在日常学习、工作或生活中，大家总少不了接触作文或者范文吧，通过文章可以把我们那些零零散散的思想，聚集在一块。大家想知道怎么样才能写一篇比较优质的范文吗？这里我整理了一些优秀的范文，希望对大家有所帮助，下面我们就来了解一下吧。
模式识别作业答案 模式识别论文题目篇一
监督学习方法用来对数据实现分类，分类规则通过训练获得。该训练集由带分类号的数据集组成，因此监督学习方法的训练过程是离线的。
非监督学习方法不需要单独的离线训练过程，也没有带分类号（标号）的训练数据集，一般用来对数据集进行分析，如聚类，确定其分布的主分量等。
（实例：道路图）就道路图像的分割而言，监督学习方法则先在训练用图像中获取道路象素与非道路象素集，进行分类器设计，然后用所设计的分类器对道路图像进行分割。
使用非监督学习方法，则依据道路路面象素与非道路象素之间的聚类分析进行聚类运算，以实现道路图像的分割。
1、写出k-均值聚类算法的基本步骤, 算法：
第一步：选k个初始聚类中心，z1(1)，z2(1)，…，zk(1)，其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的k个模式样本的向量值作为初始聚类中心。第二步：逐个将需分类的模式样本{x}按最小距离准则分配给k个聚类中心中的某一个zj(1)。假设i=j时，dj(k)min{xzi(k),i1,2,k}，则xsj(k)，其中k为迭代运算的次序号，第一次迭代k=1，sj表示第j个聚类，其聚类中心为zj。第三步：计算各个聚类中心的新的向量值，zj(k+1)，j=1,2,…,k zj(k1)1njxsj(k)x,j1,2,,k 求各聚类域中所包含样本的均值向量：
其中nj为第j个聚类域sj中所包含的样本个数。以均值向量作为新的聚类中心，jjxsj(k)xzj(k1),2j1,2,,k可使如下聚类准则函数最小：
在这一步中要分别计算k个聚类中的样本均值向量，所以称之为k-均值算法。第四步：若zj(k若zj(k 1)zj(k)，j=1,2,…,k，则返回第二步，将模式样本逐个重新分类，重复迭代运算；
1)zj(k)，j=1,2,…,k，则算法收敛，计算结束。
t线性分类器三种最优准则：
wsfisher准则：maxj(w)>>n）的条件下，可以使用分支定界法以减少计
m算量。
15、散度jij越大，说明i类模式与j类模式的分布（差别越大）；当i类模式与j类模式的分布相同时，jij=（0）。
16、影响聚类算法结果的主要因素有（②分类准则 ③特征选取 ④模式相似性测度。）。
19、模式识别中，马式距离较之于欧式距离的优点是（③尺度不变性 ④考虑了模式的分布）。20、基于二次准则函数的h-k算法较之于感知器算法的优点是（①可以判别问题是否线性可分 ③其解的适应性更好）。
21、影响基本c均值算法的主要因素有（④初始类心的选取 ①样本输入顺序 ②模式相似性测度）。
22、位势函数法的积累势函数k(x)的作用相当于bayes判决中的（②后验概率 ④类概率密度与先验概率的乘积）。
23、统计模式分类问题中，当先验概率未知时，可使用（②最小最大损失准则 ④n-p判决）
24、在（①cn>>n,（n为原特征个数，d为要选出的特征个数）③选用的可分性判据j对特征数目单调不减）情况下，用分支定界法做特征选择计算量相对较少。
25、散度jd是根据（③类概率密度）构造的可分性判据。
26、似然函数的概型已知且为单峰，则可用（①矩估计②最大似然估计③bayes估计 ④bayes学习⑤parzen窗法）估计该似然函数。
27、kn近邻元法较之parzen窗法的优点是（②稳定性较好）。
28、从分类的角度讲，用dklt做特征提取主要利用了dklt的性质：（①变换产生的新分量正交或不相关③使变换后的矢量能量更趋集中）。
29、一般，剪辑k-nn最近邻方法在（①样本数较大）的情况下效果较好。d29、如果以特征向量的相关系数作为模式相似性测度，则影响聚类算法结果的主要因素有（②分类准则 ③特征选取）。30、假设在某个地区细胞识别中正常（w1）和异常（w2）两类先验概率分别为 p(w1)=0.9，p(w2)=0.1，现有一待识别的细胞，其观察值为x，从类条件概率密度分布曲线上查得p(xw1)0.2，p(xw2)0.4，并且已知110，126，211，220
试对该细胞x用一下两种方法进行分类： 1.基于最小错误率的贝叶斯决策； 2.基于最小风险的贝叶斯决策； 请分析两种结果的异同及原因。
模式识别作业答案 模式识别论文题目篇二
《模式识别》学习心得
模式识别(pattern recognition)技术也许是最具有挑战性的一门技术了，模式识别有时又被称为分类技术，因为模式识别说到底就是对数据进行分类。说到识别，最为常用的便是模仿人的视觉的图像识别（当然还有语音识别），也许你会想当然地认为那还不简单，觉得我们用我们的眼睛可以轻而易举地识别出各种事物，但是当你想用计算机中的程序来实现它时，于是你便会觉得很沮丧，甚至于有无从下手的感觉，至此你再也不会觉得电脑有多聪明，你会觉得电脑是多么的低能。是的，现在的电脑智能，即人工智能还远不如蟑螂的智能，这其中最为根本的原因是模式识别技术还是处于较为低层次的发展阶段，很多的识别技术还无法突破，甚至有人还断言，再过30年也不会有本质的飞跃。当然，世事总是让人难以预料，我们也用不着这么地悲观，科学技术总是向前发展的，没有人可以阻档得了的。在这里，我把我对模式识别技术的学习和研究心得拿出来与大家分享一下。
模式识别具有较长的历史，在20世纪60年代以前，模式识别主要是限于统计学领域中的理论研究，还无法有较强的数学理论支持，20世纪80年代神经网络等识别技术得到了突破，计算机硬件技术更是有了长足的发展，模式识别技术便得到了较为广泛的应用，光学字符识别(ocr)是模式识别技术最早得到成功应用的技术，之后的应用还有如dna序列分析、化学气味识别、图像理解力、人脸检测、表情识别、手势识别、语音识别、图像信息检索、数据挖掘等。
模式识别是一门与数学结合非常紧密的科学，所应用到的数学知识非常多，最基本的便是概率论和数理统计了，模式识别技术到处都充满了概率和统计的思想，我们经常所说的识别率，其实就是概率的表达：在大数据量（严格地说应当是数据量无穷大）测试中识别成功的概率，还有常用的贝叶斯决策分类器便是运用了概率公式。模式识别还用到了线性代数，因为运用线性代数可以较为方便表达具有多特征的事物，我们一般会用向量来表达一个事物的特征，对于向量的计算是一定会用到线性代数的知识的。还有一个较为高层次的数学知识是泛函分析，泛函分析是研究无限维线性空间上的泛函数和算子理论，svm（支持向量机）便是以泛函分析中的理论为基础的，svm技术还运用到了最优化理论数学知识，最近中科院王守觉院士提出的多维空间仿生模式识别技术是以拓扑学为理论基础的。所以说模式识别科学是应用到数学知识最多的一门学科之一，在我们研究模式识别技术过程中会碰到一个又一个的数学知识，有时需要我们重新拿起大学时的数学书来学习，有时还需要我们去寻找和学习我们也许从未学习过的数学知识，这时你会感觉到你真的是在做研究，仿佛又回到了大学学习时光，你更会感觉到要学好模式识别技术需要多年的积累，浮躁不得，当然，如果你越是坚持下来，你的价值就会越大，因为这是个可以不断得到积累的技术，不像研究上层应用，研究多年并不意味着你就会有多厉害，一下子没有跟进便会被淘汰掉，而后面进来研究的人很容易超越前面研究的人，所以说，模式识别技术是一个喜欢做研究的人的一个很好的选择。模式识别大体上可以分为统计模式识别和句法模式识别，统计模式识别是对大量的样本进行统计或学习而最后得到一个分类器，如贝叶斯分类器、神经网络、svm、k近邻法则等都是属于统计模式识别的方法，句法模式识别则是依据一定的逻辑规则进行判别，如图像形状判断、语法类型判断、地址细分等，句法模式识别也可以称为结构模式识别，一般是应用于逻辑清楚、不易混淆的识别应用中，识别方法也比较简单，所以现在研究的大部分都是统计模式识别的方法，而且在这其中研究比较集中的是机器学习，因为人们相信：像人类辨别新事物一样，都需要一个学习过程，对于计算机也可以像人类那样地去学习而具有辨识能力。神经网络技术便是基于模仿人类的学习而产生的。说了这么多，其实我想表达的是统计方法在模式识别中的重要性，在这一节我们主要就来讨论一下概率论和统计在模式识别中的应用。
说到概率和统计就不得不提贝叶斯决策理论，它是解决模式分类问题的一种基本统计途径，贝叶斯决策理论的基本公式可做如下描述：
某个特征被判断为某类的概率 =该类中出现这个特征的概率 × 该类存在的概率 / 这个特征出现的概率
上面这个公式是一个条件概率公式的推导，这里用文字来描述，以便更好理解，要想了解更多这方面的知识可以查找有关模式识别的理论书，几乎每种理论书的第一个部分就是描述这方面的内容。
概率上的应用还有较为常用的理论是马尔可夫模型（markov model）和稳马尔可夫模型(hmm)，这个是分词技术和语音识别中的基本理论工具之一，其中词频统计是其基本统计需要。马尔可夫模型和稳马尔可夫模型都是多条件概率的应用，追求的也是大概率结果。马尔可夫模型又可以分为一阶马夫可夫模型（bigram模型）、二阶马尔可夫模型(trigram模型)、n阶马尔可夫模型（n-gram模型），阶数越大，则需要统计的数据越多，计算的复杂度也会猛增。hmm运用了前向计算法（viterbi算法），计算复杂度大大降低了下来，所以得到了较为广泛的应用，当今的语音识别算法就是采用hmm理论模型实现的。
统计分析中有个协方差矩阵，它可以应用于pca（主成分分析）降维方法中。可以很容易理解，当特征越多时，计算则越复杂，而且计算结果准确性则越低，所以我们总是要想方设法把特征维数降下来，较为常用的方法则是用pca降维方法（另一个方法vq也是个很好的降维方法），这个方法是通过大量的样本统计，统计出方差最小的特征，方差越小，则说明这种特征越易混淆，越无助于分类，于是就可以把这些特征去掉，以此降低了特征维数。
类似于神经网络的机器学习方法也是属于统计模式识别一种，机器学习方法大大简化了我们对样本数据的统计工作量，采用了自动化的方法根据大量样本生成一个分类器，在这其中，统计分析的应用较为稳性，以至于让你无法承认它是属于统计模式识别的方法，但是对于大量样本的学习也可以算是统计方法的范畴，如神经网络中的每个神经节点的系数的形成是依据一定算法（如lms算法）通过大量样本修正出来的，这个修正的过程也可以算是统计分析的过程。
既然模式识别技术与概率和统计分析密不可分，所以在设计分类器之前，首先要准备好大量的、周全的、能够覆盖各种情况的训练样本和测试样本，然后对训练样本进行统计分析，分析样本的特点，分析样本的特征值分布规律，得到各种统计数据，最后再来确定模式识别的方法，测试样本用来检验分类器的合理性 问题，根据测试样本测试出来的问题，需要返回去修改分类器，这是一个反复的过程，直至最后达到分类器的性能目标。
我们在表示某个事物的特征时，其特征数一般有三个以上的，甚至有好几百个特征，为了表示方便，对于特征值一般采用向量的形式来表示，所以我们在研究模式识别时会有很多的矩阵运算，对于特征值的运算我们可以把它想象成是一个高维空间中的运算，矩阵运算可以方便地表达高维空间中的运算，所以说线性代数是研究模式识别的数学基础，更高层次的数学理论是泛函分析，它是研究无限维空间的几何学和分析学。
对于三维以下空间，我们可以较容易地想象出来，但是三维以上的空间超出了我们的感知能力，很多在三维以下空间的计算，推广到高维空间时，则不灵了，出现了所谓的“维数灾难”，这是因为高维空间中出现了稀疏性和空空间的现象，即高维空间中的数据分布会非常地稀疏，且可能出现密度会很高的空区域中点，维数灾难是bellman首先提出来的，它泛指在数据分析中遇到的由于变量过多而引起的一系列问题，有点像“指数爆炸”，随着指数的递增，数据会迅速膨胀到难以想象的大。
svm模式识别技术利用核方法，在高维空间中进行变换，巧妙地解决了维数灾难的问题，所以很多实验表明svm分类算法总是能够优于其它分类算法。虽然有如此的好办法，但是我们还是得想办法降低维数，降低了维数，不仅可以降低计算的复杂度，也可以排除不必要的干扰特征，在众多的特征中也许有些特征是没有用的，即可能存在不是特征的特征，把这些无用的特征去掉，可以改善分类器的性能，目前降低维数主要应用的办法是pca方法，很多人在描述这个方法时总要扯上协方差矩阵，让人陷入一大堆公式的推导中，其实核心思想就是把方差最小的那些特征排除掉，如果你知道这一点，可以不用理协方差矩阵，直接通过统计样本的特征值方差来实现pca方法。
两组特征之间的距离可以有很多种表示方法，如欧氏距离、绝对值距离、切比雪夫距离、马氏距离、兰氏距离、相似系数、定性指标的距离等，大家比较熟悉的是欧氏距离，其实这种距离在高维空间并不常用，不仅是因为计算量大，还因为不同特征的值，其计算单位不一样，不可以把每种特征同等看待，在模式识别中采用哪种距离计算方式很重要，会关系到分类器设计的成败。计算距离的方式需要根据实际情况灵活应用，有时甚至可以自己设计距离计算方式，只要满足距离的四个条件即可：
1．当且仅当两点重合时距离才会等于0;2．距离值必需是大于或等于0;
3．对称性：从a点到b点求得的距离等于从b点到a点求得的距离； 4．三角不等式：三个点形成的三角距离关系中，任两边的和大于第三边。
学习模式识别我个人觉得从神经网络入手可能是个较好的选择，一方面可以避免一下子就陷入复杂的公式推导中，另一方面可以让我们较快就能体验到模式识别是个什么样的技术，因为我们可以利用 matlab或 opencv 非常方便地进行实践(学习一种技术，多去实践非常有助于对理论知识的理解)。神经网络技术是从仿生的角度来思考模式识别技术，探寻模仿人类的智能一直以来是科学界所研究的目标，神经网络技术就是基于此而产生的，但是神经网络能够得到应用还是 因为数学问题方面得到了解决，最优化理论中的梯度下降法便是神经网络实现原理的核心，梯度下降算法是一个循环的计算过程：
1． 为算法模型参数值选择初始值，或随机选择些初始值； 2． 计算每个参数对应的损失函数的变化梯度；
3． 根据梯度值改变参数值，使得错误值变得更小； 4． 重复第二和第三步骤直至梯度值接近于0。
神经网络方法就是通过训练样本进行学习来拟合出一条分割线（对于维数是三维的识别，则是个平面或曲面，三维以上则是超平面或超曲面），如果这条分割线是一条直线（或平面，或超平面），则称为线性神经网络，否则为非线性神经网络，线性神经网络较好理解，理解了线性神经网络，对于非线性神经网络则能够更易理解，所以这里先以线性神经网络为例来解释神经网络的原理，下图是一个二维特征分布图，中间的一条直线是分割线，我们现在要关心的问题是这条分割线是如何计算出来，如果学过数学，我们知道可以用最小二乘法把它计算出来，但这里我们将要用神经网络的学习方法来把它学习出来
从上图我们可以知道，只要我们能够得到w1,w2,b的值，则这条直线我们就可以求出来了，据此我们构造出如下所示的神经网络拓扑图：
从上图中的w1,w2，我们把它们称为权值，b称为阈值，神经网络的学习过程便是不断地调整权值和阈值，直至最后达到最小的错误率，对于线性神经网络，我们可以采用lms算法，即最小均方差算法来求出权值和阈值，如下是lms算法的描述：
原理：通过调整线性神经网络的权值(w)和阈值(b)，使得均方差最小。已知有样本集：{p1，t1}，{p2，t2}，{p3，t3}……{pn，tn}，（如果样本特征值是多维的，则p是个向量表达式）。
求出均方差：mse = sum(e(i)2)/ n = sum(t(i)– a(i))2 / n, 其中i = 1~n，a(i)= pi × w + b。假设第k步已分别求出权值梯度（gw）和阈值梯度（gb），则第k+1步权值和阈值分别为：
w(k+1)= w(k)– gw×α；
b(k+1)= b(k)– gb×α； α为学习率
下一步就是要怎么算出梯度，如果权值和阈值的变化能够使得均方差趋向最小，则便可以达到我们的目标，依此我们可以对均方差公式求对权值和阈值的偏导，这个偏导值便是我们所要的梯度值，它反应了权值或阈值变化与均方差的关系，偏导公式的演变（推导）如下：
əe2(i)/əw = 2e(i)×əe(i)/əw = 2e(i)×ə(t(i)– a(i))/əw = 2e(i)×ə[t(i)–(w×p + b)]/əw
= –2e(i)×p；
əe2(i)/əb = 2e(i)* əe(i)/əb = 2e(i)×ə(t(i)– a(i))/əb = 2e(i)×ə[t(i)–(w×p + b)]/əb
= – 2e(i)；
第k步的平均差值表示为：e(k)= sum(e(i))/n；于是最后我们就可以得到权值和阈值的变化方程式：
w(k+1)= w(k)– gw×α = w(k)+ 2×e(k)×p×α； b(k+1)= b(k)– g b×α = b(k)+ 2×(k)×α； 其实，上面所描述的神经网络是一种单层的神经网络，早在1969年，所著的《感知机》书中对单层神经网络进行了深入分析，并且从数学上证明了这种网络功能有限，甚至不能解决象“异或”这样的简单逻辑运算问题。同时，他们还发现有许多模式是不能用单层网络训练的，真正让神经网络得到广泛应用的是1985年发展了bp网络学习算法，实现了minsky的多层网络设想，bp网络是一种多层前馈型神经网络，其神经元的传递函数是s型函数（非线性函数），它可以实现从输入到输出的任意非线性映射，由于权值的调整采用反向传播（back propagation）学习算法，因此被称为bp网络，目前，在人工神经网络应用中，大部分是采用bp网络及其变化形式，它也是前向网络的核心部分，体现了人工神经网络的精华。bp神经网络不仅可用于模式识别，还可用于函数逼近、数据压缩应用中。
bp算法跟上面介绍的算法非常相似，也是根据均方差求权值和阈值的调整方向，也是通过对权值变量和阈值变量分别求偏导得到权值和阈值的修正梯度方向，差别在于bp神经网络有好几层，要从输出层开始，一层一层地计算出每层的权值变化和阈值变化（所以称为反向传播学习算法），另一个差别是有些网络层的神经元的传递函数采用log-sigmoid型非线性函数，对于这类函数需要对其进行求导。
bp算法的主要缺点是：收敛速度慢、存在多个局部极值、难以确定稳层个数和稳层节点的个数。所以在实际应用中，bp算法很难胜任，需要进行改进，主要有两种途径进行改进：一种是启发式学习算法（对表现函数梯度加以分析以改进算法），另一种是更有效的优化算法（基于数值最优化理论的训练算法）。启发式学习算法有这些：有动量的梯度下降法、有自适应lr的梯度下降法、有动量和自适应的梯度下降法、能复位的bp训练法等，基于最优化理论的算法有这些：共轭梯度法、高斯-牛顿法、levenberg-marquardt方法，这些改进的算法在matlab中都可以找得到，matlab提供了丰富的神经网络算法，除了bp神经网络，还有基于径向基函数的神经网络（如广义回归神经网络、概率神经网络）、反馈型神经网络（如hopfield网络、elman神经网络）、竞争型神经网络（如自组织特征映射神经网络、学习向量量化神经网络），所以学习神经网络，matlab是个非常好的工具，如果想看具体的实现方法，opencv提供了bp算法的实现，可惜目前opencv只实现bp算法，很希望有更多的神经网络算法能够在opencv中被实现。
对于神经网络，万不可过于迷信它的厉害，对于样本种类多、神经网络节点多，神经网络的收敛速度会很慢，导致学习要花费很长时间，由于存在多个局部极值点，导致初值不同和学习样本不同时，学习效果也不同，所以经常要多次学习才能够得到较好的效果，根据问题的复杂度，设计合适的神经网络的网络拓扑结构也是一个非常难的问题。神经网络是人类模仿生物神经网络原理的一个成果，但是还远远无法达到生物的神经网络功能，现在的人工智能技术甚至连蟑螂都不如，也比不上小小的蚂蚁，人工智能技术的研究还有非常漫长的路要走。
模式识别作业答案 模式识别论文题目篇三
王丽霞
深圳市南山区学府路；***、lixia_2011@
求职意向
数字图像处理、模式识别算法工程师 教育经历
汕头大学 电子工程系 信号与信息处理专业 硕士2007.9—2010.6 汕头市
·在校期间成绩优良，分别一次获汕头大学一等、二等奖学金；2008 09担任女生部部长负责统筹管理，成立特色学科及基础学科研讨组，积极开拓学生的思维并提高他们的学习成绩，更贴近社会的新路线。
潍坊学院 信息与控制工程学院 电子信息工程 学士2003.9—2007.6 潍坊市
·2007年9月以第一名成绩考入汕头大学攻读硕士研究生；在校期间担任班级学习委员负责不同类学生的学习方法指导；2004-9-2007-6担任学院文艺部部长，负责迎新晚会筹划，锻炼了团队领导能力、协调能力、临场反应能力以及创新思维。英语及专业技能
●熟练掌握了数字信号处理及它的常用算法、有良好的数学功底；熟悉图像处理的基本算法、熟悉模式识别基础知识与智能系统理论及它们的应用，在模式识别和运动跟踪方面有较深的理解；熟悉光伏应用系统的结构、性能原理；曾在核心期刊系统仿真技术发表文章（基于神经网络应用的光伏最大功率跟踪）。
●英语：六级考试 362；四级考试 473；具有较强的相关专业学科的英文文献阅读能力； ●能熟练使用计算机，会用电路仿真软件、labview软件、熟练掌握visual c++的mfc程序设计和matlab仿真工具，能够做算法的设计和仿真；并能应用labview软件进行信号处理（波形测量、时频域分析与数学分析（概率统计拟合最优化等）。工作经历
2010 6-2010 8深圳市辉锐天眼科技有限公司担任核心研发工程师 ●职位为智能监控核心研发工程师
●负责计算机视觉方面的ieee文章的讲解及不同算法的实现研究，负责机器视觉系统图像处理、分析及识别算法设计、实现，参与图像处理技术研究与设计，对已有算法进行优化改进。使用opencv进行背景/前景提取、检测识别、了解运动跟踪的常用算法、设计相关信号特征提取算法及其设计模式识别分类器等。项目经验
2008 09-2009 11模式识别与智能系统理论的算法研究 ●算法在matlab仿真，并在simulink中建模，最后把这个算法用c++语言编程，在vc++中生成了可执行文件。
2009 01-2009 06生物细胞图像病变检测算法研究 ●在matlab中仿真了算法，正确率达到82%。
2009 07-2009 09图像压缩算法编码器设计 ●在fpga芯片上实现并验证了方案，对比得出了fpga比dsp在神经网络实现上的明显优势，前者采用指令顺序执行的方式，数据位宽固定，fpga处理数据的方式是基于硬件的并行处理方式，即一个时钟周期内可并行完成多次运算，特别适合于神经网络的并行特点。2010 02在科进生物识别公司 ●了解了不同二维条码尤其qr code的特点，探讨了定位图形的方法，了解了指纹识别，探讨了小波变换及gabor变换在纹理图像的特征提取的优劣。自我评价及爱好
●很强的责任心创新能力、自学能力及应用知识能力；诚实善良，勤奋刻苦，进取精神、团队协作精神；爱好户外运动、国学研究，齐白石大师的画。
模式识别作业答案 模式识别论文题目篇四
谈作业设计的创新与实效——关于语文学科作业创新课题研究
沙湾一中高一语文组 吴爱英
课题设想:
作为语文学科的任课教师,我始终认为语文课前的预习作业和课后的巩固作业,在整个语文学习过程中不可或缺,而且扮演着日益重要的角色。.如何解读作业与练习的效果呢?我认为完成作业与练习是体现学生鲜明的价值追求、理想、愿望的活动，作业与练习应当成为学生课外、校外的一种生活过程和生活方式，学生对待作业与练习的态度也就应该成为教师重点关注的一个对象。
但学生对于作业的固有形式有些厌倦，比如生字词的抄写，注释的记忆，再有就是观后感的模式化书写，作业形式固定化，恰恰消磨了他们对语文学科浓厚的兴趣，鉴于此种情况，加之学生发自内心的呼喊，2011-2013年，我在高一高二的必修课的作业形式上有意做了一些调整，有些谈得上成功，也有一些效果一般，但至少我在努力的尝试，学生也在尝试中有所收获，这就是大家愿意看到的一种现象。古语云：穷则变，变则通，通则达。具体实施：
课前的预习基本都安排在早读或者晚自习时间，所以我的创新作业，或者有些称得上是创新练习，安排时间比较灵活，或者在上课时间，或者在课下，同学们参与的热情比较高。我会对作业情况进行登记，利用第二天的早读或者上课时间，集中展示优秀的作品，对学生们的点滴进步予以关注和鼓励。
作业形式及成果展示：
一、将课文改写成戏剧
学习必修二第二单元诗歌《氓》之后，我给学生讲了戏剧的基本形式和特点，要求学生将本课改写成戏剧，每一幕一个主题，每一幕设计背景音乐，可发挥自己的联想想象。因为学生作品基本都在1000字左右，这里只能节选其中几篇的几个片段。
作品一（节选）爱的变奏曲
2015届高一（18）班
钱硕君
时间：公元2012年12月21日 人物：女主人公：筱篱
男主人公：萧雾
女主人公的姊妹：沧月（姐姐）、水滴（表姐）、章亲（堂姐）
第一幕
爱的前奏
背景：这天筱篱与全世界的人都焦躁不安的等待着玛雅人所预言的世界末日的来临。当差一秒就到达22日时，一切看似平静的夜晚传来了一声刺耳的尖叫…… 时间：公元前2000年
卫国 音乐：《世界末日》jay 在皇宫的后宫中，公主殿内，一位衣着华丽的女子正躺在一具水晶棺材里，只见四周都是穿着白色衣服的婢女和娘娘们，她们在等待着皇上的来临，而女主的额娘哭得死去活来，站都站不起来。太监：皇上驾到 众人：给皇上请安 就在皇上刚跨进门槛之时，棺材里的人却突然坐了起来，并揉着自己的脑袋。
筱篱：唔……这是哪里？我的头好昏。（环顾四周）哎！我到了哪里? 皇上：筱篱……你怎么……（昏倒在地）
额娘：筱篱……你没有死……死吗……，太……太好了！（昏倒，嘴角挂着微笑）
作品二 再美的童话故事也会变烟花
2015届高一（18）班
杨晓晶
时间：2012年7月7日 人物：凌馨儿
千志焕 第一幕：唯美的相遇
背景：普罗旺斯的薰衣草花海 音乐：《遇到》 凌馨儿：走在薰衣草花海的小道，伸开戴着钻石手链的纤细嫩白的双手，慢慢抚摸身体两侧的薰衣草花尖，轻轻的闭上双眼，感受着这薰衣草花海的芳香。
千志焕:手拿照相机，正要将这美丽的花海拍下来时视线中出现一道刺眼的光，千志焕走近一看是闪闪发亮的钻石手链，在阳光下钻石链格外的耀眼。他将钻石链拿在手里的第一反应就是要寻找着手链的主人。他向四周察视，终于在自己的前方找到了以为清纯可爱的女生，连忙跑过去说： “这是你的手链吗？”
凌馨儿：嗯呢～是的，谢谢你呢！
千志焕:不客气，这本来就是你的东西妈，物归原主是应该的。凌馨儿：嘿嘿，嗯，这次真是多亏你了，这个手链是妈妈送给我的生日礼物，妈妈不在我身边，每当我看到这个手链时仿佛就看到了妈妈那甜美的笑容，所以这个手链对我真的很重要，不然这样吧，我请你吃饭，我们素不相识的，你却帮了我这么大的忙，如果你不去的话，我心里会过意不去的，总觉得欠了人家什么东西似的。
千志焕:好吧，既然美女都赏脸了，那我就恭敬不如从命喽！凌馨儿：呵呵，嗯，那就走吧！
就这样，他们在吃饭的过程中认识了对方，了解了对方。他们聊了很多，共同语言，共同爱好也很多，从此成为了好朋友。随着时间的流逝，千对凌产生了爱意，相同的，凌也是有和千一样的感觉，也许是那一次的唯美相遇将他们二人的命运紧紧连在了一起。第二幕 ：执子之手，与子偕老 背景：在马尔代夫的海边 音乐：《什么都可以》
二、给课文的主人公写信或者墓志铭、人物档案
以下是学习《记念刘和珍君》之后，我让学生给刘和珍写的墓志铭和信件中的优秀作品和优美语段。
此刻，最想对你说的话
2015届高一（2）班 汤喜梅
我们生活的这片乐土，曾经被尸骨掩盖，曾经被鲜血浸红，今天的幸福是无数革命先烈和爱国青年以生命为代价换取的。其中就有你，刘和珍君。
你爱国，具有正义感和责任感，你伟大、善良、和蔼、爱憎分明，但却惨死在凶残的反动政府的枪林弹雨中。我为你感到深深的悲哀，你是我们心目中的英雄。我们敬重你。
精彩语段摘录
2015届高一（2）班 葛芮齐
路，还没有开始便已经走到了尽头，梦，还来不及做便已经不再醒来，刘和珍，这位年仅22岁的大学生，就这样倒在了反动派的枪弹之下。刘和珍君为了正义，为了自己的国家勇赴国难。
2015届高一（2）班 张宇轩
如果你是从枝头飘落的黄叶，就注定在这个季节慢慢凋零，只能够这样？你飘零在了什么地方？
有多少人会记得你，有多少人希望知道真相。如果有一天，你离开我奔向远方，如果有一天，你被掩埋在那从未有人去过的山岗。如果你是从天上飘落的雪花，就注定在这个季节慢慢融化，就算是这样，就算是无力抵抗，请别把人世的悲凉放在心上。
2015届高一（2）班 冉腾蛟
以柔弱的身躯，扛起一个民族的良知。以殷红的鲜血证明中国女子的勇毅，即使被无情而罪恶的子弹射穿毫无防备的身体，但是，她的心里依然带着对未来的期盼与对自由的渴求。那一瞬间，将永远鼓舞后人继续前行！
2015届高一（2）班 窦新鹏
沉默啊，沉默啊，不在沉默中爆发，就在沉默中灭亡！消亡的是你的身躯，不朽的是你的灵魂。
那是一个我们无法理解的时代。时光的车轮似乎就在此徘徊，在那无休止的沉默中，最后的吼声也被无情的吞噬，最后的希望也被抹杀，可依然挡不住你如山洪般的爆发，你该属于鲁迅笔下的猛士，敢于直面惨淡的人生，敢于正视淋漓的鲜血，年轻的心活在黑暗的边缘，已压抑了数不尽的志气，在十八日的早晨，连同着年轻的生命一齐爆发，三遍花草，溶进流水，融入人心。
以下是在学习契诃夫的《装在套子里的人》时，我让学生为别里科夫写的人物档案。
第一小组作品
姓名：别里科夫 性别：男 年龄：35岁左右 婚姻状况：未婚 职业：希腊文教师 身高：1米7左右
着装习惯：戴黑眼镜，穿着一件棉大衣，衣领竖起。穿雨鞋，带雨伞。
行为习惯：把雨伞装在套子里，把表放在一个灰色的鹿皮套子里，就连小刀也放在套子里。病史：怀疑有抑郁症
口头禅：千万别闹出什么乱子 性格：自闭，胆小，墨守陈规，孤僻
居住环境：与中学教师希尔金同屋，卧室小，床上挂着布帐
恋爱状况：曾与一名乌克兰籍名叫密哈伊·沙维奇·华连卡谈过一段时间恋爱，甚至论及婚嫁，后因一场变故，此段恋情不了了之。据调查，这场变故也成为别里科夫死亡的最大原因。
第二小组作品：
姓名：别里科夫 性别：男 婚姻状况：未婚 居住地址：学校宿舍 职业：希腊文教师 性格简介：为人古板，循规蹈矩，性格孤僻，没有怜悯之心，对任何事都要较真，做事永远都按规则。个人履历：
1、他曾用纯粹套子式的论调降服其他教员，最终开除两个问题学生
2、辖制了全城人的娱乐生活整整十五年
3、曾与华连卡有过恋爱关系 死因：因重度抑郁而死 第三小组作品 姓名：别里科夫 性别：男 身高：174公分 体重：57公斤 血型：ab 年龄：38 肤色：白人 国籍：俄国
职业：普通中学教员 任教科目：希腊文
家庭住址：教员宿舍，约10平方米 婚姻状况：未婚 性格：孤僻，保守封建
着装:棉大衣（竖领），戴眼镜，穿雨鞋，带雨伞 月收入：250卢布
身份证号：65422318210917 qq号：7487487474748 联系电话：0748-250380748
三、仿写课文，学习课文的语言技巧和结构形式。学习必修一第一单元《大堰河——我的保姆》后，我让同学们也为自己的父母写一首赞美诗，或是爱的颂歌。
爱你——母亲
2015届 高一（18）班
王智濛我爱你，母亲 你也爱我，但我知道，我们的爱不同 我的爱是溪流 母亲的爱是海洋 芨芨草上的露珠 反射着儿时稚嫩的笑脸 又圆又亮
那是太阳给予的光芒 那是母亲给予的回忆
四月的日子 半是烂漫，半是辉煌 那是春风吹过的地方 那是母亲抚过的地方 我的欢乐 是母亲脸上的微笑 我的痛苦
是母亲眼里深深的忧伤
我可以走得很远很远 但总也走不出 母亲心灵的街场 她给我的爱，很浓很多
就像一首田园诗，幽远纯净，和雅清淡 就像一幅山水画，洗去雕饰，留下自然 就像一首深情歌，婉转悠长，轻吟浅唱 就像一阵和煦风，吹去朔雪，带来春光 而我给她的爱，却很淡很稀 不像冰心叠着纸船轻吟着爱她 不像游子远寄家书流泪着爱她 不像孟佩杰般微笑着爱她 不像纪念母亲的文人汹涌着爱她 我的爱曼妙又微妙
濡染出了属于我发自内心的温柔
翻开往事 远逝的歌谣记载着 少年时的记忆 循着妈妈的呼唤与思念 匆匆赶回了家
迎上了母亲热泪涟涟的脸 母亲疲劳的脸，温柔的眸 我一个箭步冲上去紧紧抱住她 我爱你，我的母亲。风勾勒着海的轮廓 海的味道浸在风中 我寻找属于母亲的痕迹 美好的回忆再次浮现
就想这样一直爱着你——我的母亲
脊背
2015届高一（18）班
牛思琦
曾经的英姿不在，曾经的挺拔不在，曾经的健壮不在，岁月仿佛在一夕之间偷走了他的所有，只留下残破的身躯和弯了的脊背。这是他吗？
———题记
晚自习下了课，望着漆黑的夜空，我叹了口气，一个人的道路是孤单的，黑漆漆的小巷令人恐惧。
咦？前面的是？是他吗？
我向前走了几步，眯起眼睛，打量了他几番，是他，我惊喜地喊了声：“爸！”“上车吧。”略显沙哑的声音响起。爸爸用手拍了拍，往前挪了挪，我坐上去，像小时候般，靠着他的背，缩成一团，躲在他的背后。
“爸，你别驼着背，这样对身体不好，把背挺直。”我不舒服的动了动，有点埋怨的说。
他努力地挺了挺，试图挺直，我能感觉到他因挺背而晃动的上身，可是，怎么还是弯的？我气愤的转过头，被眼前的一幕惊呆了。
这是怎样的背啊，肩上的骨骼垂成两个弧形，背部佝偻成一个前倾后拱的弧形，而腰部又有点前拱后倾，这样的背，还是曾经如同小白杨一般挺拔的背吗？呈现在我面前的背，分明是一座弧形的桥啊！泪水迅速席卷了我的眼眶，我不置信地摇摇头，他的背在以前比别人挺拔多了，小他许多的人脊背已经弯曲了，可现在他怎么也……
小时候，看着高大的父亲，觉得天塌下来我都不怕，因为父亲会为我顶着，在那时，父亲就是我的天，就是我的依靠，就是一个顶天立地的大英雄。
“你动干啥？”爸问。
父亲的话打断了我的沉思，我下意识的摇了摇头，才意识到他看不见。
“我，我有点儿冷。”抽了抽鼻子，我忍住哭腔答。
父亲没有再说话。
只是微微往后挪了挪身躯，靠在我的背上，为我挡住迎面的风。
依稀间，我仿佛看见了那个依旧挺拔的父亲，那个依旧可以为我遮风挡雨，让我为之骄傲的父亲，那个顶天立地的父亲。
那个他，又回来了。这，是他，是我的爸爸。是那个依然背如松树的爸爸。
四、诗句接龙，当堂创作诗歌
2011年新学期第一课，我让同学们以海子的《面朝大海，春暖花开》的首句“从今天起，做一个幸福的人”作引子，进行诗句接龙，这些都是同学们当堂思想火花的碰撞。
诗句接龙
2012届高二（10）班作品
从今天起，做一个幸福的人 不看书、不写字、不上班 人生是如此的漫长
如果你沉浸其中，你将发觉人生是如此的短暂 人生既然如此短暂，那就尽情狂欢吧！
人生自有沉浮，只有学会了忍受自己生命中的那份悲伤，才会懂得什么叫做真正的幸福 幸福是什么？
幸福就是，猫吃鱼，狗吃肉，奥特曼打小怪兽 幸福就像捉迷藏，你越找，它越藏
一次失败不算什么，一次错误的选择也不算什么，只要有人还在关心你，那就是你的幸福
幸福就是和你最亲的朋友在一起，躺在一片绿绿的草地里，呼吸着最纯净的空气，时而闭上眼睛，时而睁开眼睛看着天空，做最舒服的动作，说最想说的话。幸福就是 面朝大海，春暖花开
诗句接龙
2012届高二(20)班作品
从今天起，做一个幸福的人 幸福离我们并不高、并不远 有时我们却总也追不到它 我只吃饭不洗碗 我只洗碗不吃饭 幸福到底在哪里？
每天简简单单、快快乐乐这就是幸福 幸福依然就在我们身边
因为我知道，痛苦就是有闲功夫担心自己是否幸福 从今天起，我要做一个幸福的人 从懵懂中渐渐醒来去追逐幸福
在我们仰望自己的幸福时，千万别忘了擦肩而过的幸福 人生路那么漫长，每个时刻都有人和自己同行、邂逅、离开 感谢她们 丰富了我的生命 然后就这样子 慢慢成长吧
从今天起，做一个幸福的人 不做饭、不洗碗、不买菜 我不觉得这样很幸福 总有一天
你会感到属于你的幸福 有没有人可以告诉我 幸福究竟是什么 幸福在路上 幸福或许就是路上 你回眸一笑 眼里的那道闪光 闪光太多 我会热
热了就去洗个澡
那么就到夏天凉爽的雨中 一起去寻找幸福吧
夏天怎么能有没有你的幸福 那么我们冬天可以去北海道 其实幸福用不着寻找 他说来就回来的 可是当幸福来敲门 我却茫然不知所措 我会来给你开门 我会来帮你点菜 我追随着你的脚步 不知该不该去远方 你不用知道该不该 跟我走就好了
请告诉我哪里才是尽头 我想把你的问题写在纸上 一遍一遍的解读 你心中的我是什么味道 你的样子让我想起 樱桃
樱桃长在远方的树上 如果你可以 请去摘吧 有情饮水饱
实效体会：
现在的社会最需要的恰恰是创新型人才，要培养有创新精神的学生，首先可以从作业的创新做起，点滴深入。我发现学生在创新作业中体会了快乐，获得了鼓励和肯定，对作业不再畏惧，而是有了更多的期待。同时学习语文的兴趣也前所未有的高涨。这些精彩的作品就是印证。作业设计体现自主性，才能让学生敢于创新；作业形式活中来新，使学生乐于创新；重视作业过程，目的是使学生学会创新
我们可以通过求异求新，培养他们的创新思维。可以通过激发想象，开发他们的创新思维。还可通过一系列的实践活动，培养学生的创新能力。
最后，教师更要讲究评价艺术，保护学生的创造热情 心理实验显示，积极友好的评价可以促进个体自卑感的克服、强化学生参与学习的积极性、唤醒并激发他们的创新情感。作为教师，我们应该关注学生现在已有的水平的发展以及发展中的个别差异，给予更多的鼓励、奖励和提醒。如：学生完成的作业想象丰富，老师就用“有创意的作业，真棒！”这样的话加以赞扬；如学生完成的作业还不尽人意，老师就用“相信自己的努力，下决心一定能做好”这样滚烫的话语来激励。我深刻地感到，教师或许是不经意的一句带有评价色彩的话，可能就深刻影响到学生对学习生活的认识、情感和态度。
“教者有心，学者有益。”优化作业的设计，能较好地适应不同层次的学生，有效地激发他们学习语文的积极性、拓展想象的空间、培养他们的创新精神和实践能力、发展他们的个性，从而为学生的终身学习、终身发展打下良好的基础。
模式识别作业答案 模式识别论文题目篇五
模式识别简介 pattern recognition
诞生
狗的嗅觉的灵敏度非常高，大约是人的50至100倍。狗通过这项特异的功能来识别各种各样的东西，帮助人类完成一些鉴别工作。不仅如此，识别也是人类的一项基本技能，人们无时无处的在进行“模式识别”，古人有一成语“察言观色”表达的正是这个意思。
模式识别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。
概念
简单来说，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。我们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。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说，特别重要的是对光学信息（通过视觉器官来获得）和声学信息（通过听觉器官来获得）的识别。这是模式识别的两个重要方面。市场上可见到的代表性产品有光学字符识别（optical character recognition, ocr）、语音识别系统。其计算机识别的显著特点是速度快，准确性高，效率高。在将来完全可以取代人工录入。
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。
研究
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。
应用领域包括：计算机视觉、医学图像分析、光学文字识别、自然语言处理、语音识别、手写识别、生物特征识别、人脸识别、指纹识别、虹膜识别、文件分类、互联网搜索引擎、信用评分、测绘学、摄影测量与遥感学。以“汉字识别”为例：
识别过程与人类的学习过程相似。首先将汉字图象进行处理，抽取主要表达特征并将特征与汉字的代码存在计算机中。就像老师教我们“这个字叫什么、如何写”记在大脑中。这一过程叫做“训练”。识别过程就是将输入的汉字图象经处理后与计算机中的所有字进行比较，找出最相近的字就是识别结果。这一过程叫做“匹配”。
还有一些比较典型的应用例子如： 去雾算法：
由有雾的图片处理成无雾的过程用的是一种基于暗影通道的去雾算法。相机照出的相片=真实相片*透谢分布率+天空亮度。这里要做的就是根据公式求出真实相片，另外三个未知量是可以求出来的。
交叉验证方法：
用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是把在某种意义下将原始数据进行分组,一部分做为训练集，另一部分做为验证集，首先用训练集对分类器进行训练,在利用验证集来测试训练得到的模型，以此来做为评价分类器的性能指标。
纹理：
在自然图象中，纹理作为物体的一种重要外观特征，为视觉感知提供了无处不在的信息，它在计算机视觉、图形学、图像编码等领域都有着重要作用，例如，格式塔（gestalt）心理学，早期视觉理论和marr的原始简约图（primal sketch）都将纹理模式作为中心话题。
因此，对纹理的理解是视觉理解不可或缺的组成部分。过去的几年里，纹理分析和合成的相关研究工作在基础理论上与实际应用两个方面都取得了振奋人心的发展，研究者结合计算机视觉，图形学，现代统计物理，心理学和神经系统科学等领域的知识，提出了很多关于纹理理解的新方法。纹理的研究工作主要集中在两个领域：滤波理论（filtering theory）和统计建模（statistical modeling）理论。滤波理论来源于在神经生理学中被发现并被广泛接受的多通道滤波机制，该机制认为，人类视觉系统将视网膜图像分解为一组子带（sub-band）图像信号，而这些子带信号可以通过一组线性滤波器和图像卷积然后经过某些非线性操作计算得到。滤波理论在纹理方面的应用主要有 gabor 滤波器和小波（wavelet）塔等，它们在纹理分割和分类中有良好的性能。统计建模理论认为，纹理图像是随机场上概率分布的采样，该理论涉及到时间序列模型（time series model），马尔可夫链（markov chain）模型和马尔可夫随机场（markov random field，mrf）模型等建模方法。基于统计的建模方法一般只需要用很少几个参数来描述纹理特征，因此能为纹理提供简练的表示，而且它能把纹理分析问题转化为一个明确的统计推理问题来处理。
计算机视觉研究中低层视觉的一个主要研究方向是图像分割。由于一个场景中，不同的物体之间有不同层度的交叠，使得最理想的分割结果也会出现物体的不同部分（可视部分）之间分割开来，而不可视部分则为其它物体所覆盖的情况，这就不利于完整地展现物体。因此，有必要利用由图像得到的相关信息，如原始简约图（primal sketch）、颜色一致性、方位一致性等，研究一套算法，把同一物体分在同一个层里面，然后再把它们相应的部分之间连接起来，组成完整的物体。这就是2.1d sketch的主要研究任务。
2.1d sketch主要研究面物体，且不关心物体之间的深度信息，而只考虑它们之间的偏序关系（partial order）。
2.1d sketch的研究成果将会用于图像分割、图像编辑、艺术图像生成以及图像序列分析中。
机器学习：
机器学习是人工智能的一个分支，它是关于让机器具有学习能力的一些算法。许多情况这种算法给一些数据和从这些数据属性的推出的信息对将来出现的新的数据做出预测。之所以可以这么做是因为大多数的非随机的数据包含一些模式，这些模式可以让机器去做泛化。
机器学习的相关概念扫盲：
监督式学习：训练数据中包含输入的向量集合并且有相应的目标值（labeled样例）
例如分类（classification）、关联规则、回归(regression)非监督式学习：训练数据中不包含labeled样例
例如聚类(cluster)、density estimation、visualization.半监督式学习：组合了labled和unlabeled的example去生成一个函数或分类
泛化（generalization）：通过训练数据训练之后能够识别新的数据。特征提取(feature extraction): 为了降维去除不想关的特征，在数据预处理阶段把数据转化成容易处理的。
机器学习的局限性：
机器学习在大量的模式面前的泛化能力是不同的，如果一个模式不同于以前所看到的，那么这个算法很容易被误解。由于当前的数据量不够，不能涵盖各种将来的情况，所以机器学习的方法很容易出现过度泛化，从而出现不准确性。
adaboost人脸检测原理：
一种基于积分图、级联检测器和adaboost 算法的方法，方法框架可以分为以下三大部分: 第一部分，使用harr-like特征表示人脸，使用“ 积分图”实现特征数值的快速计算;第二部分，使用adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器;第三部分，将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，级联结构能有效地提高分类器的检测速度。
总结
自20世纪50年代以来，模式识别在人工智能兴起后不久就迅速发展成一门学科。它所研究的理论和方法在很多科学和技术领域得到广泛重视，推动了人工智能系统的发展，扩大了计算机应用的可能性。
经过多年的研究和发展，模式识别技术已广泛被应用于人工智能、计算机工程、机器学、神经生物学、医学、侦探学以及高能物理、考古学、地质勘探、宇航科学和武器技术等许多重要领域，如语音识别、语音翻译、人脸识别、指纹识别、手写体字符的识别、工业故障检测、精确制导等。模式识别技术的快速发展和应用大大促进了国民经济建设和国防科技现代化建设。
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