什么是模式识别，什么是模式识别

范式宴礼识别包括：统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、人工神经网络等。

模式识别是人工智能的一个重要应用领域。 模式识别是使用计算机根据样本的特征对样本进行分类。

1.统计模式识别是首先根据被识别对象中包含的原始数据信息，提取出若干个能够反映对象某一方面性质的相应特征参数，并根据识别的实际需要选择一些参数的组合作为特征向量， 并设计一个分类器，可以根据一定的相似度度量来区分向量组所代表的模式，从而将具有相似特征向量的对象划分为一个类别。

2.结构模式识别是基于被识别对象的结构特征，首先将复杂的模式结构分为若干个比较简单、比较容易区分的子模式，通过分解，如果得到的子水平公式仍然难以识别，则玉音继续分解，直到最终的子模式具有易于表示和易于识别的结构， 通过这些子模式可以还原原来更复杂的模式结构，这些最终的子模式通常被称为模式基元。

3.模糊模式识别基于模糊集理论，根据一定的判断要求建立适当的隶属函数，对识别的对象进行分类。

4、人工神经网络是一种适应能力强的方法对于任何给定的函数，神经网络都可以无限近似，因为在整个分类过程中，神经网络通过调整权重不断确定分类所基于的确切关系。

模式识别是什么意思：

所谓模式识别问题，就是利用计算方法，根据样本的特点，将样本分成一定的类别。 模式识别是计算机使用数学技术研究的模式的自动处理和解释，环境和物体统称为“模式”。

随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程，而这一过程的一个重要形式是生物体对环境和物体的识别。 模式识别侧重于图像处理和计算机视觉、语音和语言信息处理、脑网络滚动群、类脑智能等，研究人类模式识别的机理和有效的计算方法。

模式识别的早期研究主要集中在数学方法上。 20世纪50年代末，罗森布拉特提出了一种模拟人脑进行识别的简化数学模型——感知器，该模型通过给定类的每个样本初步实现了对识别系统的训练，使系统在学习后能够正确分类其他未知类别的模式。

1957年，周绍康提出利用统计决策理论解决模式识别问题，推动了50年代末以来模式识别研究的快速发展。 1962年，R Narasiman提出了一种基于原始关系的句法识别方法。

傅景孙对甄的理论和应用进行了系统而富有成效的研究，并于1974年出版了专著《句法模式识别及其应用》。

1982年和1984年，J Holffield发表了两篇重要文章，深刻揭示了人工神经元和网络的关联存储和计算能力，进一步推动了模式识别的研究工作，并在短短几年内在许多应用中取得了显著的成果，从而形成了模式识别人工神经元网络方法的新学科方向。