线性与Sigmoid传输函数：模式识别中的基石

在"线性传输函数(线性单元) - 模式识别与概率统计"这一章节中，主要探讨了两种不同的传输函数在模式识别领域的应用，即线性和非线性。线性传输函数通常指的是在数学模型中，函数的输出直接与输入成比例，这种函数在MATLAB中通过`purelin(u)`函数实现。线性单元因其简单和易于理解，常用于处理简单的线性关系，如线性回归、逻辑运算等，对于处理非线性问题时可能需要引入非线性元素。 另一方面，Sigmoid型（也称为S型）传输函数是非线性的典型例子。这种函数的输入范围广泛，从负无穷到正无穷，而输出则限制在0到1之间，呈现出S形曲线。Sigmoid函数的可微性使其在训练多层神经网络，尤其是BP（反向传播）算法中占据核心地位，因为它能够使网络进行平滑的学习，避免梯度消失或梯度爆炸的问题。这种函数常用于神经元的激活函数，使得网络能够学习复杂的映射关系，并且在概率估计和分类任务中表现出良好的性能。 课程"模式识别与概率统计"涵盖了广泛的理论内容，包括统计识别的基础理论，如Bayes决策理论和概率密度估计，以及基本方法如判别函数和聚类分析。特征提取也是关键环节，因为有效的特征能够显著提高模式识别的准确性。此外，课程还涉及模式特征的集成方法，如模糊模式识别和神经网络模式识别，以及各种应用实例，如数字识别和人脸识别。 考核方式采用综合评价，包括平时成绩（通过听课、课堂讨论和作业，可能还包括上机作业）和笔试，分别占30%和70%的比例。课程参考资料丰富，引用了国内外权威期刊和会议，如IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI)、Neural Networks、Pattern Recognition等，这些都是研究者和从业者关注的重要学术资源。 在实际应用中，例如人脸跟踪与识别，模式识别技术起着至关重要的作用。它涉及对人脸图像中的关键特征的识别和追踪，这既需要模式识别的基本概念理解，也需要深入掌握各种识别方法和技术。通过对这些知识的学习，学生将能够设计和实施高效的人脸识别系统，解决实际生活和工业界中的复杂问题。