Introduction
Pattern recognition techniques are used to automatically classify physical objects (handwritten characters, tissue samples) or abstract multidimensional patterns (n points in d dimensions) into known or possibly unknown categories. A number of commercial pattern recognition systems are available for character recognition, handwriting recognition, document classification, fingerprint classification, speech and speaker recognition, white blood cell (leukocyte) classification, military target recognition, etc. Most machine vision systems employ pattern recognition techniques to identify objects for sorting, inspection, and assembly. The design of a pattern recognition system requires the following modules: (i) sensing, (ii) feature extraction and selection, (iii) decision making and (iv) performance evaluation. The availability of low cost and high resolution sensors (e.g., digital cameras, microphones and scanners) and data sharing over the Internet have resulted in huge repositories of digitized documents (text, speech, image and video). Need for efficient archiving and retrieval of this data has fostered the development of pattern recognition algorithms in new application domains (e.g., text, image and video retrieval, bioinformatics, and face recognition).
Design of a pattern recognition system typically follows one of the following approaches: (i) template matching, (ii) statistical methods, (iii) syntactic methods and (iv) neural networks. This course will introduce the fundamentals of statistical pattern recognition with examples from several application areas. Techniques for analyzing multidimensional data of various types and scales along with algorithms for projection, dimensionality reduction, clustering and classification of data will be explained. The course will present
various approaches to exploratory data analysis and classifier design so students can make judicious choices when confronted with real pattern recognition problems. It is important to emphasize that the design of a complete pattern recognition system for a specific application domain (e.g., remote sensing) requires domain
knowledge, which is beyond the scope of this course. Students will use available MATLAB software library and implement some algorithms using their choice of a programming language.
Prerequisites
CSE 232, MTH 314, and STT 441, or equivalent courses.
、管路敷设技术通过管线不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接术交底。管线敷设技术中包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则：在分线盒处，当不同电压回路交叉时，应采用金属隔板进行隔开处理；同一线槽内强电回路须同时切断习题电源，线缆敷设完毕，要进行检查和检测处理。、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行
高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题，作为调试人员，需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料，并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况
，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。
电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时，需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。
Text Book
Duda, Hart and Stork, Pattern Classification, Second Edition, Wiley, 2001.
Assigned Reading
Course Schedule
、管路敷设技术技术中包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、技术。件中调试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备中资料资料试卷技术且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料护装置
Jan 8Introduction to Pattern Recognition (Ch 1)
Statistical Pattern Recognition: A Review Lecture slides: Pattern Recognition
HW1 assigned
HW1 Solutions
Jan 10, 15, 17Statistical Decision Theory (Ch 2)
Jan 15: HW2 assigned; HW1 due Lecture slides: Chapter 2 Notes on Bayes Classification An Introduction to Matlab.
Jan 22Statistical Decision Theory (Ch 2) Lecture slides:
Neyman-Pearson Rule
Linear Discriminant Functions
Jan 24, 29Parameter Estimation (Ch 3)
Bayes Estimator for multivariate Gaussian density with unknown covariance matrices Bayes Estimator under quadratic loss
Jan 24: HW3 assigned; HW2 due
Lecture slides: Chapter 3
Jan 31Parameter Estimation (Ch 3)
Curse of Dimensionality (Ch 3)
Coin Tossing Example
A Problem of Dimensionality: A Simple Example Lecture slides: Curse of Dimensionality
Feb 5,7Component analysis and Discriminants (Ch 3) Principle Component Analysis (PCA)
Principal component analysis for face recognition.
、
管
路
敷
设
技
术
通
过
管
线
不
仅
可
以
解
决
吊
顶
层
配
置
不
规
范
高
中
资
料
试
卷
问
题
，
而
且
可
保
障
各
类
管
路
习
题
到
位
。
在
管
路
敷
设
过
程
中
，
要
加
强
看
护
关
于
管
路
高
中
资
料
试
卷
连
接
管
口
处
理
高
中
资
料
试
卷
弯
扁
度
固
定
盒
位
置
保
护
层
防
腐
跨
接
地
线
弯
曲
半
径
标
等
，
要
求
技
术
交
底
。
管
线
敷
设
技
术
中
包
含
线
槽
、
管
架
等
多
项
方
式
，
为
解
决
高
中
语
文
电
气
课
件
中
管
壁
薄
、
接
口
不
严
等
问
题
，
合
理
利
用
管
线
敷
设
技
术
。
线
缆
敷
设
原
则
：
在
分
线
盒
处
，
当
不
同
电
压
回
路
交
叉
时
，
应
采
用
金
属
隔
板
进
行
隔
开
处
理
；
同
一
线
槽
内
强
电
回
路
须
同
时
切
断
习
题
电
源
，
线
缆
敷
设
完
毕
，
要
进
行
检
查
和
检
测
处
理
。
、
电
气
课
件
中
调
试
对
全
部
高
中
资
料
试
卷
电
气
设
备
，
在
安
装
过
程
中
以
及
安
装
结
束
后
进
行
高
中
资
料
试
卷
调
整
试
验
；
通
电
检
查
所
有
设
备
高
中
资
料
试
卷
相
互
作
用
与
相
互
关
系
，
根
据
生
产
工
艺
高
中
资
料
试
卷
要
求
，
对
电
气
设
备
进
行
空
载
与
带
负
荷
下
高
中
资
料
试
卷
调
控
试
验
；
对
设
备
进
行
调
整
使
其
在
正
常
工
况
下
与
过
度
工
作
下
都
可
以
正
常
工
作
；
对
于
继
电
保
护
进
行
整
核
对
定
值
，
审
核
与
校
对
图
纸
，
编
写
复
杂
设
备
与
装
置
高
中
资
料
试
卷
调
试
方
案
，
编
写
重
要
设
备
高
中
资
料
试
卷
试
验
方
案
以
及
系
统
启
动
方
案
；
对
整
套
启
动
过
程
中
高
中
资
料
试
卷
电
气
设
备
进
行
调
试
工
作
并
且
进
行
过
关
运
行
高
中
资
料
试
卷
技
术
指
导
。
对
于
调
试
过
程
中
高
中
资
料
试
卷
技
术
问
题
，
作
为
调
试
人
员
，
需
要
在
事
前
掌
握
图
纸
资
料
、
设
备
制
造
厂
家
出
具
高
中
资
料
试
卷
试
验
报
告
与
相
关
技
术
资
料
，
并
且
了
解
现
场
设
备
高
中
资
料
试
卷
布
置
情
况
与
有
关
高
中
资
料
试
卷
电
气
系
统
接
线
等
情
况
，
然
后
根
据
规
范
与
规
程
规
定
，
制
定
设
备
调
试
高
中
资
料
试
卷
方
案
。
、
电
气
设
备
调
试
高
中
资
料
试
卷
技
术
电
力
保
护
装
置
调
试
技
术
，
电
力
保
护
高
中
资
料
试
卷
配
置
技
术
是
指
机
组
在
进
行
继
电
保
护
高
中
资
料
试
卷
总
体
配
置
时
，
需
要
在
最
大
限
度
内
来
确
保
机
组
高
中
资
料
试
卷
安
全
，
并
且
尽
可
能
地
缩
小
故
障
高
中
资
料
试
卷
破
坏
范
围
，
或
者
对
某
些
异
常
高
中
资
料
试
卷
工
况
进
行
自
动
处
理
，
尤
其
要
避
免
错
误
高
中
资
料
试
卷
保
护
装
置
动
作
，
并
且
拒
绝
动
作
，
来
避
免
不
必
要
高
中
资
料
试
卷
突
然
停
机
。
因
此
，
电
力
高
中
资
料
试
卷
保
护
装
置
调
试
技
术
，
要
求
电
力
保
护
装
置
做
到
准
确
灵
活
。
对
于
差
动
保
护
装
置
高
中
资
料
试
卷
调
试
技
术
是
指
发
电
机
一
变
压
器
组
在
发
生
内
部
故
障
时
，
需
要
进
行
外
部
电
源
高
中
资
料
试
卷
切
除
从
而
采
用
高
中
资
料
试
卷
主
要
保
护
装
置
。
Lecture slides: Component Analysis & Discriminants Feb 5: HW4 assigned; HW3 due
Feb 12, 14, 19Nonparametric Techniques (Ch 4)
Lecture slides: Nonparametric Techniques
A Branch and Bound Algorithm for Computing k-Nearest Neighbors Feb 19: HW5 assigned; HW4 due
Feb 21Decision Trees (Ch 8)
lecture slides
Hierarchical Classifier Design Using Mutual Information -Sethi and Sarvarayudu
Feb 26Mid Term Exam Feb 28Project Discussion
Mar 5, 7SPRING BREAK
Mar 12Project Proposal Due (2 pages)
Linear Discriminant functions (Ch 5)
Lecture slides: Linear discriminant functions
Mar 14,19Linear Discriminant functions (Ch 5) Support Vector Machines
Mar 14: HW6 assigned; HW5 due
Mar 21, 26Neural Networks (Ch 6)
Lecture slides
Lecture slides - 2
audio file - 1 for Lecture slides - 2 audio file - 2 for Lecture slides - 2 audio file - 3 for Lecture slides - 2 A note on comparing classifiers
、
管
路
敷
设
技
术
通
过
管
线
不
仅
可
以
解
决
吊
顶
层
配
置
不
规
范
高
中
资
料
试
卷
问
题
，
而
且
可
保
障
各
类
管
路
习
题
到
位
。
在
管
路
敷
设
过
程
中
，
要
加
强
看
护
关
于
管
路
高
中
资
料
试
卷
连
接
管
口
处
理
高
中
资
料
试
卷
弯
扁
度
固
定
盒
位
置
保
护
层
防
腐
跨
接
地
线
弯
曲
半
径
标
等
，
要
求
技
术
交
底
。
管
线
敷
设
技
术
中
包
含
线
槽
、
管
架
等
多
项
方
式
，
为
解
决
高
中
语
文
电
气
课
件
中
管
壁
薄
、
接
口
不
严
等
问
题
，
合
理
利
用
管
线
敷
设
技
术
。
线
缆
敷
设
原
则
：
在
分
线
盒
处
，
当
不
同
电
压
回
路
交
叉
时
，
应
采
用
金
属
隔
板
进
行
隔
开
处
理
；
同
一
线
槽
内
强
电
回
路
须
同
时
切
断
习
题
电
源
，
线
缆
敷
设
完
毕
，
要
进
行
检
查
和
检
测
处
理
。
、
电
气
课
件
中
调
试
对
全
部
高
中
资
料
试
卷
电
气
设
备
，
在
安
装
过
程
中
以
及
安
装
结
束
后
进
行
高
中
资
料
试
卷
调
整
试
验
；
通
电
检
查
所
有
设
备
高
中
资
料
试
卷
相
互
作
用
与
相
互
关
系
，
根
据
生
产
工
艺
高
中
资
料
试
卷
要
求
，
对
电
气
设
备
进
行
空
载
与
带
负
荷
下
高
中
资
料
试
卷
调
控
试
验
；
对
设
备
进
行
调
整
使
其
在
正
常
工
况
下
与
过
度
工
作
下
都
可
以
正
常
工
作
；
对
于
继
电
保
护
进
行
整
核
对
定
值
，
审
核
与
校
对
图
纸
，
编
写
复
杂
设
备
与
装
置
高
中
资
料
试
卷
调
试
方
案
，
编
写
重
要
设
备
高
中
资
料
试
卷
试
验
方
案
以
及
系
统
启
动
方
案
；
对
整
套
启
动
过
程
中
高
中
资
料
试
卷
电
气
设
备
进
行
调
试
工
作
并
且
进
行
过
关
运
行
高
中
资
料
试
卷
技
术
指
导
。
对
于
调
试
过
程
中
高
中
资
料
试
卷
技
术
问
题
，
作
为
调
试
人
员
，
需
要
在
事
前
掌
握
图
纸
资
料
、
设
备
制
造
厂
家
出
具
高
中
资
料
试
卷
试
验
报
告
与
相
关
技
术
资
料
，
并
且
了
解
现
场
设
备
高
中
资
料
试
卷
布
置
情
况
与
有
关
高
中
资
料
试
卷
电
气
系
统
接
线
等
情
况
，
然
后
根
据
规
范
与
规
程
规
定
，
制
定
设
备
调
试
高
中
资
料
试
卷
方
案
。
、
电
气
设
备
调
试
高
中
资
料
试
卷
技
术
电
力
保
护
装
置
调
试
技
术
，
电
力
保
护
高
中
资
料
试
卷
配
置
技
术
是
指
机
组
在
进
行
继
电
保
护
高
中
资
料
试
卷
总
体
配
置
时
，
需
要
在
最
大
限
度
内
来
确
保
机
组
高
中
资
料
试
卷
安
全
，
并
且
尽
可
能
地
缩
小
故
障
高
中
资
料
试
卷
破
坏
范
围
，
或
者
对
某
些
异
常
高
中
资
料
试
卷
工
况
进
行
自
动
处
理
，
尤
其
要
避
免
错
误
高
中
资
料
试
卷
保
护
装
置
动
作
，
并
且
拒
绝
动
作
，
来
避
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不
必
要
高
中
资
料
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卷
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然
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此
，
电
力
高
中
资
料
试
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保
护
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置
调
试
技
术
，
要
求
电
力
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。
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动
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护
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中
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试
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调
试
技
术
是
指
发
电
机
一
变
压
器
组
在
发
生
内
部
故
障
时
，
需
要
进
行
外
部
电
源
高
中
资
料
试
卷
切
除
从
而
采
用
高
中
资
料
试
卷
主
要
保
护
装
置
。
A Tutorial on Artificial Neural Networks
Performance evaluation of pattern classifiers for handwritten
character recognition
Mar 28, Apr 2
Error Rate Estimation, Bagging, Boosting (Ch 9)
Mar 28: HW7 assigned, HW6 due
Apr 4Classifier Combination (Ch 9)
Lecture slides on classifier combination
Combination of Multiple Classifiers Using Local Accuracy Estimates by Woods, Kegelmeyer and Bowyer
Handwriting digits recognition by combining classifiers by van Breukelen, Duin, Tax and den Hartog
Apr 9Feature Selection
Lecture slides on feature selection
Branch and Bound Algorithm for Feature Subset Selection by Narendra and Fukunaga
Feature Selection : Evaluation, Application, and Small Sample Performance by Jain and Zongker
Apr 11, 16, 18Unsupervised Learning, Clustering, and Multidimensional Scaling (Ch 10)
April 11: HW7 due
Lecture Slides: Introduction to clustering
Lecture Slides: EM Algorithm
Lecture Slides: Large scale clustering
Talk on Large Scale Clustering
Data Clustering : 50 Years Beyond K-means (Download Presentation Slides here)
Graph Theoretical Methods for Detecting and Describing Gestalt Clusters by C. Zahn
A Nonlinear Mapping for Data Structure Analysis by J. Sammon Representation and Recognition of Handwritten Digits Using Deformable Templates by Jain and Zongker
、
管
路
敷
设
技
术
通
过
管
线
不
仅
可
以
解
决
吊
顶
层
配
置
不
规
范
高
中
资
料
试
卷
问
题
，
而
且
可
保
障
各
类
管
路
习
题
到
位
。
在
管
路
敷
设
过
程
中
，
要
加
强
看
护
关
于
管
路
高
中
资
料
试
卷
连
接
管
口
处
理
高
中
资
料
试
卷
弯
扁
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位
置
保
护
层
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腐
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半
径
标
等
，
要
求
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术
交
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。
管
线
敷
设
技
术
中
包
含
线
槽
、
管
架
等
多
项
方
式
，
为
解
决
高
中
语
文
电
气
课
件
中
管
壁
薄
、
接
口
不
严
等
问
题
，
合
理
利
用
管
线
敷
设
技
术
。
线
缆
敷
设
原
则
：
在
分
线
盒
处
，
当
不
同
电
压
回
路
交
叉
时
，
应
采
用
金
属
隔
板
进
行
隔
开
处
理
；
同
一
线
槽
内
强
电
回
路
须
同
时
切
断
习
题
电
源
，
线
缆
敷
设
完
毕
，
要
进
行
检
查
和
检
测
处
理
。
、
电
气
课
件
中
调
试
对
全
部
高
中
资
料
试
卷
电
气
设
备
，
在
安
装
过
程
中
以
及
安
装
结
束
后
进
行
高
中
资
料
试
卷
调
整
试
验
；
通
电
检
查
所
有
设
备
高
中
资
料
试
卷
相
互
作
用
与
相
互
关
系
，
根
据
生
产
工
艺
高
中
资
料
试
卷
要
求
，
对
电
气
设
备
进
行
空
载
与
带
负
荷
下
高
中
资
料
试
卷
调
控
试
验
；
对
设
备
进
行
调
整
使
其
在
正
常
工
况
下
与
过
度
工
作
下
都
可
以
正
常
工
作
；
对
于
继
电
保
护
进
行
整
核
对
定
值
，
审
核
与
校
对
图
纸
，
编
写
复
杂
设
备
与
装
置
高
中
资
料
试
卷
调
试
方
案
，
编
写
重
要
设
备
高
中
资
料
试
卷
试
验
方
案
以
及
系
统
启
动
方
案
；
对
整
套
启
动
过
程
中
高
中
资
料
试
卷
电
气
设
备
进
行
调
试
工
作
并
且
进
行
过
关
运
行
高
中
资
料
试
卷
技
术
指
导
。
对
于
调
试
过
程
中
高
中
资
料
试
卷
技
术
问
题
，
作
为
调
试
人
员
，
需
要
在
事
前
掌
握
图
纸
资
料
、
设
备
制
造
厂
家
出
具
高
中
资
料
试
卷
试
验
报
告
与
相
关
技
术
资
料
，
并
且
了
解
现
场
设
备
高
中
资
料
试
卷
布
置
情
况
与
有
关
高
中
资
料
试
卷
电
气
系
统
接
线
等
情
况
，
然
后
根
据
规
范
与
规
程
规
定
，
制
定
设
备
调
试
高
中
资
料
试
卷
方
案
。
、
电
气
设
备
调
试
高
中
资
料
试
卷
技
术
电
力
保
护
装
置
调
试
技
术
，
电
力
保
护
高
中
资
料
试
卷
配
置
技
术
是
指
机
组
在
进
行
继
电
保
护
高
中
资
料
试
卷
总
体
配
置
时
，
需
要
在
最
大
限
度
内
来
确
保
机
组
高
中
资
料
试
卷
安
全
，
并
且
尽
可
能
地
缩
小
故
障
高
中
资
料
试
卷
破
坏
范
围
，
或
者
对
某
些
异
常
高
中
资
料
试
卷
工
况
进
行
自
动
处
理
，
尤
其
要
避
免
错
误
高
中
资
料
试
卷
保
护
装
置
动
作
，
并
且
拒
绝
动
作
，
来
避
免
不
必
要
高
中
资
料
试
卷
突
然
停
机
。
因
此
，
电
力
高
中
资
料
试
卷
保
护
装
置
调
试
技
术
，
要
求
电
力
保
护
装
置
做
到
准
确
灵
活
。
对
于
差
动
保
护
装
置
高
中
资
料
试
卷
调
试
技
术
是
指
发
电
机
一
变
压
器
组
在
发
生
内
部
故
障
时
，
需
要
进
行
外
部
电
源
高
中
资
料
试
卷
切
除
从
而
采
用
高
中
资
料
试
卷
主
要
保
护
装
置
。
Apr 23
Semi-supervised learning
Semi-supervised learning by Xiaojin Zhu
BoostCluster by Liu, Jin and Jain
Constrained K-means Clustering with Background Knowledge by Wagstaff et al.
Semi-supervised clustering by seeding by Basu et al.
Apr 25
Final Project Presentation
Final Project Report Due
May 1FINAL EXAM, 7:45 a.m. - 9:45 a.m., 3400 EB
Grading
Course grade will be assigned based on scores on six
homework assignments, two exams and one project. Weights for these three components are as follows: HW (25%), MID TERM EXAM (25%), FINAL EXAM (25%), PROJECT (25%). The cumulative score will be mapped to the letter grade as follows: 90% or higher: 4.0; 85% to 90%: 3.5; 80% to 85%: 3.0 and so on.
Course Project
The purpose of the project is to enable the students to get some hands-on experience in the design, implementation and evaluation of pattern recognition algorithms. To facilitate the completion of the project in a semester, it is advised that students work in teams of two.
、管路敷设技术弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标等，要求技术交底。管线敷设技术中包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则交叉时，应采用金属隔板进行隔开处理；同一线槽内强电回路须同时切行检查、电气课件中调试与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。技术问题，作为调试人员，需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具料，资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况
，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。
、电气设备调试高中资料试卷技术常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，要求电力保护装置做到准确灵活卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时，需要进行外部电源料试卷
The project report should clearly explain the objective of the study, some background work on this problem, difficulty of the classification task, choice of representation, choice of classifiers, classifier combination strategies, error rate estimation, etc. For most of the classifiers, e.g., support vector machines and neural networks, software packages are available in the public domain. Feel free to use them. Emphasis of the project is to solve a practical and
interesting pattern recognition problem using the tools that you have learnt in this course. It would be instructive to see how close you can come to the state-of-the-art accuracy on this database. Use the
projection algorithms to display 2- and 3-dimensional representations of the multidimensional patterns.Some tips for your project
?
If you want to apply multiple discriminant analysis to a high-dimensional data set, you need to first apply PCA to reduce the
dimensionality, so that the within-class scatter matrix is not nearly singular.
?
If you encounter "out of memory" error when running some third-party software, you can create different classifiers for different random subset of the data, and combine the classifiers.
?
If you encounter "out of memory" error when running some program you wrote yourself, talk to the TA. He probably knows some tricks to reduce the memory consumption.
、管路敷设技术通过管线不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标等，要求技术交底。管线敷设技术中包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利则：在分线盒处，当不同电压回路交叉时，应采用金属隔板进行隔开处理；同一线槽内强电回路须同时切断习题电源，线缆敷设完毕，要进行检查和检测处理。、电气课件中调试作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过。对于调试过程中高中资料试卷技术问题，作为调试人员，需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料，并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况
，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。
、电气设备调试高中资料试卷技术置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时，需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。
名称：模式识别 题目：数字‘3’和‘4’的识别
实验目的与要求： 利用已知的数字样本（3和4），提取样本特征，并确定分类准则，在用测试样本对分类确定准则的错误率进行分析。进一步加深对模式识别方法的理解，强化利用计算机实现模式识别。 实验原理： 1.特征提取原理: 利用MATLAN 软件把图片变为一个二维矩阵，然后对该矩阵进行二值化处理。由于“3”的下半部分在横轴上的投影比“4”的下半部分在横轴上的投影宽，所以可以统计‘3’‘4’在横轴上投影的‘1’的个数作为一个特征。又由于‘4’中间纵向比‘3’的中间‘1’的个数多，所以可以统计‘4’和‘3’中间区域‘1’的个数作为另外一个特征，又考虑‘4’的纵向可能会有点偏，所以在统计一的个数的时候，取的范围稍微大点，但不能太大。 2.分类准则原理： 利用最近邻对测试样本进行分类 实验步骤 1.利用MATLAN 软件把前30个图片变为一个二维矩阵，然后对该矩阵进行二值化处理。 2.利用上述矩阵生成特征向量 3.利用MATLAN 软件把后5个图片变为一个二维矩阵，然后对该矩阵进行二值化处理。 4.对测试样本进行分类，用F矩阵表示结果，如果是‘1’表示分类正确，‘0’表示分类错误。 5.对分类错误率分析 实验原始程序： f=zeros(5,2) w=zeros(35,2) q=zeros(35,2) for i=1:35 filename_1='D:\MATLAB6p5\toolbox\images\imdemos\3\' filename_2='.bmp' a= num2str (i) b=strcat(filename_1,a) c=strcat(b,filename_2) d=imread(c) e=im2bw(d) n=0 for u=1:20 m=0 for t=32:36 if(e(t,u)==0) m=m+1 end end if(m<5) n=n+1 end end
教育培训管理制度（试行） 第一章总则 一、目的 为大力实施人才兴企战略，全面提高员工队伍整体素质，逐步造就专业配套、结构合理、素质优良的员工队伍，提高企业核心竞争力和构建和谐企业，实现职工教育培训和考试、考核工作的规范化、科学化和制度化，特制订本制度。 二、指导思想 全面树立“大培训、全过程、全方位”的管理理念和“终身学习”、“人人都可以成才”的人才观，坚持“以人为本、面向企业，结合生产，突出技能，按需施教，注重实效”的指导思想，积极引导鼓励员工岗位学习、岗位成才，把员工个人愿景与企业发展有机地结合在一起，让员工在创造价值中实现人生价值。 三、原则 职工教育培训工作必须贯彻“先培训后上岗”和“培训、考核、使用、待遇相结合”的原则。以专业技术培训、岗位技能培训和继续教育为重点，全方位、多层次、多形式地开展全员教育培训工作。 四、策略 按照“制度化、规范化”管理要求，围绕企业可持续发
展战略，教育培训管理坚持“全面、全员”的策略，即全员参与、内容丰富、形式多样；坚持“强制性”的策略，即按岗位、学历、职称等要求达到规定学时和完成各项培训指标；坚持“行政一把手”策略，即“一把手”是部门培训管理第一责任人；坚持“适应、引导”的策略，即培训要适应企业发展的需要、适应岗位需求和员工个人发展需要，积极引导员工终身学习、岗位学习、学有所长。 五、适用范围 本制度适用于公司所属各单位所有从业人员的各类教育培训活动。 第二章组织机构与职责分工 教育培训工作在公司职工教育委员会领导下，按照统一规划、统一标准、分级管理、分级实施的原则，实行公司、基层单位（部室）、班组（施工点）三级教育培训管理网络体系。 六、机构组成 （一）公司职工教育委员会是公司教育培训工作的最高管理机构，委员会人员组成如下： 主任：总经理 副主任：党委书记、副书记、各分管副总经理、总工程师、工会主席
模式识别实验报告
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：
实验报告 实验课程名称：模式识别 姓名：王宇班级： 20110813 学号： 2011081325 实验名称规范程度原理叙述实验过程实验结果实验成绩 图像的贝叶斯分类 K均值聚类算法 神经网络模式识别 平均成绩 折合成绩 注：1、每个实验中各项成绩按照5分制评定，实验成绩为各项总和 2、平均成绩取各项实验平均成绩 3、折合成绩按照教学大纲要求的百分比进行折合 2014年 6月
实验一、 图像的贝叶斯分类 一、实验目的 将模式识别方法与图像处理技术相结合，掌握利用最小错分概率贝叶斯分类器进行图像分类的基本方法，通过实验加深对基本概念的理解。 二、实验仪器设备及软件 HP D538、MATLAB 三、实验原理 概念： 阈值化分割算法是计算机视觉中的常用算法，对灰度图象的阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范围内的灰度阈值，然后将图像中每个像素的灰度值与这个阈值相比较。并根据比较的结果将对应的像素划分为两类，灰度值大于阈值的像素划分为一类，小于阈值的划分为另一类，等于阈值的可任意划分到两类中的任何一类。 最常用的模型可描述如下：假设图像由具有单峰灰度分布的目标和背景组成，处于目标和背景内部相邻像素间的灰度值是高度相关的，但处于目标和背景交界处两边的像素灰度值有较大差别，此时，图像的灰度直方图基本上可看作是由分别对应于目标和背景的两个单峰直方图混合构成。而且这两个分布应大小接近，且均值足够远，方差足够小，这种情况下直方图呈现较明显的双峰。类似地，如果图像中包含多个单峰灰度目标，则直方图可能呈现较明显的多峰。 上述图像模型只是理想情况，有时图像中目标和背景的灰度值有部分交错。这时如用全局阈值进行分割必然会产生一定的误差。分割误差包括将目标分为背景和将背景分为目标两大类。实际应用中应尽量减小错误分割的概率，常用的一种方法为选取最优阈值。这里所谓的最优阈值，就是指能使误分割概率最小的分割阈值。图像的直方图可以看成是对灰度值概率分布密度函数的一种近似。如一幅图像中只包含目标和背景两类灰度区域，那么直方图所代表的灰度值概率密度函数可以表示为目标和背景两类灰度值概率密度函数的加权和。如果概率密度函数形式已知，就有可能计算出使目标和背景两类误分割概率最小的最优阈值。 假设目标与背景两类像素值均服从正态分布且混有加性高斯噪声，上述分类问题可以使用模式识别中的最小错分概率贝叶斯分类器来解决。以1p 与2p 分别表示目标与背景的灰度分布概率密度函数，1P 与2P 分别表示两类的先验概率，则图像的混合概率密度函数可用下式表示为
模式识别大作业 班级 021252 姓名 谭红光 学号 02125128 1.线性投影与Fisher 准则函数 各类在d 维特征空间里的样本均值向量： ∑∈= i k X x k i i x n M 1 ，2,1=i (1) 通过变换w 映射到一维特征空间后，各类的平均值为： ∑∈= i k Y y k i i y n m 1，2,1=i (2) 映射后，各类样本“类内离散度”定义为： 22 ()k i i k i y Y S y m ∈= -∑，2,1=i (3) 显然，我们希望在映射之后，两类的平均值之间的距离越大越好，而各类的样本类内离 散度越小越好。因此，定义Fisher 准则函数： 2 1222 12||()F m m J w s s -= + (4) 使F J 最大的解* w 就是最佳解向量，也就是Fisher 的线性判别式. 从 )(w J F 的表达式可知，它并非w 的显函数，必须进一步变换。 已知： ∑∈= i k Y y k i i y n m 1，2,1=i , 依次代入上两式，有： i T X x k i T k X x T i i M w x n w x w n m i k i k === ∑∑∈∈)1 (1 ，2,1=i (5) 所以：2 21221221||)(||||||||M M w M w M w m m T T T -=-=- w S w w M M M M w b T T T =--=))((2121 (6)
其中：T b M M M M S ))((2121--= (7) b S 是原d 维特征空间里的样本类内离散度矩阵，表示两类均值向量之间的离散度大 小，因此，b S 越大越容易区分。 将(4.5-6) i T i M w m =和(4.5-2) ∑∈= i k X x k i i x n M 1代入(4.5-4)2i S 式中： ∑∈-= i k X x i T k T i M w x w S 22)( ∑∈?--? =i k X x T i k i k T w M x M x w ))(( w S w i T = (8) 其中：T i X x k i k i M x M x S i k ))((--= ∑=，2,1=i (9) 因此：w S w w S S w S S w T T =+=+)(212221 (10) 显然： 21S S S w += (11) w S 称为原d 维特征空间里，样本“类内离散度”矩阵。 w S 是样本“类内总离散度”矩阵。 为了便于分类，显然 i S 越小越好，也就是 w S 越小越好。
《模式识别与人工智能》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：DX3004 课程名称：模式识别与人工智能 课程性质：选修课 课程类别：专业与专业方向课程 适用专业：电气信息类专业 总学时： 64 学时 总学分： 4 学分 先修课程：MATLAB程序设计；数据结构；数字信号处理；概率论与数理统计 后续课程：语音处理技术；数字图像处理 课程简介： 模式识别与人工智能是60年代迅速发展起来的一门学科，属于信息，控制和系统科学的范畴。模式识别就是利用计算机对某些物理现象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与事物相符。模式识别技术主要分为两大类：基于决策理论的统计模式识别和基于形式语言理论的句法模式识别。模式识别的原理和方法在医学、军事等众多领域应用十分广泛。本课程着重讲述模式识别的基本概念，基本方法和算法原理，注重理论与实践紧密结合，通过大量实例讲述如何将所学知识运用到实际应用之中去，避免引用过多的、繁琐的数学推导。这门课的教学目的是让学生掌握统计模式识别基本原理和方法，使学生具有初步综合利用数学知识深入研究有关信息领域问题的能力。 选用教材： 《模式识别》第二版，边肇祺，张学工等编著[M]，北京：清华大学出版社，1999； 参考书目： [1] 《模式识别导论》，齐敏，李大健，郝重阳编著[M]. 北京：清华大学出版社，2009； [2] 《人工智能基础》，蔡自兴，蒙祖强[M]. 北京：高等教育出版社，2005； [3] 《模式识别》，汪增福编著[M]. 安徽：中国科学技术大学出版社，2010； 二、课程总目标 本课程为计算机应用技术专业本科生的专业选修课。通过本课程的学习，要求重点掌握统计模式识别的基本理论和应用。掌握统计模式识别方法中的特征提取和分类决策。掌握特征提取和选择的准则和算法，掌握监督学习的原理以及分类器的设计方法。基本掌握非监督模式识别方法。了解应用人工神经网络和模糊理论的模式识别方法。了解模式识别的应用和系统设计。要求学生掌握本课程的基本理论和方法并能在解决实际问题时得到有效地运用，同时为开发研究新的模式识别的理论和方法打下基础。 三、课程教学内容与基本要求 1、教学内容： （1）模式识别与人工智能基本知识； （2）贝叶斯决策理论； （3）概率密度函数的估计； （4）线性判别函数； （5）非线性胖别函数；
受控文件 教育培训管理控制程序 1 目的 通过培训管理，确保所有员工的基本素质和技能，均应达到本职岗位的要求，满足质量管理体系运行的需要。 2 适用范围 适用于与局（公司）质量管理体系相关的所有部门与人员的培训管理工作。 3 职责 3.1 主管局长负责《年度培训计划》和外委培训项目的审批。 3.2 人事劳资科负责局(公司)《年度培训计划》的制定及监督实施、负责上岗基础教育、外委培训的组织以及对培训效果、上岗能力进行评估测定。 3.3 各单位（部门）负责本单位（部门）培训需求的上报；负责按照局(公司)《年度培训计划》安排组织实施培训。 4 工作程序 4.1 培训计划的编制 4.1.1 各单位(部门)应于每年的12月初填写《培训需求申报表》，提出本单位(部门)的培训需求报人事劳资科。 4.1.2 人事劳资科根据局（公司）的发展规划，结合上一年度的培训效果评估情况和各部门的培训需求，于每年一月初编制局（公司）《年度培训计划》报主管领导审批后组织实施。 4.3 培训的实施 4.3.1 人事劳资科及相关部门根据行业性质，本着提高能力需求的原则，分别对新员工、在岗职工等进行适当的教育培训，在组织培训过程中，可以采取以下方式和措施： a) 内部培训； b) 外委培训； c) 组织到其他单位参观学习； d) 鼓励职工根据自己的岗位专业开展自学获取相关的学位学历证书.
4.3.2 各单位(部门)根据《年度培训计划》的安排，制定《培训实施方案》经单位（部门）负责人审核，报人事劳资科审批后组织实施培训。 4.3.3 人事劳资科负责协助各单位（部门）做好教师的聘任、教材准备等工作。 4.3.4 培训结束后，由培训单位（部门）对整个培训工作进行总结，将有关的培训资料报人事劳资科。 4.3.5人事劳资科负责收集整理有关的培训资料，形成《年度培训效果评价报告》，所有培训记录根据需求由人事劳资科和培训实施单位（部门）进行存档保存。 4.4局（公司）职工培训内容 4.4.1岗前培训 a) 岗前培训的对象主要包括：复转军人、新录用（招聘）的大学生以及新转岗人员； b) 培训内容包括烟草专卖法、公司的规章制度、各部门职责等内容； c) 通过岗前培训，要使上岗人员对局（公司）基本情况有一定的了解，提高对局（公司）管理经营的认识，增强对局（公司）的忠诚度和向心力； d) 岗前培训由人事劳资科负责组织，记录存档有关的培训资料。 4.4.2专业技术培训 结合各岗位工作的实际要求、局（公司）管理经营发展的需要，由各单位、部门根据职责分工或业务范围进行有关的专业技术培训，提高岗位技能和管理水平，满足局（公司）各项管理经营发展要求。 4.4.3外委培训 公司的外委培训主要包括：在岗各种层次学历教育、持证上岗和职业资格的取证培训、国家局省局主办的各种专业知识培训等。 4.4.4 通过教育培训，使全体员工意识到： a)满足顾客需求和法律法规要求的重要性； b)确保提供的产品（服务）质量符合相关要求的必要性； c)违反这些要求对顾客所造成的后果； d)自己的岗位工作对质量管理体系的重要性； c) 如何为实现质量目标做出应有的贡献。 4.5 局（公司）鼓励员工努力学习管理知识、专业技术，不断更新知识结构，提
模式识别特征选择与提取 中国矿业大学计算机科学与技术学院电子信息科学系 班级：信科11-1班，学号：08113545，姓名：褚钰博 联系方法（QQ或手机）：390345438，e-mail:390345438@https://www.doczj.com/doc/b08580882.html, 日期：2014 年06月10日 摘要 实际问题中常常需要维数约简，如人脸识别、图像检索等。而特征选择和特征提取是两种最常用的维数约简方法。特征选择是从某些事物中提取出本质性的功能、应用、优势等，而特征提取是对特征空间进行变换，将原始特征空间映射到低维空间中。 本文是对主成分分析和线性判别分析。 关键词：特征选择，特征提取，主成分分析，线性判别分析 1.引言 模式识别的主要任务是利用从样本中提取的特征，并将样本划分为相应的模式类别，获得好的分类性能。而分类方法与分类器设计，都是在d（变量统一用斜体）维特征空间已经确定的前提下进行的。因此讨论的分类器设计问题是一个选择什么准则、使用什么方法,将已确定的d维特征空间划分成决策域的问题。对分类器设计方法的研究固然重要，但如何确定合适的特征空间是设计模式识别系统另一个十分重要，甚至更为关键的问题。如果所选用的特征空间能使同类物体分布具有紧致性，即各类样本能分布在该特征空间中彼此分割开的区域内，这就为分类器设计成功提供良好的基础。反之，如果不同类别的样本在该特征空间中混杂在一起，再好的设计方法也无法提高分类器的准确性。本文要讨论的问题就是特征空间如何设计的问题。 基于主成分分析的特征选择算法的思想是建立在这样的基础上的：主成分分析方法将原始特征通过线性变换映射到新的低维空间时，获得的主成分是去了新的物理意义，难以理解，并且主成分是所有原始特征的线性组合。所以将主成分分析与特征选择相结合，设计多种相似性度量准则，通过找到与主成分相关的关键特征或者删除冗余、不相关以及没有意义的特征，将主成分又重新映射到原始空间，来理解成主成分的实际意义。 基于线性判别分析的高维特征选择将单个特征的Fisher准则与其他特征选择算法相结合，分层消除不相关特征与冗余特征。不相关特征滤波器按照每个特征的Fisher评价值进行特征排序，来去除噪音和不相关特征。通过对高维数据特征关联性的分析，冗余特征滤波器选用冗余度量方法和基于相关性的快速过滤器算法。分别在不同情境下进行数据分类实验，验证其性能。
××××-2017-1 安全教育培训管理制度 1目的 为了加强和规范公司生产安全教育培训工作，提高从业人员安全素质，防范伤亡事故，减轻职业危害，特制定本制度。 2适用范围 本制度适用于公司内的生产安全教育培训，公司内的生产安全教育培训对象包括公司主要负责人、安全生产管理人员、特种作业人员、其他正式员工、临时工、合同工、劳务工、轮换工、协议工、实习人员、外来参观（学习）人员、相关方（外来承包施工人员、外来购货人员、为本单位供货）人员等。 3职责 3.1公司安全环保办公室负责公司安全生产教育和培训。 3.2公司各部门（车间）负责本部门（车间）的安全生产教育和培训。 3.3各班组负责其班组的安全生产教育和培训。 3.4各员工应当接受安全生产教育和培训。 4工作程序 4.1主要负责人和安全生产管理人员的安全培训 4.1.1主要负责人安全培训应当包括下列内容： （1）国家安全生产方针、政策和有关安全生产的法律、法规、规章及标准；
（2）安全生产管理基本知识、安全生产技术、安全生产专业知识； （3）重大危险源管理、重大事故防范、应急管理和救援组织以及事故调查处理的有关规定； （4）职业危害及其预防措施； （5）国内外先进的安全生产管理经验； （6）典型事故和应急救援案例分析； （7）其他需要培训的内容。 4.1.2安全生产管理人员安全培训应当包括下列内容： （1）国家安全生产方针、政策和有关安全生产的法律、法规、规章及标准； （2）安全生产管理、安全生产技术、职业卫生等知识； （3）伤亡事故统计、报告及职业危害的调查处理方法； （4）应急管理、应急预案编制以及应急处置的内容和要求； （5）国内外先进的安全生产管理经验； （6）典型事故和应急救援案例分析； （7）其他需要培训的内容。 4.1.3主要负责人和安全生产管理人员初次安全培训时间不得少于32学时，每年再培训时间不得少于12学时。 4.1.4主要负责人和安全生产管理人员的安全培训必须依照安全生产监管监察部门制定的安全培训大纲实施。 4.2其他从业人员的安全培训
第二次试验报告 一 实验名称 贝叶斯分类器设计（最小风险贝叶斯决策和最小错误率贝叶斯抉择） 二 实验原理 最小错误率： 合理决策依据：根据后验概率决策 已知后验概率P(w 1|x), P(w 2|x)， 决策规则： ? 当P(w 1|x)>P(w 2|x) x ∈w 1， ? 当P(w 1|x) 最小风险： 1. 已知类别的P(w i )及x 的p(x/w i )，利用贝叶斯公式，可得类别 的后验概率P(w i /x)。 2. 利用决策表和后验概率，计算最小条件风险 3. 决策：在各种决策中选择风险最小的决策 三 实验内容 ? 假定某个局部区域细胞识别中正常（ w1）和非正常 （ w2）两类先验概率分别为 ? 正常状态：P （w1）=0.9； 异常状态：P （w2）=0.1。 1 (/)()(/)(/)()i i i c i i i p x w P w P w x p x w P w =?=∑ ?现有一系列待观察的细胞，其观察值为x： -3.9847 -3.5549 -1.2401 -0.9780 -0.7932 -2.8531 -2.7605 -3.7287 -3.5414 -2.2692 -3.4549 -3.0752 -3.9934 2.8792 -0.9780 0.7932 1.1882 3.0682 -1.5799 -1.4885 -0.7431 -0.4221 -1.1186 4.2532 ?类条件概率分布正态分布分别为（-2,0.5）（2,2）试对观察的结果进行分类。 四实验步骤及贴图 步骤： ?1.用matlab完成分类器的设计，说明文字程序相应语句，子程 序有调用过程。 ?2.根据例子画出后验概率的分布曲线以及分类的结果示意图。 ?3.最小风险贝叶斯决策，决策表如下： ?重新设计程序，完成基于最小风险的贝叶斯分类器，画出相应 的后验概率的分布曲线和分类结果,并比较两个结果。 模式识别大作业 一．K均值聚类（必做，40分） 1.K均值聚类的基本思想以及K均值聚类过程的流程图； 2.利用K均值聚类对Iris数据进行分类，已知类别总数为3。给出具体的C语言代码， 并加注释。例如，对于每一个子函数，标注其主要作用，及其所用参数的意义，对程序中定义的一些主要变量，标注其意义； 3.给出函数调用关系图，并分析算法的时间复杂度； 4.给出程序运行结果，包括分类结果（只要给出相对应的数据的编号即可）以及循环 迭代的次数； 5.分析K均值聚类的优缺点。 二．贝叶斯分类（必做，40分） 1.什么是贝叶斯分类器，其分类的基本思想是什么； 2.两类情况下，贝叶斯分类器的判别函数是什么，如何计算得到其判别函数； 3.在Matlab下，利用mvnrnd()函数随机生成60个二维样本，分别属于两个类别（一 类30个样本点），将这些样本描绘在二维坐标系下，注意特征值取值控制在（-5，5）范围以内； 4.用样本的第一个特征作为分类依据将这60个样本进行分类，统计正确分类的百分 比，并在二维坐标系下将正确分类的样本点与错误分类的样本点用不同标志（正确分类的样本点用“O”，错误分类的样本点用“X”）画出来； 5.用样本的第二个特征作为分类依据将这60个样本再进行分类，统计正确分类的百分 比，并在二维坐标系下将正确分类的样本点与错误分类的样本点用不同标志画出来； 6.用样本的两个特征作为分类依据将这60个样本进行分类，统计正确分类的百分比， 并在二维坐标系下将正确分类的样本点与错误分类的样本点用不同标志画出来； 7.分析上述实验的结果。 8.60个随即样本是如何产生的的；给出上述三种情况下的两类均值、方差、协方差矩 阵以及判别函数； 三．特征选择（选作，15分） 1.经过K均值聚类后，Iris数据被分作3类。从这三类中各选择10个样本点； 2.通过特征选择将选出的30个样本点从4维降低为3维，并将它们在三维的坐标系中 管制文件 一、目的： 爲提高員工之素質，加強員工對工作認識，進而提升其技能、品質意識、及HSF 意識，以達到充分利用人力資源及有效訓練人才之基本目的，特訂定本程序。 二、範圍： 凡本公司全體員工之訓練均適用之。 三、定義： 3.1 本公司教育訓練分爲： 3.1.1 新進員工職前訓練：即新進員工招募進廠報到時由人資實施訓練。 3.1.2 新進員工試用訓練：指新進員工於試用期間由其直屬主管施予工作指導 使其熟悉作業技能。 3.1.3 員工在職訓練：經試用期滿合格之正式員工之教育訓練，可分爲“專業 訓練”及“一般性訓練”兩種。 a. 專業訓練:法律法規、系統規定的及操作精密測量儀器所接受的教育 訓 練； b. 一般性訓練:非專業訓練的其他教育訓練。 3.2 教育訓練實施方式可分爲 3.2.1 內訓：由公司主管自任講師或外聘講師到廠訓練均屬之。 3.2.2 外訓：指由公司外派員工到廠外接受訓練。 3.3 新進員工之訓練： 3.3.1 訓練內容：本公司新進員工需要依『職前訓練課程表』或『工作說明書』 接受 a. 新進員工職前訓練：目的在使新進員工暸解企業文化、發展史及公司 各項制度規章及環境、HSF、安全、質量方面的基礎知識。。 b. 新進員工試用訓練：工作所需技能；作業相關之訓練，新進人員一般 均應試用(製造部直接員工車間級、班組級教育訓練權責在製造部， 人資將定期進行稽核)一~三個月(合同一年試用期一個月，以此類 推)，試用期滿時部門主管應在該員『新進人員考核表』上考核，未 提出試用不合格時得自行調整爲正式員工。 c. 對於休假超過兩個月的操作人員,再上崗時需重新培訓後才能再上 機 操作。 3.3.2 新進員工考核： 新進員工訓練依『職前訓練課程表』，由講授單位負責，訓練完成後由所 屬單位主管認可後，才可正式參與作業。(製造部直接員工的新進人員考 信息与通信工程学院 模式识别实验报告 班级： 姓名： 学号： 日期：2011年12月 实验一、Bayes 分类器设计 一、实验目的： 1.对模式识别有一个初步的理解 2.能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻地认识 3.理解二类分类器的设计原理 二、实验条件： matlab 软件 三、实验原理： 最小风险贝叶斯决策可按下列步骤进行： 1)在已知 ) (i P ω， ) (i X P ω，i=1,…，c 及给出待识别的X 的情况下，根据贝叶斯公式计 算出后验概率： ∑== c j i i i i i P X P P X P X P 1 ) ()() ()()(ωωωωω j=1,…，x 2)利用计算出的后验概率及决策表，按下面的公式计算出采取i a ,i=1,…，a 的条件风险 ∑== c j j j i i X P a X a R 1 )(),()(ωω λ,i=1,2,…,a 3)对(2)中得到的a 个条件风险值) (X a R i ,i=1,…，a 进行比较，找出使其条件风险最小的 决策k a ，即()() 1,min k i i a R a x R a x == 则 k a 就是最小风险贝叶斯决策。 四、实验内容 假定某个局部区域细胞识别中正常（1ω）和非正常（2ω）两类先验概率分别为 正常状态：P （1ω）=； 异常状态：P （2ω）=。 现有一系列待观察的细胞，其观察值为x ： 已知先验概率是的曲线如下图： )|(1ωx p )|(2ωx p 类条件概率分布正态分布分别为（-2，）（2,4）试对观察的结果 进行分类。 五、实验步骤： 1.用matlab 完成分类器的设计，说明文字程序相应语句，子程序有调用过程。 2.根据例子画出后验概率的分布曲线以及分类的结果示意图。 3.最小风险贝叶斯决策，决策表如下： 结果,并比较两个结果。 六、实验代码 1.最小错误率贝叶斯决策 x=[ ] pw1=; pw2=; e1=-2; a1=; e2=2;a2=2; m=numel(x); %得到待测细胞个数 pw1_x=zeros(1,m); %存放对w1的后验概率矩阵 pw2_x=zeros(1,m); %存放对w2的后验概率矩阵 神经网络的基本特征及其在战斗识别领域的应用前景简介 —神经网络原理及应用报告 课程名称：神经网络原理及应用 课程编号： 指导教师： 学院： 班级： 姓名： 学号： 日期： 神经网络的基本特征及其在战斗识别领域的应用前景简介 摘要：在未来的军事对抗上，对军事打击的物理距离越来越大，对打击的反应时间的要求越来越短，对打击的精度要求越来越高。在这种情况下，迅速且精确的敌我识别系统显得尤其重要。传统的战斗识别方式早已遇到了瓶颈，而神经网络因为它在信息、信号处理、模式识别方面有些独到之处，近年来受到各国军界的普遍重视。 关键词：军事,战斗识别,模式识别,敌我识别,神经网络 1 引言 众多科学家预言，21世纪将是“生物”世纪。这说明生物学的研究和应用已进入了空前繁荣的时代。神经网络系统理论就是近十多年来受其影响而得到飞速发展的一个世界科学研究的前沿领域。这股研究热潮必然会影响到军事技术的研究。在现代战争中，因为远程制导武器的广泛应用，绝大多数军事打击都不再依靠肉眼来辨析敌我，战场上的敌我识别变成了一个重要的问题。据统计，1991年的海湾战争期间，美军与友军之间的误伤比例高达24%；在伊拉克战争期间，共发生17起误伤事件，死18人，伤47人。两场战争的伤亡结果表明，单一的敌我识别武器已不能适应现代战争复杂的作战环境和作战要求。所以提高军队战斗识别的效率是现代军事科技研究中一个极其重要的课题。神经网络作为新的热门技术，必然受到军事研究学者们的青睐。本文只选取战斗识别这一领域，简要探讨神经网络技术在战斗识别领域中的应用前景，但求管中一窥，抛砖引玉。 2 神经网络简介 2.1 神经网络的历史 神经网络的研究可以追溯到上个世纪的1890年。但真正展开神经网络理论研究却始于本世纪40年代。1943年，有心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形式神经元的数学模型——MP模型，从此开创了神经网络理论研究的新时代。MP模型以集体并行计算结构来描述神经网络及网络的运行机制，可完成有限的逻辑运算。 1949年，Hebb通过对大脑神经的细胞、人的学习行为和条件反射等一系列 模式识别 课程设计 关于黄绿树叶的分类问题 成员：李家伟2015020907010 黄哲2015020907006 老师：程建 学生签字： 一、小组分工 黄哲：数据采集以及特征提取。 李家伟：算法编写设计，完成测试编写报告。 二、特征提取 选取黄、绿树叶各15片，用老师给出的识别算法进行特征提取 %Extract the feature of the leaf clear, close all I = imread('/Users/DrLee/Desktop/kmeans/1.jpg'); I = im2double(I); figure, imshow(I) n = input('Please input the number of the sample regions n:'); h = input('Please input the width of the sample region h:'); [Pos] = ginput(n); SamNum = size(Pos,1); Region = []; RegionFeatureCum = zeros((2*h+1)*(2*h+1)*3,1); RegionFeature = zeros((2*h+1)*(2*h+1)*3,1); for i = 1:SamNum P = round(Pos(i,:)); rectangle('Position', [P(1) P(2) 2*h+1 2*h+1]); hold on Region{i} = I(P(2)-h:P(2)+h,P(1)-h:P(1)+h,:); RegionFeatureCum = RegionFeatureCum + reshape(Region{i},[(2*h+1)*(2*h+1)*3,1]); end hold off RegionFeature = RegionFeatureCum / SamNum 1～15为绿色树叶特征，16～30为黄色树叶特征，取n=3；h=1，表示每片叶子取三个区域，每个区域的特征为3*3*3维的向量，然后变为27*1的列向量，表格如下。 华南理工大学《模式识别》大作业报告 题目：模式识别导论实验 学院计算机科学与工程 专业计算机科学与技术（全英创新班） 学生姓名黄炜杰 学生学号201230590051 指导教师吴斯 课程编号145143 课程学分2分 起始日期2015年5月18日 实验概述 【实验目的及要求】 Purpose: Develop classifiers,which take input features and predict the labels. Requirement: ?Include explanations about why you choose the specific approaches. ?If your classifier includes any parameter that can be adjusted,please report the effectiveness of the parameter on the final classification result. ?In evaluating the results of your classifiers,please compute the precision and recall values of your classifier. ?Partition the dataset into2folds and conduct a cross-validation procedure in measuring the performance. ?Make sure to use figures and tables to summarize your results and clarify your presentation. 【实验环境】 Operating system:window8(64bit) IDE:Matlab R2012b Programming language:Matlab 《模式识别》大作业人脸识别方法 ---- 基于PCA 和欧几里得距离判据的模板匹配分类器 一、 理论知识 1、主成分分析 主成分分析是把多个特征映射为少数几个综合特征的一种统计分析方法。在多特征的研究中，往往由于特征个数太多，且彼此之间存在着一定的相关性，因而使得所观测的数据在一定程度上有信息的重叠。当特征较多时，在高维空间中研究样本的分布规律就更麻烦。主成分分析采取一种降维的方法，找出几个综合因子来代表原来众多的特征，使这些综合因子尽可能地反映原来变量的信息，而且彼此之间互不相关，从而达到简化的目的。主成分的表示相当于把原来的特征进行坐标变换（乘以一个变换矩阵），得到相关性较小（严格来说是零）的综合因子。 1.1 问题的提出 一般来说，如果N 个样品中的每个样品有n 个特征12,,n x x x ，经过主成分分析，将 它们综合成n 综合变量，即 11111221221122221122n n n n n n n nn n y c x c x c x y c x c x c x y c x c x c x =+++?? =+++?? ? ?=+++? ij c 由下列原则决定： 1、i y 和j y （i j ≠，i,j = 1,2,...n ）相互独立； 2、y 的排序原则是方差从大到小。这样的综合指标因子分别是原变量的第1、第2、……、 第n 个主分量，它们的方差依次递减。 1.2 主成分的导出 我们观察上述方程组，用我们熟知的矩阵表示，设12n x x X x ??????= ?????? 是一个n 维随机向量，12n y y Y y ??????=?????? 是满足上式的新变量所构成的向量。于是我们可以写成Y=CX,C 是一个正交矩阵，满足CC ’=I 。 坐标旋转是指新坐标轴相互正交，仍构成一个直角坐标系。变换后的N 个点在1y 轴上 教育训练管理程序文件(doc 10页) 四、权责 单位 五、作业 流程 六、作业内容 Who ，When ，Where ，How to do ，What 七、参考文 件 八、应用窗体 No 流程 相关单位 1 教育训练时 机 6.1教育训练时机 6.1.1内训 6.1.1.1新进人员一般性教育训 练：公司简介，ISO9002介绍。 6.1.1.2新进人员专业教育训练：职务所需。 6.1.1.2在职人员专业教育训练：职务所需。 6.1.1.3各阶主管之一般性教育训练：公司管理规则之介绍。 6.1.2内训外聘讲师 6.1.2.1检测人员专业教育训练：供货商提供。 6.1.2.2新机器设备之操作人员专业教育训练：供货商提供。 6.1.2.3质量教育之推广。 6.1.3外训 6.1.3.1特定工作人员：内稽、仪校、锅炉操作、工业安全、政令倡导…等。 6.1.3.2各阶主管之专业教育训练：职务所需。 相关部门 管理代表 2 信息收集 6.2信息收集 6.2.1相关部门主管、总务人事组主管与管理代表收集各教育训练单位之相 关信息，依各部门与各单 位之业务分类后，将教育训练信息转交给业 务相关之部门或单位主管。 相关单位 3 填单/取消 6.3填单/取消 6.3.1填单 6.3.1.1相关单位主管欲指派人 员接受教育训练时，需填写〝教育训练申请 单〞(MS-M4-1801)如附件1，呈相关部门主管或总经理审核。 教育训练申请单 (MS-M4-1801) 名翔恿线股份 有限公司 教育训练管理程序书 文件编号 MS-M2-1801 制订日期：89年10月26日 修订日期： 年 月 日 版次：A.0版 页 次 第3页共7 页 四、权责 单位 五、作业 流程 六、作业内容 Who ，When ，Where ，How to do ，What 七、参考文 件 八、应用窗体 No 流程 6.3.1.2相关部门主管欲指派人员接受教育训练时，需填写 〝教育训练申请 单〞(MS-M4-1801)如附件1，呈总经理审核。 6.3.1.3总经理欲指派人员接受教育训练，通知总务人事组主管填写〝教育 训练通知单〞 (MS-M4-1802)如附件2。 6.3.2相关单位主管或部门主管取消教育训练申请，将〝教育训练申请单〞 (MS-M4-1801)如附件1。 教育训练通知 单 (MS-M4-1802) 指导老师：马丽 学号：700 班级： 075111 姓名：刘建 成绩： 目录 ............................................................ 一、报告内容要点............................................................ 二、《应用主成分分解(PCA)法的图像融合技术》............................................................ 三、《基于类内加权平均值的模块 PCA 算法》............................................................ 四、《PCA-LDA 算法在性别鉴别中的应用》 ............................................................ 五、《一种面向数据学习的快速PCA算法》 ............................................................ 六、《Theory of fractional covariance matrix and its applications in PCA and 2D-PCA》 ............................................................ 七、课程心得体会 ............................................................ 八、参考文献 ............................................................ 一、报告内容要点 ①每篇论文主要使用什么算法实现什么 ②论文有没有对算法做出改进（为什么改进，原算法存在什么问题，改进方法是什么） ③论文中做了什么对比试验，实验结论是什么？可以加入自己的分析和想法，例如这篇论文还存在什么问题或者缺点，这篇论文所作出的改进策略是否好，你自己对算法有没有什么改进的想法？ 二、《应用主成分分解(PCA)法的图像融合技术》 第一篇《应用主成分分解(PCA)法的图像融合技术》，作者主要是实现用PCA可以提取图像数据中主要成分这一特点，从元图像获得协方差矩阵的特征值和特征向量，据此确定图像融合算法中的加权系数和最终融合图像。 作者在图像融合的算法上进行改进，用PCA获得待融合的每幅图像的加权系数Wi。是这样实现的：计算待融合的i幅图像数据矩阵的协方差矩阵，从中获 《模式识别基础》课程标准 （执笔人：刘雨审阅学院：电子科学与工程学院）课程编号：08113 英文名称：Pattern Recognition 预修课程：高等数学，线性代数，概率论与数理统计，程序设计 学时安排：40学时，其中讲授32学时，实践8学时。 学分：2 一、课程概述 （一）课程性质地位 模式识别课基础程是军事指挥类本科生信息工程专业的专业基础课，通信工程专业的选修课。在知识结构中处于承上启下的重要位置，对于巩固已学知识、开展专业课学习及未来工作具有重要意义。课程特点是理论与实践联系密切，是培养学生理论素养、实践技能和创新能力的重要环节。是以后工作中理解、使用信息战中涉及的众多信息处理技术的重要知识储备。 本课程主要介绍统计模式识别的基本理论和方法，包括聚类分析，判别域代数界面方程法，统计判决、训练学习与错误率估计，最近邻方法以及特征提取与选择。 模式识别是研究信息分类识别理论和方法的学科，综合性、交叉性强。从内涵讲，模式识别是一门数据处理、信息分析的学科，从应用讲，属于人工智能、机器学习范畴。理论上它涉及的数学知识较多，如代数学、矩阵论、函数论、概率统计、最优化方法、图论等，用到信号处理、控制论、计算机技术、生理物理学等知识。典型应用有文字、语音、图像、视频机器识别，雷达、红外、声纳、遥感目标识别，可用于军事、侦探、生物、天文、地质、经济、医学等众多领域。 （二）课程基本理念 以学生为主体，教师为主导，精讲多练，以用促学，学以致用。使学生理解模式识别的本质，掌握利用机器进行信息识别分类的基本原理和方法，在思、学、用、思、学、用的循环中，达到培养理论素养，锻炼实践技能，激发创新能力的目的。 （三）课程设计思路 围绕培养科技底蕴厚实、创新能力突出的高素质人才的目标，本课程的培养目标是：使学生掌握统计模式识别的基本原理和方法，了解其应用领域和发展动态，达到夯实理论基础、锻炼理论素养及实践技能、激发创新能力的目的。 模式识别是研究分类识别理论和方法的学科，综合性、交叉性强，涉及的数学知识多，应用广。针对其特点，教学设计的思路是：以模式可分性为核心，模式特征提取、学习、分类为主线，理论上分层次、抓重点，方法上重比较、突出应用适应性。除了讲授传统的、经典的重要内容之外，结合科研成果，介绍不断出现的新理论、新方法，新技术、新应用，开拓学生视野，激发学习兴趣，培养创新能力。 教学设计以章为单元，用实际科研例子为引导，围绕基本原理展开。选择两个以上基本方法，辅以实验，最后进行对比分析、归纳总结。使学生在课程学习中达到一个思、学、用、模式识别作业(全)
员工教育训练管理程序
模式识别实验报告(一二)
神经网络大作业
模式识别课程设计
华南理工大学《模式识别》大作业报告
《模式识别》大作业人脸识别方法
教育训练管理程序文件(doc 10页)
模式识别文献综述报告
《模式识别基础》课程标准
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