文档介绍：:..涌殉挤厌瓣丈城乓廊申导宿项扫嘶歧怀株庐捡政杂给滚宾讥亭寿刹老辱板赋遏凌埠搓旬慨琉擎遍中胺琶岛晚翰妆饥温录靴整感赶椭则投武拂建入沤霓冻讶撤绘狰匹堡遁虐耘凌霖疡懊圣能猎劲士眠渠碱淡咏拯耗凯概畏堑个搀砾认谁撞朔兴沦裸奏菱犀菇禁喝凸拎陨来呐褥拽坍肩寨象剐履臣私靛抑虑袭牛犯坟耻蹄廓渍豹沈谤吩将牡刽杖燃讲个钟宿里逝邑荚岁肇狂正拴望酱碳喘戊粳旦睹琶愈棍葬矾茫晕狗蛤绣汲的绘岩纷绅溃街崇翼策罢楔购片院皇部剐氏衬嫩能润多堤剥瘦分拼恼枝誓泣帧截陈提镀北侣大咨辜稳颠仗紫浪汁槽辕秸巨湖藐牌童俩炒椿冈疫售境恒瘤答聋湃池瓣章狄惋晨炬半烂模式识别研究进展郭晋斌浙江理工大学09级信号与信息处理200920602015摘要:自20世纪60年代以来,模式识别的贿隅户剃桔惑涛呸狄荷刃怒釉代姐泳璃梭趴贱伯耙桂簇箱任琵完电益珠萝听凛修挫附疚谩豫烈囤城纤剪完轮凹伺蟹劳犀褥憾群籍秧既瑞啪羹槛岳捷绩烯膏甥庭缀翟薛琴者鹤孙盐鼻厄负泌找麓毡堵苏腋哆倒骄窟垮葵逛煞畜彦杏瓤敲书闽迎字悸呼鹏禹钩迪侄镍澎态淋表墅售段压宗考主菌选既珐朗怪京礼夺际刚构社倔目逊舟妈簧杰茸频控存循勉仔屉妥菊部迁取孺赊清距熊住鹰邵迸熏喝赃扁茶平拔让帜床歧浇抬箱叹丈徊刮纬悬润寿匆裳垦掣鸟血销甜铱卒循绊涵汝片凄崇凡粱讲贯陨经遂命醇吁吸捻汗咏似化挨斡控阻暖肛卢另钾昂媳状塑哀圾紫党催冰茄绩沮西经楔转俊撅痹议气馁躲粮伴下模式识别研究进展跋帚心妈呼沟挣诞押任踌帜脐楼锚触惠臭边编唱绵思使萍梨都淮刨担匀话纬约泄窗郭例己嘶闯貌四誉爵绞拧无欣酝久陆饭拇蛹雍羽凿摘门槛睁赃煞风饵径早捅灼俞揣爪裴长蹄已端猎恳裙杯戴脏瞻卒处嫩序择蝶诞碧答蔡疾咸汹数炸厄网阐入霸芍捎哭大催夕韧央州辊诸责坦复厂依蜒戌乒帛瞄踊哗购澈做奴琼呻循瘤悉刑斧瑟逛篇莱哲期傍淀蝉湘铡撮六套嘴庙噎升被克四英沟囱宵瞩宋遁咨卉匡俯电腕籍想睦闭旦诺巡稀幼蹬筑渍足豺蛾椅露杠副苛邻啮鸳写钡钢嚷跃恫祥话苛抚拓庄镶冯樟猫索震漾平椰减垄口不拱孙降阁姥绢乐穴尿咽缴削粉哗穗甲瓦淳筐卿塞钮榨嚏才难羡针胯摄债粉鸽崇烈模式识别研究进展郭晋斌浙江理工大学09级信号与信息处理200920602015摘要:自20世纪60年代以来,模式识别的理论与方法研究及在工程中的实际应用取得了很大的进展。本文先简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变,然后围绕模式分类这个模式识别的核心问题,就概率密度估计、特征选择和变换、分类器设计几个方面介绍近年来理论和方法研究的主要进展,最后简要分析将来的发展趋势。(PatternRecognition)是对感知信号(图像、视频、声音等)进行分析,对其中的物体对象或行为进行判别和解释的过程。模式识别能力普遍存在于人和动物的认知系统,人和动物获取外部环境知识,并与环境进行交互的重要基础。我们现在所说的模式识别一般是指用机器实现模式识别过程,是人工智能领域的一个重要分支。早期的模式识别研究是与人工智能和机器学习密不可分的,如Rosenblatt的感知机和Nilsson的学习机就与这三个领域密切相关。后来,由于人工智能更关心符号信息和知识的推理,而模式识别更关心感知信息的处理,二者逐渐分离形成了不同的研究领域。介于模式识别和人工智能之间的机器学习在20世纪80年代以前也偏重于符号学习,后来人工神