火影忍者大战闪电侠4--概念驭动型机械战士

　　模式识别系统的终端摸块是分类器。如果是依据特征提取的结果来设计分类器，则相当于通过机器学习来规榷分类器。使得分类器有效。如果分类器已经设计完毕，分类器的作用则是将特征提取的结果作决策判别，确定其类别归属。
.4模式识别方法
模式识别的任务可以解释为表示空间与解体空M的映肘关系.如图1.5所示。待识别样本的教据为表示空间的元素，待分类的类别则是解释空间的元素，两者之间的关系表达则通过装种致学关系来实现，即实现了分类。
由图1.5的简单关系，可以看到模式识别任务或者待分类问肠的复杂性与兰个方面有关。一是表示空间中样本数据分布的复杂性.二是复杂图1.5模式识别的空间映射问她模式类别的不确定性，三是映射关系的复杂性。
1.基于思维方式的分类方法
裁于思维方式的分类方法有两类不同的模式识别方法:概念驭动型和数据驭动!
.概念明动的模式识别方法，是基于棋式概念来进行分类的，因此是主观的。而棋式识别的工作是在表示空间中找到解释空间温州万鑫保洁公司中的对应结构.是知识先毅的。数据驱动的棋式识别方法.是基于原始数据来进行分类的.因此是客观的。而模式识别的工作是在解释空间中找到表示空间中的对应结构.是知识后毅的。
两类方法的比较如表1.1所示。
2.基于学科发展的分类方法
簇于摸式识别学科的发展，模式识别的分类方法可以分为传统识别方法与现代识别方法。
传统识别方法使用齐种数学方法的研究结果来设计分类器.主要有以下几种方法。
(1)统计法。摧于概率统计理论的各种方法进行模式分类。如贝叶斯决策理论.概型估计理论，各种线性判别方法等。
(2)数学变换法。笨于数学上集合论的各种数学变换方法进行模式分类，包括各种线性变换和非线性变换.如线性非奇异变换.正交变换。K-1.变换，DCT变换.主分债分析法等。
(3)结构法。利用模式的结构特征，实现棋式类的符号化描述与分类。如字符申法.图形法以及状态图法等。
现代识别方法是依帷于近些年来得到发展的各种人工智能方法来设计分类器.主要有以下几种方法。
(1)人工神经网络.它是撰于人脑的神经细施信息传递关系原理而构造的数学工具。由于神经计算学与计算机硬件和软件技术的飞速发展.人工神经网络分类器已经几乎可以全部取代传统分类器的工作来实现模式分类。
(2)其他各种肠于人工智能的方法。例如.基于生物基因遗传学的遗传算法，蔫于模期集合理论的棋期决策方法，基于粗桂集合理论的粗性逻辑，荃于信息更断愈义的蚁群算法等。各种人工智能方法中许多已经应用于模式分类器的设计井取得了优于传统算法的研究成果。读者可参阅相关文献以获得人工智能方法在模式识别Z作中新的应用。新华区长途搬家公司搭设方便效率高理想的辅助施工设施
由于棋式识别技术作为信息学科的分支形成年代较晚，其20世纪70年代起才形成独立的学科技术，模式识别作为学术术语来使用也仅有二三十年的历史。但是由于信息学科近些年来的飞速发展.模式识别技术也获得了飞速的发展，相应地专门讨论模式识别技术的革础书挤也是近些年来才逐渐增多，为模式识别技术的学习提供了极大的方便。
原则上该类书栩对棋式识别技术的描述大同小异，但是由于棋式识别技术的知识属于较新的知识.书籍中对于基础知识的描述、定义以及内容选用等均不尽相同，在许多以学术论文与研究文献为基劫完成的书呀中其体内容描述可能差别很大。因此.读者在学习中应尽可能地广泛阅读.以获得对该学科知识更为深刘的理解。

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