千文网小编为你整理了多篇相关的《模式识别课程报告(大全)》，但愿对你工作学习有帮助，当然你在千文网还可以找到更多《模式识别课程报告(大全)》。
第一篇：模式识别报告格式
模式识别报告格式
一、封皮的填写：实验课程名称 模式识别
二、实验名称：按顺序填写图像的贝叶斯分类、K均值聚类算法、神经网络模式识别
三、年月：2013年4月
四、纸张要求：统一采用A4大小纸张，左侧装订，装订顺序与实验顺序一致。
五、书写要求：
1、报告可以手写也可以打印。
2、实验图像及结果图像打印，图像均位于实验结果与分析部分，图像打印于纸张上部，下部为实验分析。
3、报告中图要有图序及名称，表要有表序及名称，每个实验的图序和表序单独标号，具体格式参照毕业设计手册。不合格者扣除相应分数。
4、每个实验均需另起一页书写。
六、关于雷同报告：报告上交后，如有雷同，则课程考核以不及格处理，不再另行通知修改。
实验
一、图像的贝叶斯分类
一、实验目的将模式识别方法与图像处理技术相结合，掌握利用最小错分概率贝叶斯分类器进行图像分类的基本方法，通过实验加深对基本概念的理解。
二、实验仪器设备及软件
HP D538、MATLAB
三、实验原理
以自己的语言结合课堂笔记进行总结，要求过程推导清晰明了。
四、实验步骤及程序
实验步骤、程序流程、实验源程序齐全。
五、实验结果与分析
要求写明实验得到的分割阈值，附分割效果图。对实验结果进行分析，说明实验结果好或者不好的原因，提出改进措施。
（另起一页）
实验
二、K均值聚类算法
一、实验目的将模式识别方法与图像处理技术相结合，掌握利用K均值聚类算法进行图像分类的基本方法，通过实验加深对基本概念的理解。
二、实验仪器设备及软件
HP D538、MATLAB、WIT
三、实验原理
以自己的语言结合课堂笔记进行总结，要求过程推导清晰明了。
四、实验步骤及程序
实验步骤、程序流程、MATLAB及WIT实验源程序齐全，WIT聚类程序可以图像形式
附于报告上。
五、实验结果与分析
以MATLAB和WIT分别实现K均值图像聚类算法，写明聚类类别数、聚类中心、迭代次数、运行时间，附原始图像和分类结果图像，并做实验分析。
（另起一页）
实验
三、神经网络模式识别
一、实验目的掌握利用感知器和BP网进行模式识别的基本方法，通过实验加深对基本概念的理解。
二、实验仪器设备及软件
HP D538、MATLAB
三、实验原理
以自己的语言结合课堂笔记及相关资料进行总结，要求过程推导清晰明了。
四、实验步骤及程序
感知器实验：
1、设计线性可分实验，要求训练样本10个以上
2、奇异样本对网络训练的影响
3、以线性不可分样本集训练分类器
BP网实验：利用BP网对上述线性不可分样本集进行分类
五、实验结果与分析
写明迭代次数、训练时间，附分类界面效果图，并讨论奇异样本对分类器训练的影响。
第二篇：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？
第三篇：模式识别总结
监督学习与非监督学习的区别：
监督学习方法用来对数据实现分类，分类规则通过训练获得。该训练集由带分类号的数据集组成，因此监督学习方法的训练过程是离线的。
非监督学习方法不需要单独的离线训练过程，也没有带分类号（标号）的训练数据集，一般用来对数据集进行分析，如聚类，确定其分布的主分量等。
（实例：道路图）就道路图像的分割而言，监督学习方法则先在训练用图像中获取道路象素与非道路象素集，进行分类器设计，然后用所设计的分类器对道路图像进行分割。
使用非监督学习方法，则依据道路路面象素与非道路象素之间的聚类分析进行聚类运算，以实现道路图像的分割。
1、写出K-均值聚类算法的基本步骤, 算法：
第一步：选K个初始聚类中心，z1(1)，z2(1)，…，zK(1)，其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的K个模式样本的向量值作为初始聚类中心。第二步：逐个将需分类的模式样本{x}按最小距离准则分配给K个聚类中心中的某一个zj(1)。假设i=j时，Dj(k)min{xzi(k),i1,2,K}，则xSj(k)，其中k为迭代运算的次序号，第一次迭代k=1，Sj表示第j个聚类，其聚类中心为zj。第三步：计算各个聚类中心的新的向量值，zj(k+1)，j=1,2,…,K zj(k1)1NjxSj(k)x,j1,2,,K 求各聚类域中所包含样本的均值向量：
其中Nj为第j个聚类域Sj中所包含的样本个数。以均值向量作为新的聚类中心，JjxSj(k)xzj(k1),2j1,2,,K可使如下聚类准则函数最小：
在这一步中要分别计算K个聚类中的样本均值向量，所以称之为K-均值算法。第四步：若zj(k若zj(k 1)zj(k)，j=1,2,…,K，则返回第二步，将模式样本逐个重新分类，重复迭代运算；
1)zj(k)，j=1,2,…,K，则算法收敛，计算结束。
T线性分类器三种最优准则：
wSFisher准则：maxJ(w)wSwFTbwww.xiexiebang.com>>n）的条件下，可以使用分支定界法以减少计
m算量。
15、散度Jij越大，说明i类模式与j类模式的分布（差别越大）；当i类模式与j类模式的分布相同时，Jij=（0）。
16、影响聚类算法结果的主要因素有（②分类准则 ③特征选取 ④模式相似性测度。）。
19、模式识别中，马式距离较之于欧式距离的优点是（③尺度不变性 ④考虑了模式的分布）。20、基于二次准则函数的H-K算法较之于感知器算法的优点是（①可以判别问题是否线性可分 ③其解的适应性更好）。
21、影响基本C均值算法的主要因素有（④初始类心的选取 ①样本输入顺序 ②模式相似性测度）。
22、位势函数法的积累势函数K(x)的作用相当于Bayes判决中的（②后验概率 ④类概率密度与先验概率的乘积）。
23、统计模式分类问题中，当先验概率未知时，可使用（②最小最大损失准则 ④N-P判决）
24、在（①Cn>>n,（n为原特征个数，d为要选出的特征个数）③选用的可分性判据J对特征数目单调不减）情况下，用分支定界法做特征选择计算量相对较少。
25、散度JD是根据（③类概率密度）构造的可分性判据。
26、似然函数的概型已知且为单峰，则可用（①矩估计②最大似然估计③Bayes估计 ④Bayes学习⑤Parzen窗法）估计该似然函数。
27、Kn近邻元法较之Parzen窗法的优点是（②稳定性较好）。
28、从分类的角度讲，用DKLT做特征提取主要利用了DKLT的性质：（①变换产生的新分量正交或不相关③使变换后的矢量能量更趋集中）。
29、一般，剪辑k-NN最近邻方法在（①样本数较大）的情况下效果较好。d29、如果以特征向量的相关系数作为模式相似性测度，则影响聚类算法结果的主要因素有（②分类准则 ③特征选取）。30、假设在某个地区细胞识别中正常（w1）和异常（w2）两类先验概率分别为 P(w1)=0.9，P(w2)=0.1，现有一待识别的细胞，其观察值为x，从类条件概率密度分布曲线上查得P(xw1)0.2，P(xw2)0.4，并且已知110，126，211，220
试对该细胞x用一下两种方法进行分类： 1.基于最小错误率的贝叶斯决策； 2.基于最小风险的贝叶斯决策； 请分析两种结果的异同及原因。
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