模式识别算法

大数据分析的五个基本方面都是哪些

1、预测性分析能力
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可 视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
2、 数据质量和数据管理
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
3、可视化分析
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
4、 语义引擎
我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息.
5、 数据挖掘算法
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。

求一种大数据分析的算法

//群体数据的排序与查找 //1.直接插入排序的算法实现： void InsertSort(int arrForSort[],int nLength) { int i,j,temp; for(i=1;i/遍历整个序列 { temp=arrForSort[i]; for(j=i;j>0&&temp0) { for(j=0;j0) { for(j=k;j/子序列的插入排序 { temp=arrForSort[j];i=j-k; while((i>=0)&&(arrForSort[i]>temp)) { arrForSort[i+k]=arrForSort[i];i=i-k; } arrForSort[i+k]=temp; } k=k/2; //重新设置子序列的间隔 } return; } //5.顺序查找的实现 int SequenceSearch(int arrForSearch[],int nLength,int nKey) { int i; for(i=0;inKey) top=mid-1; //在前半个序列中继续查找 else bottom=mid+1; } return -1; }

应届图像处理算法工程师需要掌握哪些

基带硬件工程师。看你做哪方面的了!
硬件工程师基本要掌握的是:
1、数字逻辑电路设计
2、EDA、PCB制图
3、掌握一种或几种嵌入式处理器
4、C语言或汇编。
基带硬件工程师另外还要掌握的是:
1、模拟电路设计
2、基带芯片(比如太网芯片)
3、数据编码(比如曼彻斯特编码、4B/5B编码、PAM 5等编码)
不过具体的要看你从事哪方面的事了，
如果是研发工作，可能还会用到FPGA\CPLD和DSP芯片!
还有一些数学算法。
如果以前是做硬件工作的!搞基带工作应当比较简单，稍微熟悉下就可以了!

图像处理与模式识别算法工程师需要哪些基础

理工科的专业，问题不是适不适合女生，女的也有做院士，做国家总理的，关键是你喜不喜欢，以及与你想干哪一行有关具我的了解，01、05相对而言理论性更强，与计算机智能相关的一些专业，毕业后搞研发的可能性很大，而且国内目前搞这些的公司应该很少，以后很有可能的选择是进入高校和研究所，或者读博士03是搞数据库的目前这方面需要的比较多，06、07应用性更强，网络公司很需要而02、04、则理论和实际应用的要求都比较高例如，02虽然是看上去是做理论的，但实际上目前很多行业都要用到图像处理，而且要根据实际不同情况设计算法，因而对实际应用理论的要求较高04我理解为嵌入式智能控制系统，理论要求也很高，但更偏重硬件，动手能力要求非常高其实，我认为重要的不是研究方向，而是你硕士期间，导师让你做什么，这是非常重要的因为各个专业之间可能会有交叉，到了研究生乃至博士后，大方向上可能会有差别，但具体各专业之间的差别只会变得越来越小我们这变通信专业的和电子专业的硕士做的东西很多看不出专业区分选哪个专业要看你的喜好和你的实际情况而定了

模式识别是什么意思

模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的 (数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。所谓模式识别的问题就是用计算的方法根据样本的特征将样本划分到一定的类别中去。模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程，其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。模式识别以图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组、类脑智能等为主要研究方向，研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法。

模式识别程序的工作原理是什么？

模式识别程序和动作步骤程序是两种不同的学习过程，其结果也不同。模式识别程序的学习过程是通过输入大量的数据，训练程序去识别出特定的模式，并在未知数据中识别出相同的模式。其结果是一个可以准确识别模式的程序，例如人脸识别程序、语音识别程序等。而动作步骤程序的学习过程则是通过输入一系列的指令，训练程序去执行这些指令，以达到完成特定任务的目的。其结果是一个可以按照指定步骤执行任务的程序，例如机器人的自动化生产线、智能家居的控制系统等。在模式识别程序的学习过程中，首先需要确定训练数据的来源和类型，例如图片、声音、文本等。然后将这些数据输入到程序中，并设置相应的参数和算法，让程序能够对这些数据进行分析和处理。接着，通过不断的训练和调整，程序逐渐提高了识别准确率，并能够在未知数据中识别出相同的模式。这个过程需要大量的数据和时间来不断地调整和优化程序，以达到最佳效果。 而在动作步骤程序的学习过程中，首先需要确定所要完成的任务和步骤，并将这些步骤转化为指令。然后将这些指令输入到程序中，并设置相应的参数和算法，让程序能够理解和执行这些指令。接着，通过不断的训练和调整，程序逐渐提高了执行的准确性和效率，并能够按照指定的步骤完成任务。这个过程需要不断地优化指令和算法，以提高程序的执行效率和灵活性。总之，模式识别程序和动作步骤程序的学习过程都需要大量的数据和时间来调整和优化程序，以达到最佳效果。而它们的结果也不同，模式识别程序可以准确识别出特定的模式，而动作步骤程序可以按照指定的步骤执行任务。

指纹图谱和特征图谱的数据分析处理方法

指纹图谱和特征图谱是指在指纹识别领域中常用的数据分析处理方法。它们都是用来提取和表示指纹图像中的特征信息的。1. 指纹图谱：指纹图谱是指在指纹识别过程中，将指纹图像转化为一种可供计算机进行处理和比对的数据表示形式。它通常使用像素值或者特征点的坐标等信息来描述指纹图像的特征。指纹图谱的数据分析处理方法可以包括图像增强、特征提取和特征匹配等步骤。2. 特征图谱：特征图谱是指在指纹识别过程中，通过对指纹图像进行特征提取，得到的一种能够表示指纹特征的数据结构。特征图谱可以包含各种指纹特征，如细节纹理、主纹型、副纹型等。特征图谱的数据分析处理方法主要是通过对特征进行提取、比对和匹配等步骤，来实现指纹识别的目标。这两种数据分析处理方法的选择取决于具体的应用场景和需求。指纹图谱适用于需要对指纹图像进行直接处理和比对的情况，而特征图谱则更适用于需要从指纹图像中提取和比对特定特征的情况。在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的数据分析处理方法，以获得更准确和可靠的指纹识别结果。另外，随着计算机视觉和模式识别等技术的不断发展，还可以结合其他高级的数据分析处理方法，如深度学习和神经网络等，来进一步提高指纹识别的准确性和鲁棒性。这些方法可以在指纹图谱和特征图谱的基础上，进行更加复杂和精细的数据分析处理，以实现更高水平的指纹识别性能。

指纹图谱的分析

1. 掌握DNA指纹图谱技术的概念、原理和基本操作过程2. 学习DNA的限制性酶切的基本技术3. 掌握琼脂糖凝胶电泳的基本操作技术，学习利用琼脂糖凝胶电泳测定DNA片段的长度，并能对实验结果进行分析。 1984年英国莱斯特大学的遗传学家Jefferys及其合作者首次将分离的人源小卫星DNA用作基因探针，同人体核DNA的酶切片段杂交，获得了由多个位点上的等位基因组成的长度不等的杂交带图纹，这种图纹极少有两个人完全相同，故称为DNA指纹，意思是它同人的指纹一样是每个人所特有的。 DNA指纹的图像在X光胶片中呈一系列条纹，很像商品上的条形码。DNA指纹图谱，开创了检测DNA多态性（生物的不同个体或不同种群在DNA结构上存在着差异）的多种多样的手段，如RFLP（限制性内切酶酶切片段长度多态性）分析、串联重复序列分析、RAPD（随机扩增多态性DNA）分析等等。各种分析方法均以DNA的多态性为基础，产生具有高度个体特异性的DNA指纹图谱，由于DNA指纹图谱具有高度的变异性和稳定的遗传性，且仍按简单的孟德尔方式遗传，成为目前最具吸引力的遗传标记。DNA指纹具有下述特点：1．高度的特异性：研究表明，两个随机个体具有相同DNA图形的概率仅3×10-11；如果同时用两种探针进行比较，两个个体完全相同的概率小于5×10-19。全世界人口约50亿，即5×109。因此，除非是同卵双生子女，否则几乎不可能有两个人的DNA指纹的图形完全相同。2．稳定的遗传性：DNA是人的遗传物质，其特征是由父母遗传的。分析发现，DNA指纹图谱中几乎每一条带纹都能在其双亲之一的图谱中找到，这种带纹符合经典的孟德尔遗传规律，即双方的特征平均传递50%给子代。3．体细胞稳定性：即同一个人的不同组织如血液、肌肉、毛发、精液等产生的DNA指纹图形完全一致。1985年Jefferys博士首先将DNA指纹技术应用于法医鉴定。1989年该技术获美国国会批准作为正式法庭物证手段。我国警方利用DNA 指纹技术已侦破了数千例疑难案件。DNA指纹技术具有许多传统法医检查方法不具备的优点，如它可以从四年前的精斑、血迹样品中，仍能提取出DNA来作分析；如果用线粒体DNA检查，时间还将延长。此外千年古尸的鉴定，在俄国革命时期被处决沙皇尼古拉的遗骸，以及在前南地区的一次意外事故中机毁人亡的已故美国商务部长布朗及其随行人员的遗骸鉴定，都采用了DNA指纹技术。此外，它在人类医学中被用于个体鉴别、确定亲缘关系、医学诊断及寻找与疾病连锁的遗传标记；在动物进化学中可用于探明动物种群的起源及进化过程；在物种分类中，可用于区分不同物种，也有区分同一物种不同品系的潜力。在作物的基因定位及育种上也有非常广泛的应用。DNA指纹图谱法的基本操作：从生物样品中提取DNA（DNA一般都有部分的降解），可运用PCR技术扩增出高可变位点（如VNTR系统，串联重复的小卫星DNA等）或者完整的基因组DNA，然后将扩增出的DNA酶切成DNA片断，经琼脂糖凝胶电泳，按分子量大小分离后，转移至尼龙滤膜上，然后将已标记的小卫星DNA探针与膜上具有互补碱基序列的DNA片段杂交，用放射自显影便可获得DNA指纹图谱。琼脂糖凝胶电泳是分离，鉴定和纯化DNA片段的常规方法。利用低浓度的荧光嵌入染料-溴化乙锭进行染色，可确定DNA在凝胶中的位置。如有必要，还可以从凝胶中回收DNA条带，用于各种克隆操作。琼脂糖凝胶的分辨能力要比聚丙烯酰胺凝胶低，但其分离范围较广。用各种浓度的琼脂糖凝胶可以分离长度为 200bp至近50kbp的DNA。长度100kb或更大的DNA，可以通过电场方向呈周期性变化的脉冲电场凝胶电泳进行分离。在基因工程的常规操作中，琼脂糖凝胶电泳应用最为广泛。它通常采用水平电泳装置，在强度和方向恒定的电场下进行电泳。DNA分子在凝胶缓冲液（一般为碱性）中带负电荷，在电场中由负极向正极迁移。DNA分子迁移的速率受分子大小，构象。电场强度和方向，碱基组成，温度和嵌入染料等因素的影响。 1. DNA样品：犯罪现场DNA样品（CS）、嫌疑犯1 DNA样品（S1）、嫌疑犯2 DNA样品（S2）、嫌疑犯3 DNA样品（S3）、嫌疑犯4 DNA样品（S4）、嫌疑犯5 DNA样品（S5）。2.化学试剂和溶液（1）DNA样品反应缓冲液：100mM Tris，200mM NaCl，20mM MgCl2，2mM DTT，pH 8.0（2）EcoRⅠ限制性内切酶（3）PstⅠ限制性内切酶（4）电泳缓冲液（50×TAE）Tris 242g冰醋酸 57.1mlEDTA（0.5mol/L pH 8.0） 100ml使用时用蒸馏水稀释50倍。（5）样品缓冲液（DNA sample loading dye）0.25%溴酚蓝0.25%二甲苯青40%（W/V）蔗糖（6）溴化乙锭（EB） 10mg/ml（7）琼脂糖agarose（电泳级）（8）DNA分子量标记物：Lambda HindⅢ DNA markers3. 仪器设备和消耗品电泳仪、电泳槽、样品梳、微波炉、水浴锅、移液器（10μl，200μl，1000μl）、离心管、一次性枪头（200μl，1000μl）。 1. DNA样品的制备采集生物检测样本，在弱碱和螯合剂存在条件下进行组织匀浆，溶解细胞或细胞核膜；利用阴离子去垢剂和蛋白酶，在37孵化数小时，消化蛋白质分离 DNA；使用有机溶剂如苯酚、氯仿等除去残余蛋白质，萃取DNA；用乙醇或某些盐类从溶液中沉淀DNA。由于一般采集的样本中的DNA都有不同程度的降解，采用PCR技术扩增出完整的基因组DNA或者特定的高可变位点，以此制备出的DNA样品备用。2. DNA样品的酶切反应设置DNA样品的双酶切反应，按图顺序加样品（体积：μl）：加完反应液，温和混匀，置于37℃水浴中反应1小时，取出备用。3. 酶切产物的琼脂糖电泳（1）在100ml电泳缓冲液（1TAE或0.5TBE）中加入1g琼脂糖，加热熔化，注意观察，当心煮沸的液体溢出！当凝胶冷却至60℃左右时加入5ul溴化乙锭溶液（终浓度为1ug/ml），充分混匀。（2）先用透明胶带封固胶托边缘，放好梳子，然后再倒入凝胶（凝胶厚度在5mm左右）。（3）在凝胶完全凝固后（室温放置30～45分钟），小心移去梳子和透明胶带，将凝胶放入电泳槽中，加入电泳缓冲液（液面超过胶带约2～3mm）。（4）取已制备好的酶切DNA样品，加入1/5样品缓冲液，充分混匀。用移液器将样品小心地加入点样孔。在不同的点样孔中，分别加入DNA分子量标记物，对照以及酶切DNA样品各5～10ml。（5）盖上电泳槽，打开电源并调节电压（通常用50～100伏），电泳40～60分钟（注意：DNA样品从负极向正极泳动）。4. 结果观察与分析关闭电源，取出凝胶，在紫外灯下观察DNA的迁移位置，并讨论实验结果。判断CS与哪一个DNA样品是同一个样品，找出罪犯。 （1）酶切时，应尽量减少反应中的加水量以使反应体系减到最小。但要确保酶体积不超过反应总体积的十分之一，否则限制酶活性将受到甘油的抑制。（2）进行酶切消化时，将除酶以外的所有反应成分加入后再从冰箱中取出酶，并应放置于冰上。每次取酶时都应换一个无菌吸头 。操作要尽可能快，用完后立即将酶放回冰箱。（3）溴化乙锭是一种强烈的致癌物质，使用时必须带手套 。实验结束后，含溴化乙锭的凝胶要进行净化处理。

模式识别是什么

模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。 随着20世纪40年代计算机 的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。 (计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。 模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。 模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。 二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。 一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。 模式还可分成抽象的和具体的两种形式。 前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。 我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。 模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。 前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容,后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力,已经取得了系统的研究成果。 应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。 这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。 模式识别所分类的类别数目由特定的识别问题决定。 有时，开始时无法得知实际的类别数，需要识别系统反复观测被识别对象以后确定。 模式识别与统计学、心理学、语言学、 计算机科学 、生物学、控制论等都有关系。 它与 人工智能 、 图像处理 的研究有交叉关系。 例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。 又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。 一、模式识别方法 1、决策理论方法 又称统计方法，是发展较早也比较成熟的一种方法。 被识别对象首先数字化，变换为适于计算机处理的数字信息。 一个模式常常要用很大的信息量来表示。 许多模式识别系统在数字化环节之后还进行预处理，用于除去混入的干扰信息并减少某些变形和失真。 随后是进行特征抽取，即从数字化后或预处理后的输入模式中抽取一组特征。 所谓特征是选定的一种度量，它对于一般的变形和失真保持不变或几乎不变，并且只含尽可能少的冗余信息。 特征抽取过程将输入模式从对象空间映射到特征空间。 这时，模式可用特征空间中的一个点或一个特征矢量表示。 这种映射不仅压缩了信息量，而且易于分类。 在决策理论方法中，特征抽取占有重要的地位，但尚无通用的理论指导，只能通过分析具体识别对象决定选取何种特征。 特征抽取后可进行分类，即从特征空间再映射到决策空间。 为此而引入鉴别函数，由特征矢量计算出相应于各类别的鉴别函数值，通过鉴别函数值的比较实行分类。 2、句法方法 又称结构方法或语言学方法。 其基本思想是把一个模式描述为较简单的子模式的组合，子模式又可描述为更简单的子模式的组合，最终得到一个树形的结构描述，在底层的最简单的子模式称为模式基元。 在句法方法中选取基元的问题相当于在决策理论方法中选取特征的问题。 通常要求所选的基元能对模式提供一个紧凑的反映其结构关系的描述，又要易于用非句法方法加以抽取。 显然，基元本身不应该含有重要的结构信息。 模式以一组基元和它们的组合关系来描述，称为模式描述语句，这相当于在语言中，句子和短语用词组合，词用字符组合一样。 基元组合成模式的规则，由所谓语法来指定。 一旦基元被鉴别，识别过程可通过句法分析进行，即分析给定的模式语句是否符合指定的语法，满足某类语法的即被分入该类。 模式识别方法的选择取决于问题的性质。 如果被识别的对象极为复杂，而且包含丰富的结构信息，一般采用句法方法；被识别对象不很复杂或不含明显的结构信息，一般采用决策理论方法。 这两种方法不能截然分开，在句法方法中，基元本身就是用决策理论方法抽取的。 在应用中，将这两种方法结合起来分别施加于不同的层次，常能收到较好的效果。 二、模式识别的应用 模式识别可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。 ① 文字识别 汉字已有数千年的历史，也是世界上使用人数最多的文字，对于中华民族灿烂文化的形成和发展有着不可磨灭的功勋。 所以在信息技术及计算机技术日益普及的今天，如何将文字方便、快速地输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正在我过得到普及的应用。 目前，汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。 其中人工键入速度慢而且劳动强度大；自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。 从识别技术的难度来说，手写体识别的难度高于印刷体识别，而在手写体识别中，脱机手写体的难度又远远超过了联机手写体识别。 到目前为止，除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外，汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。 ②　语音识别 语音识别技术技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。 近年来，在生物识别技术领域中，声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安验证方式。 而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术，该方法在语音识别时识别速度较快，也有较高的识别率。 ③ 指纹识别 我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。 而这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的。 依靠这种唯一性，就可以将一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，便可以验证他的真实身份。 一般的指纹分成有以下几个大的类别:环型(loop),螺旋型(whorl),弓型(arch),这样就可以将每个人的指纹分别归类，进行检索。 指纹识别基本上可分成：预处理、特征选择和模式分类几个大的步骤。 ③ 遥感 遥感图像识别已广泛用于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等。 ④　医学诊断 在癌细胞检测、X射线照片分析、血液化验、染色体分析、心电图诊断和脑电图诊断等方面，模式识别已取得了成效。 三、统计模式识别 统计模式识别(statistic pattern recognition)的基本原理是：有相似性的样本在模式空间中互相接近，并形成“集团”，即“物以类聚”。 其分析方法是根据模式所测得的特征向量Xi=(xi1,xi2,…,xid)T(i=1,2,…,N)，将一个给定的模式归入C个类ω1,ω2,…, ωc中，然后根据模式之间的距离函数来判别分类。 其中，T表示转置；N为样本点数；d为样本特征数。 统计模式识别的主要方法有：判别函数法，近邻分类法，非线性映射法，特征分析法，主因子分析法等。 在统计模式识别中，贝叶斯决策规则从理论上解决了最优分类器的设计问题，但其实施却必须首先解决更困难的概率密度估计问题。 BP神经网络直接从观测数据(训练样本)学习，是更简便有效的方法，因而获得了广泛的应用，但它是一种启发式技术，缺乏指定工程实践的坚实理论基础。 统计推断理论研究所取得的突破性成果导致现代统计学习理论——VC理论的建立，该理论不仅在严格的数学基础上圆满地回答了人工神经网络中出现的理论问题，而且导出了一种新的学习方法——支持向量机（SVM）。 四、模式识别技术的近乎无限的发展潜力 模式识别技术是人工智能的基础技术，21世纪是智能化、信息化、计算化、网络化的世纪，在这个以数字计算为特征的世纪里，作为人工智能技术基础学科的模式识别技术，必将获得巨大的发展空间。 在国际上，各大权威研究机构，各大公司都纷纷开始将模式识别技术作为公司的战略研发重点加以重视。 1、语音识别技术 语音识别技术正逐步成为信息技术中人机接口(Human puter Interface, HCI)的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。 中国互联网中心的市场预测：未来5年，中文语音技术领域将会有超过400亿人民币的市场容量,然后每年以超过30%的速度增长。 2、生物认证技术 生物认证技术(Biometrics)本世纪最受关注的安全认证技术，它的发展是大势所趋。 人们愿意忘掉所有的密码、扔掉所有的磁卡，凭借自身的唯一性来标识身份与保密。 国际数据集团（IDC）预测：作为未来的必然发展方向的移动电子商务基础核心技术的生物识别技术在未来10年的时间里将达到100亿美元的市场规模。 3、数字水印技术 90年代以来才在国际上开始发展起来的数字水印技术(Digital Watermarking)是最具发展潜力与优势的数字媒体版权保护技术。 IDC预测，数字水印技术在未来的5年内全球市场容量超过80亿美元。 五、结 语 模式识别从20世纪20年代发展至今，人们的一种普遍看法是不存在对所有模式识别问题都适用的单一模型和解决识别问题的单一技术，我们现在拥有的只是一个工具袋，所要做的是结合具体问题把统计的和句法的识别结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与人工智能中的启发式搜索结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与支持向量机的机器学习结合起来，把人工神经元网络与各种已有技术以及人工智能中的专家系统、不确定推理方法结合起来，深入掌握各种工具的效能和应有的可能性，互相取长补短，开创模式识别应用的新局面。 对于识别二维模式的能力，存在各种理论解释。 模板说认为，我们所知的每一个模式，在长时记忆中都有一个相应的模板或微缩副本。 模式识别就是与视觉 *** 最合适的模板进行匹配。 特征说认为，视觉 *** 由各种特征组成，模式识别是比较呈现 *** 的特征和储存在长时记忆中的模式特征。 特征说解释了模式识别中的一些自下而上过程，但它不强调基于环境的信息和期待的自上而下加工。 基于结构描述的理论可能比模板说或特征说更为合适。

学编程能提高逻辑思维吗

您好，我是小王老师，很高兴能够回答您的问题，请耐心等待一下哦，正在帮您编辑答案中~学习编程当然是能锻炼逻辑思维了,编程主要就是处理各种逻辑关系。同时,你在遇到电脑 计算等方面的问题时,会自然而然的想到用编程来解决。所以建议您可以尝试一下学习编程哦，特别动脑有趣呢，希望可以帮到您，祝您生活愉快！【摘要】
学编程能提高逻辑思维吗【提问】
您好，我是小王老师，很高兴能够回答您的问题，请耐心等待一下哦，正在帮您编辑答案中~学习编程当然是能锻炼逻辑思维了,编程主要就是处理各种逻辑关系。同时,你在遇到电脑 计算等方面的问题时,会自然而然的想到用编程来解决。所以建议您可以尝试一下学习编程哦，特别动脑有趣呢，希望可以帮到您，祝您生活愉快！【回答】
好的小王老师，谢谢您【提问】
不用谢~【回答】

如何 提高逻辑思维能力的5个技巧

让我们先看看一个网络段子：


大舅去二舅家找三舅说四舅被五舅骗去六舅家偷七舅放在八舅柜子里九舅借十舅发给十一舅工资的1000元。　　（哪个）舅舅是小偷？（哪个）舅舅被偷了钱？



这是一道逻辑题，相信大家都不陌生，第一次解读这道题的时候，是在一个朋友群里，当我经过严谨周密再三思琢满怀信心自以为猜中答案发到群里的时候，接下来大家七嘴八舌就开撕了。（鉴于网络争议多，这里不公布个人答案，解读请参考网络答案）



这是一个很有趣的现象，不同的人对待同一件事会有截然不同的看法，根本的原因是在于大家逻辑思维能力的差异。在充满危机和冒险的当下，思路决定出路，一个人的逻辑思维能力可以直接影响社交质量，考验工作能力甚至决定工作收入。而除了那些天赋异禀的天才外，我们平凡人要怎样才能加强自身的逻辑思维能力呢？下面有5个技巧，仅供参考。



1. 大量的积累。思维的前提是要先有观点，你连世界都没观过，何谈世界观？当你羡慕别人口若悬河出口成章，却懊恼自己为什么还是像一张白纸时，当你羡慕别人文思泉涌，挥笔有神，却懊恼自己为什么脑袋空空如也的时候，没有别的，别人的知识的厚度比你强。不积跬步无以至千里，沉下心来，多读书，多旅行，多社交，视野拓宽了，阅历丰富了，大量的知识储备对提高逻辑思维能力有不可估量的作用。

2. 做读书笔记。举一个身边的例子，一个很出色的年仅30岁的姐姐，普通小康家庭出身，普通大学毕业，掌握三门语言，有自己的一家公司，同时担任一家大公司的文案策划，还在国企做管理，另外在房地产领域也占有一席之地，家庭幸福，标准的新时代女性。当我们问她是如何办到的时候，她说：“笨鸟先飞，我一直都觉得自己是个笨鸟，所以只能用最笨的方法，我做过的每一份工作，策划、行政、商务谈判等等每一道工序怎么做，我是怎样思考的，该用怎样的话术等等我都记录在笔记本上，并分类管理，现在光是整理工作内容的笔记本就十几本。”书到用时方恨少，我们读过的书不少，却还是会随着时间的推移逐渐淡忘，最好的方法是记录下来，定期回来看，逐渐吸收为自己的知识。

3.  多问为什么，发现问题才能解决问题。大前研一《思考的技术》一书中就有提到自己训练思考力的方法是每天给自己一个题目，然后寻找答案。以面试为例，“面试官为什么会问这些问题，如果我是面试官，我希望被面试者如何作答才令人满意？”每件事物背后都有它的逻辑，多问问题，当脑子习惯思考之后，思考速度就会加快，思考力也自然就得到提升。

4.  使用辅助工具。工欲善其事，必先利其器。思考既然是一门技术，逻辑就有迹可循，当我们把自己的思维通过工具跃然纸上，就会更加清晰明了。常用性工具如：思维导图、SWOT分析法、金字塔原理、七何分析法（5W2H）等。这些工具的使用不仅可以帮助我们梳理自己的思维，久而久之，自己的逻辑能力也会逐渐加强。

5.  写作。每一篇文章由观点、逻辑、素材构成。大多时候，我们脑海里的观点像一颗颗散落在地上的珍珠，而写作却像一根线，能把所有的珠子串起来。文章是你的洞见，是你归纳出事物发展的规律和逻辑，是你社会的阅历和见识等，在写作的过程中，你需要总结和整理这一系列的思想、要注意表达措辞，要注意起承转合，要注意角度搭配等，这样的一个过程，自己的表达能力，思维逻辑都会得到大大的提升。



罗马不是一天就能建成，美轮美奂的建筑离不开一砖一瓦，假设现在是一张白纸，今天开始每一天每一次的积累，都在为未来勾画蓝图，愿你学有所成。

机器嗅觉能感觉到各种气味吗

可以，这就跟检测仪一样，它比鼻子要灵敏，不仅可以闻到味道，还可以检测成份。
1 气体传感器及其阵列
阵列中的气体传感器各自对特定气体具有相对较高的敏感性，由一些不同敏感对象的传感器构成的阵列可以测得被测样品挥发性成分的整体信息，与人的鼻子一样，闻到的是样品的总体气味。
常用传感器按材料可分为：金属氧化物型半导体传感器；导电聚合物传感器；质量传感器；光纤气体传感器。
2 信号预处理方法
信号预处理方法应根据实际使用的传感器类型，模式识别方法和识别任务选取。
通常认为嗅觉模拟系统中某一传感器i对气味j的响应为一时变信号Vii，由n个传感器组成的阵列对气味j的响应是n维状态空间的一个矢量Vj，可写为：Vj={V1J,V2J,……，Vnj}
气味传感器阵列对气味j的响应灵敏度部分取决于传感器的质量。此外，测试环境和信号处理方式也有十分重要的作用。
3 模式识别技术
模式识别伴随着计算机的研究，应用发展起来的一门新兴学科，在计算机理论，信号与信息处理，自动控制理论等方面得到了广泛的应用。近年来被用于仿生鼻中，已引起普遍的重视。
在机器嗅觉中，模式识别技术是对预处理之后的信号再进行适当的处理，获得气体组成成分和浓度的信息。

线性判别分析lda是有监督学习吗

是同一个东西。
第一个是用于自然语言分析的隐主题模型。LDA是一种文档主题生成模型，在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域。
第二个线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis），简称为LDA。也称为Fisher线性判别（Fisher Linear Discriminant，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。文档到主题服从Dirichlet分布，FLD），是模式识别的经典算法。
基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性，主题到词服从多项式分布

哪些因素影响k-means算法聚类性能

K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。
k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的
公式
影响，因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心，初始地代表一个簇。该算法在每次迭代中对数据集中剩余的每个对象，根据其与各个簇中心的距离将每个对象重新赋给最近的簇。当考察完所有数据对象后，一次迭代运算完成，新的聚类中心被计算出来。如果在一次迭代前后，J的值没有发生变化，说明算法已经收敛。
算法过程如下：
1）从N个文档随机选取K个文档作为质心
2）对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类
3）重新计算已经得到的各个类的质心
4）迭代2～3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值，算法结束
具体如下：
输入：k, data[n];
（1） 选择k个初始中心点，例如c[0]=data[0],…c[k-1]=data[k-1]；
（2） 对于data[0]….data[n]，分别与c[0]…c[k-1]比较，假定与c[i]差值最少，就标记为i；
（3） 对于所有标记为i点，重新计算c[i]={ 所有标记为i的data[j]之和}/标记为i的个数；
（4） 重复(2)(3)，直到所有c[i]值的变化小于给定阈值。
工作原理
K-MEANS算法的工作原理及流程
K-MEANS算法

输入：聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库。
输出：满足方差最小标准的k个聚类。
处理流程
（1） 从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；
（2） 根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分；
（3） 重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）
（4） 循环（2）到（3）直到每个聚类不再发生变化为止
k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。
工作过程k-means 算法的工作过程
说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然 后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数。k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。

k均值聚类算法、c均值聚类算法、模糊的c均值聚类算法的区别

k均值聚类：---------一种硬聚类算法，隶属度只有两个取值0或1，提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则；
模糊的c均值聚类算法：-------- 一种模糊聚类算法，是k均值聚类算法的推广形式，隶属度取值为[0 1]区间内的任何一个数，提出的基本根据是“类内加权误差平方和最小化”准则；
这两个方法都是迭代求取最终的聚类划分，即聚类中心与隶属度值。两者都不能保证找到问题的最优解，都有可能收敛到局部极值，模糊c均值甚至可能是鞍点。
至于c均值似乎没有这么叫的，至少从我看到文献来看是没有。不必纠结于名称。如果你看的是某本模式识别的书，可能它想表达的意思就是k均值。
实际上k-means这个单词最先是好像在1965年的一篇文献提出来的，后来很多人把这种聚类叫做k均值。但是实际上十多年前就有了类似的算法，但是名字不一样，k均值的历史相当的复杂，在若干不同的领域都被单独提出。追寻算法的名称与历史没什么意义，明白具体的实现方法就好了。