模式識別
關(guān)注創(chuàng)建者：風(fēng)_4794 創(chuàng)建時(shí)間：2017-03-06
模式識別的實(shí)例教程
一、引言
模式識別是研究如何讓機(jī)器能觀察環(huán)境，并從環(huán)境背景中將感興趣的目標(biāo)提取分離、分類的過程；給定一個(gè)模式，它的識別、分類包含以下兩方面的任務(wù)：指導(dǎo)性分類及非指導(dǎo)性分類。所以識別問題基本等價(jià)于分類、分組的問題，類（組）的概念是有設(shè)計(jì)者指定的或有算法依據(jù)數(shù)據(jù)在一定的相似性準(zhǔn)則下建立的。
模式識別應(yīng)用的領(lǐng)域越來越廣，從生物學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘、文檔分類、文檔圖像分析、工業(yè)自動(dòng)化、多媒體數(shù)據(jù)庫檢索、語音識別到遠(yuǎn)程遙感等方面。而且不同的場景應(yīng)用的方法還有差別，這主要由數(shù)據(jù)的類型（空間維數(shù)）、類別信息等決定；對于一個(gè)模式識別系統(tǒng)，其速度、準(zhǔn)確性及花費(fèi)仍然是考慮的方面。
模式識別系統(tǒng)一般包含以下三個(gè)處理步驟：數(shù)據(jù)的采集、特性及決策；而問題域就決定了傳感器、預(yù)處理技術(shù)、特性建立機(jī)制及決策模型等方面的技術(shù)。對于一個(gè)定義很好的、模式緊湊的識別問題（如小類內(nèi)偏差，大類間偏差），這種情況用一個(gè)簡單的決策模型就會(huì)得到較好的結(jié)果。已知的模式識別方法可分為四個(gè)大的方面：模板匹配、統(tǒng)計(jì)模式識別、語法及結(jié)構(gòu)匹配和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，下面先對這四個(gè)方面進(jìn)行簡單的闡述。
1、模板匹配
這時(shí)出現(xiàn)較早的一種方法，而且實(shí)現(xiàn)起來也較簡單，匹配是個(gè)通用的操作，用于定義兩個(gè)實(shí)體間的相似性程度，一般是采用二維模板，匹配的要素一般采用像素、曲線及形狀信息，當(dāng)然在定義模板及相似性函數(shù)時(shí)要考慮到實(shí)體的姿態(tài)及比例問題，這種方法一般不需要訓(xùn)練，實(shí)際上模板就是由訓(xùn)練集建立起來的。
這種方法的主要缺點(diǎn)是處理圖像的扭曲效果不好，如圖像投影的畸變教嚴(yán)重時(shí)。
展開 本文我們來關(guān)注下三個(gè)非常相關(guān)的概念（深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識別），最熱門的科技主題（機(jī)器人和人工智能）的聯(lián)系。
圖1 人工智能并非將人放入一臺(tái)計(jì)算機(jī)中（圖片來源于 WorkFusion 的博客）
環(huán)繞四周，你會(huì)發(fā)現(xiàn)不缺乏一些初創(chuàng)的高科技公司招聘機(jī)器學(xué)習(xí)專家的崗位。而其中只有一小部分需要深度學(xué)習(xí)專家。我敢打賭，大多數(shù)初創(chuàng)公司都可以從最基本的數(shù)據(jù)分析中獲益。那如何才能發(fā)現(xiàn)未來的數(shù)據(jù)科學(xué)家？你需要學(xué)習(xí)他們的思考方式。
三個(gè)與“學(xué)習(xí)”高度相關(guān)的流行詞匯
模式識別（Pattern recognition）、機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）和深度學(xué)習(xí)（deep learning）代表三種不同的思想流派。模式識別是最古老的（作為一個(gè)術(shù)語而言，可以說是很過時(shí)的）。機(jī)器學(xué)習(xí)是最基礎(chǔ)的（當(dāng)下初創(chuàng)公司和研究實(shí)驗(yàn)室的熱點(diǎn)領(lǐng)域之一）。而深度學(xué)習(xí)是非常嶄新和有影響力的前沿領(lǐng)域，我們甚至不會(huì)去思考后深度學(xué)習(xí)時(shí)代。我們可以看下圖所示的谷歌趨勢圖。可以看到：
1）機(jī)器學(xué)習(xí)就像是一個(gè)真正的冠軍一樣持續(xù)昂首而上；
2）模式識別一開始主要是作為機(jī)器學(xué)習(xí)的代名詞；
3）模式識別正在慢慢沒落和消亡；
4）深度學(xué)習(xí)是個(gè)嶄新的和快速攀升的領(lǐng)域。
2004年至今三個(gè)概念的谷歌搜索指數(shù)（圖來源于 谷歌趨勢 ）
1. 模式識別：智能程序的誕生
模式識別是70年代和80年代非常流行的一個(gè)術(shù)語。它強(qiáng)調(diào)的是如何讓一個(gè)計(jì)算機(jī)程序去做一些看起來很“智能”的事情，例如識別“3”這個(gè)數(shù)字。而且在融入了很多的智慧和直覺后，人們也的確構(gòu)建了這樣的一個(gè)程序。例如，區(qū)分“3”和“B”或者“3”和“8”。早在以前，大家也不會(huì)去關(guān)心你是怎么實(shí)現(xiàn)的，只要這個(gè)機(jī)器不是由人躲在盒子里面?zhèn)窝b的就好（圖2）。
展開 [ 會(huì)議基本信息 ]
會(huì)議名稱（中文）：
第五屆小波分析與模式識別國際會(huì)議
會(huì)議名稱（英文）：
International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition
所屬學(xué)科：
電子、通信與自動(dòng)控制技術(shù) 計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù) 信息科學(xué)與系統(tǒng)科學(xué) 數(shù)學(xué)
會(huì)議類型：
國際會(huì)議
會(huì)議論文集是否檢索：
SCI EI
開始日期：
2007-11-2
結(jié)束日期：
2007-11-4
所在國家：
中華人民共和國
所在城市：
北京市 海淀區(qū)
具體地點(diǎn)：
主辦單位：
北京科技大學(xué)
這些算法分析大型數(shù)據(jù)集，識別模式，并生成可以預(yù)測新的、看不見的數(shù)據(jù)的模型。該過程通常包括以下步驟：
數(shù)據(jù)收集：收集相關(guān)數(shù)據(jù)，從中得出結(jié)論。
模式識別：分析數(shù)據(jù)以查找一致的模式或相關(guān)性。
模型構(gòu)建：根據(jù)已識別的模式開發(fā)預(yù)測模型。
測試和優(yōu)化：評估模型對新數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性并對其進(jìn)行優(yōu)化以獲得更好的性能。
AI 中的歸納推理示例
AI 中的歸納推理通常涉及根據(jù)特定的觀察或數(shù)據(jù)進(jìn)行概括。這是一個(gè)簡單的示例，說明了如何在 AI 環(huán)境中應(yīng)用歸納推理：
示例：基于 AI 的電子郵件分類
場景：AI 系統(tǒng)旨在將電子郵件分類為“緊急”、“重要”、“正常”和“垃圾郵件”等類別。
過程：
數(shù)據(jù)收集： AI 首先分析用戶已經(jīng)標(biāo)記的數(shù)千封電子郵件。它觀察各種功能，例如關(guān)鍵字、發(fā)件人信息、電子郵件時(shí)間和用戶交互（例如電子郵件是快速打開并回復(fù)，還是標(biāo)記為垃圾郵件）。
模式識別：通過分析，AI 會(huì)注意到某些模式：
包含“緊急”或“立即”等詞語且由已識別的聯(lián)系人發(fā)送的電子郵件通常被標(biāo)記為“緊急”。
來自已知商業(yè)來源的包含“銷售”或“報(bào)價(jià)”等詞語的電子郵件經(jīng)常被標(biāo)記為“垃圾郵件”。
不是來自聯(lián)系人但包含正式語言且沒有促銷內(nèi)容的電子郵件通常被歸類為 “重要”。
泛化：使用這些觀察結(jié)果，AI 開發(fā)了一組通用規(guī)則或模型來預(yù)測新電子郵件的類別。例如，它可能概括地認(rèn)為，來自已識別聯(lián)系人的任何包含單詞“緊急”的電子郵件都應(yīng)歸類為“緊急”。
應(yīng)用程序：當(dāng)新電子郵件到達(dá)時(shí)，AI 會(huì)應(yīng)用這些通用規(guī)則，根據(jù)學(xué)習(xí)的模式對其進(jìn)行分類。
展開 腐蝕是壓力容器的最常見失效模式，但在不同的工程應(yīng)用中差別極大，不可能在標(biāo)準(zhǔn)中進(jìn)行規(guī)定，因此GB150規(guī)定了由設(shè)計(jì)人員全面考慮腐蝕失效模式，并在選擇材料、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、腐蝕防護(hù)等方面采取措施，保證容器的設(shè)計(jì)壽命。
4 其他標(biāo)準(zhǔn)涉及到的失效模式
承壓設(shè)備損傷模式在國外已經(jīng)建立了相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)，如美國石油協(xié)會(huì)的API 571、API 579 、API 580 、API 581標(biāo)準(zhǔn)中均有壓力容器損傷模式的相關(guān)內(nèi)容。在API 571標(biāo)準(zhǔn)中，介紹了一般工業(yè)中四大類、44種損傷模式，以及煉油工業(yè)中三大類、18種損傷模式。在美國的NB23標(biāo)準(zhǔn)中、歐盟的PED指令、英國的BS7910標(biāo)準(zhǔn)、美國的NACE標(biāo)準(zhǔn)對承壓設(shè)備的損傷模式也都有涉及。
我國目前正在制定《承壓設(shè)備損傷模式識別》標(biāo)準(zhǔn)，擬提出一套比較完整的，適合我國承壓設(shè)備現(xiàn)狀的損傷模式和識別方法，其內(nèi)容主要包括承壓設(shè)備主要損傷模式和失效機(jī)理的理論描述、形態(tài)、影響因素、敏感材料、可能發(fā)生失效的設(shè)備或構(gòu)件、檢測方法等。《承壓設(shè)備損傷模式識別》標(biāo)準(zhǔn)草案將我國承壓設(shè)備的損傷模式分為五大類、73種，其中腐蝕減薄25種、環(huán)境開裂13種、材質(zhì)裂化15種、機(jī)械損傷11種、其他損傷9種。已經(jīng)頒布的GB/T 26610.1-2011《承壓設(shè)備系統(tǒng)基于風(fēng)險(xiǎn)的檢驗(yàn)實(shí)施導(dǎo)則 第1部分：基本要求和實(shí)施程序》也參考采用了該標(biāo)準(zhǔn)草案中的損傷模式分類方法。
5 總結(jié)
對壓力容器運(yùn)行過程中損傷模式的識別，有助于定期檢驗(yàn)方案的制定，有利于在設(shè)備發(fā)生失效前及時(shí)進(jìn)行修復(fù)或報(bào)廢等處理。
展開 
模式識別的相關(guān)專題、標(biāo)簽、搜索
模式識別的最新內(nèi)容
2027第十五屆深圳國際人工智能展覽會(huì)1小時(shí)前
人工智能技術(shù)層展區(qū)
模式識別（人臉識別、圖像識別、視覺/語音/情感/生物識別）；理解（機(jī)器閱讀、翻譯、文本分類、信息抽取、跨媒體分析、推理技術(shù)、認(rèn)知計(jì)算、知識圖譜）；處理（語音、文本、情感、自然語言、自適應(yīng)學(xué)習(xí)、量子智能計(jì)算、虛擬現(xiàn)實(shí)建模、直覺感知）；系統(tǒng)及執(zhí)行（人機(jī)交互、靈巧作業(yè)、群體智能、自主無人系統(tǒng)的智能技術(shù)、混合增強(qiáng)智能新架構(gòu)與新技術(shù)）。
該芯片采用3.3 V單電源供電（3.0 V～3.6 V）工作溫度范圍-40℃～+85℃，內(nèi)置自動(dòng)時(shí)鐘檢測模式，可自動(dòng)識別MCLK與LRCK之間的倍頻關(guān)系（支持64x～1152x）無需額外配置同時(shí)，支持外部串行時(shí)鐘模式，信噪比（SNR）96 dB，總諧波失真加噪聲（THD+N）低至-92 dB，模擬輸出為VCC/2共模電平，典型輸出電壓為2.8 Vpp（0 dBFS）可直接驅(qū)動(dòng)線路電平負(fù)載，無論是高解析度音樂播放還是游戲音效
它解釋了人工智能系統(tǒng)如何從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)、識別模式、做出預(yù)測，并支持跨領(lǐng)域智能決策。學(xué)習(xí)者還將理解人工智能中使用的不同類型的數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和合成數(shù)據(jù)。
人工智能技術(shù)層展區(qū)
模式識別（人臉識別、圖像識別、視覺/語音/情感/生物識別）；理解（機(jī)器閱讀、翻譯、文本分類、信息抽取、跨媒體分析、推理技術(shù)、認(rèn)知計(jì)算、知識圖譜）；處理（語音、文本、情感、自然語言、自適應(yīng)學(xué)習(xí)、量子智能計(jì)算、虛擬現(xiàn)實(shí)建模、直覺感知）；系統(tǒng)及執(zhí)行（人機(jī)交互、靈巧作業(yè)、群體智能、自主無人系統(tǒng)的智能技術(shù)、混合增強(qiáng)智能新架構(gòu)與新技術(shù)）。
人工智能技術(shù)層展區(qū)
模式識別（人臉識別、圖像識別、視覺/語音/情感/生物識別）；理解（機(jī)器閱讀、翻譯、文本分類、信息抽取、跨媒體分析、推理技術(shù)、認(rèn)知計(jì)算、知識圖譜）；處理（語音、文本、情感、自然語言、自適應(yīng)學(xué)習(xí)、量子智能計(jì)算、虛擬現(xiàn)實(shí)建模、直覺感知）；系統(tǒng)及執(zhí)行（人機(jī)交互、靈巧作業(yè)、群體智能、自主無人系統(tǒng)的智能技術(shù)、混合增強(qiáng)智能新架構(gòu)與新技術(shù)）。
Color Emoji", "Segoe UI Emoji", "Segoe UI Symbol", "Noto Color Emoji"; font-size: 16px; font-variant-ligatures: normal;">Codex則是OpenAI公司專為代碼場景優(yōu)化的大語言模型，其審計(jì)能力建立在強(qiáng)大的規(guī)則匹配和模式識別基礎(chǔ)之上
提升閥測試設(shè)備有哪些類型和用途？1個(gè)月前
AI輔助診斷系統(tǒng)：基于歷史測試大數(shù)據(jù)，自動(dòng)識別異常模式，預(yù)測潛在失效風(fēng)險(xiǎn)。
遠(yuǎn)程監(jiān)控與數(shù)據(jù)追溯系統(tǒng)：每臺(tái)提升閥的測試數(shù)據(jù)均可云端存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)全生命周期可追溯。
這類設(shè)備不僅提升測試效率，更為客戶提供定制化選型建議和預(yù)防性維護(hù)方案。
應(yīng)用展望： 結(jié)合你現(xiàn)有的言語-呼吸功能EIT與多模態(tài)平臺(tái)，可將CDEIT的條件生成與SPfusion的先驗(yàn)融合用于實(shí)時(shí)通氣分布與相位模式識別，再疊加你常用的分類指標(biāo)（Accuracy、F1-macro、QWK、Log-Loss）對下游診斷任務(wù)進(jìn)行評估與閉環(huán)優(yōu)化（本節(jié)為建議性擴(kuò)展）。
最后，歡迎通過公眾號“320科技工作室”與我們聯(lián)絡(luò)。
人工智能技術(shù)層展區(qū)
模式識別（人臉識別、圖像識別、視覺/語音/情感/生物識別）；理解（機(jī)器閱讀、翻譯、文本分類、信息抽取、跨媒體分析、推理技術(shù)、認(rèn)知計(jì)算、知識圖譜）；處理（語音、文本、情感、自然語言、自適應(yīng)學(xué)習(xí)、量子智能計(jì)算、虛擬現(xiàn)實(shí)建模、直覺感知）；系統(tǒng)及執(zhí)行（人機(jī)交互、靈巧作業(yè)、群體智能、自主無人系統(tǒng)的智能技術(shù)、混合增強(qiáng)智能新架構(gòu)與新技術(shù)）。
?航空航天領(lǐng)域?：
支持DO-178C/DO-331最新標(biāo)準(zhǔn)
AI輔助驗(yàn)證飛行控制軟件的正確性
實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化覆蓋分析要求
四、未來發(fā)展趨勢與挑戰(zhàn)
4.1 技術(shù)發(fā)展方向
?云測試平臺(tái)普及?：分布式測試環(huán)境將成為主流，支持大規(guī)模并行測試
?數(shù)字孿生技術(shù)?：虛實(shí)結(jié)合的測試方法提升覆蓋率，減少物理測試成本
?AI質(zhì)量預(yù)測?：基于歷史數(shù)據(jù)的缺陷模式識別
