小編給大家分享一下人工智能之模式識別與機器學(xué)習(xí)概念的示例分析，希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲，下面讓我們一起去探討吧！

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模式識別與機器學(xué)習(xí)，為了能夠讓機器執(zhí)行和完成識別任務(wù)，必須對分類識別對象進行科學(xué)的抽象，建立它的數(shù)學(xué)模型，用以描述和代替識別對象，這種對象的描述即為模式。

模式識別與機器學(xué)習(xí)概念

模式識別系統(tǒng)過程：

特征提取與選擇

訓(xùn)練學(xué)習(xí)

分類識別

模式識別過程從信息層次、形態(tài)轉(zhuǎn)換上講，是由分析對象的物理空間通過特征提取轉(zhuǎn)換為模式的特征空間，然后通過分類識別轉(zhuǎn)換為輸出的類別空間。

特征提取是對研究對象本質(zhì)的特征進行量測并講結(jié)果數(shù)值化或?qū)ο蠓纸獠⒎柣?，形成特征矢量、符號串或關(guān)系圖，產(chǎn)生代表對象的模式。

特征選擇是在滿足分類識別正確率的條件下，按某種準(zhǔn)則盡量選用對正確分類識別作用較大的特征，從而用較少的特征來完成分類識別任務(wù)。

模式識別與機器學(xué)習(xí)注意

在模式采集和預(yù)處理中，一般要用到模數(shù)(A/D)轉(zhuǎn)換。A/D轉(zhuǎn)換必須注意：

采樣率，必須滿足采樣定理

量化等級，取決于精度要求

在數(shù)據(jù)采集過程中，一般我們會進行一些預(yù)處理過程，如

去噪聲：消除或減少模式采集中的噪聲及其它干擾，提高信雜比(信噪比)

去模糊：消除或減少數(shù)據(jù)圖像模糊及幾何失真，提高清晰度

模式結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換：例如把非線性模式轉(zhuǎn)變?yōu)榫€性模式，以利于后續(xù)處理，等等

預(yù)處理的方法包括:濾波，變換，編碼，歸一化等

特征提取/選擇的目的：降低維數(shù)，減少內(nèi)存消耗，使分類錯誤減小

分類:把特征空間劃分成類空間，影響分類錯誤率的因數(shù)：

分類方法

分類器的設(shè)計

提取的特征

樣本質(zhì)量

模式識別的主流技術(shù)有：

統(tǒng)計模式識別

結(jié)構(gòu)模式識別

模糊模式識別

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

人工智能方法

子空間法

統(tǒng)計模式識別直接利用各類的分布特征或隱含地利用概率密度函數(shù)、后驗概率等概念進行分類識別?；镜募夹g(shù)有聚類分析、判別類域代數(shù)界面法、統(tǒng)計決策法、最近鄰法等。

結(jié)構(gòu)模式識別將對象分解為若干基本單元，即基元；其結(jié)構(gòu)關(guān)系可以用字符串或圖來表示，即句子；通過對句子進行句法分析，根據(jù)文法而決定其類別。

模糊模式識別將模式或模式類作為模糊集，將其屬性轉(zhuǎn)化為隸屬度，運用隸屬函數(shù)、模糊關(guān)系或模糊推理進行分類識別。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法由大量的基本單元，即神經(jīng)元互聯(lián)而成的非線性動態(tài)系統(tǒng)。

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本文題目：人工智能之模式識別與機器學(xué)習(xí)概念的示例分析-創(chuàng)新互聯(lián)
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