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模式識別(PatternRecognition)是人類的一項基本智能，在日常生活中，人們經常在進行“模式識別”。隨著
20世紀40年代計算機
的出現以及50年代人工智能的興起，人們當然也希望能用計算機來代替
或擴展人類的部分腦力勞動。(計算機)模式識別在20世紀60年代初迅速發展並成為一門新學科。
模式識別(PatternRecognition)是指對表征事物或現象的各種形式的(數值的、文字的和邏輯關係的)信息進行處理和分析,以對事物或現象進行描述、辨認、分類和解釋的過程,是信息科學和人工智能的重要組成部分。模式識別又常稱作模式分類，從處理問題的性質和解決問題的方法等角度，模式識別分為有監督的分類（SupervisedClassification）和無監督的分類(UnsupervisedClassification)兩種。二者的主要差別在於，各實驗樣本所屬的類別是否預先已知。一般說來，有監督的分類往往需要提供大量已知類別的樣本，但在實際問題中，這是存在一定困難的，因此研究無監督的分類就變得十分有必要了。
模式還可分成抽象的和具體的兩種形式。前者如意識、思想、議論等,屬於概念識別研究的範疇,是人工智能的另一研究分支。我們所指的模式識別主要是對語音波形、地震波、心電圖、腦電圖、圖片、照片、文字、符號、生物傳感器等對象的具體模式進行辨識和分類。
模式識別研究主要集中在兩方麵,一是研究生物體(包括人)是如何感知對象的，屬於認識科學的範疇,二是在給定的任務下,如何用計算機實現模式識別的理論和方法。前者是生理學家、心理學家、生物學家和神經生理學家的研究內容,後者通過數學家、信息學專家和計算機科學工作者近幾十年來的努力,已經取得了係統的研究成果。
應用計算機對一組事件或過程進行辨識和分類，所識別的事件或過程可以是文字、聲音、圖像等具體對象，也可以是狀態、程度等抽象對象。這些對象與數字形式的信息相區別，稱為模式信息。
模式識別所分類的類別數目由特定的識別問題決定。有時，開始時無法得知實際的類別數，需要識別係統反複觀測被識別對象以後確定。
【𝗼𝗼𝗽.𝘁𝘄 無錯章節】
模式識別與統計學、心理學、語言學、計算機科學、生物學、控製論等都有關係。它與人工智能、圖像處理的研究有交叉關係。例如自適應或自組織的模式識別係統包含了人工智能的學習機製；人工智能研究的景物理解、自然語言理解也包含模式識別問題。又如模式識別中的預處理和特征抽取環節應用圖像處理的技術；圖像處理中的圖像分析也應用模式識別的技術。
一、模式識別方法
1、決策理論方法
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法方法句、2
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別識字文
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