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人工智能的原理是什么
人工智能的原理，简单的形容就是：
人工智能=数学计算。
机器的智能程度，取决于“算法”。最初，人们发现用电路的开和关，可以表示1和0。那么很多个电路组织在一起，不同的排列变化，就可以表示很多的事情，比如颜色、形状、字母。再加上逻辑元件（三极管），就形成了“输入（按开关按钮）——计算（电流通过线路）——输出（灯亮了）”
这种模式。
想象家里的双控开关。
为了实现更复杂的计算，最终变成了，“大规模集成电路”——芯片。
电路逻辑层层嵌套，层层封装之后，我们改变电流状态的方法，就变成了“编写程序语言”。程序员就是干这个的。
程序员让电脑怎么执行，它就怎么执行，整个流程都是被程序固定死的。
所以，要让电脑执行某项任务，程序员必须首先完全弄清楚任务的流程。
就拿联控电梯举例：
别小看这电梯，也挺“智能”呢。考虑一下它需要做哪些判断：上下方向、是否满员、高峰时段、停止时间是否足够、单双楼层等等，需要提前想好所有的可能性，否则就要出bug。
某种程度上说，是程序员控制了这个世界。可总是这样事必躬亲，程序员太累了，你看他们加班都熬红了眼睛。
于是就想：能不能让电脑自己学习，遇到问题自己解决呢？而我们只需要告诉它一套学习方法。
大家还记得1997年的时候，IBM用专门设计的计算机，下赢了国际象棋冠军。其实，它的办法很笨——暴力计算，术语叫“穷举”（实际上，为了节省算力，IBM人工替它修剪去了很多不必要的计算，比如那些明显的蠢棋，并针对卡斯帕罗夫的风格做了优化）。计算机把每一步棋的每一种下法全部算清楚，然后对比人类的比赛棋谱，找出最优解。
一句话：大力出奇迹！
但是到了围棋这里，没法再这样穷举了。力量再大，终有极限。围棋的可能性走法，远超宇宙中全部原子之和（已知），即使用目前最牛逼的超算，也要算几万年。在量子计算机成熟之前，电子计算机几无可能。
所以，程序员给阿尔法狗多加了一层算法：
A、先计算：哪里需要计算，哪里需要忽略。
B、然后，有针对性地计算。
——本质上，还是计算。哪有什么“感知”！
在A步，它该如何判断“哪里需要计算”呢？
这就是“人工智能”的核心问题了：“学习”的过程。
仔细想一下，人类是怎样学习的？
人类的所有认知，都来源于对观察到的现象进行总结，并根据总结的规律，预测未来。
当你见过一只四条腿、短毛、个子中等、嘴巴长、汪汪叫的动物，名之为狗，你就会把以后见到的所有类似物体，归为狗类。
不过，机器的学习方式，和人类有着质的不同：
人通过观察少数特征，就能推及多数未知。举一隅而反三隅。
机器必须观察好多好多条狗，才能知道跑来的这条，是不是狗。
这么笨的机器，能指望它来统治人类吗。
它就是仗着算力蛮干而已！力气活。
具体来讲，它“学习”的算法，术语叫“神经网络”（比较唬人）。
（特征提取器，总结对象的特征，然后把特征放进一个池子里整合，全连接神经网络输出最终结论）
它需要两个前提条件：
1、吃进大量的数据来试错，逐渐调整自己的准确度；
2、神经网络层数越多，计算越准确（有极限），需要的算力也越大。
所以，神经网络这种方法，虽然多年前就有了（那时还叫做“感知机”）。但是受限于数据量和计算力，没有发展起来。
神经网络听起来比感知机不知道高端到哪里去了！这再次告诉我们起一个好听的名字对于研（zhuang）究（bi）有多重要！
现在，这两个条件都已具备——大数据和云计算。谁拥有数据，谁才有可能做AI。
目前AI常见的应用领域：
图像识别（安防识别、指纹、美颜、图片搜索、医疗图像诊断），用的是“卷积神经网络（CNN）”，主要提取空间维度的特征，来识别图像。
自然语言处理（人机对话、翻译），用的是”循环神经网络（RNN）“，主要提取时间维度的特征。因为说话是有前后顺序的，单词出现的时间决定了语义。
神经网络算法的设计水平，决定了它对现实的刻画能力。顶级大牛吴恩达就曾经设计过高达100多层的卷积层（层数过多容易出现过拟合问题）。
当我们深入理解了计算的涵义：有明确的数学规律。那么，
这个世界是是有量子（随机）特征的，就决定了计算机的理论局限性。——事实上，计算机连真正的随机数都产生不了。
——机器仍然是笨笨的。
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第一章 MAPGIS基础知识
1．1、MAPGIS基本概念。
用户坐标系：是用户处理自己的图形所采用的坐标系。
设备坐标系：是图形设备的坐标系。数字化仪的原点一般在中心，笔绘图仪以步距为单位，以中心或某一角为原点。
地图：是按一定的数学法则和特有的符号系统及制图综合原则将地球表面的各种自然和社会经济现象缩小表示在平面上的图形，它反映制图现象的空间分布、组合、联系及在时空方面的变化和发展。
窗口：是用户坐标系中的一个矩形区域。用户可以改变这个矩形的大小、或移动位置来选择所要观察的图形。窗口就象照相机的取景框，当我们瞄准不同的地方，就选取了不同的景物。离景物越远框内包括的景物越多而成像就小；当我们靠近它，所包括的景物越少，成像越大。利用窗口技术，我们可以有选择的考察图形的某一部分，观察图形的细致部分或全局。
视区：是设备坐标系中的矩形区域，它是图形在设备上的显示区。可视区是在一定高程和一个或多个视点内，通过计算所得到的一个或多个视点的可见区域。
图层：是用户按照一定的需要或标准把某些相关的物体组合在一起，我们称之为图层。如地理图中水系构成一个图层，铁路构成一个图层等。我们可以把一个图层理解为一张透明薄膜，每一层上的物体在同一张薄膜上。一张图就是由若干层薄膜叠置而成的，图形分层有利于提高检索和显示速度。
靶区：是屏幕上用来捕获被编辑物体(图形)的矩形区域,它由用户在屏幕上形成。
控制点：控制点是指已知平面位置和地表高程的点，它在图形处理中能够控制图形形状，反映图形位置。
点元：点元是点图元的简称，有时也简称点，所谓点元是指由一个控制点决定其位置的有确定形状的图形单元。它包括字、字符串、子图、圆、弧、直线段等几种类型。它与“线上加点”中的点概念不同。
弧段：弧段是一系列有规则的，顺序的点的集合,用它们可以构成区域的轮廓线。它与曲线是两个不同的概念，前者属于面元，后者属于线元。
区/区域：区/区域是由同一方向或首尾相连的弧段组成的封闭图形。
拓扑：拓扑亦即位相关系，是指将点、线、及区域等图元的空间关系加以结构化的一种数学方法。主要包括：区域的定义、区域的相邻性及弧段的接序性。区域是由构成其轮廓的弧段所组成，所有的弧段都加以编码，再将区域看作由弧段代码组成；区域的相邻性是区域与区域间是否相邻，可由它们是否具有共同的边界弧段决定；弧段的接序性是指对于具有方向性的弧段，可定义它们的起始结点和终止结点，便于在网络图层中查讯路径或回路。拓扑性质是变形后保持不变的属性。
透明输出：与透明输出相对的为覆盖输出。用举例来解释这个名词，如果区与区、线与区或点图元与区等等叠加，用透明输出时，最上面的图元颜色发生了改变，在最终的输出时最上面图元颜色为它们的混合色。最终的输出如印刷品等。
数字化：数字化是指把图形、文字等模拟信息转换成为计算机能够识别、处理、贮存的数字信息的过程。
矢量：是具有一定方向和长度的量。一个矢量在二维空间里可表示为(Dx,Dy),其中Dx表示沿x方向移动的距离，Dy表示沿y方向移动的距离。
矢量化：矢量化是指把栅格数据转换成矢量数据的过程。
细化：细化是指将栅格数据中，具有一定宽度的图元，抽取其中心骨架的过程。
网格化(构网)：网格化是指将不规则的观测点按照一定的网格结构及某种算法转换成有规则排列的网格的过程。网格化分为规则网格化和不规则网格化，其中规则网格化是指在制图区域上构成有小长方形或正方形网眼排成矩阵式的网格的过程；不规则网格化是指直接由离散点连成的四边形或三角形网的过程。网格化主要用于绘制等值线。
光栅化：光栅化是指把矢量数据转换成栅格数据的过程。
曲线光滑：就是根据给定点列用插值法或曲线拟合法建立某一符合实际要求的连续光滑曲线的函数，使给定点满足这个函数关系，并按该函数关系用计算加密点列来完成光滑连接的过程。
结点：结点是某弧段的端点，或者是数条弧段间的交叉点。
结点平差(顶点匹配)：本来是同一个结点，由于数字化误差，几条弧段在交叉处，即结点处没有闭合或吻合，留有空隙，为此将它们在交叉处的端点按照一定的匹配半径捏合起来，成为一个真正结点的过程，称为结点平差。
BUF 检索：本来是靠近某一条弧段X上的几条弧段，由于数字化误差，这几条弧段在与X弧段交叉或连接处的结点没有落在X弧段上，为此将X弧段按照一定的检索深度检索其周围几条弧段的结点，若落在该深度范围内，就将这些结点落到X弧段上，从而使这些弧段靠近于X弧段，我们称这个过程为BUF检索。
缓冲区(Buffer)：是绕点、线、面而建立的区域，可视为地物在一定空间范围内的延伸，任何目标所产生的缓冲区总是一些多边形，如建立以湖泊和河道500米宽的砍伐区。缓冲分析的应用包括道路的噪声缓冲区、危险设施的安全区等。
裁剪：裁剪是指将图形中的某一部分或全部按照给定多边形所圈定的边界范围提取出来进行单独处理的过程。这个给定的多边形通常称作裁剪框。在裁剪实用处理程序中，裁剪方式有内裁剪和外裁剪，其中内裁剪是指裁剪后保留裁剪框内的部分，外裁剪是指裁剪后保留裁剪框外面的部分。
属性：就是一个实体的特征，属性数据是描述真实实体特征的数据集。显示地物属性的表通常称为属性表，属性表常用来组织属性数据。
重采样：就是根据一类象元的信息内插另一类象元信息的过程。
遥感：广义上讲，遥感就是不直接接触所测量的地物或现象，远距离取得测量地物或现象的信息的技术方法。狭义而言，主要指从远距离、高空以至外层空间的平台上，利用可见光、红外、微波等探测仪器，通过摄影和扫描、信息传感、传输和处理，从而识别地面物质的性质和运动状态的现代化技术系统。
监督分类：根据样本区特征建立反射与分类值的关系，然后再推广到影像的其它位置。它以统计识别函数为理论基础。而非监督分类以集群理论为基础，自动建立规则。
网络(Network)：由节点和边组成的有规则的线的集合，如道路网络、管道网络。节点是线的交叉点或线的端点，边是数据库模型中的链(即定义复杂的线或边界的坐标串)，节点度是节点处边的数目。网络分析多种多样，如交通规划、航线安排等。
TIN：是由一组不规则的具有X、Y坐标和Z值的空间点建立起来的不相交的相邻三角形，包括节点、线和三角形面，用来描述表面的小面区。TIN的数据结构包括了点和它们最相邻点的拓扑关系，所以TIN不仅能高效率地产生各种各样的表面模型，而且也是十分有效的地形表示方法。TIN的模型化能力包括计算坡度、坡向、体积、表面长，决定河网和山脊线，生成泰森多边形等。
数字高程模型(DEM)：即Digital Elevation Model，是数字形式的地形定量模型。
数字地形模型(DTM)：即Digital Terrain Model，是数字形式表示的地表面，即区域地形的数字表示，它是由一系列地面点的X，Y位置及其相联系的高程Z所组成。这种数字形式的地形模型是为适应计算机处理而产生的，又为各种地形特征及专题属性的定量分析和不同类型专题图的自动绘制提供了基本数据。在专题地图上，第三维Z不一定代表高程，而可代表专题地图的量测值，如地震烈度、气压值等。
直方图(HistoGram)：统计学中的一种图表。将测定值的范围分成若干个分区，以区间为底，各区间内的测定次数为高，构成若干个长方形，由这些长方形所构成的图叫直方图。
地图投影(Map Projection)：按照一定的数学法则，将地球椭球面经纬网相应投影到平面上的方法。
坡度和坡向：如果输入高程，通过计算相邻象元值的差异可求得坡度；斜坡倾斜的水平方向称为坡向。
1．2、县（市）级土地利用数据库管理系统中的专业术语
土地利用现状数据库工程：它是一个逻辑概念，与MAPGIS平台的“工程”定义不同，它是指在指定区域范围内所有包含时间和空间特征的土地利用数据的逻辑集合。
项目：项目是一个逻辑概念，与MAPGIS平台中定义的“工程”含义完全一致。
数据(文件)层：是物理和逻辑概念的中和体，在逻辑上是项目和工程的子集，在物理上是独立存在的文件。
图斑和地类界：指的是具有单一土地利用现状类型的闭合区域，与MAPGIS平台中的“区”相对应。
行政辖区：就是指行政区。
线状地物：指的是具有一定宽度但又不依比例尺表示的地理线状要素的统称。
零星地物：指的实在土地利用现状调查中，按照成图比例尺因面积过小而不宜在图上依比例表示的土地利用现状图班。其几何特征为点。
混合地类图班：派生名称，指的是其中含有大量的且规则分布的零星地物的土地利用现状图班，其表示方法为：主地类所占百分比，辅地类所占百分比。
图幅索引和行政区索引：图幅索引是指行政辖区范围内的标准比例尺分幅的土地利用现状图的索引图；行政区索引是行政辖区范围内的所有下属行政区的索引图。这两个索引图都是在建立土地利用现状数据库工程时所必需的。
飞地：权属为A村的图班，几何位置却处在权属为B村的行政辖区范围内，则该图班为飞地。
权属和权属界：指的是土地利用现状图班的所有权归属。权属的边界就是权属界，它与行政区界有重合之处。
争议地：是指权属有争议的土地利用现状图斑。
基年图班和变更数据：基年图班是指当前所处理的土地利用现状数据，是一个相对概念。变更数据指的是在基年数据基础上的土地利用变更数据，与基年数据相对应。
坐标偏移值：系统保存数据坐标文件有两种形式：浮点型和双精度型，浮点型数据文件大小是双精度型的一半且处理速度快，但其有效位短，处理大坐标数据时精度不够。因此需要将用大地坐标纪录的土地利用现状数据做一个统一平移，平移时的平移量就称为坐标偏移值。
1．3、MAPGIS功能简介
本节主要介绍与本系统有关的各部分的功能，其主要的操作见MAPGIS操作手册。
1．3．1、数据输入
在建立数据库时，我们需要有转换各种类型的空间数据为数字数据的工具，数据输入是GIS 的关键之一，它的费用常占整个项目投资的80％或更多。MAPGIS提供的数据输入有数字化仪输入、扫描矢量化输入、GPS输入和其它数据源的直接转换。
1、数字化输入
数字化输入也就是实现数字化过程，即实现空间信息从模拟式到数字式的转换，一般数字化输入常用的仪器为数字化仪。MAPGIS的图形输入子系统的主要功能有：
设备安装及初始化功能---对输入设备(主要是数字化仪)进行联机测试、安装，并对图形的坐标原点、坐标轴、角度校正等进行初始化，实现数字化仪与主机间的连接通讯。对不同类型的数字化仪，可根据用户设置的类型，自动生成或更新数字化仪驱动程序。
底图数字化输入功能---对原始底图可进行手动数字化，采集点、线图元间的关系数据和属性数据，对三维立体图还可进行空间高程数据采集。输入方式有点方式和流线方式，输入类型有圆线、弧线、多边形线、任意线及字符串、子图等。
输入图元的平差校正功能---对输入的点、线、面坐标数据自动进行平差处理，以校正人工输入造成的误差。
输入数据的显示功能---通过设定显示窗口，比例因子，可显示当前输入的图形数据及图元关系数据，并可进行分层管理。
属性联接功能---将指定图的图形数据和属性数据通过关键字联接起来。
属性数据的编辑功能---可动态的定义属性数据结构，输入、浏览、修改属性数据。
2、扫描矢量化输入
扫描矢量化子系统，通过扫描仪输入扫描图象，然后通过矢量追踪，确定实体的空间位置。对于高质量的原资料，扫描是一种省时、高效的数据输入方式。MAPGIS扫描矢量化的主要功能有：
1) 图象格式转换功能---系统可接受扫描仪输入的TIFF栅格数据格式，并将其转换为MAPGIS系统的标准RBM格式。
2) 矢量跟踪导向功能---可对整个图形进行全方位游览，任意缩放，自动调整矢量化时的窗口位置，以保证矢量化的导向光标始终处在屏幕中央。在多灰度级图象上跟踪线划时，保证跟踪中心线。
3) 多种矢量化处理功能---系统提供了交互式手动、半自动、细化全自动和非细化全自动矢量化方式，同时提供了全图矢量化和窗口内矢量化功能，供用户选择。
4) 自动识别功能---系统应用人工智能及模式识别的技术，在我国率先成功地实现灰度扫描地图矢量化和彩色扫描地图矢量化，克服了二值扫描地图矢量化的致命弱点，使之彩色地图可达全要素一次性矢量化。
5) 编辑校正功能---系统提供了对矢量化后的图元（包括点图元和线图元），进行编辑、修改等功能，可随时进行任意大小比例的显示，便于校对；对汉字、图符等特殊图元，可直接调用系统库，根据给定的参数，自动输入生成。
3、GPS输入
GPS是确定地球表面精确位置的新工具，它根据一系列卫星的接收信号，快速地计算地球表面特征的位置。由于GPS测定的三维空间位置以数字坐标表示，因此不需作任何转换，可直接输入数据库。
1．3．2、数据处理
输入计算机后的数据及分析、统计等生成的数据在入库、输出的过程中常常要进行数据校正、编辑、图形的整饰、误差的消除、坐标的变换等工作。MAPGIS通过拓扑结构编辑子系统、图形编辑子系统及投影变换、数据校正等系统来完成，下面分别介绍之。
1、图形编辑子系统
该系统用来编辑修改矢量结构的点、线、区域的空间位置及其图形属性、增加或删除点、线、区域边界，并适时自动校正拓扑关系。图形编辑子系统是对图形数据库中的图形进行编辑、修改、检索、造区等，从而使输入的图形更准确、更丰富、更漂亮。它的主要功能有：
(1)先进的可视化定位检索功能---提供了多种图形窗口的操作功能，包括开窗口，移动窗口，无级任意放大缩小窗口比例，显示窗口及图元捕获信息等系列可视化技术功能。
(2)灵活方便的线元编辑功能---本系统将各种线型（如点划线、省界、国界、公路、铁路、河堤、水坎等）以线为单位作为线图元来编辑。各种线图元，根据指定的坐标点数据、线型及参数，经过算法处理产生各种线型。线元编辑功能完成对线段进行连接、组合、增加、删除、修改、剪裁、提取、平滑、移位、阵列复制、改向、旋转、产生平行线、修改参数等。
(3)功能强大的点元编辑功能---图形中各种注释（英文、汉字、日文、俄文），各种专用符号、子图、图案以及圆、弧、直线归并为点图元来编辑。点图元编辑功能提供编辑修改注释及其控制点坐标的手段，可增加、删除、移动、复制、阵列复制各注释点，修改各类注释信息，包括字串大小、角度、字体、字号、子图号等，同时还可修改控制点的坐标方位。
(4)快速有效的面元编辑功能---面元编辑功能编辑图形中以颜色或花纹图案填充的区域（面元），包括面元的建立、删除、合并、分割、复制，面元的属性编辑及边界编辑功能。其中建立面元功能允许用户交互式选择组成面元的边界弧段、定义面元属性（颜色、填充花纹等）；属性编辑可以进行匹配查询、修改、删除、定位等；边界编辑可对任意区域的边界进行剪断、连接、移动、删除、添加、光滑以及对弧段上的任意点进行移动、删除、添加等操作。
(5)图形信息的分层管理功能---系统提供了对图形信息进行分层存放、分层管理和分层操作功能，允许用户自行定义、修改图层名，随时打开或关闭个别图层或所有图层，自动检索图形的各个层及每个层上所存放的图形信息。由于图元可分层存放，从而可以利用图层作灵活的组合编图。
2、错误检查子系统
错误检查子系统辅助用户检查数据错误，如图元的拓扑关系、面积、参数等，给用户提供一个可视化的错误检查环境，指出错误类型及出错的图元，从而节约数据修编时间，提高数据的质量。
3、拓扑结构编辑子系统
拓扑处理子系统可对图形中的位置结构建立拓扑关系，从而使搜区、检查、造区更加快速、方便、简捷，它提供自动生成、检查和校正拓扑关系的工具。经过拓扑处理的数据形成的数据库也称为拓扑数据库，在进行空间分析时，只有建立了拓扑关系的数据才能进行分析，因此，常用到拓扑数据库。
4、地图投影变换子系统
地图投影的基本问题乃是如何将地球表面(椭球面或圆球面)表示在地图平面上。这种表示方法有多种，而不同的投影方法实现不同图件的需要，因此在进行图形数据处理中很可能要从一个地图投影坐标系统转换到另一个投影坐标系统，该系统就是为实现这一功能服务的，本系统共提供了20种不同投影间的相互转换及经纬网生成功能。通过图框生成功能可自动生成不同比例尺的标准图框。
人工智能识别技术你了解多少？
人工智能识别技术是指通过计算机、照相机、扫描仪等设备，自动获取并识别出目标指令、数据等信息的技术手段。最早起源于声控技术（语音识别技术），声控技术曾被广泛应用于智能手机的控制和互动中，其核心是将人的语音识别出来，与手机指令集进行对比，从而控制手机。
根据识别对象是否具有生命特征，人工智能识别技术主要可分为两类：有生命识别和无生命识别。
有生命人工智能识别技术实质是指与人体生命特征存在一定关联的技术，包括语音识别、指纹识别、人脸识别、虹膜识别等。语音识别技术工作原理是基于对识别者自身发出语音的科学有效识别，正确识别出语音的内容，或者通过语音判断出说话人的身份（说活人识别）；人工智能指纹识别技术在实践应用中，其工作原理是通过对人体指纹展开智能识别，最终正确判断识别出指纹所属的对应的人，从而满足实际需求；人工智能人脸识别技术是基于对人的脸部展开智能识别，对人的脸部不同结构特征进行科学合理检验，最终明确判断识别出检验者的实际身份；虹膜识别是通过虹膜的特征判断其实际身份。
无生命识别技术实质是指与人体生命特征不存在任何关联的技术，该项技术主要包括射频识别技术、智能卡技术、条形码识别技术。射频识别技术的工作核心是无线电磁波，其具体的工作原理是:无线电信号在电磁场下进行传送，完成数据和标签的识别；条形码识别技术包括一维码技术和二维码技术，二维码技术是在一维码技术基础之上发展出来的，给数据储存留下的空间更大，同时还可以纠错，在信息标示和信息采集中具有十分有效的运用；智能卡识别技术的识别对象主要是智能卡，智能卡主要是由集成电路板组成的，其工作主要是针对数据展开的运算和储存，通过将计算技术良好的融入到智能卡当中，针对数据进行的各种工作都做到了高效完成。
人工智能识别技术的应用非常广泛，而且不同种类的人工智能识别技术已经应用到了 社会 各领域，例如在语言翻译、面部识别等多个 社会 活动中都能够看到计算机人工智能的参与。除此之外，二维码识别和使用是人工智能识别技术运用的最典型的方式，它的利用主要是以二维码的形式生成程序和指令，在用户的移动终端屏幕上生成黑白格子拼接的平面图形，这些平面图形的分布通常来说具有一定的规律性，通过各种图形的排列组合，二维码图案具有唯一性，因此用户可以对二维码图案进行保存和记录。
我们相信，随着研究人员不断地对人工智能的有关技术进行优化和创新，人工智能识别技术将会更大程度地满足人们工作和生活需求。
本文由北京信息 科技 大学通信学院副教授李红莲进行科学性把关。
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人工智能之模式识别|北京理工大学|Mooc|笔记|更新中
识别的基础是认知
认知Cognition：获取某种事物的特征——概念抽象
识别Re-cognition：根据特征决定某个具体的事物是不是某种事物——概念归类
模式：一类事物的共同特征
识别：对事物进行概念归类
模式识别：依据事物的特征进行概念归类
特征
相似性
类
特征空间
向量空间
集合空间
通过训练（学习）得到分类器模型参数
两种模式：有监督学习和无监督学习——从训练集中学习
对于每一个类别都给定一些样本——形成一个具有类别标签的训练样本集——分类器通过分析每一个样本去寻找属于同一类样本具有哪些共同特征——从训练集中学习到具体分类决策规则——有监督的学习
分类器通过有监督学习模式学习到的每个类别样本的特征就是关于某个类别概念的知识—— 学习过程就是认知过程
样本标签如何得到？——人来给定
有监督学习——从人的经验中学习分类知识——智能水平有上限
给定训练样本集但没有给每一个样本贴上类别标签——属于同一个类别的样本之间的相似程度会大于属于不同类别的样本之间的相似程度——根据相似程度的大小，按照一些规则把相似程度高的一些样本作为同一类——将训练样本集的一些样本划分成不同的类别——再从每一个类别的样本中去寻找共同特征，形成分类决策规则——无监督学习
无监督学习——自主地从数据所代表的自然规律中学习关于类别划分的知识——分类器能达到更高的分类水平——未来模式识别发展的主要方向
属于同一个类别的样本之间的相似程度会大于属于不同类别的样本之间的相似程度——不同类样本之间的相似度越小，分类决策规则的裕量也就越大
这样可以作为评判用于监督学习的带标签训练样本集以及作为无监督学习结果的样本集，它的优劣程度的一个指标，称为“紧致性”准则，即：紧致性好的样本集样本的类内相似度远大于类间相似度。
若要进行定量评判——确定如何度量相似性——可以设置多种指标——如：距离指标（最常用，距离可以定义在任意集合上，只要去计算满足三条标准：1.正定性：距离是个大于等于0的正实数，当且仅当自己和自己计算距离时才为0；2.对称性：样本之间的距离值计算与计算顺序无关；3.传递性：满足三角关系——两个样本之间的距离一定小于等于分别于第三个样本之间的距离之和。||在向量空间中可以定义欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等|| 非向量空间也可以定义距离，如：两个字符串之间的编辑距离也是一种合法的距离定义）非距离的相似度量标准（如：余弦相似度——使用向量空间中两个向量之间的夹角来表达相似程度：cosθ=x T y/||x||·||y|| ;皮尔逊相关系数Pxy=cov(x,y)/∆x∆y;Jaccard相似系数）
如果我们希望有紧致性好的样本集——那么就希望能有有效的信息能够将不同类的样本很好地区分开——增加特征的种类==增加特征的维度——特征的维度越多，用于识别的信息就越丰富，就有越多的细节信息可以将不同的样本之间的相似度降低，提高样本集的紧致性
不需要无限制地增加，只要不断地增加模式识别问题中地特征维数会产生维数灾难（cruse of dimensionality)——当一个问题描述地维度不断增加时会带来计算量剧增与解法性能下降等严重问题——模式识别中的维数灾难：随着特征维度的增加分类器的性能将在一段快速增加的区域后急速地下降并且最终无法使用
当特征空间以同样密度能够容纳的样本总数呈指数增长时，而如果给定样本集中的样本数量没有同步按照指数规律增加的话，那么问题越往高维度特征空间映射时样本集中的样本就越稀疏，从而使得样本集的紧致性越来越差，因此分类器的性能越来越差。
要解决维数灾难问题或者要同步地大量增加样本集样本的数量，难以实现，或者尽可能减少问题所使用的特征维度。
在降低维度的同时尽可能地提升每一个维度在分类中的效能，从而使模式识别问题在较低的维度下解决。
特征生成+特征降维 重点领域——其结果直接影响分类器性能的好坏
我们期望分类器能够从训练集样本中发现所要分类的各个类别的普遍特点即找到最优的分类器，使分类器在经过训练后不仅能将训练集中的样本正确分类，而且对于不在训练集中的新样本也能够正确地分类
因为有误差所以不能同时满足【正确分类样本集】和【正确分类未知新样本】
采集数据时由于数据采集方法的问题或者存在噪声干扰得到的样本特征会存在误差甚至会出现“异常数据”
如果我们要求分类器必须正确分类则会在分类规则上出现“失真”，从而在面对新的未知样本进行分类时出现错误（使分类器泛化能力降低）====称为分类器训练过程中的“过拟合”
“结构风险最小化准则”
分类决策规则是从自动计算中获取的而不是人工设定的
设计模式识别系统就是设计分类器的模型、所使用的的特征和分类器参数的调整算法
通过采集转换得到计算机能接受和处理的数据
模式采集：传感器、变送器、模数转换
得到的数据：待识别样本的原始信息（包含大量干扰和无用数据）
通过各种滤波降噪措施降低干扰的影响，增强有用的信息，在此基础上生成在分类上具有意义的各种特征
得到的特征：可以仍然用数值来表示，也可以用拓扑关系、逻辑结构等其他形式表示
经过一、二环节获得的模式特征维数都是很大的
主要方法：特征选择和特征提取
特征选择：从已有的特征中选择一些特征，抛弃其他特征
特征提取：是对原始的高维特征进行映射变换，生成一组维数更少的特征
分类器训练是由计算机根据样本的情况自动进行的，分类有监督学习和无监督学习
在分类器训练结束后，对待分类的样本按照已建立起来的分类决策规则进行分类的过程，在待分类的样本在进行分类决策之前，与训练样本一样要完成模式采集、预处理与特征生成、特征降维等环节的处理，还要持续不断地对分类决策的结果进行评估，已改进分类器的性能。
模式识别算法：统计模式识别（主流）、结构模式识别
统计模式识别：将样本转换成多维特征空间中的点，再根据样本的特征取值情况和样本集的特征值分布情况确定分类决策规则。
线性分类器：是最基本的统计分类器，它通过寻找线性分类决策边界来实现特征空间中的类别划分
贝叶斯分类器：它的决策规则是基于不同类样本在特征空间中的概率分布以逆概率推理的贝叶斯公式来得到类别划分的决策结果
最近邻分类器：把学习过程隐藏到了分类决策中，通过寻找训练集中与待分类样本最相似的子集来实现分类决策
神经网络分类器：来源于对生物神经网络系统的模拟，它的本质是高度非线性的统计分类器并且随着计算机技术的发展从浅层网络向深层网络不断演化
统计聚类分析：是无监督学习的典型代表
聚类分析：是无监督学习的典型代表，目前多采用统计学习的方法。
模糊模式识别：不是一独立的方法，而是将模糊数学引入模式识别技术后对现有算法的模糊化改造，它在更精确地描述问题和更有效地得出模式识别结果方面都有许多有价值的思路。
特征降维：也不是独立的模式识别算法，但是是完成模式识别任务的流程中不可缺少的一个步骤，特征降维通过寻找数量更少对分类更有效的特征来提升整个模式识别系统的性能。
结构模式识别：
结构聚类算法：将样本结构上某些特点作为类别和个体的特征通过结构上的相似性来完成分类任务。
句法模式识别：利用了形式语言理论中的语法规则，将样本的结构特征转化为句法类型的判定，从而实现模式识别的功能。
一个典型的基于视觉的模式识别工程问题
多分类问题
模板匹配基本原理：为每一个类别建立一个或多个标准的模板，分类决策时将待识别的样本与每个类别的模板进行比对，根据与模板的匹配程度将样本划分到最相似的类别中。
建立模板时依赖人的经验所以适应性差
“分类决策边界”
判别函数G(x)=0
如果判别函数是线性函数则称为线性判别函数
线性判别函数+对应的分类规则=线性分类器
如果特征空间是一维的，线性分类器的分类决策边界就是一个点
如果特征空间是二维的，线性分类器的分类决策边界是一条直线
如果特征空间是三维的，线性分类器的分类决策边界是一个平面
如果维度很高，从数学上可以得到分类决策边界是一个超平面
是不是任何一个模式识别问题都可以找到线性分类决策边界呢？
给定一个样本集，它是线性可分的吗？
涉及问题：样本集的线性可分性
如果一个样本集，它的各个类别样本的分布区域是相交的，那么肯定是线性不可分的；如果各个类别样本的分布区域是互不相交的，并且都是凸集，那么它一定是线性可分的；如果互不相交但有的是凹集，也不一定是线性可分的，需要找出凹集区域最小的凸集包络线称为凸包，如果凸包都不想交，那么样本集才是可分的，否则不可分。
线性可分性——异或问题
非线性分类问题转化为线性分类问题：
当我们将一个模式识别问题从低维特征空间映射到高维特征空间时，就将一个非线性分类问题转化为一个线性分类问题。======》这种方法被称为“广义线性化”
需要多个线性判别函数——用二分类问题的组合来确定多分类的分类决策规则
根据一定的逻辑关系构成多分类的线性分类器
绝对可分：对于样本集中的每一个类都有一个线性判别函数，可以把属于这一类和不属于这一类的样本分开。——带来的不可识别区域很多，整体分类器的性能不好。
两两可分：判别函数并不是用于判别属于某一个或者不属于某一个类的样本，而是在两个特定的类别中选边站。减少了不可识别区域，提升了线性分类器的性能。
如果有k个分类，两两可分的线性判别一共需要C2k个判别函数，绝对可分的线性判别需要k个判别函数
最大值可分：样本集中每一个类别对应有一个判别函数，而一个样本将被划分到取值最大的那个判别函数所对应的类别中。——不可识别区域消失，判别函数的数量也仅仅与样本集中的类别数量一样。
如何求最大值可分的判别函数？——工作量大
判别函数是样本到决策超平面距离远近的一种度量
样本x到决策边界的距离r正比于判别函数G(x)的值，判别函数的符号代表了距离r的符号，表示该模式位于决策边界的正侧还是负侧
权向量w仅代表决策超平面的法向方向，长度不会影响决策边界在特征空间中的位置，可以取w为1，此时判别函数的值就是样本到决策边界的距离。
线性分类器——由线性判别函数及相应道德分类决策规则构成的
线性判别函数如何得到？——如何设计线性分类器？——训练问题
线性分类器学习/训练的一般思路：
G ij (x)=w T x+w 0
w T 权向量
w 0 偏置量
解区域中寻找最优解
1.设定一个标量的准则函数J(w,w 0 ),使其值能够代表解的优劣程度，准则函数值越小，说明解越符合要求，越好。
2.通过寻找准则函数J(w,w 0 )的极小值，就能找到最优的一个解，是准则函数取得极小值的增广权向量w，这就是最优解。 （w,w 0 ） *
训练集数据的规范化
1.了解感知器模型
感知器（perception）模型是一种神经元模型
多路输入+单路输出
将所有输入信号加权求和后于一个阈值相比较，如果大于阈值，则神经元输出为1；小于等于阈值，则神经元输出为0
没有反馈与内部状态
只能依靠输入信号是否超过阈值来决定是否激活神经元的输出
如果把感知器的输入信号看作是一个待识别样本的特征向量，感知器的数学模型就构成了一个典型的线性分类器，可以做出非常明确的二分类决策
通过样本集使感知器能够学习到输入权重值和输出的阈值
感知器是一个通过输入加权和与阈值的比较来决定是否激活输出的神经元模型，这是一个线性分类器，输入的权构成了线性分类决策边界的权向量，激活输出的阈值\theta就是分类决策边界的偏置量w 0
求解目标：对所有样本，都有w T x 0
感知器算法设定准则函数的依据：最终分类器要能正确分类所有的样本
所以J设定为所有错分样本的判别函数值之和
X 0 是所有错分样本的集合
只要存在错分样本，准则函数一定大于0，只有当所有样本正确分类了，准则函数值才能取得极小值0
梯度下降法
w(k+1)=w(k)-p(k+1)∆J(w(k))
对于线性可分的两类问题其分类决策边界为一n维特征空间中的超平面H
一般情况下会有无穷多个解，当我们确定一个解所对应的权向量w，超平面的斜率和朝向就是确定的了，可以在一定范围内平移超平面H，只要不达到或者越过两类中距离H最近的样本，分类决策边界都可以正确地实现线性分类，所以任何一个求解得到的权向量w都会带来一系列平行的分类决策边界，其可平移的范围具有一定的宽度，称为分类间隔（Marigin of Classification）。
当我们改变w，使分类决策边界的斜率和朝向随之变化时，我们得到的分类间隔是不同的。
分类间隔越大，两类样本做决策时的裕量也就越大
找到可以使分类间隔最大的最优权向量 w*——支持向量机的出发点
分类间隔是由距离分类决策边界最近的少量样本决定的，这些样本被称为“支持向量 support vector”_支撑起了线性分类器在最大分类间隔意义下的最优解
支持向量机的优化求解目标是求取能带来最大分类间隔的权向量w
分类间隔是支持向量到分类决策边界的2倍
Max d = max 2|G ij (x)|/||w|| 支持向量机采用令|G ij (x)|=1 =min ||w|| 将求取最大的d的问题转化为求取权向量的长度最短的问题——为了方便进行二次优化——=min 1/2 ||w|| 2
求取优化目标要求两类中的所有样本到分类决策边界的距离都应该比支持向量更大，其他样本的判别函数绝对值都需要大于1，即不等式约束条件为：图
支持向量机采用拉格朗日乘子法将其转化为无约束优化问题来求解，即通过将所有约束条件与拉格朗日乘子相乘后添加到优化目标中，在求取拉格朗日乘子最大值的条件下，求取最短的权向量w——凸规划问题——存在唯一解——其充要条件可以通过拉格朗日函数分别对权向量w和偏置值w0求偏导来得到，即满足这样的条件——得到权向量的表达公式
KKT条件
经验风险:训练之后的分类器的错误分类样本比例
经验风险最小化 R_emp==o
只有当训练集的样本数趋近于无穷，训练集中样本的分布趋近于样本的真实分布时，经验风险才会趋近于真实样本分类的风险
为了从根本上解决“过拟合”问题——提出“结构风险最小化SRM”min(R(w))
结构风险：在一个训练好的分类器面对未知样本时分类错误的概率
泛化误差界：R(w)=Remp(w)+φ(h/l) 置信风险 l是训练集中的样本数，h为分类器形式的vc维，而φ置信风险的具体计算公式：图
如果分类器函数形式已经确定，则样本数越大，置信风险也就越小；如果训练集中的样本数量不够多，那么结构风险的大小就受置信风险大小的很大影响，而此时置信风险的大小取决于分类器函数形式本身具有的VC维，函数的VC维h越大，则置信风险也就越大，则相应的结构风险也就越大，分类器的泛化能力越差。
什么是VC维？一类函数所具有的分类能力
它的值是一类函数能打散两类样本集中最大样本数量
分类器函数形式的阶次越低，其VC维也就越小，在样本集数量有限的情况下，训练后的分类器结构风险就越小，泛化能力越强。
（支持向量机是阶次最低的线性函数）——是支持向量机在不需要大量训练样本的情况下也能取得泛化能力特别强的分类器训练结果的主要原因
所以支持向量机是应用结构风险最小化准则的一个结果
线性不可分问题：1.异常点干扰 2.非线性分类
线性支持向量机是把具有最大分类间隔的最优线性判别函数的求解转化为求解最短权向量的二次规划问题
异常点的判别函数值距离一定小于1
可以在约束条件中减去一项正数kesei，使判别函数的绝对值允许小于1，kesei就称为松弛变量
把kesei也作为优化目标，希望kesei越少越好，越小越好。
最理想的情况：绝大多数支持向量外侧的样本包括支持向量对应的松弛变量都该为0.只有少数支持向量内侧才有一个尽可能小的松弛变量。
因此，可以把所有松弛变量的和值也作为优化目标的一个分项，即在原来的最短权向量的二次优化目标基础上再加上一项C乘以所有松弛变量的和。C为惩罚因子，表示对分类器中存在异常点的容忍程度。C越小，松弛变量的存在对整体优化过程的影响越小，对异常点的容忍度越高。如果C取0，约束条件被破坏。
软间隔的支持向量机：使用松弛变量和惩罚因子的支持向量机
采用——广义线性化（把低维空间中的非线性问题往高维映射，从而转化为一个线性分类问题）
ai视觉道路识别偏移量值
ai视觉道路识别偏移量值是10米/秒。AI是人工智能的意思。（英语：ArtificialIntelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。人工智能于一般教材中的定义领域是智能主体（intelligentagent）的研究与设计，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰·麦卡锡于1955年的定义是制造智能机器的科学与工程。安德里亚斯·卡普兰（AndreasKaplan）和迈克尔·海恩莱因（MichaelHaenlein）将人工智能定义为系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力。人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。当前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。思维来源于大脑，而思维控制行为，行为需要意志去实现，而思维又是对所有数据采集的整理，相当于数据库，所以人工智能最后会演变为机器替换人类。
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