研究生模式识别课件：竞争网络实例与模式识别系统

竞争网络在模式识别中的应用实例是一个实用的教学工具，它展示了如何通过机器学习技术解决实际问题。在这个例子中，我们关注的是将四个包含两个元素的向量p分成两个类别。向量p如下： \[ p = \begin{bmatrix} 0.1 & 0.8 & 0.1 & 0.9 \\ 0.2 & 0.9 & 0.1 & 0.8 \end{bmatrix} \] 首先，我们创建一个竞争网络（Competitive Network），这是一种特殊的神经网络结构，其中每个节点都试图成为输入数据中最匹配的模式。网络的创建使用了`newc`函数，参数设置为[0 1; 0 1]，表示网络有两个输入节点和两个竞争节点。 训练过程是关键环节，通过`net.trainParam.epochs = 500`设定训练轮数为500次。在每次迭代（epoch）中，随机选择一个向量作为输入，网络会更新其权重和偏置值，以便更好地拟合数据。这样做的目的是让网络能够学习到区分两个类别的特征，即向量中的某些模式。 模式识别作为一个广泛应用于人工智能领域的学科，涵盖了识别和理解环境中的模式、从背景中区分感兴趣的对象，并基于这些信息做出合理决策。在本例中，竞争网络就是一个实现模式识别的具体工具，它通过不断的训练和优化，模拟人类对模式的识别过程，尽管现有的方法仍在发展中，但已经显示出强大的实用价值。 模式识别的应用领域非常广泛，包括但不限于计算机视觉（如图像分类）、语音识别、生物信息学（如基因序列分析）和自然语言处理等。对于信息科学与工程学院的学生来说，理解竞争网络这类基本的模式识别算法是掌握这一领域核心技能的重要一步，因为它不仅展示了理论知识如何转化为实际应用，而且还能锻炼他们的编程和数据处理能力。 通过这个实例，学生们可以了解到模式识别不仅仅是理论概念，更是可以通过编程实现的技术，从而为他们未来在科研或工业界解决复杂问题奠定坚实的基础。同时，也提示他们关注模式识别领域存在的挑战和未来发展方向，不断探索更高效、更精确的模式识别方法。