模式识别与人工智能，模式识别与人工智能国际期刊

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于模式识别与人工智能的问题，于是小编就整理了2个相关介绍模式识别与人工智能的解答，让我们一起看看吧。

1. 简述四种识别理论模式？
2. 人工智能与模式识别的就业前景？

简述四种识别理论模式？

模式识别是对数据中模式和规律的自动识别。模式识别与人工智能和机器学习密切相关，[1]与数据挖掘和数据库知识发现(KDD)等应用一起使用，并且经常与这些术语互换使用。然而，他们是有区别的:机器学习是模式识别的一种方法，而其他方法包括手工(未学习的)规则或启发式；模式识别是人工智能的一种方法，而其他方法包括人工智能。[

模板识别理论是指外部刺激通过与人内部心理形象进行拼配而被识别。

理论认为：人的长时记忆中存在很多由过去生活经验形成的有关客观事物刺激模式的模板；

内在模板与客观事物的刺激模式存在一一对应关系；

当外部刺激通过感觉分析、编码等进入记忆系统时，只有其与以后的模板进行匹配后，才能别识别，从而做出确认与决策。

四种识别理论模式分别为感知、特征比较、特征搜索和联结主义模型。感知模式是依赖于感官输入的，认为我们能够通过感官输入直接识别物体。特征比较模式认为我们将物体的特征与存储在记忆中的模板比较，来识别物体。特征搜索模式认为我们通过逐步搜索来找到一个物体的特征，从而识别它。联结主义模型则认为我们的认知是由神经元之间的联结和激活来完成的，认为识别是一个并行的过程。

四种方法可以通过上面所提到的柏拉图和亚里士多德观点把它们合并成两类来区别出来：

（1）柏拉图式内省：对象建模。

（2）亚里士多德式内省：推广。

（3）亚里士多德式外省：系统建模。

（4）柏拉图式外省：概念建模。

这是基于柏拉图观点的内省形式。研究者从能使模式识别系统工作起来的全局思路出发，设法检验他自己的思路和理论哪些是有用的。

比如，他可能会发现用颜色和形状判断苹果就已经足够了。更一般地，他可能发现他可以用特定的规则对鉴别一组固定的观察到的事物。

所谓的句法规则和结构模式识别就是属于这样的类型，即基于用例推理。在这方面有两个重要的问题：一个是怎么从个体对象描述中建立一个具有一般性意义的一个种类的概念，另一个是怎么把人对事物的感观认识（如“锐利边缘”或“蛋形状”）和物理感应器的度量联系起来。

人工智能与模式识别的就业前景？

就业前景

第一：智能化是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。

第二：产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业，人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。

第三：人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。随着智能体逐渐走进生产环境，未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作，这对于职场人提出了新的要求，就是需要掌握人工智能的相关技术。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势，相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。

到此，以上就是小编对于模式识别与人工智能的问题就介绍到这了，希望介绍关于模式识别与人工智能的2点解答对大家有用。