馬伊棟 顧麗紅 馬宇鑫 西北民族大學(xué)

引言

2019 年世界人工智能大會(huì)以“智聯(lián)世界 無(wú)限可能”為主題，匯聚了全球智能領(lǐng)域最具影響力的科學(xué)家和企業(yè)家。重點(diǎn)關(guān)注智能領(lǐng)域的技術(shù)前沿和產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)。就熱點(diǎn)問(wèn)題發(fā)表演講，進(jìn)行高端對(duì)話。至此，人工智能已經(jīng)對(duì)人類生活生產(chǎn)方式、社會(huì)發(fā)展和世界經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。人工智能是一門(mén)綜合性很強(qiáng)和多學(xué)科交叉的技術(shù)，它不僅涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)與科學(xué)，而且還涉及到環(huán)保、統(tǒng)計(jì)、物理、通信、心理等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域。它整合多學(xué)科知識(shí)，模擬人類的思維方式，為人類的生活、辦公和學(xué)習(xí)提供輔助支持。

人工智能研究的一個(gè)重要方向就是模式識(shí)別，主要是通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬人類的思維方式來(lái)完成對(duì)外界環(huán)境的感知，并做出正確的判斷。計(jì)算機(jī)仿真系統(tǒng)就是建立在模式識(shí)別的基礎(chǔ)之上，通過(guò)對(duì)外界信息的識(shí)別和周圍環(huán)境的理解來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

1 人工智能（ Artificial Intelligence）

與自然智能相對(duì)應(yīng)，人工智能就是計(jì)算機(jī)模擬人工方法和技術(shù)對(duì)人類智能的延伸和拓展，其結(jié)果就是由所謂“機(jī)器思維”所產(chǎn)生。

人工智能作為近年發(fā)展起來(lái)的一門(mén)全新的學(xué)科，科研人員的主要研究方向是研究計(jì)算機(jī)的智能行為，以及開(kāi)發(fā)與人類思維活動(dòng)類似的計(jì)算仿真系統(tǒng)，如在感知、推理、學(xué)習(xí)、聯(lián)想等方面的研究。最終目標(biāo)是希望達(dá)到人機(jī)的高度統(tǒng)一。人工智能的本質(zhì)是通過(guò)計(jì)算機(jī)仿真系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)人類思維的模仿。

2 模式識(shí)別技術(shù)

模式識(shí)別技術(shù)是人工智能在實(shí)際運(yùn)用中的基礎(chǔ)技術(shù)，它可以完成對(duì)目標(biāo)信息的收集、匹配和分析，從而更好地進(jìn)行預(yù)期的操作。

F.Rosenblatt 在20 世紀(jì)50 年代首先提出模式識(shí)別研究，并初步實(shí)現(xiàn)了對(duì)確定樣本的識(shí)別。而后，在20 世紀(jì)80 年代，J.Hoffield 提出了人工神經(jīng)元，使計(jì)算機(jī)在模式識(shí)別研究方面有了更廣闊的開(kāi)拓空間，并在短時(shí)間內(nèi)收到了明顯的成效。

如今模式的識(shí)別技術(shù)主要觸及兩個(gè)方面：一是以生物體為研究對(duì)象的模式識(shí)別；二是以計(jì)算機(jī)為研究方向，研究如何實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)的擬人化。本文主要討論計(jì)算機(jī)模擬識(shí)別的理論和方法。

通過(guò)數(shù)學(xué)技術(shù)的運(yùn)用在計(jì)算機(jī)中實(shí)現(xiàn)模式的判讀和處理的自動(dòng)化就是模式識(shí)別技術(shù)。這里的“模式”是指客觀存在于外界的環(huán)境和環(huán)境中個(gè)體。隨著人工智能研究的延伸和拓展，計(jì)算機(jī)仿真系統(tǒng)在解決復(fù)雜信息方面取得了相當(dāng)?shù)某晒?。但這些研究尚處于起步階段，還需要繼續(xù)深入研究。

3 模式識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用

3.1 統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別

基于統(tǒng)計(jì)的模式識(shí)別的原理是：相似樣本在模式空間中相互靠近，形成一個(gè)“群體”，即是“物以類聚”。剖析的辦法是基于特征向量ξ=（ξ1,ξ2）,…,xid）T（i=1,2,…N），把一個(gè)給定的模式分為C 類γ1,γ2,…,γC,分類的依據(jù)是參照模式之間的間隔函數(shù)決定的。其中T是轉(zhuǎn)置；n 為樣本數(shù)；D 為樣本特征數(shù)。

基于統(tǒng)計(jì)的模式識(shí)別的辦法有：k 近鄰分類、主因子分析、判別函數(shù)、非線性映射、特征分析等。

3.2 遙感

遙感圖像識(shí)別在天氣預(yù)報(bào)、作物估產(chǎn)、軍事偵察和資源勘探等領(lǐng)域有著廣泛的運(yùn)用。

3.3 醫(yī)療診斷

模式識(shí)別在血液檢測(cè)、染色體分辨、腦電圖識(shí)別、心電圖識(shí)別、X射線分析和腫瘤細(xì)胞監(jiān)測(cè)等方面都得到了廣泛的運(yùn)用。

4 模式識(shí)別技術(shù)的發(fā)展?jié)摿?/h2>

模式識(shí)別技術(shù)作為人工智能領(lǐng)域的一門(mén)重要學(xué)科，在這個(gè)數(shù)字化的21 世紀(jì)，將會(huì)具有巨大的發(fā)展?jié)摿ΑＴ谑澜绶秶鷥?nèi)，許多國(guó)家和國(guó)家相關(guān)科研機(jī)構(gòu)都開(kāi)始將模式識(shí)別技術(shù)作為重點(diǎn)發(fā)展和研究的對(duì)象。

4.1 語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)

信息技術(shù)中人機(jī)交互界面的關(guān)鍵技術(shù)——語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)正蓬勃發(fā)展，一個(gè)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)是否具有強(qiáng)大競(jìng)爭(zhēng)力的重要判別標(biāo)準(zhǔn)就是語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用。

4.2 生物認(rèn)證技術(shù)

本世紀(jì)最受外界關(guān)注的安全認(rèn)證技術(shù)就是生物特征認(rèn)證技術(shù)。它的發(fā)展是大勢(shì)所趨。人們情愿用自己的唯一性來(lái)進(jìn)行保密和識(shí)別，而扔掉所有磁卡、忘記所有密碼。

4.3 數(shù)字水印技術(shù)

20 世紀(jì)90 年代以來(lái)在世界范圍內(nèi)發(fā)展起來(lái)的數(shù)字水印技術(shù)是最具優(yōu)勢(shì)和潛力的數(shù)字媒體版權(quán)保護(hù)技術(shù)。

5 結(jié)語(yǔ)

自上世紀(jì)20 年代模式識(shí)別的發(fā)展歷史看來(lái)，人們普遍認(rèn)為沒(méi)有一種模式可以適用于所有模式識(shí)別問(wèn)題。我們現(xiàn)在有的只是一個(gè)工具庫(kù)，我們所要做的就是盡量全面地利用工具庫(kù)中的各種工具，不斷發(fā)現(xiàn)其在實(shí)際應(yīng)用中的可能性,更加深入的學(xué)習(xí)彼此的優(yōu)勢(shì)和缺陷,努力的去開(kāi)創(chuàng)模式識(shí)別在實(shí)際運(yùn)用中的新局面。