏版作业答案2

【作业】知识表示1.知识与知识表示是人工智能中的一项重要的基本技术，它决定着人工智能如何进行（A）。A.知识学习B.知识存储C.知识产生D.知识爆炸2.在信息时代，有许多可以处理和存储大量信息的计算机系统。信息包括数据和事实。数据、事实、信息和知识之间存在着（C）关系。A.因果B.重叠C.层次D.网状3.下面关于知识的叙述中，不正确的是（B）。A.知识是信息接受者通过对信息的提炼和推理而获得的正确结论B.知识是铭刻在书本上不朽的真理C.知识是人对自然世界、人类社会以及思维方式与运动规律的认识与掌握D.知识是人的大脑通过思维重新组合和系统化的信息集合4.在人工智能中，从便于表示和运用的角度出发，将知识分为对象、（A）。A.B、C和DB.执行C.元知识D.事件和事件序列5.以下关于“知识表示”的叙述不正确或者不合适的是（C）。A.是指把知识客体中的知识因子与知识关联起来，便于人们识别和理解知识B.是对知识的一种描述，或者说是一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构C.在知识组织的基础上产生知识表示方法D.是能够完成对专家的知识进行计算机处理的一系列技术手段6.对于人类而言，一个好的知识表示应该具有若干特征，但下面（D）不属于这个特征。A.它应该是透明的，即容易理解B.无论是通过语言、视觉、触觉、声音或者这些组合，都对我们的感官产生影响C.从所表示的世界的真实情况方面考查，它讲述的故事应该让人容易理解D.良好的表示与机器庞大的存储器和极快的处理速度其实无关7.一幅相关的图片或图形可以相对简洁地传达故事或消息。（B）是一种非正式的绘图，或者说是对场景、过程、心情或系统的概括。A.螺旋图B.图形草图C.圆饼图D.场景图8.（C）是知识表示的重要工具，因为它是表示状态、替代路径和可度量路径的自然方式。A.数组B.表C.图D.线段9.如果需要应用如最佳有限搜索算法这样的分析方法，使用（A）表示最合适。A.搜索树B.计算器C.矩阵D.图形10.本质上，人工智能与决策相关。如果需要一种好的方式来评估要求做出决策的环境。（B）通常使用一个IF[条件]THEN[动作]形式规则集来表示。A.搜索树B.产生式系统C.图形D.框架法11.（C）是一种基于继承、多态性和封装概念的编程范式，这种范式可以直观、自然地反映人类经验。A.产生式系统B.框架法C.面向对象D.图形12.（D）的知识表示方法是一种以对象为中心，把对象的属性、动态行为、领域知识和处理方法等有关知识封装在表达对象的结构中的混合知识表示形式。A.产生式系统B.图形C.搜索树D.面向对象13.（A）知识表示方法把某一特殊事件或对象的所有知识储存在一种复杂的数据结构中。A.框架法B.产生式系统C.搜索树D.面向对象14.（B）是知识表示中最重要的通用形式之一，它是通过概念及其语义关系来表达知识的一种网络图。A.框架法B.语义网络C.搜索树D.面向对象

【作业】机器人技术1.RoboCup机器人世界杯赛提出的最终目标是（B）。A.一支非人形机器人足球队与人类足球队按正式规则比赛B.一支完全自治的人形机器人足球队在正式比赛中战胜人类冠军队C.一支完全自治的人形机器人足球队参加国际足联的正式比赛D.RoboCup机器人世界杯赛与国际足联比赛合并2.实现RoboCup机器人世界杯赛提出的最终目标的规划时间是（A）年。A.50B.100C.20D.30 3.RoboCup有这样一种观点：RoboCup是一个标准问题，可以用来评价各种不同的理论、算法和体系结构。其实际含义是（A）。A.创造一个新的理论高度B.开发一种特别的通用设备C.鼓励一系列为下一代工业而发展的技术D.开发全新的社会娱乐生活4.机器感知是指能够使用（D）所输入的资料推断世界的状态。A.键盘B.鼠标器C.光电设备D.传感器5.机器感知研究如何用机器或计算机模拟，延伸和扩展（B）的感知或认知能力。A.机器B.人C.机器人D.计算机6.机器感知包括（A）等多种形式。A.B、C和DB.机器视觉C.机器听觉D.机器触觉7.机器智能研究如何提高机器应用的智能水平。这里的“机器”主要是指（D）。A.计算机B.自动化装置C.通信设备D.A、B和C 8.智能机器研究如何设计和制造具有更高智能水平的机器，特别是（A）。A.计算机B.厨房设备C.空调装置D.军工装备9.机器思维，如专家系统、机器学习、计算机下棋、计算机作曲、计算机绘画、计算机辅助设计、计算机证明定理、计算机自动编程等，可以概括为（B）思维。A.互联网B.计算机C.机器人D.传感器10.机器行为研究如何用（C）去模拟、延伸、扩展人的智能行为。A.电脑B.计算器C.机器D.机械手11.行为机器指具有（D）的机器，或者说，能模拟、延伸与扩展人的智能行为的机器。A.人形动作B.移动能力C.工作行为D.人工智能行为12.机器人是“（A）”，它是高级整合控制论、机械电子、计算机、材料和仿生学的产物。A.自动执行工作的机器装置B.造机器的人C.机器造的人D.主动执行工作任务的工人13.为了防止机器人伤害人类，科幻小说家艾萨克·阿西莫夫于（A）年在小说中提出了“机器人三原则”。A.1942B.2010C.1946D.2000 14.为了防止机器人伤害人类而提出的“机器人三原则”中不包括（B）。A.机器人不得伤害人类，或袖手旁观坐视人类受到伤害B.人类应尊重并不得伤害机器人C.原则上机器人应遵守人类的命令D.在不违背第一及第二原则下，机器人必须保护自己15.智能制造源于人工智能的研究，包含智能制造（A）和智能制造系统。A.技术B.理论C.工具D.行业16.智能制造系统IMS是一种由智能机器和（B）共同组成的一体化智能系统。A.机械手B.人类专家C.机器人D.车床

【作业】深度学习1.如果你想设计人工智能系统，那就要学习并分析这个星球上最自然的智能系统之一，即（A）。A.人脑和神经系统B.人脑和五官系统C.肌肉和血管系统D.思维和学习系统2.所谓神经网络，是指以人脑和神经系统为模型的（C）算法。A.倒档追溯B.直接搜索C.机器学习D.深度优先3.如今，ANN从股票市场预测到（A）和许多其他应用领域都有突出的应用表现。A.汽车自主控制B.模式识别C.经济预测D.A、B和C 4.人脑由（B）个神经元组成，这些神经元彼此高度相连。A.100~1000万B.100~1000亿C.50~500万D.50~500亿5.人脑是一种适应性系统，必须对变幻莫测的事物做出反应，而学习是通过修改神经元之间连接的（D）来进行的。A.顺序B.平滑度C.速度D.强度6.人类细胞之间的轴突-树突（轴突-神经元胞体或轴突-轴突）接触称为神经元的（A）。A.突触B.轴突C.树突D.髓鞘7.ANN是一种模仿生物神经网络，其中的（B）扮演了生物神经模型中突触的角色，用于调节一个神经元对另一个神经元的影响程度。A.细胞体B.权重C.输入通道D.输出通道8.现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具。典型的神经网络具有三个部分，除了（B）。A.结构B.尺寸C.激励函数D.学习规则9.人工智能在图像识别上已经超越了人类，支持这些图像识别技术的，通常是（D）。A.云计算B.因特网C.神经计算D.深度神经网络10.将ANN与模糊逻辑结合起来生成（C）网络，这个网络既有ANN的学习能力，同时也具有模糊逻辑的解释能力。A.模式识别B.人工智能C.神经模糊D.自动计算11.从研究角度看，（A）是基于多层神经网络的，海量数据为输入的，发现规则自学习的方法。A.深度学习B.特征学习C.模式识别D.自动翻译12.深度学习与传统的机器学习最主要的区别在于（C），即随着数据规模的增加其性能也不断增长。当数据很少时，深度学习算法的性能并不好。A.特征处理B.硬件依赖C.数据依赖性D.问题解决方法

【作业】图像处理1.模式识别原本是（A）的一项基本智能。A.人类B.动物C.计算机D.人工智能2.人工智能领域通常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（C）。A.分类和计算B.清洗和处理C.辨识和分类D.存储与利用3.要实现计算机视觉必须有图像处理的帮助，而图像处理依赖于（B）的有效运用。A.输入和输出B.模式识别C.专家系统D.智能规划4.模式识别是一门与概率与统计紧密结合的科学，主要分为三种，但下列（B）模式识别不属于其中之一。A.统计B.句法C.模糊D.智能5.图像识别是指利用（B）对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。A.专家B.计算机C.放大镜D.工程师6.图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经历过的某一图形的过程，称为（A）。A.图像再认B.图像识别C.图像处理D.图像保存7.图像识别是以图像的主要（C）为基础的。A.元素B.像素C.特征D.部件8.基于计算机视觉的图像检索可以分为类似文本搜索引擎的三个步骤，但下列（D）不属于其中之一。A.提取特征B.建立索引C.查询D.清晰9.图像识别的发展经历了三个阶段，但下列（B）不属于其中之一。A.文字识别B.像素识别C.物体识别D.数字图像处理与识别10.现代图像识别技术的一个不足是（A）。A.自适应性能差B.图像像素不足C.识别速度慢D.识别结果不稳定11.图像识别的主要方法有三种，但下列（C）识别不属于其中之一。A.统计模式B.结构模式C.像素模式D.模糊模式12.（D）是图像处理中的一项关键技术，一直都受到人们的高度重视。A.数据离散B.图像聚合C.图像解析D.图像分割13.具有智能图像处理功能的（A），相当于人们在赋予机器智能的同时为机器按上了眼睛。A.机器视觉B.图像识别C.图像处理D.信息视频14.图像处理技术的主要内容包括3个部分，但下列（B）不属于其中之一。A.图像压缩B.数据排序C.增强和复原D.匹配、描述和识别15.图像处理一般指数字图像处理。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、（D）等。A.图像复原B.图像分割C.图像分析D.A、B和C 16.机器视觉需要（A），以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。A.B、C和DB.图像信号C.纹理和颜色建模D.几何处理和推理17.计算机视觉要达到的基本目的是（D），以及根据多幅二维投影图像恢复出更大空间区域的投影图像。A.根据一幅或多幅二维投影图像计算出观察点到目标物体的距离B.根据一幅或多幅二维投影图像计算出目标物体的运动参数C.根据一幅或多幅二维投影图像计算出目标物体的表面物理特性；D.A、B和C 18.神经网络图像识别技术是在（B）的图像识别方法和基础上融合神经网络算法的一种图像识别方法。A.现代B.传统C.智能D.先进19.图像采集就是从（A）获取场景图像的过程，是机器视觉的第一步。A.终端设备B.数据存储C.工作现场D.离线终端20.图像分割就是按照应用要求，把图像分成不同（A）的区域，从中提取出感兴趣目标。A.特征B.大小C.色彩D.像素

《自动规划》习题1.与一些求解技术相比，（A）都属于高级的求解系统与技术。A.自动规划与专家系统B.图像处理与语音识别C.机器人与专家系统D.图像处理与机器人2.通常认为规划是一种与人类（B）的活动。A.不太有关B.密切相关C.偶尔为之D.将要开展3.下面关于“规划”的说法中，不正确或者不合适的是（D）。A.规划代表了一种非常特殊的智力指标，即为了实现目标而对活动进行调整的能力B.在日常生活中，规划意味着在行动之前决定其进程C.规划指的是在执行一个问题求解程序中任何一步之前，计算该程序几步的过程D.规划是一项随机的活动4.大多数规划都具有（C）结构。A.单一B.简单C.子规划D.复杂5.规划有几个突出的特点，但下面的（B）不属于这个特点之一。A.为了完成任务，可能需要完成一系列确定的步骤B.可能需要加强团队互动建设C.定义问题解决方案的步骤顺序可能是有条件的D.构成规划的步骤可能会根据条件进行修改6.自动规划是一种重要的技术。与一般问题求解相比，自动规划更注重于问题的（A）。A.求解过程B.求解结果C.分析过程D.分析结果7.自动规划要解决的问题，往往是（B）问题，而不是比较抽象的数学模型问题。A.数学模型B.真实世界C.抽象世界D.理论8.在研究自动规划时，往往以（C）与问题求解作为典型例子加以讨论，这是因为它能够得到形象的和直觉的检验。A.图像识别B.语音识别C.机器人规划D.数学模型9.在魔方的离散拼图和15拼图的移动方块拼图示例中，我们可以找到很熟悉的规划应用，其中包括（D）问题。A.国际象棋B.桥牌C.调度D.A、B和C10.规划本质上是一个（B）问题，就计算步骤数、存储空间、正确性和最优性而言，这些涉及到该技术的效率。A.算法B.搜索C.输出D.分析11.下列（D）不是启发式搜索技术。A.最小承诺搜索B.选择并承诺C.深度优先回溯D.自下而上12.部分有序规划（POP）通常有3个组成部分，下面（C）不属于其中。A.动作集B.顺序约束集C.数据集D.因果关系链集13.规划适用层次结构，也就是说，（A）所有的任务都处于同一个重要级别，一些任务必须在进行其他任务之前完成，而其他任务可能会交错进行。A.并不是B.通常C.一般D.几乎

人工智能在网络安全中的 4 大优势和挑战

在本文中，我们将讨论网络安全中的机器学习和人工智能。我们将研究人工智能的好处和挑战、它们在网络安全中的作用以及犯罪分子如何滥用这项技术。

几年来，网络攻击的频率和规模一直在上升。自臭名昭著的大流行开始以来，我们看到了急剧的增长。随着数据安全比以往任何时候都更加危险，越来越多的公司转向人工智能，希望从黑客、网络钓鱼者和其他网络犯罪分子那里获得更强大的数字保护也就不足为奇了。

人工智能不仅仅是增强网络安全的能力，在此处需了解有关AI的一些有趣事实。但首先，人工智能的主要好处是什么？

一、人工智能的应用

顾名思义，人工智能是由机器而非生物展示的智能。

机器学习是人工智能的一个子类别，可识别模式并将其应用于解决问题。目前，AI和ML都在多个领域成功实施，包括：

银行和金融

卫生保健

房地产

零售和电子商务

物流运输

监视

制造业

娱乐和游戏

教育

数字营销

软件开发

最后，人工智能和机器学习在网络安全中不可或缺。

二、人工智能在网络安全中的作用

人工智能可以更准确地预测和抵御网络攻击，因为它可以快速处理大量数据。

人工智能使现代企业能够用更有效的解决方案取代传统工具，从而提高生产力。因此，据报道人工智能在安全意识培训中非常有效。

考虑到特定网络安全需求而开发的AI解决方案可以部署更具创造性和节省时间的技术，从而加快入职、在职培训和指导过程。

AI驱动的导师可能会成功地扮演导师的角色，自动将一些任务分配给初级网络安全专家并密切关注他们的进展。

因此，人工智能解决方案将有经验的从业者从监督和指导职责中解放出来，并允许专注于其他更复杂或更重要的任务。

机器学习可以非常有效地对抗恶意软件。它可以扫描大量现有恶意软件的数据库，并在出现新的、修改过的版本时阻止攻击。

AI也擅长网络监控。机器学习可以决定用户行为，当发生意外情况时，将其标记为潜在威胁。

您可能知道，人工智能在打击网络恐怖主义方面也显示出很大的潜力。如今，政府、公司和大公司将希望寄托在人工智能上。

人工智能技术被认为有助于改善国土安全和各州保护公民隐私权的能力。更重要的是，人工智能使专门机构能够分析广泛人群的活动并更迅速地识别潜在危害。

人工智能和机器学习的最新发展扩大了进行网络监控的能力，而无需花费大量资源。AI技术现在被广泛用于通过IP网络进行在线监控、接收、传输和处理数据。

好消息是，人工智能可以在不侵犯隐私和数据保护人权的情况下进行监控。

AI允许加密视频数据并防止数据滥用。

人工智能在生物识别身份验证中也发挥着重要作用，这有助于消除对密码的需求。这可能是个好消息，因为惊人的80%的数据泄露与弱密码和不可靠密码有关。

最重要的是，人工智能驱动的解决方案可以在威胁出现时立即发现和解决它们。因此，人工智能使网络安全专家能够积极主动并采用可用的最佳方法来消除威胁。

此外，当需要更快地处理关键漏洞时，人工智能技术可以派上用场。在检测应用程序、数据库等中的弱点时，人工智能的效率提高了40%。

而且它们不仅仅是一些可能偶尔会破坏用户体验并妨碍安装新功能更新的普通错误。我们谈论的是黑客可能用来访问用户私人信息的可利用漏洞。

尽管如此，通过机器学习，教系统如何有效地发现危险、逐行筛选恶意代码并提出可以及时修补系统的可行解决方案变得更加容易。

三、人工智能的主要挑战

尽管AI为网络安全行业带来了所有无可争议的好处，但它绝不应被视为灵丹妙药。人工智能不一定是终结网络攻击的全能解决方案。事实上，它也带来了挑战。

首先，重要的是要记住人工智能技术并非无敌。如果黑客设法访问它们，则可以操纵Ai执行的某些任务。例如，一个支持AI的程序可能会被欺骗，将恶意软件或危险的用户行为标记为安全或正常，或者相反。

在用户中非常流行的生物特征认证也可能被证明是危险的。落入坏人之手的生物识别信息可用于监视或其他侵犯用户隐私的行为。

与密码不同的是，您无法对生物识别数据进行任何更改。这给用户带来了另一个问题。人工智能技术使我们能够收集和处理比以往更多的数据。因此，它可能会导致数字隐私和安全性进一步恶化。

AI带来的另一个挑战是它的实际实施成本。由于大量人工智能仍处于其发展的初级阶段并且处于试验阶段，因此与它相关的成本对于许多企业来说可能太高了。

如果犯罪分子利用人工智能解决方案的力量会怎样？这将使黑客能够非常快速地进行更大、更复杂的攻击。与网络监控和学习用户行为模式一样，犯罪分子也可以应用机器学习来确定某些网络攻击为何以失败告终，并设计出更强大、更有效的攻击模型。

AI还可用于创建类似于受信任软件的恶意软件。它可用于了解有关目标网络模式的更多信息，并在不被检测到的情况下执行危险攻击。

黑客还可以使用人工智能通过深度学习进行更强大的攻击。当研究人员向AI提供数百万泄露的密码并委托它生成新密码时，该程序的成功率达到了惊人的24%。

四、改进安全措施的方法

那些旨在增强其基于人工智能的网络安全系统的公司应该投入足够的时间和精力来配置强大的网络安全政策。建立高效的网络拓扑以更有效地管理所有用户的网络也很重要。

这也将帮助网络安全专家更快地定位和解决问题。人工智能本身可用于设计有效的网络安全策略、政策和记录网络流量模式。

最后，为了充分利用AI驱动的系统和解决方案，公司应特别注意只雇用信誉良好且经验丰富的软件开发人员。有大量公司和个人开发商声称在开发人工智能网络安全解决方案方面具有高素质和经验，这使得选择合适的服务变得更加困难。

除非您拥有一支成熟的专业团队，否则请务必仔细研究所有可用选项，切勿让您的网络安全程序开发靠运气。

最后但并非最不重要的是，那些使用人工智能和机器学习技术的公司和机构应该注意不断改进和更新他们现有的解决方案。

与任何技术一样，人工智能驱动的解决方案往往比您想象的更快过时。因此，及时了解网络安全领域发生的任何变化并及时实施修复和更新至关重要。

那么，人工智能会接管网络安全吗？未来几年，它肯定会在数字安全行业中发挥更突出的作用。到2026年，人工智能市场有望达到350亿美元以上。而且由于它既强大又充满希望，人工智能正在成为网络安全行业不可或缺的一部分。

人工智能为网络安全部门提供了在尽可能短的时间内自动检测威胁和数据泄露、预测和抵御恶意攻击所需的工具。人工智能和机器学习的发展也有助于为初学者网络安全专家提供及时和更有效的培训，并使资深从业者能够专注于更重要的任务。

虽然相对年轻，但人工智能在增强网络安全方面已经走了很长一段路。在这项有前途的技术最终能够充分发挥其潜力之前，还有更多的挑战需要克服并达到新的高度。

系列回顾

⊙秦安：阿富汗陷入内战危机，美国罪不可赦，需警惕其针对中国的网络战争

⊙牟林：中国如何突破西方媒体的封锁？三个路径和三个根本值得重视

⊙牟林：中国支持去殖民化，既要解气，更要有实效，共同迎来新世界

——END——

模式识别方法有哪些 模式识别应用介绍 人工智能中的模式识别技术有哪些特点呢