模式识别的流程及原理

模式识别是指对表示对象或现象的各种类型的信息（数字、文本、逻辑关系）进行处理和分析，以描述、识别、分类和解释它们，这个过程是信息科学和人工智能的重要组成部分。

其实回顾事件的进程，有很多规律可循如果你研究事件的历史，仔细了解其中隐藏的规律，你就会看到事件变化的轨迹，就像宇宙中星星的轨迹和人类历史的变化一样！有了规律，它们的行为也会有规律地出现。可见，这是孙亮编写的《模式识别原理》，北京工业大学出版社2009年出版的。p>

1.原理从模式识别的角度来看，测井实际上是一个模式识别过程。

5多类分类问题10.6支持向量机的应用10.7总结附录模式识别实验实验1贝叶斯分类器实验2Fisher准则实验实验3线性分类器设计实验4BP神经网络分类器实验5Hopfield神经网络分类器实验6SVM（SupportVectorMachine）分类器实验7DCT转换及应用实验8图像识别：计算机的初始状态就是为什么它只能识别像素点的基本信息的能力。区分生物物体是由于生物神经系统对原始图像进行处理，这是同样的结果。

神经网络图像识别系统是神经网络模式识别系统的一种，原理是一样的。.