模式识别分类算法简介

关键词： 模式识别 智能 简介 专业

第一篇：模式识别分类算法简介

模式识别与智能系统学科简介

专业介绍

模式识别与智能系统专业是一个新兴的交叉学科，是自动控制、模式识别、人工智能、模糊逻辑、仿生学和计算机科学等技术融合的产物。这一学科在上世纪八十年代以来受到控制科学与工程学界的极大重视，被称为面向二十一世纪的控制科学。本学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。本学科的研究方向包括：图像处理与模式识别、微智能执行器与自主系统、运载器综合健康管理、UCAV协同任务规划、生物特征识别技术。

业务培养要求

本学位点主要培养具有人工智能和模式识别理论、微智能执行器及智能控制系统等专业知识、能够熟练应用相关知识解决实际系统问题能力的高级专门人才。硕士研究生需掌握坚实的基础理论和系统的专业知识，掌握科学研究的基本方法和技能，具有独立分析和解决问题的能力，具有一定的创新能力。具备查阅文献资料，了解学科现状和动向，归纳总结的能力。具备独立进行实验方案设计、实验数据处理以及对实验结果概括处理的能力。具备一定的科技文献写作能力，能够完成学术论文以及学位论文的写作。熟练地阅读本学科领域内的外文资料，具备较好的外文论文写作能力。具备一定的教学实践(课程辅导、辅导实验)、科研实践(指导课程设计或毕业论文等)、参加工程项目的实践或社会实践能力。在人工智能和模式识别、智能微系统及飞行控制系统等领域内，掌握坚实的理论基础和系统深入的学科知识，具有良好的科研和实际应用能力，具有较强的从事高校教学、科研或独立担负专门技术工作的能力。

主干课程

模式识别、智能控制、数字图像处理、数字信号处理、神经网络与人工智能、系统建模与仿真、飞行控制技术、系统辨识与自适应控制、故障诊断技术等。

第二篇：GPA算法与专业考试简介

2008-12-14 14:10:50|分类：|标签： |字号大中小 订阅

GPA英语全称是grade point average，意思就是平均分，美国的GPA满分是4分，即A=4，B=3，C=2， D=1.GPA的精确度往往达到小数点后1到2位，如：3.0，3.45。GPA的计算一般是将每门课程的学分乘以 学时，加起来以后除以总的学时，得出平均分。中国学校的分数设置一般是百分制或五分制，具体的折合方式视不同的美国大学的要求而有所不同，一般来讲，百分制中的90分以上可视为4分，80分以上 为3分，70分以上为2分，60分以上为1分，五分制中的5分为4分，4分为3分，3分为2分，2分为1分。中 国许多大学的成绩单上没有学时，因此，GPA只能估算，可将所有课程的成绩加起来后除

以课程数。一 般美国大学对于奖学金申请者的GPA要求是3.0以上。

GPA常识

GPA是令很多人头痛的问题。我个人是换算了，不过最后好象换算有问题，不过没有一个学校找过我麻烦。我的几个朋友，没有换算，直接把成绩单寄了过去，出于礼貌的角度，建议大家还是要换算了。

希望有GPA问题的人要好好理解我这段话哦!!!

这里给大家个简单介绍。不过我在网上见到过其他的文章说在英国的PGA标准有所不同的。GPA英语全称是grade point average，意思是平均成绩点数。美国多数大学对申请人GPA都有最低规定，

不够最低要求的不予考虑。

GPA一般用4分制计算，换算方法参见下表：

百分制分数 等级 成绩点数

90-100A

480-89B

370-79C

260-69D

160以下E0

GPA的标准计算方法是将大学成绩的加权平均数乘以4，再除以100。比较常见的方法还有把各科成绩按

等级乘以学求和再以总学分除之。

例如某学生的五门课程的学分和成绩为：

A课程四个学分，成绩92(A);

B课程三个学分，成绩80(B);

C课程两个学分，成绩98(A);

D课程六个学分，成绩70(C);

E课程三个学分，成绩89(B)。

以上五项成绩GPA为：

标准算法GPA=[(92*4+80*3+98*2+70*6+89*3)*4]/[(4+3+2+6+3)*100]=3.31

常见算法GPA=(4*4+3*3+2*4+6*2+3*3)/(4+3+2+6+3)=3.00

在具体运用中，美国大学经常采用总平均绩点与最后两年平均绩点。总平均绩点(Overall GPA)是将全部所修学科按上述方法计算出来的点数，最后两年平均绩点(GPA for the last two years)即将最后两年所修

各科按上述方法计算出来的点数。

在美国，90%的学校GPA计算方法是采取4分制(4.00 scale)的，仅有1%的学校会采取5分制，即A等成绩为5，B等为4，C等为3，D等为2，F等为1，这些学校的最低入学标准也就相应的提高了。中国学生在申请时，应按照自己原先学校采用的GPA制提供成绩，同时注明采用了哪一种的GPA制。对我国学生很不利的是中国大部分学校的评分都相当严，很多实际成绩很优秀的学生把分数换算成GPA后却还不够3.0，在有些大学里班上前5名学生的总平均成绩都可能会在82分以下，这样在申请美国大学时，GPA都要变成3.O或更低，只能进一些三四流的学校。为了消除这种不利，可以采用两种方法：一是在成绩单或是推荐信以及读书计划中说明这种GPA实际上是由于评分标准十分严格而导致的;二是在提供

成绩单的时候，列明这样的成绩在全班，或是全系所排的名次以及百分比。

美国大学成绩单与GPA的算法

美国大学在评定学生成绩时，是采取GPA，即Grade Point Average的缩写(平均成绩点数)。在申请学校时，GPA十分重要，很多大学有最低GPA规定，除了英文能力测验以外。GPA的计算是把各科成绩按

等级乘以学分，再以总学分除之。

美国学生各科成绩是以A.B.C.D等级计算。

等级成绩和分数成绩换算如下：

分数等级点数表现

91-100A4.0极佳

81-90B3.0佳

71-80C2.0平均

61-70D1.0差

51-60E0不及格

通常大学部学生拿到C以上成绩都可以。但研究所硕士学生，至少要拿到B的成绩。

在申请入学时，很多学校有GPA规定。GPA的计算是：

1、每个科目以等级点数乘以学分。比如微积分是四学分的课，成绩是A(即4点)，微积分一科可得16

点。

2、如果一学期修了四门课，英文3学分(成绩4点)、历史3学分(成绩2点)物理3学分(成绩3点)，

加上微积分。

GPA是16+4×3+3×2+3×3=43，除以13=3.31。此学生的GPA等于是比B略好。

在索取学校资料的同时，可以先报名参加一些留美不可或缺的测验。美国没有国家性的考试，大部分学校

是以一些标准化测验来评核学生能力。最常见的测验如下：

1、TOEFL(Test of English as a Foreign Language)TOEFL托福是英语非母语的外国学生英文测验，分听力、阅读、写作三项。美国的大学要求外国学生考过托福，证明有相当的英文程度才可以修课。大部分要求500分以上即可，有的较严，要550分，甚至600分才行。但也有学校能够稍微通融，愿让学生有条件性的入学。先入学进修英文，然后再修本科课程，如果已考过托福，日后要求测验中心补寄成绩单到申请

的大学，通常要六周时间。

托福考试的计分方式，第一部分和第二部分是从20到68，第三部分从20到67，托福总分可以从200开

始，满分677。总分的算法是三个部分加起来乘10除3。例：

Section 1 Section 2 Section 3 Sum46 + 54 + 50=150 (150×10)÷3=500以上的托福总分是500分，ETS替

学生寄资料的有效期是两年。

除了TOEFL，还有别的测验英文能力的考试。例如TWE(Test of Written English)书写英文能力考试和

TSE(Test of Spoken English)口语能力考试。

如果有留美的决心，一定要具备基本的听、说、写及阅读英文的能力，除了考托福外，日常生活用英文也

要加强。可以从听英文广播、看电视、多读英文报纸杂志等培养能力。

2、GRE(Graduate Record Exam)大部分大学研究所会要求学生考GRE，其性质有二种，一种是性向测验，一种是学科测验。一般要求的多是性向测验，目的是了解学生的智力、数学、分析能力。少数研究所要求考学科的GRE，评估对本科的知识程度，有生化、生物、化学、经济、工程、心理等科。如果在校成绩不是理想，GRE考的好，在申请研究所会有帮助。一般性向GRE成绩平均标准约在1580分。三项满分是

2400。

3、GMAT(Graduate Management Admission Test)打算念MBA(企管硕士)或公共行政硕士的人，通常

是考GMAT，不考GRE。大部分商学院要求GMAT580分以上，满分为800分。

GMAT测验分成九组，七组选择题，每组25分钟，另两组写作，每组30分钟。整场考试需4小时。GMAT

考试每年举办四次。

4、LSAT(Law School Admission Test)

申请进入美国法学院就读的学生都要考LSAT，考试是由五组35分钟的选择题组成，以其中成绩最好的四组分数作为考生的分数。考题最后有30分钟的范例写作，不算分数，但申请学校时，此范例写作将寄到你申请的学校。考试成绩关系着录取机会。愈大的法学院愈重视LSAT及在校成绩，美国LSAT分数范围在

120至180之间，全国平均分数是151左右。知名的法学院往往要求163分以上。

5、MCAT(Medical College Admissions Test)医学院入学测验是申请医学必备的考试。依据考试成绩，审核入学小组决定申请者是否证明自己对医科有兴趣并具说服力。考试内容包函大学课程中自然科学、社会科学和人文学。着重于生物、化学、物理的观念，并测验科学难题的解决方法，细微的思考方式及写作能

力。MCAT一年举办两次考试，通常在星期日。

6、SAT(Scholastic Assessment Test)、ACT(American College Test)美国高中生进大学要考SAT，证

明语文及数学能力，两项满分各为800分。较好的大学通常要求两项总分在1100分以上。

美国中西部的一些大学要求高中生毕业后要考ACT。有些以ACT成绩来衡量是否给予奖学金。有些地区因地理关系，无法参加ACT测验的话，也可以SAT取代。平均成绩是20.8，如果考到30分以上就很优

秀。

在考试时，测验中心会有免费寄发成绩单的服务，如果你对考试十分有信心，可以写上你打算申请的学校

名称。否则就等成绩出来后，再写信要求测验中心寄发，但要收取一些费用。

赴美留学，学杂费之外，要考虑食宿费、书籍费、衣鞋、医疗保险、电话费、娱乐费，如果寒暑假打算旅游，也要有这部分预算。一般学构要求学生提出至少一年的全年开销财力证明。如果经济能力不足，可及

早准备，因为在申请学校和签证时都需要。

财务证明可以包括下列经济来源：

1、个人/家庭存款：银行帐户证明，开户日期，去年存款，目前存款或担保人签名证明。财力证明来自家

庭，应该准备文件说明银行存款人和个人的关系。

2、不动产证明：房地契证明或其他产业证明。

3、奖学金：如有奖学金资助最好，要有提供奖学金机构的证明信。

4、助学金：资料上列学生姓名，助学金金额及期限

GPA( Grade Point Average),平均成绩点数。

GPA一般用4分制计算。

90-100A4.0极佳

80-89B3.0佳

70-79C2.0平均

60-69D1.0差

0-59E0不及格

GPA的标准计算方法是讲大学成绩的加权平均数乘4，再除100。比较常见的还有把各科成绩按等级乘以学分求和再以总学分除之。

例如有一学生成绩为 92A(4学分) 80B(3学分) 98A(两学分) 70C(六学分) 89B(三学分)

则标准算法GPA=[(92*4+80*3+98*2+70*6+89*3)×4]/[(4+3+2+6+3)*100]=3.31 常见算法GPA=(4*4+3*3+2*4+6*2+3*3)/(4+3+2+6+3)=3.00

具体运用中还有最后两年平均绩点(GPA for the last two years)

加油哦，如果学校分数给的很严的话，可以附带RANK来申请，这样可以说明自己的成绩是不错的。

第三篇：模式识别课程报告

模式识别文献综述报告

一，文献综述报告

阅读至少5篇论文(最好包含1篇英文论文;自己去学校电子图书馆下载，考虑中国知网;IEEE，Elsevier等数据库)，写一篇文献综述报告。

1. 选题不限，可以是任何一种模式识别算法(例如k-means，kNN，bayes，SVM，PCA，LDA等)，阅读所选题方面的相关文献(论文都是关于一个主题的，例如都是svm算法方面的)。

2. 写一份文献综述报告，包括：每篇论文主要使用什么算法实现什么，论文有没有对算法做出改进(为什么改进，原算法存在什么问题，改进方法是什么)，论文中做了什么对比试验，实验结论是什么?注意，尽量用自己的话总结，不要照抄原文。可以加入自己的分析和想法，例如这篇论文还存在什么问题或者缺点，这篇论文所作出的改进策略是否好，你自己对算法有没有什么改进的想法?

3. 把阅读的参考文献写在报告后面。(包括：作者;论文名称;期刊名称;出版年，卷号(期号)，页码。例如：[1] 赵银娣，张良培，李平湘，一种纹理特征融合分类算法，武汉大学学报，信息科学版，2006,31(3):278-281. )

二、写一下学习这门课的心得体会(占分数)。

学习这门课有什么收获?老师在教学中还应该加入些什么教学内容?或者有哪些教学内容需要删减?需要调整?对于作业(上机实验)内容有什么意见和建议?目前内容过多过难还是适中?你希望出什么样的上机题目(可以得到好的锻炼和能力的提高)?完成作业过程中有什么收获和体会?有没有对模式识别或者某种模式识别的算法比较感兴趣?有什么想法?

第四篇：数字图像模式识别

王丽霞

深圳市南山区学府路;135308813

56、lixia_2011@126.com

求职意向

数字图像处理、模式识别算法工程师 教育经历

汕头大学 电子工程系 信号与信息处理专业 硕士2007.9—2010.6 汕头市

·在校期间成绩优良，分别一次获汕头大学一等、二等奖学金;2008 09担任女生部部长负责统筹管理，成立特色学科及基础学科研讨组，积极开拓学生的思维并提高他们的学习成绩，更贴近社会的新路线。

潍坊学院 信息与控制工程学院 电子信息工程 学士2003.9—2007.6 潍坊市

·2007年9月以第一名成绩考入汕头大学攻读硕士研究生;在校期间担任班级学习委员负责不同类学生的学习方法指导;2004-9-2007-6担任学院文艺部部长，负责迎新晚会筹划，锻炼了团队领导能力、协调能力、临场反应能力以及创新思维。 英语及专业技能

●熟练掌握了数字信号处理及它的常用算法、有良好的数学功底;熟悉图像处理的基本算法、熟悉模式识别基础知识与智能系统理论及它们的应用，在模式识别和运动跟踪方面有较深的理解;熟悉光伏应用系统的结构、性能原理;曾在核心期刊系统仿真技术发表文章(基于神经网络应用的光伏最大功率跟踪)。

●英语：六级考试 362;四级考试 473;具有较强的相关专业学科的英文文献阅读能力; ●能熟练使用计算机，会用电路仿真软件、LabVIEW软件、熟练掌握Visual C++的MFC程序设计和MATLAB仿真工具，能够做算法的设计和仿真;并能应用LabVIEW软件进行信号处理(波形测量、时频域分析与数学分析(概率统计拟合最优化等)。 工作经历

2010 6-2010 8深圳市辉锐天眼科技有限公司担任核心研发工程师 ●职位为智能监控核心研发工程师

●负责计算机视觉方面的IEEE文章的讲解及不同算法的实现研究，负责机器视觉系统图像处理、分析及识别算法设计、实现，参与图像处理技术研究与设计，对已有算法进行优化改进。使用OpenCV进行背景/前景提取、检测识别、了解运动跟踪的常用算法、设计相关信号特征提取算法及其设计模式识别分类器等。 项目经验

2008 09-2009 11模式识别与智能系统理论的算法研究 ●算法在MATLAB仿真，并在SIMULINK中建模，最后把这个算法用C++语言编程，在VC++中生成了可执行文件。

2009 01-2009 06生物细胞图像病变检测算法研究 ●在MATLAB中仿真了算法，正确率达到82%。

2009 07-2009 09图像压缩算法编码器设计 ●在FPGA芯片上实现并验证了方案，对比得出了FPGA比DSP在神经网络实现上的明显优势，前者采用指令顺序执行的方式，数据位宽固定，FPGA处理数据的方式是基于硬件的并行处理方式，即一个时钟周期内可并行完成多次运算，特别适合于神经网络的并行特点。 2010 02在科进生物识别公司 ●了解了不同二维条码尤其QR code的特点，探讨了定位图形的方法，了解了指纹识别，探讨了小波变换及gabor变换在纹理图像的特征提取的优劣。 自我评价及爱好

●很强的责任心创新能力、自学能力及应用知识能力;诚实善良，勤奋刻苦，进取精神、团队协作精神;爱好户外运动、国学研究，齐白石大师的画。

第五篇：模式识别与智能系统

模式识别与智能系统属控制科学和工程一级学科，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，研究对各种媒体信息进行处理、分类和理解的方法，并在此基础上构造具有某些智能特性的系统。

学科概况

模式识别与智能系统是20世纪60年代以来在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。该学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。

培养目标

本学科培养从事模式识别与智能系统的研究、开发、设计等方面工作的高级专门人才。

1.博士学位

应具有模式识别、信息处理、人工智能与认知科学及有关数学领域坚实宽广的基础理论和系统深入的专门知识;对于模式识别与智能系统主要前沿领域有深入了解;能独立开展模式识别与智能系统中有关研究方向的专题研究工作，并取得具有创造性的研究成果;学风严谨;至少掌握一门外国语，能熟练地阅读本专业的外文资料，具有一定的写作能力和进行国际学术交流的能力。

2.硕士学位

应具有坚实的模式识别与智能系统学科的基础理论和系统的专门知识;对于模式识别与智能系统某一研究领域的进展和学术动态有较深的了解;能够熟练利用计算机解决本学科的有关问题;具有从事模式识别与智能系统中的某一研究方向的科学研究或独立担负专门技术工作的能力，并取得有意义的成果;较为熟练地掌握一门外国语。

业务范围

1.学科研究范围 模式识别，图象处理与分析，计算机视觉，智能机器人，人工智能，计算智能，信号处理。

2.课程设置 随机过程与数理统计，矩阵论，优化理论，近世代数，数理逻辑，数字信号处理，图象处理与分析，模式识别，计算机视觉，人工智能，机器人学，计算智能，非线性理论(如分形、混沌等)，控制理论，系统分析与决策，计算机网络理论等。