模式识别与智能信息处理

模式识别与智能信息处理（共6篇）（共6篇）

1.模式识别与智能信息处理 篇一

模式识别与智能系统学科简介

专业介绍

模式识别与智能系统专业是一个新兴的交叉学科，是自动控制、模式识别、人工智能、模糊逻辑、仿生学和计算机科学等技术融合的产物。这一学科在上世纪八十年代以来受到控制科学与工程学界的极大重视，被称为面向二十一世纪的控制科学。本学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。本学科的研究方向包括：图像处理与模式识别、微智能执行器与自主系统、运载器综合健康管理、UCAV协同任务规划、生物特征识别技术。

业务培养要求

本学位点主要培养具有人工智能和模式识别理论、微智能执行器及智能控制系统等专业知识、能够熟练应用相关知识解决实际系统问题能力的高级专门人才。硕士研究生需掌握坚实的基础理论和系统的专业知识，掌握科学研究的基本方法和技能，具有独立分析和解决问题的能力，具有一定的创新能力。具备查阅文献资料，了解学科现状和动向，归纳总结的能力。具备独立进行实验方案设计、实验数据处理以及对实验结果概括处理的能力。具备一定的科技文献写作能力，能够完成学术论文以及学位论文的写作。熟练地阅读本学科领域内的外文资料，具备较好的外文论文写作能力。具备一定的教学实践（课程辅导、辅导实验）、科研实践（指导课程设计或毕业论文等）、参加工程项目的实践或社会实践能力。在人工智能和模式识别、智能微系统及飞行控制系统等领域内，掌握坚实的理论基础和系统深入的学科知识，具有良好的科研和实际应用能力，具有较强的从事高校教学、科研或独立担负专门技术工作的能力。

主干课程

模式识别、智能控制、数字图像处理、数字信号处理、神经网络与人工智能、系统建模与仿真、飞行控制技术、系统辨识与自适应控制、故障诊断技术等。

2.模式识别与智能信息处理 篇二

一、多元化的课堂教学模式

1. 逐步采用以“探究式”为主的课堂教学

在课堂教学中, 改变“满堂灌”式的讲授, 逐步采用以“探究式”为主的课堂教学, 即在教师的指导下, 学生通过主动参与获得知识的过程, 加深对知识的体验, 掌握研究科学的探索能力, 形成认识科学的概念和规律, 进而培养学生探索未来世界的积极态度。

在课堂教学中, 由教师设置“问题”情景, 实施以“问题”为纲的课堂教学。以教材为基本探究内容, 以培养学生的能力为目标, 以学生主动学习合作讨论为前提组织课堂教学。学生通过自己的研究、分析、讨论总结, 寻求解决问题的方法, 以此来激发学生的求知欲望, 提高学生学习的主动性;提高学生发现问题、提出问题、分析问题的能力, 在解决问题的过程中又发现新的问题。教师对学生学习的各个环节要及时给予引导与反馈性的评价。这种方式与传统的教学有着本质意义的不同。

这种教学模式, 能建立新型的师生关系, 改变传统的主与客的地位, 可将学生作为知识创新的主要组成部分, 创造和谐的教学氛围, 活跃学生的思维, 激发学生的学习兴趣。

2. 将团队精神融入课堂教学内容中

综合分析21世纪对高素质人才的要求, 武汉理工大学所培养的学生, 除了应具备开拓精神、社会责任感、适应能力等之外, 其中“具有与他人协作的能力”是不容忽视的。也就是说, 能否培养出知识渊博而又有超强的动手能力、有独立的工作能力而又善于与人合作、具有团队精神的新世纪创新型人才, 也是衡量教育、教学工作成绩的标准之一。团队精神是主人翁精神, 是大局意识、协作精神和服务精神的集中体现。

大学教育阶段是连接学生步入社会的缓冲区和纽带。应将培养学生的团队精神融入在课堂教学过程中, 为此, 要设计一些由团队才能完成的“大作业”及课程设计, 有意识地帮助学生改变多年来形成的“自我”观念, 使他们认识到, 在知识经济的大背景下, 要有与人共事、团结协作、优势互补的团队精神;注重讲奉献;有忠诚、民主及重视集体利益的个人品质才会有创新和发展。

3. 在课堂教学中注重培养学生的口头表达能力

对学生的口才训练实质是对学生的思维训练, 如果思维不敏捷、不清晰、不严密, 语言的表达也不可能流畅、清楚。对学生的口才表达训练, 有利于提高学生的心理素质及与人沟通的能力。

在课堂教学中, 学院学习欧美有关学校教师的做法, 给学生布置的作业不仅仅是书面的, 有相当一部分作业是以报告的形式交卷的。有的题目是由一个人独立完成, 可有4~5分钟长时间的报告, 有的题目由一个小组共同完成, 每一个成员有1分钟左右短时间的报告, 而且时间要求严格, 要求时间长的决不能短, 而要求时间短的也决不能长。这样, 在限定的时间段内, 学生必须将问题的核心很有层次地表达出来, 这样做, 既训练了他们的思维, 又锻炼了他们的语言表达能力。

应当看到, 口才交际能力在现代社会中已越来越被重视, 是当今社会与人沟通、交流的一种重要能力。

4. 科教融合, 将新的科研成果实施于课堂教学中

学院将新的科研成果和学术前沿知识有机融于课堂教学中, 采用合适的方式在课堂教学中阐述, 层层分析, 抽丝拔茧, 既使学生感兴趣, 又使学生不觉生僻, 使本科生提早接触到科研文化的熏陶, 提高他们对专业课程的学习兴趣, 使其掌握科研方法, 提高他们的科研能力及探索精神。为将来研究生学习或进入社会打下一个坚实基础。

科教融合, 学术育人, 既丰富了学生新的知识, 又扩大了学生的视野、调动学生的学习兴趣, 激发了他们的创新热潮。

5. 针对不同的教育对象, 选择合适的教育角度

了解教育对象, 进行具有针对性的教育, 是大学教育的基本原则, 因每个时期的教育群体不尽相同, 因此, 根据不同的教育对象, 选择不同的教育方法, 从适合教育对象的特点入手选择论述角度, 增强教育的生命力。当代大学生的特点是思想活跃、创新意识强烈, 知识广博、信息获取快速, 但他们大多是方法简单, 有些极端主义, 忽视实践、具有实用主义倾向。所以, 在教学过程中要深入分析学生的思想状况和特征, 因势利导, 进行有针对性教学, 以利培养出具有主动性、适应当今经济社会需用的人才。

二、多层次的实践教学模式

1. 实验室实践教学

基础训练遵循实践教学由浅入深、由易到难的规律, 培养学生的基本实验技能和基本工程素质, 提高学生的动手能力, 强化课堂教学知识, 使学生对知识技能的掌握由理解到“会”的程度。基础训练的目标是加深对课堂知识的理解, 不要求应用与创新。

学生完成了基础训练后, 对教学内容和要求有了一定的了解并初步掌握了实验方法。为了进一步培养学生获取知识的能力, 要布置综合性实验, 要求学生在课外开放实验室完成。综合性实验题目覆盖的知识点尽可能多, 同时注重实用性, 引导学生围绕综合设计目标, 锻炼学生对复杂问题进行分析与解决的能力, 激发他们创造知识的能力。

综合性实验不仅要完成工程目标, 还要写出规范的实验报告。

2. 开展专业训练的实践教学

通过广泛的社会调查, 将社会对自动化专业人才需求进行分类及职责分析, 模拟社会需求项目, 建立模拟专业训练题库, 让学生利用课余时间在开放实验室自由组合或独立完成, 训练内容涵盖需求分析、详细设计等环节, 这样做, 既可使教学与社会需求相结合, 又可克服学生理论脱离实际的弊病。通过学生的反复自我训练, 培养他们的专业技能, 训练其职业素养及行业兴趣, 为将来学生走向工作岗位奠定基础, 拓展学生的求职空间。

3. 面向企业的实践教学

学生在获得技能训练的背景下, 通过校企结合, 让学生参加面向企业的实践, 参加实际的生产项目或科研课题, 可进一步提高他们的职业能力。

目前, 能接纳学生实践的企业较少, 学院将积极与学校及有关企业联系, 争取学校企业共同投资, 在企业或校内建立训练基地, 按对口企业的标准建立训练平台, 创造真实生产环境, 组织技能训练, 更加强化学生的能力培养, 实现学生的零距离上岗。

三、网络环境下自主学习模式

基于网络的学习是一种自主学习形式, 通过培养学生的主体意识, 指导训练学生掌握学习方法, 在整个学习过程中, 没有直接的外界压力和要求, 让学生懂得自定目标、自选方法、自我调控、自我评价, 实现学生自主学习的一整套教学结构体系。

网络课程平台提供了丰富的课程学习资源, 为学生提供了一个很好的自主学习环境, 在这样的环境中, 不但能充分尊重学生的个性和差异, 引导学生的个性化及开发式学习, 还能扩展他们的感知和空间, 突破时空和教学进度的限制, 为学生兴趣的发展提供广阔的多维空间, 最大限度地发挥他们的创造能力。

为了配合学生在网络环境下的的自主学习, 课程组已编制了本学科的两门课程网络教学课件。通过多元化的课堂教学→多层次的实践教学→网络环境自主学习, 实现了从课堂到课外、理论到实践、个人到团队的有机融合, 在教学探索中, 这是一种好的教学模式。

摘要：为了培养具有创新意识和创新能力的人才, 模式识别与智能系统学科在系列课程教学中, 以人才需求为本, 教学目标为纲, 探索出多元化的课堂教学模式、多层次的实践教学体系、主动式的自主学习方法, 实现了从课堂到课外、理论到实践、个人到团队的有机融合。

关键词：创新教育,多元化课堂教学,多层次实践教学,主动式自主学习

参考文献

[1]徐鹏, 周明圣, 蒋平.试论高校创新型人才培养的改革思路与着力点[J].黑龙江教育:高教研究与评估, 2009, (3) .

3.模式识别与智能信息处理 篇三

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沈阳自动化研究所模式识别与智能系统

（一）拟报考高校实力剖析

中国科学院沈阳自动化研究所成立于 1958 年 11 月。1962 年前的名称为沈阳电子技术研究所，1962 年至 1972 年的名称为东北工业自动化研究所，1972 年起正式定名为中国科学院沈阳自动化研究所。2001 年 5 月前，研究所的中心区域在沈阳市和平区三好街 90 号。2001 年后，全部迁移到沈阳市东陵区 南塔街 114 号。现任所长王越超。目前，全所有正式员工 500 多人，流动人员 250 人左右，院士 2 人，博士生导师 21（包括客座导师）人，研究员 45 人，副研究员 55 人，高级工程 师 82 人。博士学位授予点 2 个，硕士学位授予点 4 个，设有博士后流动站 1 个。在读硕士研究生 126 人，博士研究生 83 人，在站博士后 9 人。全所设有 2 个重点实验室：机器人学重点实验室和先进制造技术重点实验室；3 个研究室：

1、工业控制系统研究室，2、光电信息研究室，3、自动 化装备研究室；一个研究中心：水下机器人研究中心；一个负责科研信息、文献、网络等支持服务的信息中心。管理部门设有：综合管理办公室、科技 处、人事教育处、质量条件处、财务中心。沈阳自动化所自建所起长期从事工业自动化工作。八十年代初期开始，又在机器人、光电信息技术的研究、开发与应用方面不断取得引人瞩目的成 绩。获得大量国家、科学院及地方奖励，为国家高技术科技攻关、国家安全、大中型企业的技术进步与技术改造攻克了一个又一个难关，成为值得信赖 的一支攻坚力量。自 1985 年起在中国机器人事业发展历史上创造了十八个 报考人数 8 9 3 19 9 16 75 28 6 53 29 6 3 4 录取人数 推免人数 录取率 66.67% 50.00% 50.00% 40.43% 39.13% 39.02% 30.61% 25.69% 22.22% 20.70% 14.22%2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

信息技术科学学院 电子信息与电气工程学 001 信息科学技术学院

上海交通大学 北京理工大学

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（十）拟报考高校硕士点 2008 年专业细目

专业代码/专业名称 智能机器与系统 081104/模式识别与智能系统 图像处理与模式识别 研究方向 考试科目 101 英语 102 日语 201 政治 301 软件技术基础 302 自动控制原理 303 人工智能原理 304 机器人学 306 算法设计与分析 308 模式识别 309 矩阵分析 310 数字信号处理

（十一）拟报考高校 2008 年专业课参考书目

初试参考书目： 自动控制原理： 《自动控制原理》 胡寿松 国防工业出版社 软件技术基础: 《软件技术基础》 黄迪明 电子科技大学出版社 《软件技术基础》王人骅 北京航空航天大学出版社 人工智能原理： 《人工智能及其应用》蔡自兴 清华大学出版社 《人工智能及其应用》付京孙 清华大学出版社 《智能控制技术》（神经网络及遗传算法部分）易继锴、侯媛彬著 北京工业大学出版社 算法设计与分析： 《算法设计与分析》 王晓东 清华大学出版社 《计算机算法设计与分析》苏德富、钟诚 电子工业出版社 模式识别： 《模式

识别》边肇祺 清华大学出版社 《模式识别》杨光正 中国科技大学出版社 机器人学： 《机器人学》 熊有伦著 机械工业出版社 《机器人学》蔡自兴主编 清华大学出版社

（十二）拟报考高校硕士点导师基本信息

王越超 个人简历： 1960 年生 工学博士 研究员 国家“863”计划先进制造与自动化技术领域专家委员会委员，中国科学院机器人学重点实验室主任,中国自动化学会理

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事、机器人专业委员会主任，国务院学位委员会学科评议组成员，主要研究领域：智能机器人,主要负责工作：所全面工作、基础研究、办公室、信息中 心。主要研究方向： 机器人控制理论与方法研究 智能机器与系统研究。主要工作及获得的成果： 作为课题负责人或主要参加者完成了十余项国家 863 计划、国家科技攻关计划、国家自然科学基金、中科院重点项目等研究课题。主要研究工作包 括：机器人控制系统研究开发、多机器人系统、基于网络机器人控制，微纳米操作机器人。获国家科技进步二等奖 1 项、辽宁省科技进步一等奖 1 项、中国科学院科技进步二等奖 2 项，在国内外重要期刊和会议发表论文 80 余篇。现任《机器人》杂志主编，《自动化学报》编委。目前研究课题及展望： 基于互联网的机器人实时双向反馈遥控操作，移动机器人自主智能控制，纳米操作机器人。培养研究生情况： 培养研究生 14 名。联系电话：(024)23970060 封锡盛 个人简历： 1965 年毕业于哈尔滨工业大学工业企业自动化专业，1973 年以前从事雷达天线控制系统设计研究，1982 年起从事水下机器人研究。1986 年任副研究 员，1992 年聘为研究员，现为博士生导师，所学术委员会副主任，中国工程院院士，?机器人?杂志副主编等。主要研究方向： 水下机器人智能和自治、自治导航与控制，非结构环境控制，不依赖模型控制方法研究，总体技术，体系结构，操纵性理论，多机器人控制、新概念 等。主要工作及获得的成果： 有缆遥控水下机器人“海人一号，”科学院科技进步二等奖。“探索者”无缆水下机器人，中科院科技进步一等奖。“CR-01”6000 米水下机器人，“无 缆水下机器人研究、开发及应用”国家科技进步一等奖等奖励多项。目前研究课题及展望： 远程、深海、复杂环境、特种需求机器人研究。培养研究生情况： 在读博士 6 人，硕士毕业 6 人。联系电话：(024)23970075 电子邮件： fxs@mail.sia.ac.cn 韩建达

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个人简历： 研究员。1968 年生，1990 年毕业于西安交通大学，1998 年获哈尔滨工业大学工学博士学位，2002 年被聘任为博士导师。作为访问学者，1998 ~ 1999 在香港城市大学，2001 ~ 2002 在美国密西根州立大学，2002 ~ 2003 在美国康耐尔大学从事研究工作。多年来一直工作于机器人系统、控制领域。个人主 页：http:// 附录： 沈阳自动化研究所 2008 硕士研究生招生简章

一、报名 硕士研究生为全国网报，请按教育部规定的时间和办法报名，逾期无法补办。网报要求填写的各种个人信息，必须真实、完整、准确，否则，造成的一切后果由考生本人负责。1.报考条件(1)拥护中国共产党的领导，愿为社会主义现代化建设服务，品德良好，遵纪守法；(2)考生的学历必须符合以下条件之一： 国家承认学历的应届本科毕业生（在校的非应届毕业生不允许报考）； 具有国家承认的本科毕业学历的人员； 获得国家承认的大专学历后，经两年或两年以上（从大专毕业到录取为硕士当年 9 月 1 日），达到与大学本科毕业生同等学力者（同等学历者报名时应该向我所招办书面说明 情况，否则，出现的一切问题由考生本人负责）；

北京万学教育科技有限公司 海文考研 国家承认学历的本科结业生和成人高校应届本科毕业生，按本科毕业生同等学力报考； 已获硕士、博士学位人员；(3)年龄一般不超过 40 周岁。(4)身体健康状况符合规定的体检要求。

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(5)凡不符合教育部、中国科学院、辽宁省招考办、我所招生办对硕士报考有关规定和要求的，一经发现，立即取消考试、入学资格，责任由考生自负。

二、考试 1.初试科目（1）外语、政治理论(理)、数学(一)由教育部统一命题。外语中英、俄、日语任选其一；考俄、日语的考生，第二外语必须是英语(复试时考查英语水平)；（2）专业课由我所命题。各专业考生可以在本专业规定的 3 门考试科目中任选其一。2.复试(1)外语口试测试；(2)一门专业课的笔试。考生从所报专业的考试科目中选一门初试以外的专业课。报考机械电子工程专业的机械类考生复试时还可以选考工程力学；(3)专业综合面试 专业综合面试，着重考核考生综合素质和从事科研工作的能力（潜能）； 3.同等学历者复试时加试两门本科主干课程，加试为笔试，每门课考试时间为 3 小时。如果需要，还会进行其它考核。

三、身体检查(由我所招办指定医院)，检查标准依照教育部、卫生部、残疾人联合会共同发布的“关于印发《普通高等学校招生体检工作指导意见》的通知”执行。

四、招收的定向生实行合同制，录取前必须签定定向合同。

五、我所攻读硕士学位研究生，学籍时间为 3 年。

六、现役军人报考，必须同时按照解放军总政治部的有关规定办理。

七、我所 2008 年计划招收硕士生 56 人。

4.《用智能工具处理信息》教学实录 篇四

授课时间：2012年4月 授课人：西安市xxx中学

选用教材：粤教版 信息技术必修模块《信息技术基础》 授课班级：xxx中学高一学生

【师】：上课！【生】：老师好！（起立）【师】：同学们好！请座。在介绍本课内容之前，先请同学们欣赏一个视频片段。（播放新闻片段《霍金和他的计算机》）【师】：从视频片段中同学们可以看到霍金先生和他所使用的电脑，请问大家能不能从中发现霍金先生所使用的电脑和我们所使用的电脑有何不同？ 【生】：（纷纷作答）红外线识别„„ 【师】：识别什么？ 【生1】：眼睛眨动。【师】：用红外线识别眼睛的眨动。那声音是怎么发出的？ 【生2】：计算机合成声音！【师】：类似霍金先生所使用的智能工具现在已经逐步走入到我们的生活中。这节课老师就带着大家一起来领略智能工具的神奇魅力——第四章第二节用智能工具处理信息。（板书课题）【师】：智能工具的研究领域非常广泛，在日常生活中应用最多应该是模式识别技术。模式识别技术是指计算机对物体、语音、字符等自动识别的技术。刚才在视频片段中霍金先生所使用的电脑是自动识别眼睛的眨动选择字符，然后把霍金先生所输入的字句合成语音输出。霍金先生所使用的电脑全世界只有一台，我们无缘一用！这节课老师安排了另一个实践活动——用鼠标输入汉字，希望同学们可以通过这个实践活动来感受模式识别技术在日常生活中的应用—— “用鼠标输入汉字”。【师】：（广播展示课件中的实践任务）在这个实践活动中，需要使用 “文通慧视小灵鼠” 软件——可以识别用鼠标滑动的笔画组成汉字输出。同学们可以通过登录服务器复制软件。然后登录论坛输入十个字符，老师给定五个字符，分别是：米，天，A（英文字符）。（句号），„„，其它五个自选。最后登录论坛完成“手写文字识别率调查”主题中的内容。下面老师讲简单地演示实践步骤。（广播演示实践步骤）【师】：步骤明白了没有？ 【生】：（齐声回答）明白了。【师】：下面大家可以开始自己操作。（简单板书实践步骤和内容）【生】：（学生实践操作）【师】：平时大家输入十个汉字需要多长时间？ 【生】：（大多数学生回答）

三、四十秒钟。【师】：（笑）我们学校的学生计算机水平非常高，平时输入用三、四十秒，那今天老师先给大家一分钟的时间登录论坛，再给大家三分钟的时间输入十个字符，看哪些同学输的又快又好！谁先发帖，老师在论坛中都可以看到。比一比我们班哪个同学第一个完成！【师】：只给三分钟的时间，一会老师就要倒计时了，请大家抓紧时间。【生】：（学生实践，教师巡回指导）【师】：还有1分半，同学们要抓紧时间，先把这十个字符完成了。【生】：（学生实践，教师巡回指导）【师】：（查看论坛回复情况）已经有四个学生完成，其他同学要抓紧时间了。【生】：（学生实践，教师巡回指导）【师】：（广播展示论坛投票结果）我们一起来看一下同学们完成的情况。总共有二十个同学完成了识别率的投票，老师相信肯定还有很多同学也完成了鼠标输入汉字这个实践活动，但是没有来得及投票，因为是第一次使用论坛，不太熟悉，也有情可原，没有关系，咱们先来看看这些同学的投票结果。通过论坛投票可以很清晰地看到同学们的实践结果，智能鼠标输入汉字的识别率大概在多少？ 【生】：（绝大多数学生齐声回答）60% 【师】：50%-60%。回顾实践过程，同学们输入的这十个字符，有哪些被正确识别了？ 【生4】：米！【生5】：天„„ 【师】：有哪些字符没有被正确识别? 【生】：（异口同声）【师】：还有呢？ 【生6】： A 【生7】： 句号 【师】：那 被错误识别成什么了？

【生8】：察，警察的察；

【生9】：（窘迫的窘；

【生10】：不认识的字„„ 【师】：那A呢？ 【生11】：大写的八； 【生12】：匕；„„ 【师】：句号呢？ 【生13】：甲乙的乙；„„ 【师】：那“米”和“天”所有的同学都被正确识别了吗？ 【生】：是（部分学生肯定回答，还有一些学生沉默）【师】：老师刚看到有位同学输入的米没有被正确识别，不好意思说！太简单了！（笑）被错误识别成禾了！那“天”呢？有没有别错误识别的？ 【生】：（部分学生回答）有！【师】：被错误识别成什么？ 【生14】：大； 【生15】：人„„ 【师】：通过刚才同学们反馈的结果可以发现你们输入的这十个字符有些被正确识别了，有些没有被正确识别？为什么？ 【生】：（小声议论）【师】：下面咱们一起来探究一下“鼠标输入字符”的原理，下面请同学们翻开课本第86页阅读下面这段文字“用手写板输入汉字的简单原理”。实际上“用鼠标输入字符”的简单原理和它非常相似，不长的一段文字，老师给大家3分钟时间，请同学们阅读这段文字，归纳总结“用鼠标输入字符”的原理。【生】：（阅读文字）【师】：有没有哪位同学自告奋勇总结一下“智能鼠标输入汉字”的基本原理？或者总结一下它识别汉字经过了几个步骤？ 【生】：（无人举手）【师】：我们高新一中的同学都很腼腆，那老师就点将了！（观察学生，指向一位表情若有所思的男生）【男生1】：第一步先用鼠标输入。【师】：（鼓励的语气）很好，下面的？ 【男生1】：第二步对汉字进行处理； 【师】：（肯定的语气复述）对汉字进行处理！（鼓励地看着作答男生）第三步呢？ 【男生1】：第三步和特征库进行匹配。【师】：（复述）第三步和特征库进行匹配。【男生1】：第四步显示汉字。【师】：好！请坐！这位同学总结了四步，还有没有其他同学有补充的？ 【师】：那大家一起来看一下老师总结的原理，第一步手写汉字，第二步把鼠标划动的轨迹信息读入到计算机中，第三步进行预处理，第四步笔画识别，第五步和特征库中的标准汉字信息匹配，最后显示汉字。【师】：虽然刚才这位同学只说到了三步，但是老师觉得他总结的也非常好，因为他提到了其中最重要的两步，一步是预处理，一步是特征匹配。那请同学们再思考一下计算机对字符进行哪些形式的预处理？ 【生16】：规范化！【师】：非常好！在我们书写汉字的时候，输入是不是横平竖直，对汉字笔画大小粗细的规范化。还有哪些形式的预处理？（停顿）只是规范化吗？ 【生17】：去噪声 【师】：什么是去噪声？ 【生】：（沉默）【师】：咱们回到刚才的实践中来看一下，有同学输入的“米”字，很简单的一个字，但是也没有被正确识别，而是被识别成“禾”，他是这样输的（板书—模仿学生输入的“米”字），结果被识别成“禾”！同学们已经了解了“智能鼠标输入汉字”的简单原理，能不能解释一下为什么这个“米”会被错误地识别成“禾”？ 【生18】：把点去掉了！【师】：那这是刚总结的步骤中的哪一步呀？ 【生19】：预处理中的去噪声！【师】：非常好！因为标准笔画中是没有这样的圆点的，所以被“去噪声”去掉了！还有吗？ 【生20】：还有上面的哪一点！【师】：对，因为这点太长了，所以被„„(故意停顿)【生21】：规范化 【师】：对，被规范化成撇，所以“米”被识别成“禾”。那其它的这几个字符，biang,A,。为什么没有被识别？或者被识别成乱七八糟的其它字？ 【生22】：没有这个字！【师】：对!因为特征库（强调）中没有这个字！同学们说的非常好！刚才在实践过程中老师听到有同学在抱怨，这个软件难用死了，输入的又慢，输入的文字又不能被正确识别，„„，那请问同学们，这个文通慧视小灵鼠软件还有用吗？ 【生】：（异口同声）有用！【师】：为什么？ 【生23】：不会打字的人能用。【生24】：不会拼音打字的人能用。【师】：还有一些行动不方便的残障人士也可以使用！所以我们在对待事物包括智能工具要一分为二地看问题，不能因为一点小小的不足而否定它！刚才通过实践，同学们亲身感受了模式识别技术在生活中的一种应用——用鼠标输入汉字。请问同学们在我们的生活中还有哪些模式识别技术的应用？ 【生】：（小声讨论）

【师】：（指向板书中的模式识别定义）刚才提到模式识别技术是对物体，（故意停顿）【生】：（齐声回答）语音、图片、字符 【师】：等进行自动识别的技术！那还有哪有哪些模式识别的应用实例？ 【生25】：语音识别！【师】：语音识别具体应用实例是？ 【生26】：语音输入文字！【生27】：手机中的语音拨号！【师】：非常好！还有哪些模式识别的应用实例？有没有看到电影中的高精尖技术？开门都用„„（故意停顿）【生28】：指纹；

【生29】：眼睛；„„ 【师】：指纹识别，或者是虹膜识别！在课本上还有几个关于模式识别的应用识别，课堂时间有限，无法一一尝试，课下同学们可以自己实践感受！刚才，我们通过实践讨论探究了解了智能鼠标输入汉字的简单原理，其实模式识别的一般过程和它非常相似，包括信息采集、数字信息化、预处理、数字特征的提取、与标准模式进行比较，最后显示出来。（广播展示课件）【师】：刚才通过实践我们了解了模式识别技术在日常生活中的应用，其实智能工具在生活中的应用非常广泛，老师在这里要给大家介绍一位新朋友小i，大家和他交流一下，或许他能给大家带来一些关于人工智能的其它信息！【生】：（打开快捷方式“我是小i”，进入机器人对话窗口，和小i交流）【师】：大家可以先和小i认识一下！【师】：好，老师要打断一下同学们！【生】：（集体遗憾的叹气）【师】：（笑）很多同学都是意犹未尽的感觉！那通过交流，认识了小i，那小i是男生？还是女生？ 【生30】：（异口同声）男生 【师】：是和同学们一样的同龄人？ 【生】：（齐声回答）不是 【生31】：四岁 【师】：（惊讶）啊!那一个四岁的小朋友就能通过上网和大家交流！而且可以同时和这么多同学交流？ 【生】：（小声议论）【师】：那小i的真实身份是？ 【生】：机器人（部分同学回答）【师】：那机器人为什么能同时和这么多同学交流，而且能回答我们提出的各种各样的问题？（故作停顿）【生】：（思考）【师】：这就是我们这节课要探索的智能工具的第二个研究领域——自然语言理解技术。自然语言技术主要研究的是理解和生成自然语言的技术。自然语言实际上就同学们在日常生活交流中所用到的语言。机器人理解自然语言，回答我们提出问题的过程和人类思考的过程是类似的。举个例子，（手指某位男生）这位男生请起立！

【男生2】：（起立）【师】：你叫什么名字？ 【男生2】：张鑫 【师】：（惊讶的语气）为什么你能这么快回答老师提出的问题？ 【男生2】：（笑）猜的！【生】：（很多学生都笑了）【师】：（笑着看着其它学生）真的是猜的嘛？这么准猜到自己的名字？应该是„„（故作停顿）【生32】：大脑 【师】：很好！大脑中的数据库中存储着自己的名字。而且回答之前，你还要理解老师提出的问题——分析老师提出的是疑问句，问的是你的名字，然后才能在大脑的知识库中搜索回答老师的问题。【师】：其实机器人理解自然语言的过程和人类对话的过程非常类似。（板书机器人对话的关键环节）首先是语言理解，包括词法分析，句法分析，语义分析；然后机器人思考，回答我们提出的问题。【师】：（鼓励）同学们了解了与机器人对话的简单原理，再来和小i交流一下，这次就不是随意的聊了，大家可以分不同主题（加强语气）和小i交流，看小i是不是什么都懂！或者咱们挑挑他的毛病，看我们提出的哪些问题他能很好的回答，哪些就差强人意了？（结束广播）【生】：（通过聊天对话框和小i对话）【师】：（巡回观察学生实践情况）【生】：（所有学生都兴奋地投入和小i的交流中，有些学生不时小声地相互交流，有些学生不自觉地笑了）【师】：老师看到大家在与小i交流的过程中，有些同学嘴角不自觉地露出了微笑。大家可以把你和小i的精彩对话发送到我们的论坛中和大家一起共享！在“与小i的精彩对话”主题下，可以发送你和小i的精彩对话片段。【生】：（继续和小i交流，有些学生都笑出声了，不时拉着相邻同学看他的屏幕）【师】：（鼓励的微笑）独乐不如众乐，大家把让你发出笑声的，有意思的的对话发送到论坛与更多的同学分享。【生】：（通过聊天对话框和小i对话）【师】：（查看论坛发帖情况）老师在论坛上看到已经有一位同学把他和小i的对话发送到论坛上，非常有意思！还有同学用英语和小i交流！还有哪些同学有更有趣的对话也可以发送到论坛上和其他同学分享！【师】：课堂时间有限，很遗憾只能再给大家一分钟时间把你和小i的精彩对话片段发送到论坛上，抓紧时间！【生】：（回贴发表精彩对话片段）【师】：（广播）【生】：（集体叹息）【师】：（微笑）看来大家还是意犹未尽！一会老师给大家小i的网址，大家课下可以和小i继续交流。【师】：有哪位同学愿意站起来跟大家分享一下你跟小i交流的对话？ 【生】：（小声地说，但是没人举手）【师】：（鼓励的笑）大家都很腼腆，不愿意表现自己，不要紧，我们到论坛上去看看。（广播展示论坛上学生发表的与小i的对话）【师】：通过展示的论坛上发表的我们班同学和小i的精彩对话，我们发现小i可谓是上通体育下知英语，对计算机也颇有研究，还知道windows media player是播放器！那大家觉得小i聪明不聪明呀？ 【生33】：要多聪明有多聪明！【师】：有没有同学有反对意见？ 【生】：不聪明！（部分学生回答）【师】：为什么你会觉得他不聪明？ 【生34】：回答的不对！【师】：哦！他的回答和你提出的问题„„ 【生34】：不一致！【师】：也就是说„„（故意停顿）【生34】：答非所问了！【师】：这位同学说的非常好！小i答非所问！那为什么小i会答非所问呀？（学生思考，沉默）【师】：老师刚才在论坛上看到有一位同学发表的他与小i的对话，可能会对大家有所帮助！我们一起来看一下！

(展示论坛上该班学生发表的帖子，与小i的对话记录如下：

你 说： 你是谁？

小i机器人 说： 连小i也不认识，你可真逊 你 说： 你叫什么名字

小i机器人 说： 我叫小i,“小”呢是小i的的小，“i”呢是小i的i 你 说： 你的名字是什么？

小i机器人 说： 你说的这个，我不懂。说点别的吧)【师】：开始我们小i回答上来了吗？ 【生】回答上来了。（齐声回答）

5.模式识别与智能信息处理 篇五

主板无法正确识别硬盘故障的分析与处理

，

分析与处理

6.模式识别与智能信息处理 篇六

“圆对数”遇到了“模式识别”发现彼此相似，同根同宗，双方紧紧地拥抱握手。

模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。“模式识别” 在当前的数理统计中是一门新的前沿科学，应用于信息处理、计算机、生命科学、人工智能、决策处理等领域。

为方便了解，简要阐述“模式识别”与“圆对数” 的异同点。表述了“圆对数”正巧是对“模式识别”的拓展、深化、兼容、统－。

1、“模式识别”与“圆对数”都源于《贝叶斯方法》。

“模式识别”与“圆对数”都提到了贝叶斯方法绝非就是post正比于prio-likelihmd这么简单。一般而言“模式识别”都会用正态分布拟合likelihmd来完成。由此引伸PCA(协方差矩阵，特征向量),LDA(线性变换方法),NMF(非负矩阵)，以及GMM(高斯分布)。都是根据对应的均值和协方差拟合高斯分布（含正态与偏态高斯分布）。

圆对数正是综合了以述四种方法的优点，特别地拓展了“均值”为“算术平均值或倒数平均值（称黎曼平均值）”，增强了多元多维具有相互制约（纠缠）数据的（超对称性、不确定性）处理功能。如数据中的元素（细胞、粒子、信息）运动/变化/代谢/变换处理能力。

2、“模式识别”与“圆对数”都有相似的计算理论，后者进行了深化与改革。如“协方差”的拟合曲线展开，后者已经拓展了包含有“高斯分布曲线→牛顿二项式→多项式→无穷级级→任意曲线方程→（黎曼平均值/算术平均值）”。建立了新型的协方差计算规则（其计算规则比现有“模式识别”更具简洁、自洽、优美、实用的优越性），称圆对数。增强了数据如信息处理与模式识别的计算功能。如计算机计算中将由现行的 [0,1] 模计算 拓展

k为[0,1/2] 模计算(其中：[0,1/2]=(0,1/2,1,2)), 计算容量大增；非线性、参数时变、时滞等融合（纠缠）条件下的非良定对象以及与智能优化控制等实现方法的控制与决策；分析和解决经济建设和交叉学科中湧现的新课题数据等处理计算功能大增。

3、在具体应用对象的工程计算中，若取物理场（数据背景仅为粒子/质量/空间/时间）为分析例。当普及应用对象为相互关联（融合/纠缠）条件的多种数据（数据背景为abcd---r/t）时，与“模式识别”的数学运用，以及信息科学、生命科学的理论与方法是兼容、统－的, 圆对数是模式识别的基础理论的深化与拓展。