模式识别基础：判别函数与应用

模式识别是一种技术科学，主要研究如何让机器通过观察环境、学习区分感兴趣的模式，并从背景中甄别出来，进而做出合理决策。它起源于20世纪50至60年代，与人工智能、图像处理等多个学科紧密相关。这门学科强调理论与应用的结合，有着广泛的应用需求，但目前的理论和技术仍有待进一步发展和完善。 1.1 模式识别和模式的概念 模式识别是指机器模仿人类的模式识别能力，自动识别不同事物的过程。模式可以理解为一种具有特定特征或结构的信息表示，例如文字、声音、图像等。模式识别涉及对模式的分析、理解和分类，旨在让机器能够理解和解释现实世界中的复杂信息。 1.2 模式识别系统 模式识别系统通常由以下几个部分组成：数据采集、预处理、特征提取、模式分类和决策。数据采集阶段获取原始信息；预处理则对这些信息进行清洗和转换；特征提取是关键步骤，通过选择和提取最有代表性的特征来简化问题；模式分类是将特征化的模式分配到预定义的类别中；最后，决策阶段基于分类结果进行行动或输出。 1.3 模式识别的主要方法 模式识别的方法多种多样，包括统计方法（如贝叶斯分类、线性判别分析）、基于距离的方法（如欧氏距离、曼哈顿距离）、模板匹配、神经网络、支持向量机、深度学习等。每种方法都有其适用的场景和优缺点，选择哪种方法取决于具体任务的性质和数据特性。 1.4 模式识别应用 模式识别在众多领域有广泛应用，如生物医学（疾病诊断、基因序列分析）、图像处理（人脸识别、物体识别）、语音识别、自然语言处理、推荐系统、智能安全监控等。这些应用极大地推动了人工智能的发展，改善了人们的生活质量。 1.5 有关模式识别的若干问题 在模式识别中，面临的主要问题包括：如何有效地提取和选择特征、如何处理大规模高维数据、如何提高分类精度、如何处理类别不平衡问题、以及如何实现对未知模式的有效识别等。这些问题需要不断研究新的理论和技术来解决。 总结来说，模式识别是信息科学与工程学院的重要课程，涵盖了从基本概念到复杂应用的全面知识。随着技术的不断进步，模式识别将在未来继续发挥重要作用，推动人工智能领域的创新和发展。