1. 求模式识别 教学视频
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2. 谁能告诉我一个《清华大学计算机系网络课程》下载地址
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3. 模式识别原理的介绍
《模式识别原理》是由孙亮编写，北京工业大学出版社于2009年出版发行。该书为信息控制类各专业对于模式识别应用技术的学习而编写的教材，主要介绍关于模式识别的一些基础知识。主要内容包括：绪论，贝叶斯分类器，线性判别函数，结构法模式识别，特征空间分析，非参数模式识别方法，聚类分析，K-L变换与应用，人工神经网络，统计学习理论与支撑向量机等一些基础知识。本书适用于高等院校信息控制类专业及其他工科相关专业的硕士研究生以及大学本科生作为教材使用，也适用于其他相关的专业人员阅读参考。
4. 谁有张学工老师讲的<模式识别基础>视频教程啊,麻烦给个下载地址或者直接传到我的油箱里:qq545522896
我有清华大模式识别视频教程，不过不是张学工讲的，你要么？
5. matlab神经网络分类工具,神经网络模式识别工具这两个是不是差不多的。
的确，这两个是相通的。模式识别（英语：Pattern Recognition），就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境与客体统称为“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。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说，特别重要的是对光学信息（通过视觉器官来获得）和声学信息（通过听觉器官来获得）的识别。这是模式识别的两个重要方面。市场上可见到的代表性产品有光学字符识别、语音识别系统。
6. 求《模式识别原理与应用李弼程》全文免费下载百度网盘资源,谢谢~
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?pwd=ym2b 提取码：ym2b简介：本书系统阐述了模式识别原理与方法，并在此基础上介绍了模式识别的应用。本书分为两大部分：基础部分主要包括统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别和多分类器融合等内容；应用部分主要包括文本分类、语音识别、图像识别和视频识别等内容。本书将理论与实际相结合，有利于读者加深对理论方法的理解，可使读者较系统地掌握模式识别的理论精髓和相关技术。书中给出的应用实例，为科研人员应用模式识别方法解决相关领域的实际问题提供了具体思路和方法。同时，本书紧跟学科发展前沿，介绍了一些的研究成果，如独立分量分析、核方法和多分类器融合等。本书可以作为电子科学、计算机科学、自动化科学、信息工程专业以及相关专业的高年级本科生和研究生的模式识别课程教材，同时也可供相关领域的研究人员参考。
7. 模式识别是什么
模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。随着20世纪40年代计算机 的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容,后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力,已经取得了系统的研究成果。应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。模式识别所分类的类别数目由特定的识别问题决定。有时，开始时无法得知实际的类别数，需要识别系统反复观测被识别对象以后确定。 模式识别与统计学、心理学、语言学、 计算机科学 、生物学、控制论等都有关系。它与 人工智能 、 图像处理 的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。一、模式识别方法1、决策理论方法又称统计方法，是发展较早也比较成熟的一种方法。被识别对象首先数字化，变换为适于计算机处理的数字信息。一个模式常常要用很大的信息量来表示。许多模式识别系统在数字化环节之后还进行预处理，用于除去混入的干扰信息并减少某些变形和失真。随后是进行特征抽取，即从数字化后或预处理后的输入模式中抽取一组特征。所谓特征是选定的一种度量，它对于一般的变形和失真保持不变或几乎不变，并且只含尽可能少的冗余信息。特征抽取过程将输入模式从对象空间映射到特征空间。这时，模式可用特征空间中的一个点或一个特征矢量表示。这种映射不仅压缩了信息量，而且易于分类。在决策理论方法中，特征抽取占有重要的地位，但尚无通用的理论指导，只能通过分析具体识别对象决定选取何种特征。特征抽取后可进行分类，即从特征空间再映射到决策空间。为此而引入鉴别函数，由特征矢量计算出相应于各类别的鉴别函数值，通过鉴别函数值的比较实行分类。 2、句法方法又称结构方法或语言学方法。其基本思想是把一个模式描述为较简单的子模式的组合，子模式又可描述为更简单的子模式的组合，最终得到一个树形的结构描述，在底层的最简单的子模式称为模式基元。在句法方法中选取基元的问题相当于在决策理论方法中选取特征的问题。通常要求所选的基元能对模式提供一个紧凑的反映其结构关系的描述，又要易于用非句法方法加以抽取。显然，基元本身不应该含有重要的结构信息。模式以一组基元和它们的组合关系来描述，称为模式描述语句，这相当于在语言中，句子和短语用词组合，词用字符组合一样。基元组合成模式的规则，由所谓语法来指定。一旦基元被鉴别，识别过程可通过句法分析进行，即分析给定的模式语句是否符合指定的语法，满足某类语法的即被分入该类。模式识别方法的选择取决于问题的性质。如果被识别的对象极为复杂，而且包含丰富的结构信息，一般采用句法方法；被识别对象不很复杂或不含明显的结构信息，一般采用决策理论方法。这两种方法不能截然分开，在句法方法中，基元本身就是用决策理论方法抽取的。在应用中，将这两种方法结合起来分别施加于不同的层次，常能收到较好的效果。二、模式识别的应用模式识别可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。① 文字识别汉字已有数千年的历史，也是世界上使用人数最多的文字，对于中华民族灿烂文化的形成和发展有着不可磨灭的功勋。所以在信息技术及计算机技术日益普及的今天，如何将文字方便、快速地输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正在我过得到普及的应用。目前，汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。其中人工键入速度慢而且劳动强度大；自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。从识别技术的难度来说，手写体识别的难度高于印刷体识别，而在手写体识别中，脱机手写体的难度又远远超过了联机手写体识别。到目前为止，除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外，汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。 ②语音识别语音识别技术技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来，在生物识别技术领域中，声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安验证方式。而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术，该方法在语音识别时识别速度较快，也有较高的识别率。 ③ 指纹识别我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。而这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的。依靠这种唯一性，就可以将一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，便可以验证他的真实身份。一般的指纹分成有以下几个大的类别:环型(loop),螺旋型(whorl),弓型(arch),这样就可以将每个人的指纹分别归类，进行检索。指纹识别基本上可分成：预处理、特征选择和模式分类几个大的步骤。③ 遥感遥感图像识别已广泛用于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等。④医学诊断在癌细胞检测、X射线照片分析、血液化验、染色体分析、心电图诊断和脑电图诊断等方面，模式识别已取得了成效。三、统计模式识别统计模式识别(statistic pattern recognition)的基本原理是：有相似性的样本在模式空间中互相接近，并形成“集团”，即“物以类聚”。其分析方法是根据模式所测得的特征向量Xi=(xi1,xi2,…,xid)T(i=1,2,…,N)，将一个给定的模式归入C个类ω1,ω2,…, ωc中，然后根据模式之间的距离函数来判别分类。其中，T表示转置；N为样本点数；d为样本特征数。统计模式识别的主要方法有：判别函数法，近邻分类法，非线性映射法，特征分析法，主因子分析法等。在统计模式识别中，贝叶斯决策规则从理论上解决了最优分类器的设计问题，但其实施却必须首先解决更困难的概率密度估计问题。BP神经网络直接从观测数据(训练样本)学习，是更简便有效的方法，因而获得了广泛的应用，但它是一种启发式技术，缺乏指定工程实践的坚实理论基础。统计推断理论研究所取得的突破性成果导致现代统计学习理论——VC理论的建立，该理论不仅在严格的数学基础上圆满地回答了人工神经网络中出现的理论问题，而且导出了一种新的学习方法——支持向量机（SVM）。 四、模式识别技术的近乎无限的发展潜力模式识别技术是人工智能的基础技术，21世纪是智能化、信息化、计算化、网络化的世纪，在这个以数字计算为特征的世纪里，作为人工智能技术基础学科的模式识别技术，必将获得巨大的发展空间。在国际上，各大权威研究机构，各大公司都纷纷开始将模式识别技术作为公司的战略研发重点加以重视。 1、语音识别技术语音识别技术正逐步成为信息技术中人机接口(Human Computer Interface, HCI)的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。中国互联网中心的市场预测：未来5年，中文语音技术领域将会有超过400亿人民币的市场容量,然后每年以超过30%的速度增长。2、生物认证技术生物认证技术(Biometrics)本世纪最受关注的安全认证技术，它的发展是大势所趋。人们愿意忘掉所有的密码、扔掉所有的磁卡，凭借自身的唯一性来标识身份与保密。国际数据集团（IDC）预测：作为未来的必然发展方向的移动电子商务基础核心技术的生物识别技术在未来10年的时间里将达到100亿美元的市场规模。 3、数字水印技术90年代以来才在国际上开始发展起来的数字水印技术(Digital Watermarking)是最具发展潜力与优势的数字媒体版权保护技术。IDC预测，数字水印技术在未来的5年内全球市场容量超过80亿美元。五、结 语模式识别从20世纪20年代发展至今，人们的一种普遍看法是不存在对所有模式识别问题都适用的单一模型和解决识别问题的单一技术，我们现在拥有的只是一个工具袋，所要做的是结合具体问题把统计的和句法的识别结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与人工智能中的启发式搜索结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与支持向量机的机器学习结合起来，把人工神经元网络与各种已有技术以及人工智能中的专家系统、不确定推理方法结合起来，深入掌握各种工具的效能和应有的可能性，互相取长补短，开创模式识别应用的新局面。对于识别二维模式的能力，存在各种理论解释。模板说认为，我们所知的每一个模式，在长时记忆中都有一个相应的模板或微缩副本。模式识别就是与视觉刺激最合适的模板进行匹配。特征说认为，视觉刺激由各种特征组成，模式识别是比较呈现刺激的特征和储存在长时记忆中的模式特征。特征说解释了模式识别中的一些自下而上过程，但它不强调基于环境的信息和期待的自上而下加工。基于结构描述的理论可能比模板说或特征说更为合适。
8. 求全套清华大学计算机视频教程
整套教程大约11.7G。内容包括：c.语言程序设计.rar 116.64MB java编程语言.rar 361.03MB mpi并行程序设计.rar 307.23MB 编译原理.rar 440.75MB 人工智能导论.rar 344.17MB 人工智能原理.rar 360.48MB 人工智能原理_研究生同等学历.rar 325.57MB 计算机原理.rar 500.2MB 软件工程.rar 434.95MB 宽带网络交换技术.rar 441.3MB 汇编语言程序设计.rar 456.45MB 数据结构.rar 192.02MB 微型计算机技术.rar 393.58MB 计算机图形学.rar 356.79MB 工程数据库设计与应用.rar 543.66MB 多媒体计算机技术基础及应用.rar 347.73MB 计算机系统结构_研究生同等学历.rar 579.52MB 计算机组成与结构.rar 284.63MB 软件工程_研究生同等学历.rar 109.82MB 数据库系统及应用.rar 617.3MB 信号处理原理.rar 260.41MB 并行计算.rar 393.37MB 计算机网络体系结构.rar 138.01MB 计算机系统结构.rar 679.31MB 离散数学.rar 169.07MB 模式识别.rar 448.24MB 数据库系统概论.rar 445.29MB 数字系统设计自动化.rar 648.33MB 虚拟现实与系统仿真.rar 507.84MB 组合数学.rar 380.37MB 数值分析.rar 440.26MB 由于这套教程很大，因此，我只能给你一个网址： http://www.verycd.com/topics/45270/ 希望对你能够有一定的帮助！
9. 清华大学计算机网络教程 学习顺序（30分问题）
离散数学 组合数学 编译原理数值分析数据库系统及应用 数据库系统概版论 数据结构 模式识别(上面的这些都权是基础,都很简单) 汇编语言 C++程序设计 JAVA程序设计 MPI并行程序设计 信号处理原理 多媒体技术基础及应用 后面的可以随便学了 保证都能学会了
10. win7系统开机后提示不能显示此视频模式识别
重启机器，按f8键进入安全模式，将显示分辨率调低些，然后重启机器试试。如果还是不行，说明系统有问题了。直接换个可以自动安装机器硬件驱动程序的系统盘重装系统就行了，这样就可以全程自动、顺利解决视频模式不能识别的问题了。用u盘或者硬盘这些都是可以的，且安装速度非常快。但关键是：要有兼容性好的（兼容ide、achi、Raid模式的安装）并能自动永久激活的、能够自动安装机器硬件驱动序的系统盘，这就可以全程自动、顺利重装系统了。方法如下： 1、U盘安装：下载个经过验证的系统安装盘文件（ISO文件），用ultraiso软件做个安装系统的启动u盘，用这个做好的系统u盘引导启动机器后，即可顺利安装系统的； 2、硬盘安装：前提是，需要有一个可以正常运行的Windows系统，提取下载的ISO文件中的“*.GHO”和“安装系统.EXE”到电脑的非系统分区，然后运行“安装系统.EXE”，直接回车确认还原操作，再次确认执行自动安装操作。(执行前注意备份C盘重要资料！)； 3、图文版教程：有这方面的详细图文版安装教程怎么给你？不能附加的。会被系统判为违规的。地址在“知道页面”右上角的…………si xin zhong…………有！望采纳！
