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上传时间: 2009-04-12
详细说明： 模式描述方法：特征向量描述，结构基元描述（基元和其间的连接关系） 相应的模式识别方法是：统计模式识别法，结构（句法）模式识别法 统计模式识别法：客体->数据获取（二维图像、一位波形、逻辑值、物理参量，常用矩阵或向量表示）->预处理（去除噪声，加强有用的信息，对退化或失真进行复原）->特征抽取（对庞大的原始数据进行选择或变换，得到特征向量）->分类器设计（用一定数量的训练样本，确定出一套有效率且准确的分类判别规则）->分类器（执行规则，输出结果）->结果 前沿展望：模糊数学、神经网络 分类问题：根据特征向量值及其它约束条件，进行分类 贝叶斯分类器： 使用的先决条件：1、要决策分类的类别数是一定的，2、各类别总体的概率分布是已知的 最小错误率贝叶斯决策：概率比较 最小风险贝叶斯决策：考虑各种错判所造成的不同损失，采用最小风险 条件风险：将模式x判属某类所造成的损失的条件数学期望。 似然比，似然比阈值 如果正确决策的损失均为零，错误决策的损失均相等，则这两种决策是等价的，也就是说，最小错误率贝叶斯决策是最小风险贝叶斯决策的特例。 用错误率评价分类器的性能。 x是一维的情况下，错误率是一重积分；当x是多维向量时，要 进行多重积分的计算，再加上类条件概率密度函数的解析表达式较复杂时，计算是相当困难的，一般情况下采用实验估计错误率。 ...展开收缩
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