模式识别复习指南：系统组成与优化算法详解

该文档是关于模式识别复习的详细资料，适合备考者参考。它首先介绍了模式识别系统的基本组成部分，包括输入设备（传感器）、预处理器、特征提取器、分类器以及后处理器。传感器负责采集数据，预处理器通过分割技术将有用信息和背景噪声区分开，确保识别的准确性。特征提取器则是关键环节，通过处理输入数据，生成与类别相关的特征描述，使得同一类别样本的特征相似度高，不同类别间的差异大。 判别函数值g(X)在这个体系中衡量了样本点到决策面的距离，其计算涉及到向量表示和梯度下降算法的应用。具体地，通过梯度下降方法寻找最优权向量，使得误分类样本的距离减小。此外，文档还提到了固定增量算法，这是一种迭代更新权向量的方法，通过增广模式向量样本集进行调整，直到找到满足特定条件的权向量A。 在算法的具体步骤中，从构建增广模式向量开始，初始化权向量A0，然后进行迭代计算。每次迭代会根据样本Y和当前权向量Ak来决定是否增加、减少或保持权向量不变，直到达到收敛条件。这个过程涉及到矩阵运算和向量加减操作，同时涉及梯度的计算和权值的更新。 整个文档覆盖了模式识别的基础理论和常见算法，对于理解和掌握模式识别技术，特别是分类和决策面分析，提供了实用的学习资料。无论是准备考试还是日常工作中需要应用模式识别技术，这份文档都具有很高的参考价值。