模式识别的三大核心问题： •特征数据采集与预处理 •分类识别 •特征选择与提取 分类识别的正确率取决于对象的表示、训练学习和分类识别算法，我们在前面各章的介绍中详细讨论了第二方面的内容。本章介绍的特征提取与选择问题则是对象表示的一个关键问题

1．说出茎尖概念、分区及与根尖区别特征 2．说出茎的初生构造特点及识别特征 3．说出茎的次生构造特点及识别特征 4．说出单子叶植物与双子叶植物茎的区别特征 5. 说出根茎的构造特点 6. 解释：周皮、心材、边材、春材、秋材、年轮

1．说出茎尖概念、分区及与根尖区别特征 2．说出茎的初生构造特点及识别特征 3．说出茎的次生构造特点及识别特征 4．说出单子叶植物与双子叶植物茎的区别特征 5. 说出根茎的构造特点

第八章随机变量的数字特征 随机变量是按一定的规律(即分布)来取值 的.实用上,有时并不需要了解这个规律的 全貌,而只需要知道它的某个侧面.这时, 往往可以用一个或几个数字来描述这个侧 面.这种数字是按分布而定的,它部分地描 述了分布的性态.称这种数字为随机变量 的数字特征.本章介绍最常用的几个数字 特征

1.设A∈R且有线性初等因子,其特征值为2n证明:存在A的左特征向量yy2y和右特征向量xx2xn,满足A=xy

适当时，可以使同一类模式的特征点在特征空间中某个子区域内分布，另一类模式的特征点 在另一子区域分布（例如苹果和橙子的问题）。这样，我们就可以用空间中的一些超曲面将 特征空间划分为一些互不重叠的子区域，使不同模式的类别在不同的子区域中。这些超曲面 称为判别界面，可以用一个方程来表示：

针对模糊边缘的红外目标提取问题,提出一种基于流形正则化多核半监督分类的提取方法.首先应用最大类间方差法计算初始分割阈值,获得确定化的目标和背景区域以及待确定化的模糊边缘区域;然后建立各区域内像素点邻域空间集,并通过多核函数特征映射获得邻域空间中灰度均值和方差信息特征值,通过流形正则获得邻域空间中位置信息特征值;在特征值基础上,建立半监督分类模型对模糊边缘区域像素点邻域空间集进行类别划分;最后计算最佳分割阈值.对比实验结果表明,该方法提取模糊边缘红外目标效果好且运算效率高

9.1特征值与特征向量 9.2 Hermite矩阵特征值问题 9.3 Jacobi方法 9.4对分法 9.5乘幂法 9.6反幂法 9.7QR方法

4.1 化学品的分类和危险性 4.2 易燃物质的性质和特征 4.3 毒性物质的性质和特征 4.4 反应物质的性质和特征 4.5 压力系统危险性及其影响因素 4.6 化学反应危险性的动力学分析 4.7 化学物质的非互溶性 4.8 化学反应类型及其危险性

4.1 化学品的分类和危险性 4.2 易燃物质的性质和特征 4.3 毒性物质的性质和特征 4.4 反应物质的性质和特征 4.5 压力系统危险性及其影响因素 4.6 化学反应危险性的动力学分析 4.7 化学物质的非互溶性 4.8 化学反应类型及其危险性