模式识别基础：形式语言与自动机技术解析

"这是一份关于模式识别的讲义，主要涵盖了理论基础形式语言和自动机技术，并讨论了包括CYK剖析算法、Early算法、转移图法在内的多种识别方法。课程旨在使学生掌握模式识别的基本概念、方法和算法原理，强调理论与实践的结合，并通过实例教学帮助学生应用所学知识。课程还涉及与统计学、概率论、线性代数等相关学科的交叉，并提供多本参考教材。课程内容包括引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与训练、最近邻方法以及特征提取和选择等。" 模式识别是一种确定样本所属类别的过程，它通过对样本的特征进行描述和分析，将其归类到预定义的类别中。在模式识别中，样本可以是任何具体的研究对象，如病人、文字或图像。模式则是对这些样本特征的量化表示，通常由一组测量值组成。特征是描述模式特性的重要元素，它们在统计模式识别中起到关键作用。 讲义提到了几种主要的方法，其中包括自动机技术。自动机是一种数学模型，用于模拟执行特定任务的系统。在模式识别中，自动机可以帮助从简单的基元开始，逐步识别更复杂的模式。自动机技术与其他方法如CYK剖析算法、Early算法和转移图法结合使用，可以有效处理各种模式识别问题。CYK算法主要用于上下文无关文法的解析，而Early算法和转移图法则可能用于序列模式的识别。 课程强调了模式识别的几个优点，例如易于识别、能反映模式的结构特征以及对图像畸变的抗干扰能力。然而，当存在干扰和噪声时，特征抽取可能变得困难，可能导致识别错误。 课程面向信息工程专业的本科生、硕士生和博士生，要求学生具备统计学、概率论和线性代数的基础知识。教学方法注重理论与实践的结合，避免过多的数学推导，以实例教学为主，目的是让学生掌握模式识别的基本概念、方法，并能将其应用于实际问题中。 教学目标分为三个层次：基本要求是完成课程并取得学分；提高要求是将知识应用于课题研究和解决实际问题；最高层次是通过学习模式识别来改善思维方式，为未来工作奠定基础。教材和参考文献提供了深入学习的资源，包括孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞译的《模式识别——原理、方法及应用》以及李晶皎等译的《模式识别（第三版）》。 课程内容包括了从引论到特征提取和选择等多个章节，覆盖了模式识别的核心概念和技术。例如，第一章的引论部分会介绍模式识别的基本概念，如特征矢量和特征空间，以及随机矢量的描述和正态分布。这些基础知识对于理解和应用后续章节中的聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决等方法至关重要。 这份讲义提供了一个全面的框架，让学生深入理解模式识别的理论和实践，通过学习和应用这些知识，学生不仅可以解决实际问题，还能发展出创新的思维方式。