模式识别的三个阶段

I、什么是模式识别

模式识别是一种从数据中模式的计算机技术。

在模式识别中，计算机系统使用数学方法来分析数据，从而生成可以识别特定类型或类别的模式。 以下是对模式识别的更深入的探讨。

1.模式识别的类型

模式识别主要有三种类型：监督式、无监督式和半监督式。 监督式模式识别需要事先标记好数据，以便计算机系统可以识别它所看到的数据。 无监督式模式识别不需要事先标记任何数据，而是依靠计算机系统自己的能力来数据中的模式。 半监督式模式识别则介于监督式和无监督式之间。

2.模式识别的应用域

模式识别应用广泛。 比如在医学成像、自然语言处理、金融风险管理和生物信息学等域都有重要的应用。 在医学成像方面，模式识别可以帮助医生自动检测细胞和其他异常情况。 在自然语言处理方面，模式识别可以帮助计算机识别和翻译不同的语言。

3.模式识别的方法

模式识别的方法包括统计方法、神经网络和机器学习等。 统计方法主要依赖于概率模型，根据数据的分布进行相应预测。 神经网络则通过模仿大脑神经元之间的联结关系来完成对数据的处理。 机器学习则是一种自动分析数据的方法，通过从数据中学习规律，然后根据规律推断新数据。

4.模式识别的挑战和未来

尽管模式识别在许多域得到广泛应用，但仍然存在一些挑战。 其中之一是数据的质量问题，例如数据噪声、缺失和不准确性等。 此外，大规模数据的处理和存储也是一个挑战。 未来，随着计算机技术的进步，工智能的发展和数字化转型的推进，模式识别将有更广阔的应用前景。

5.模式识别和计算机觉的关系

模式识别和计算机觉密切相关。 计算机觉是指让计算机像一样理解和处理图像的能力。 模式识别则是计算机觉中对各种图、形状、轮廓等进行分析和识别的核心技术之一。 因此，模式识别在计算机觉域中起到了至关重要的作用。

6.模式识别的评价指标

在模式识别中，常常需要评估系统对不同类别数据的分类效果。 此时需要使用不同的评价指标来评估模型的性能。 最常见的评价指标包括精确度、召回率和F1值。 其中，精确度是指分类器正确分类的样本占总样本数的比例，召回率是指分类器正确分类的样本占该类别实际总数的比例，而F1值则综合精确度和召回率来评估分类器的性能。

7.模式识别的发展历程

模式识别的概念最初出现在20世纪50年代，随着计算机技术的迅速发展和普及，模式识别得到了越来越广泛的应用。 近年来，随着工智能技术的快速发展，模式识别也进入了一个新的发展阶段。 未来，模式识别将继续拓展应用范围和深入研究。

II、渐进型决策过程模式识别阶段

渐进型决策过程模式识别阶段始于认知阶段，这是决策过程的第一步。 在这一阶段，一个或多个管理者通过对问题的深入理解和认识到需要进行决策。 这种认知通常源自于特定的问题或机会，当外部环境发生变化或组织内部业绩低于预期时，问题便开始浮现。

在解雇电台播音员的例子中，问题源自于听众、其他播音员以及广告商的批评。 管理者通过逐步理解这些暗示，逐渐认识到问题的严重性，直至面临必须采取明确行动处理问题的形势。

识别阶段后，决策过程进入诊断阶段。 在这个阶段，决策者需要收集更多关于问题情况的信息，以便更全面地理解问题的本质和影响。 诊断阶段可能是系统化的，对于严重的问题，时间紧迫，要求迅速反应，因此可能采用更为非正式的方式。 而对于轻缓的问题，则通常采用更为系统的方法进行诊断，以确保问题得到彻底的分析和理解。

识别阶段和诊断阶段是渐进型决策过程中的关键步骤，它们共同构成了决策过程的初步阶段。 在这两个阶段中，决策者通过深入理解问题、收集相关信息，为的决策定和执行定坚实的基础。 这一过程不仅有助于明确问题的性质和范围，还能够促进决策者对可能的解决方进行更全面的评估和选择。

扩展资料

亨利·明茨伯格和他在麦吉尔大学的同事从另一个角度研究了组织决策。 他们的研究识别了决策过程中的每一个顺序步骤。 这种决策的方法叫渐进型决策过程模式，这种模式较少强调卡耐基模式所涉及的政治、社会因素而较多研究了从问题到问题解决的活动的结构化顺序。 组织要通过许多决策点，可能会在决策过程中遇到障碍。 明茨伯格称这些障碍为决策中断，一个决策中断就意味着组织不得不绕回到以前的决策并尝试新的方法。 决策回路和决策循环是组织学习哪种方法都将可行的一个方法，最终的解决方可能与最先预期的有相当大的不同。

III、模式识别是什么

模式识别(PatternRecognition)是类的一项基本智能，在日常生活中，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年代工智能的兴起，们当然也希望能用计算机来代替或扩展类的部分脑力劳动。 (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、、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)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,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、控论等都有关系。 它与工智能、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工智能的学习机；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。 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，满足某类语法的即分入该类。

　　模式识别方法的选择取决于问题的性质。 如果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；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，汉字输入主要分为工键盘输入和机器自动识别输入两种。 其中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、工智能等等。 近年来，在生物识别技术域中，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瞩目，并日益成为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。 而这些皮肤的纹路在图、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、气象预报和事侦察等。
　　④　医学诊断

　　在细胞检测、X射线照片分析、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。
　　1、语音识别技术
　　语音识别技术正逐步成为信息技术中机接口(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。 中互联网中心的场预测：未来5年，中文语音技术域将会有超过400亿民币的场容量,然后每年以超过30%的速度增。
　　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。 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。 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100亿美元的场规模。
　　3、数字水印技术
　　90年代以来才在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，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向量机的机器学习结合起来，把工神经元网络与各种已有技术以及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，互相取补短，开创模式识别应用的新面。
　　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。 模式识别就是与觉最合适的模板进行匹配。 特征说认为，觉由各种特征组成，模式识别是比较呈现的特征和储存在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。