 掌握模式识别的基本概念  掌握模式识别的基本步骤与流程  掌握模式识别经典算法的基本原理，了解其优缺点与适用范围  对实际生活中的识别问题建模，完成自动识别系统的构建  为研究新的模式识别的理论和方法打下基础

第一节 模糊数学简介 第二节 模糊数学的基础知识 一、集合及其特征函数 二、模糊集合 第三节 模式识别 一、模式识别及识别的直接方法 二、贴近度与模式识别的间接方法 第四节 模糊综合评判及其应用 一、模糊综合评判 二、应用实例

通过地质动力区划方法确定了区域地质构造背景.在查明多个突出影响因素与突出危险性之间的内在联系的基础上,建立了多因素模式识别模型,确定了煤与瓦斯突出概率预测准则,采用多因素模式识别概率预测方法完成煤与瓦斯突出危险性的区域预测.划分潘一矿井田的煤与瓦斯突出危险区、突出威胁区和无突出危险区,对煤与瓦斯突出危险性做出了评估,提高了瓦斯灾害预测的准确性

第一节 人工智能 第二节 模式识别 第三节 专家系统

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

2.1 模糊集合论 2.1.1 普通集合与模糊集合的基本概念 2.1.2 模糊集合的基本运算 2.1.3 截集与分解定理 2.1.4 模糊集的模糊性与可能性 2.2 模糊模式识别与聚类分析 2.2.1 模式识别方法 2.2.2 聚类分析方法 2.3 模糊综合评价 2.3.1 模糊综合评价的基本概念 2.3.2 模糊综合评价的基本步骤

杭州电子科技大学：《人工智能与模式识别》第二讲 基础知识（概念）

【人工智能基础】多因素集对分析的系统故障模式识别方法

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研究了智能信息处理在烧结质量推断中的应用，在对图象序列的范型描述和BP算法改进的基础上，成功地应用了图象序列分析与动态模式识别相结合的方法，解决了烧结质量的动态推断问题.实例表明，该方法有很好的实用效果