TAILIEUCHUNG - Bài giảng Lý thuyết nhận dạng – Chương 2: Giới thiệu về nhận dạng mẫu

"Bài giảng Lý thuyết nhận dạng – Chương 2: Giới thiệu về nhận dạng mẫu" với các nội dung khái niệm về nhận dạng mẫu; mô hình nhận dạng mẫu; khái niệm về chuẩn hóa dữ liệu; khái niệm và phương pháp phân tích đặc trưng. | Tổng quan về nhận dạng LÝ THUYẾT NHẬN DẠNG CHƯƠNG 2 GIỚI THIỆU VỀ NHẬN DẠNG MẪU 1 Biên soạn TS Ngô Hữu Phúc Bộ môn Khoa học máy tính Học viện kỹ thuật quân sự Email ngohuuphuc76@ Thông tin chung Thông tin về nhóm môn học TT Họ tên giáo viên Học hàm Học vị Đơn vị công tác Bộ môn 1 Ngô Hữu Phúc GVC TS BM Khoa học máy tính 2 Trần Nguyên Ngọc GVC TS BM Khoa học máy tính 3 Nguyễn Việt Hùng GV TS BM Khoa học máy tính Thời gian địa điểm làm việc Bộ môn Khoa học máy tính Tầng 2 nhà A1. Địa chỉ liên hệ Bộ môn Khoa học máy tính khoa Công nghệ thông tin. Điện thoại email 069-515-329 . 2 TTNT - Học viện Kỹ thuật Quân sự Cấu trúc môn học Chương 0 Giới thiệu về môn học Chương 1 Giới thiệu về nhận dạng mẫu. Chương 2 Nhận dạng mẫu dựa trên thống kê học. Chương 3 Ước lượng hàm mật độ xác suất. Chương 4 Sự phân lớp dựa trên láng giềng gần nhất. Chương 5 Phân loại tuyến tính. Chương 6 Phân loại phi tuyến. Chương 7 Mạng Neuron nhân tạo. Thực hành Giới thiệu một số ứng dụng trong thực tế 3 TTNT - Học viện Kỹ thuật Quân sự Bài 2 Giới thiệu về nhận dạng mẫu Chương 1 mục Tiết 1-3 Tuần thứ 2. Mục đích yêu cầu 1. Nắm được khái niệm về nhận dạng mẫu. 2. Nắm được mô hình nhận dạng mẫu. 3. Nắm được khái niệm về chuẩn hóa dữ liệu. 4. Nắm được khái niệm và phương pháp phân tích đặc trưng. Hình thức tổ chức dạy học Lý thuyết. Thời gian 3 tiết. Địa điểm Giảng đường do Phòng Đào tạo phân công Nội dung chính Slides 4 TTNT - Học viện Kỹ thuật Quân sự . THẾ NÀO LÀ NHẬN DẠNG MẪU Đây là môn khoa học có mục đích phân lớp đối tượng thành các phạm trù khác nhau. Là hành động lấy dữ liệu thô và tác động dựa trên phân loại các mẫu . Đối tượng nghiên cứu có thể là ảnh tín hiệu hay bất kỳ kiểu nào có thể đo được. Tại sao phải nghiên cứu Đem lại sự sống cho máy. Phạm vi ứng dụng thị giác máy tính nhận dạng chữ viết chuẩn đoán có sự trợ giúp của máy tính nhận dạng tiếng nói xác thực người ra quyết định có sự trợ giúp của máy tính Tổng quan về nhận dạng 5 . KHÁI .

• Cơ sở dữ liệu
• Bài giảng Lý thuyết nhận dạng
• Bài giảng Lý thuyết nhận dạng Chương 2
• Chương 2 Giới thiệu về nhận dạng mẫu
• Giới thiệu về nhận dạng mẫu
• Nhận dạng mẫu
• Chuẩn hóa dữ liệu
• Lý thuyết nhận dạng
• Kỹ thuật trong lý thuyết nhận dạng
• Ước lượng mật độ dùng cửa sổ Parzen
• Mạng neural theo xác suất
• Một số kỹ thuật trong lý thuyết nhận dạng
• Mạng neural RBF
• Sử dụng mạng neural RBF
• Bài giảng Lý thuyết nhận dạng Chương 3
• Nhận dạng mẫu dựa trên thống kê
• Cực đại hàm tin cậy
• Mô hình hỗn hợp
• Bài giảng Lý thuyết nhận dạng Chương 1
• Chương 1 Nội dung môn học
• Nhận dạng mẫu dựa trên thống kê học
• Ước lượng hàm mật độ xác suất
• giáo trình lý thuyết
• nhận dạng ứng dụng
• quá trình nhận thức
• thuật toán nhận dạng
• phân loại dạng
• khoa học nhận dạng
• phân lớp dạng
• Nhắc lại kiến thức xác suất
• Luật tổng xác suất
• Định lý Bayes
• Bài giảng Lý thuyết nhận dạng Chương 4
• Tối ưu hóa hàm lượng giá
• Hàm lượng giá
• Thuật toán perceptron
• Bài giảng Lý thuyết nhận dạng Chương 5
• Sự phân lớp dựa
• Phân lớp dựa trên láng giềng gần nhất
• Tìm kiếm trên đồ thị
• Tin học lý thuyết
• Bài giảng Tin học lý thuyết
• Máy Turing
• Turing Machine
• Mô hình TM
• TM nhận dạng ngôn ngữ
• Bài giảng Lý thuyết mạch
• Lý thuyết mạch
• Kỹ thuật điện
• Phân tích vật lý
• Phân tích toán học
• Chức năng mô hình hóa