王守觉院士：主元分析在数据压缩与特征提取中的高维仿生信息学应用

"数据压缩、特征提取中的主元分析方法是王守觉院士在高维仿生信息学领域的研究重点。该方法主要应用于现代信息科学，特别是在处理高维数据和复杂信号时发挥着关键作用。王守觉院士在论文中详细探讨了这一主题，涵盖了多个章节。 在第一章绪论中，他阐述了课程设置的科技背景，指出仿生模式识别与支持向量机(SVM)在目标识别中的对比。通过比较，他强调了仿生模式识别在识别准确性和效率上的优势，如在Orl人脸库人脸识别中，仿生模式识别法表现出较低的误识率和拒识率。课程的目标不仅在于介绍理论，还要求学生掌握立体几何、集合论、线性代数等相关知识，以及数字信号处理、语音和图像处理的基础技术。 第二章回顾了信息与信号处理的历史发展，包括模拟信号处理的应用、计算机与数字信号处理的兴起，以及近代数字信号处理方法如数字滤波器、自相关性计算等技术的发展。这些技术是主元分析法得以有效实施的基础。 第三章至第七章深入剖析了高维空间的分析，包括高维空间的几何概念、符号计算方法、仿生模式识别理论、人工神经网络在高维空间中的应用以及相关的软硬件工具。这些内容展示了主元分析在数据压缩和特征提取中的具体操作步骤，如通过PCA（主元分析）处理Orl人脸库的数据，构建平均脸和特征脸，以及如何通过前75个特征矢量进行人脸重建。 第八章是对信息科学发展的回顾与展望，强调了主元分析方法在实际应用中的广泛性，如模式识别、语音识别、图像识别、文字识别、说话人识别、语种识别、文种识别、市场预测、产业优化、信号处理、信息挖掘和图像、语音数据处理等领域。主元分析作为一项核心技术，对于高效处理大量数据和挖掘其中隐含的规律至关重要。 总结来说，王守觉院士的这项研究旨在将复杂的高维信息科学问题简化，通过主元分析方法提供一种直观且有效的解决方案，对于从事信息技术、机器学习或信号处理相关工作的专业人士具有很高的参考价值。"