前面主要介绍的是各种分类器的设计方法，实际上我们已经完全可以解决模式识别的问 题了。然而在实际应用中，在分类器设计之前，往往需要对抽取出的特征进行一下处理，争 取尽量减小特征的维数。在实践中我们发现，特征的维数越大，分类器设计的难度也越大

一、 主流的CFD软件之一 二、 主要用来计算复杂几何形状的流动和换热问题。 三、其数学模型的组成主要是以纳维-斯托克斯方程与各种湍流模型为主体

模式识别模拟的是人类一部分智能—识别、判断能力，而人类的智能活动都是在大脑的 神经系统中完成的，如果我们能够模拟人类大脑的工作机理来实现识别系统，应该能够取得 好的效果。人工神经网络的研究证实在这方面所进行的探索

一、模式的距离度量 通过特征抽取，我们以特征空间中的一个点来表示输入的模式，属于同一个类别的样本 所对应的点在模式空间中聚集在一定的区域，而其它类别的样本点则聚集在其它区域，则就 启发我们利用点与点之间距离远近作为设计分类器的基准。这种思路就是我们这一章所要介 绍的距离分类器的基础

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：

一、模式识别的概念 模式：泛指一切客观事物的存在形式。从工程 角度讲是指客观事物存在形式的数学表达。 识别：人的识别过程是一个非常复杂的心理和 生理过程。从工程的角度讲，识别可以看作是 一个分类问题

1、熟练掌握铁碳合金相图、组元及基本相； 2、铁碳合金的平衡结晶过程及得到的组织； 3、含碳量对铁碳合金组织与性能的影响

晶核形成的原因:由分析知液态与固态的结构,配位数, 原子间距相似;进一步分析知,液态从长程而言,原子排列 是不规则的,但在近程有可能出现瞬间排列的规则性

均匀形核 非均匀形核是指完全依靠液态金属中的晶胚形核的过程，液相中各区域出现新相晶核的几率都是相同的

根据热力学定律,体系自由能愈高,状态愈不稳定。在等温擰等压(或等温等容条件下,体系总是自动地从高自由能向低自由能状态转变。 金属的结晶过程也是自由能降低的自发过程