王守觉院士:数字化时代信息共性问题及高维仿生信息学应用
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更新于2024-08-21
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在"数字化时代信息的共性问题——王守觉院士高维仿生信息学"这一章节中,作者王守觉院士深入探讨了数字化时代的新兴挑战与共性问题。首先,他强调了将连续信号转变为离散采样信号所带来的影响,这是信息科学领域的重要转变,因为这不仅涉及到信号的量化和存储效率,还影响了信号处理的精确性和实时性。
在现代信息科学方法的背景下,课程设置了科技前沿的任务和目的,如目标识别中的仿生模式识别与支持向量机(SVM)的比较。通过对比不同识别方法(如近邻法和SVM),可以看出仿生模式识别在正确识别率上具有显著优势,尤其是在低错误率和拒识率方面。这表明,仿生模式识别理论在复杂信息处理中具有潜在的优势。
课程要求学生具备立体几何、集合论、线性代数等基础知识,以及数字信号处理、语音和图像处理等技术的基本了解。学习方法上,强调掌握基本概念和几何方法,特别是利用计算技巧来解析高维空间的几何概念和符号计算方法。
第二章回顾了信息与信号处理的历史发展,从模拟信号的处理和应用到计算机出现后的数字信号处理兴起,包括近代数字信号处理方法如数字滤波器、自相关性计算、时域和频域分析、傅立叶变换、快速傅立叶变换、扫频分析等。此外,数据压缩中的主元分析方法(PCA)也在此部分得到了提及,如在Orl人脸库中,通过PCA进行特征提取和人脸重构。
这一章节还展示了信息处理技术在实际领域的广泛应用,如模式识别(人脸、语音、图像和文字)、说话人识别、语种和文种识别、市场预测、产业优化、信号处理、信息挖掘和图像、语音处理等领域,体现了其广泛的实际价值。
王守觉院士的章节深入剖析了数字化时代信息处理的关键问题,并通过仿生学的视角,探讨了如何利用高维仿生信息学的方法来解决这些挑战,从而推动信息科学的发展。
2010-11-17 上传
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