《模式识别原理及工程应用》一第1章 模式识别概述
第1章模式识别概述1.1模式识别的基本概念模式识别（patternrecognition）是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常进行“模式识别”。例如，在见到认识的人时，人们能辨别出他是张三还是李四，这是对人的形体及其他生物特征的识别行为；儿童在认读识字卡上的字母时，将它们区分为A~Z中的一个，这是对字母符号的识别；在与人交流时，人们能听出对方说话的意思，这是对语言的识别。随着人类社会活动及生产科研广泛而深入的发展，需要识别的对象种类越来越多，内容越来越复杂和深入，要求也越来越高。随着20世纪40年代计算机的出现以及20世纪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，例如有些场合环境恶劣、存在危险或人们根本不能接近，这就需要借助机器、运用分析算法进行识别，于是，模式识别在20世纪60年代初迅速发展起来并成为一门新学科。模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(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。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。一般来说，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。模式识别研究的目的是利用计算机对物理对象进行分类，在错误率最小的条件下，使识别的结果尽量与客观物体相符合。计算机辨别事物最基本的方法是计算，即计算机对要分析的事物与标准模板的相似程度进行计算。例如，要识别一个手写的字母，就要将它与从A~Z的模板作比较，看哪个模板最相似或最接近。因此首先要能从度量中看出不同事物之间的差异，才能分辨当前要识别的事物，所以关键是找到能有效地度量异类事物的差异的方法。为了本书后面章节中讨论方便，我们在这里把一些基本术语的含义约定一下。这些术语在其他文章或书籍中的含义和用法可能会略有不同，但只要参考上下文就不难明白其确切的含义。
样本（sample）：按一定程序从总体中抽取的一个个体。样本集（sampleset）：若干样本的集合。类或类别（class）：在所有样本上定义的一个子集，处于同一类的样本在我们所关心的某种性质上是不可区分的，即具有相同的模式。特征（feature）：指事物可供识别的特殊的征象或标志，通常是数值表示的某些量化特征，有时也称为属性。如果存在多个特征，则它们就组成了特征向量。样本的特征构成了样本的特征空间，空间的维数就是特征的个数，而每一个样本就是特征空间中的一个点。某些情况下，对样本的元素描述可能是非数值形式的，此时通常需要采用一定的方法把这些特征转换成数值特征。已知样本（knownsample）：指已经知道类别标号的样本。未知样本（unknownsample）：指类别标号未知但是特征已知的样本。模式识别
编辑评论：模式识别原理及应用分为两部分：基础部分主要包括统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别和多分类器融合；应用部分主要包括文本分类、语音识别、图像识别和视频识别等。总结本书系统地阐述了模式识别的原理和方法，并在此基础上介绍了模式识别的应用。本书分为两部分：基础部分主要包括统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别和多分类器融合；应用部分主要包括文本分类、语音识别、图像识别和视频识别等。本书理论联系实际，有助于读者加深对理论方法的理解，使读者系统地掌握模式识别的理论精髓和相关技术。书中给出的应用实例为科研人员应用模式识别方法解决相关领域的实际问题提供了具体的思路和方法。同时，本书紧跟学科发展前沿，介绍了独立成分分析、核方法、多分类器融合等研究成果。本书可作为电子科学、计算机科学、自动化科学、信息工程等相关专业高年级本科生和研究生的模式识别教材，也可供相关专业研究人员参考。字段。简介模式识别是1960年代初期迅速发展的一门学科。经过几十年的研究，取得了丰硕的成果，形成了较为完整的理论体系，主要包括统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别和多分类器融合等研究内容。本书以模式识别的基本原理为主线，阐述了模式识别的概念、方法和应用。模糊模式识别模式识别的本质是确定观察对象（元素）和模式类（集合）之间的从属关系。在传统的集合论中，元素与集合之间的关系是非常绝对的。他们要么属于，要么不属于。两者必定是其中之一，而两者只是其中之一，所以没有歧义。基于传统集合论的决策方法称为硬决策，其中待识别的对象只能属于众多类中的一类。模糊集理论使用隶属度来描述元素属于集合的程度，用于解决信息不确定性问题。模糊模式识别是基于模糊集理论，对应的决策方法是软决策，识别结果是被观察对象属于每个类的隶属度。根据需要，可以利用一定的原理将模糊模式识别的软决策结果转化为硬决策。此时，隶属度成为决策的二次特征。多分类器融合对于模式识别问题，最终目标是获得最佳的识别性能。为了达到这个目标，传统的做法是设计不同的分类方案，然后根据实验结果选择最好的分类器作为最终解决方案。在过去的十年中，分类器研究的重点已经从单一分类器的研究转向了多分类器系统的研究。多分类器融合，又称多分类器融合，是将多个分类器提供的信息进行融合，以获得更准确的分类（识别）结果。多分类器融合是信息融合技术在模式识别中的应用。利用多个分类器之间的互补性，可以有效地提高分类精度。...
2022-05-06模式识别神经网络模式识别神经网络课程设计报告
模式识别之Earley算法入门详讲
引言：刚学习模式识别时，读Earley算法有些晦涩，可能是自己太笨。看了网上各种资料，还是似懂非懂，后来明白了，是网上的前辈们境界太高，写的最基本的东西还是非常抽象，我都领悟不了，所以决定写个白痴版的Earley算法入门，因为有时候第一道坎过不了以纪念第一次的学术充电，第一次的互联网博文。
长话短说，选取的教材是《模式识别原理与应用——李弼程》。
本文分为三部分：一是算法规则介绍，二是算法实例，三是总结后记。
一、Earley算法规则介绍
这里提供算法的规则，下面是图片截图，也提供了文本，均是一样的。
Earley算法规则（图片格式）Earley算法规则（文本版）（如果在这里看不懂，没关系可以继续看，后面在实例理会引用到，我也会在实例中解释一些意义）下面有一些符号相似，如，请注意辨别。，是字符串。
[1] 建立初始表I0，其目的为建立一个初始化的表格而已，后续操作由此进行发散衍伸。建立初始化表的方法如下：
a)若在P(P是推断规则集)中，则将项目加入到I0中。
上句描述的背景是：建立初始化表，跟输入完全没关系，初始化过程不必管输入的字符串，我们只关心初始化的准备工作。
而上句意义在于：凡在规则集中推断规则符合某条件（凡由起始符开始可推断出任意字符串），则将其加入初始化表。
分隔点的作用有些像Petri网里的小黑点，即令牌。功能也是为了区分位置关系，会用于后续的规则判定中。
b)若在I0中，对所有，把加入I0中。
c)若在I0中，对P中所有形如的产生式，把项目加入I0中。
d)重复步骤b与c，直至I0中不增加新的内容位置。
b)c)d)句的意义不大，一般建立初始化表时用不到，若要理解，可阅读完本文自行参详。
[2] 建立后续表，并利用I1,I2,…,Ij-1，去建立Ij。直至满足某种条件，则后续表建立完毕。其目的为通过某种满足条件，使文法迭代至不能迭代为止。
此时的模块算法与输入的待分析的字符串有关，为判定待分析字符串是否属于本文法产生，则此时在本模块里需要建立联系。
建立方法如下：
a)对于每个在Ij-1中的，，aj是x的第j个终止符，把项目加入Ij中。
上句描述的背景是：。处于中间的分隔点与终止符的关系。
而上句意义在于：凡在初始化表中规则符合某条件（凡由起始符推断出，分隔点后面恰为终止符），则将分隔点往后移一位，然后加入后续表。（请注意，这里的初始化表不一定固定不变，对于某个表Ij来说，那么Ij-1就是它的初始化表，不要拘泥。）
b)若为Ij中的项目，在Ij中寻找形为的项目，把项目加入Ij中。
上句描述的背景是：处于末位的分隔点与起始符的关系。
而上句意义在于：凡在后续表中规则符合某条件（凡由起始符A推断出的分隔点恰为最后一位），则寻找能够推断出该起始符A的规则集，并重新打上新位置的分隔点，然后加入后续表。
另，我们把分隔点的位置命名绘图解释清楚，如下图。
c)若，则对P中所有，把加入到Ij中。
上句描述的背景是：处于中间分隔符与起始符的关系。
而上句意义在于：。凡在后续表中遇到规则式推断的分隔点后面恰为起始符B，则将B可以推出的所有规则式写进后续表中，并重新打上新位置的分隔点。
二、Earley算法规则介绍
我引用InternationalJournalofComputerApplications(0975–8887)Volume71–No.13,May2013期刊内的一篇论文《ANewTop–DownContext-FreeParsingforSyntactic》实例。
下面通过一个例子来展示该分析法如何分析输入短语。（若题目已知都看不懂，可以自己补习充电了。）
已知条件：其中，，规则产生式为
语言集有，输入短语为，下表将展示该算法的流程。
下面的表达符号解释一下，我会直接用1-a表示引用的是规则[1]内的a)规则，而表格里的式（1）或式1指的是规则式的序号而已，请勿混淆。
并请注意，当年我就很白痴地问了一句：你怎么知道什么时候用什么规则呢？我想这一个技术小白的困扰。
很简单，把规则一个一个带入，看哪条符合（不仅要范围上符合，如初始化表用初始化的规则，后续表用后续表规则，而且要规则要符合，不要在后续表中用错规则），就用哪个。直到不能用算法的规则为止。
式1，2，3引用1-a
针对式2，3，分别使用规则1-c，式2产生了式4，5；式3产生了6，7。所以在这里没有已知条件里的B产生式出现，这是正确的。
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因为很多题目，几乎在第一步初始化表时候，都会将规则产生式里所有的式子都会囊括进来，这个题目还比较特殊，按照初始化的规则，有两个B产生式没有出现。
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后面的pred(2)，是说明来自于式2，至于规则可以自己思考得出，实际上这个pred就是代表规则1-c的一个伪代码函数。
此时要考虑输入的待分析字符串，第一个字符是a，我们这个表目前只与a产生关联。
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对式4或5运用规则2-a，分别产生了式8或式9。以式4为例，分隔点后为a，恰为输入字符串aabb的第一位，则分隔点后移一位，添加此后续表L(1)。
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同理对式6或式7，也是规则2-a，然后分别产生了式10或式11。
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然后对式8使用规则2-c，产生了式12，式13。因为式8的分隔点后为起始符，则将所有此起始符可以推出的规则式放入后续表。同理式14和15是由式10产生的，使用的规则也是2-c。
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最麻烦的来了，式16由式11产生，使用的规则是2-b，因为式11的分隔点在最后一位，则在初始化表中寻找能够产生出该式11的起始字符，并调整分隔点位置。
而最后的式17，式18由式16产生，因为对式16可以使用2-c规则。
至此可以发现，无论再使用哪条规则，都会有重复的。所以不必再使用规则了。
后续表L(1)可以认为建立完成了。
此时输入待分析字符串的第二个字符还是a，我们这行L(2)表目前只与第二位的a产生关联。
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后面好多……这些公式和文字，绝对都是我亲手码出来的……
实在是不愿写了~如果想知道后面的规则，可以看各规则式后面的函数内的值，就知道来源啦~请忽略函数comp()携带两数值中的后面的数值，只要阅读其中前面的数值即可~如果想知道后面的数值意思，可以自行阅读该论文~
此时输入的待分析字符串，第三个字符是b，我们这行开始的L(3)表目前只与b产生关联。
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此时输入的待分析字符串，第四个字符还是b，我们这行L(4)表目前只与最后一个字符，即b产生关联。
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------如何判定待分析字符串，由本文法产生呢？
很简单
判决条件：当最后一个表完结后，只要在最后一个表中，出现形如的项目，就认为此字符串确实为此文法产生的。
那么以本题为例，显然最后一个表中，出现了式44或式48，均可验证判决条件正确，说明字符串I=aabb确实为此文法产生。
三、总结后记
如果还想验证自己是否学通学懂，我附上《模式识别原理与应用——李弼程》的例题及解答，可自行学习。
Bitpeach2014.3.15晚
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《模式识别原理及工程应用》一13 模式识别系统
1.3模式识别系统模式识别系统由两个过程组成，即设计和实现。设计是指用一定数量的样本进行分类器的设计，实现是指用所设计的分类器对要识别的样本进行分类决策。本书只讨论决策理论方法，基于决策理论的模式识别系统主要由4个部分组成：数据获取，预处理，特征提取和选择，分类决策，如图1-3-1所示。
下面我们对这几个部分作简单的说明。1.数据获取为了使计算机能够对各种现象进行分类识别，要用计算机可以运算的符号来表示所研究的对象，通常输入对象的信息有以下3种类型：1）二维图像：如文字、指纹、地图、照片这类对象。2）一维波形：如脑电图、心电图、机械振动波形等。3）物理参量和逻辑值：前者如在疾病诊断中病人的体温及各种化验数据等；后者如对某参量正常与否的判断或对症状有无的描述。通过测量、采集和量化，可以用矩阵或向量表示二维图像或一维波形。这就是数据获取的过程。2.预处理预处理的目的是去除噪声，加强有用的信息，并对输入测量仪器或其他因素所造成的退化线性进行复原。3.特征提取和选择由图像或波形所获得的数据量是相当大的。例如，一个文字图像可以有几千个数据，一个心电图波形也可能有几千个数据，一个卫星遥感图像的数据量就更大。为了有效地实现分类识别，就要对原始数据进行变换，得到最能反映分类本质的特征。这就是特征提取和选择的过程。一般我们把原始数据组成的空间叫做测量空间，把分类识别赖以进行的空间叫做特征空间，通过变换，可把在维数较高的测量空间中表示的模式变为在维数较低的特征空间中表示的模式。特征空间中的一个模式通常也叫做一个样本，它往往可以表示为一个向量，也就是特征空间中的一个点。4.分类决策分类决策就是在特征空间中用统计方法把被识别对象归为某一类别。基本做法是在样本训练集的基础上确定某个判别规则，使按这种判别规则对被识别对象进行分类所造成的错误识别率最小或引起的损失最小。