前沿课题讲座1：模式识别及其应用

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1、工程硕士前沿课题综述2011120048李达国前沿课题讲座1:模式识别及其应用（张洪刚老师）模式识别（PatternRecognition）适指对表征事物或现象的各种形式的（数值的、文字的和逻辑X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，是信息科学和人工钙能的重要纟II成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理闷题的性质和解决问题的方法等角度，校式识别分为脊监督的分类（SupervisedClassification）和无监督的分类（UnsupervisedClassification）两种。二者的主要差别在于，各

2、实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，冇监督的分类往往盂要提供人fi已知类别的样本,但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。根据模式定义，描述模式有两种方法：定量描述和结构性描述。定量描述就是用一组数据來描述模式；而结构性描述就是川一组表达各局部特征的基元來描述。适当选择某类物体或事件，把他们作为样本加以观测，可以得到许多个描述每个样本的信息。按照模式的定义可知，每个样本观测信息的综合都构成模式。所冇样木的观测信息就构成模式空问模式识别研究主要集中在两方面，一是研究牛.物体（仏括人）是如何感知对象的，属于

3、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別的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理予家的研究内界,r;•者通过数7:家、信息学专家和计算机科学工作者近儿十年来的努力，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，所识別的事件或过程可以是义字、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，称为梭式信总。模式识别所分类的类别数目由特定的识别问题决定。杏时，丌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。模式识別与统计学、心理学、语言学

4、、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、閤像处理的研究冇交叉关系。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；人工智能研究的贵物理解、£）然语言理解也包含模式识别问题。乂如模式识别巾的预处理和特征抽取环节应用阉像处理的技术；阁像处理中的阁像分析也应用模式识别的技术。前沿课题讲座2:网络的融合和未来发展（宋俊德）在此次前沿课题讲座中，我了解了网络融合的含义、应用价值以及未来趋势。网络融合实际上柯两层含义，第一层含义是在数裾传输方而。以前分别基于PSTN电话网上的语音数裾和葙于冇线电视同轴电缆上的视频数裾，以及菽于1P的

5、信息数裾，都被整合在一个网络屮进行传输，这个物理媒介就是融合网络。它统一了在不同M络上传输的多种数据。但是融合网络还有一层含义是在应用层面。它把以前各种异构网络上的应川全部整合到一个IP网络上，从Ifd实现迕应用上的大统一，这是一种更直观的理解。和所科的新兴技术一样，融合M络技术的真正价位在于如何利用先进的技术系统帮助用户降低成本、提高效率、通过贏得客户的认同增加兗争优势。实现融合网络的核心就足在统一•从有线网络到无线网络的平台上，真正将话音、数据、视频应用技术融合成为突破商业通信障碍的利剑，敁终服务于客户。W外，光通信技术的发展为融合网络的发

6、展提供了必要的带宽和传输质暈的保障。随着计算机网络带宽的不断提商和IP服务质景的不断改善，在数据网上传输视频信号已逐渐成为可能。FI前已经有了很多种视频应用，例如远程监控、视频点播、电视会议、远程教学等等。伴随着网络传输技术的不断发展，一个企业，尤其是能够拥有一个高带宽的企、Ik网络，将可以非常容易地利用这个高带宽的融合网络，传输视频信号以及其他多业务数据信息。随着越来越多的语音放用相继被丌发出来。IP协议的服务质朵也得到了不断的改善，在数据M上打电话己经成为现实。这一现实使得原本非常昂贵的长途电话变得非常便宜。随着技术的发展，屯话网络和数据网

7、络逐渐合二为一，即话音信号通过数据网络传输已经成为现实和普及的趋势。电话M络和数据网络的合并将大大降低通讯网络的运背成木，简化网络的管理，对于川户來说，最人的好处就是节咨了费川。融合网络不仅仅带来了成木的节宵和网络管理的简化，此外其最人的益处在于IP技术满足/移动和便捷性的需求。移动的便捷性则在于，通过IP网络，pj‘以实现PC和PC、PC和电话、电话和电话的对接。很多企业愿意采用新的技术来提高生产效率，节约成本。全球性企、Ik和经济全球化的趋势,需要企、Ik融入一个全球化的架构，融合网络的架构是全球化的，在奋互联网的地方，就可以和合作伙伴进行

8、语音和数据通讯。基于融合网络的1P电诂代表的是一种工作方式、一种沟通的途径，现代化企业的通信应该是基于IP融合网络的通信，其中包括语音、视频、即时短信