国际模式识别和机器智能的一代宗师——纪念傅京孙诞辰90周年

 2020年是国际模式识别之父、世界著名人工智能和机器视觉科学家傅京孙（KingSun Fu）诞辰90周年。为缅怀傅京孙传奇的生平事迹，论述了其许多鲜为人知的感人故事，展现了他的科学思想和科学精神，评价了他对国际模式识别和机器智能等学科的杰出贡献。     

学术动态

一、中国自动化学会成立中国自动化学会“模式识别和机器智能专业委员会”于1979年2月在北京成立。我校是该专业委员会的委员。委员会决定于79年11月召开一次全国性模式识别与机器智能学术讨论会,交流国内研究工作及介绍国外情况。此外,国际模式识别会议决定于1980年12月在美国召开第五届国际模式识别会议     

第五届全国模式识别及机器智能学术会议

第五届全国模式识别与机器智能(PRMI)学术会议于1986年5月27日至30日在西安召开。我们应邀参加了这次会议,并在会上宣读了论文。现将会议情况及国内目前模式识别和人工智能研究的动向综述如下:     

汉王:文字识别研究开发成功之路

中科院自动化研究所文字识别工程中心,经过10年的艰苦奋斗,在文字识别研究方面取得突破性进展,并把研究成果率先转化为产品。这一成果的应用推广为我国中文信息处理做出了重要贡献。80年代初,在戴汝为主持下开展了模式识别与文字识别方面的研究工作,并在句法模式识别方面取得了具有国内外高水平的成果。他把以往的统计模式识别与句法模式识别取长补短统一起来,这些独创性的见解和方法符合人的思维实际,从而推动了模式识别研究工作的发展。这不仅具有重要的科学价值,而且对于图像处理与识别、汉字信息处理等实际应用具有指导意义。     

基于MatlabGUI的人脸识别教学平台设计

人脸识别是模式识别和机器视觉领域非常重要的一个课题,具有重要的理论价值和广泛的应用场景。采用人脸识别演绎模式识别和机器视觉中一些重要的概念和算法,能够使学生理论联系实际,培养利用理论知识解决实际工程问题的能力。利用Matlab GUI组件,设计实现了能够与用户交互人脸识别教学平台,其中包括图像读写,预处理,特征提取和特征匹配等模块,较好的展示了人脸识别的主要步骤,使学生直观的掌握人脸识别的相关概念、理论和算法。     

线性图形的拓扑性质检测算法研究

拓扑性质具有对图形的平移、伸缩、旋转的不变性。因此，拓扑性质检测在机器视觉及模式识别领域有十分重要的意义。本文以着色算法为基础，给出了一种可以检测线性图形拓扑性质的算法。     

基于粗糙集的数据挖掘

粗糙集理论是一种研究不完整、不确定知识处理的数学工具，近几年来在机器学习、知识发现、算法研究、工程应用、决策支持系统以及模式识别等应用中取得了较好的成果，阐述了粗糙细论的基本思想，介绍了人工智能中数据挖掘的一般过程及其方法。     

图像识别技术在活塞装配自动识别系统中的应用

介绍了应用数字图像处理与识别技术检测活塞装配质量问题。针对在工作现场采用CCD摄像机采集的活塞图像，结合模板匹配、阈值分割、特征提取、模式识别等算法，通过适当的处理和分析，对活塞图像中目标文字进行自动检测与识别，最终实现了对活塞装配质量的机器自动识别。实践证明，该方法具有一定的快速性和实用性。     

国际机构学与机器科学世界大会首次在我国举行

<正> 世界机械工程领域最具权威性的学术会议——第十一届国际机构学与机器科学世界大会近日在天津市举行,这也是国标机构学与机器科学联合会(简称IFTOMM)首次在中国举办世界大会。来自世界48个国家和地区的近500名专家参加这次会议,就相关学术领域科技前沿课题进行研讨。IFTOMM中国委员会、天津大学共同承办了这一国际会议。会议得到了国家自然科学基金委员会,国家科技部,国家教育部,中国机械工程学会,天津市科委的大力支持。     

论人工智能科学中的机器学习

本文首先提出机器学习是人工智能科学中提高机器智能水平的唯一途径。只有不断完善机器的学习功能，才能使机器接近或超过人类和智能水平，提出了机器的学习方法和分类，指出机器学习的发展必须依靠思维科学的发展。最后，提出了研究机器学习的目标及意义。     

分层逐步求精的知识发现KDD模型结构及其应用

知识发现（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎＤａｔａｂａｓｅ）作为人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库和知识库、数据可视化等众多学科相互交叉融合发展起来的新兴研究领域,已引起了学术界和工业界的广大关注．本文提出基于示例学习分层逐步求精的ＫＤＤ模型结构,在借鉴模式识别有关知识的基础上,有机地与领域知识相结合,应用于无约束手写数字识别ＫＤＤ系统,得到较满意的结果．     

网站用户偏好度的数据挖掘模型

数据挖掘和数据库知识发现是当前国际科技界的一个研究热点。这是一个介于统计学、模式识别、人工智能、机器学习、数据库技术以及高性能并行计算等领域的交叉新兴学科,具有极为广泛的应用前景。在基于统计学观点的基础上讨论了网站用户偏好度的数据挖掘模型,设计了一个网站用户信息浏览偏好度的数据挖掘模型。     

一种有监督的模糊模式识别模型

给出了一种有监督的两类模式识别模型，该模型允许选取模糊特征，其学习或训练方法是模拟人们认识事物的过程实现的，它是Ｃｏｒａ－３模式识别方法的一种拓广。因此可作为较复杂的智能系统或专家系统的识别模型．     

机器学习在模式识别中的应用研究

近年来,机器学习已成功应用于模式识别领域,并且随着研究的深入,机器学习的相关算法和理论又得到了完善和扩展。本文将阐述机器学习的基本概念．分析应用在模式识别领域的若干机器学习算法。     

云模型和集成极限学习机相结合的滚动轴承故障诊断方法

针对轴承振动信号的不确定性和非平稳性以及BP神经网络学习算法收敛速度慢、稳定性差等问题,提出了基于云模型和集成极限学习机的滚动轴承故障模式识别方法.将经预处理之后的信号进行云化,产生滚动轴承在不同状态下的信号云;提取出决定信号云分布的期望、熵和超熵三个参数作为表征轴承状态的特征量并依此构造出原始的轴承状态数据集;再将故障特征数据集经归一化处理后送入集成极限学习机进行识别.研究结果表明:云-集成极限学习机方法可以有效地实现轴承故障模式识别,与传统神经网络识别方法相比,该方法拥有更高的识别准确率和稳定性,并且集成极限学习机在抗噪性方面有较好的表现.     

模糊模式识别的若干问题研究

本文在原来模糊模式识别的基础上进行分析,阐明了模糊逻辑的特点与识别的关系,提出了模糊模式识别的动态模型,从而指出机器学习在模式识别中的重要性。     

一种图像汉字智能识别机的研究

文章将智能控制与模式识别方法相结合,提出了一种仿人识字行为的图像汉字智能识别机;采用决策控制级、模式识别级和反馈校正并行式结构。决策控制级选择最佳的识别策略和参数,模式识别级进行多分类器结果融合识别,并根据对模式识别级输出的可信度判断结果进行反馈,校正识别方法和参数,最终提高汉字的识别效率。     

基于Apriori算法的购物篮关联规则分析

数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉。IT就业市场竞争已经相当激烈,而数据处理的核心技术——数据挖掘更是得到了前所未有的重视。关联规则一般用以发现交易数据库中不同商品(项)之间的联系,用这些规则找出顾客的购买行为模式,比如购买了某一种商品对购买其他商品的影响,这种规则可以应用于超市商品货架设计、货物摆放以及根据购买模式对用户进行分类等。通过发现这个关联的规则,可以更好地了解和掌握事物的发展、动向等。在市场营销、企业投资中具有重要的作用。     

论杜甫诗歌中的女性形象

“情圣”杜甫辗转一生,其诗歌中描绘了广阔的社会生活,其人其诗又分别被称为“诗圣”、“诗史”。杜甫对各阶层女性的丰富描绘与深刻展现,构成了其诗歌成就的重要组成部分,诗中的女性亲人、女性歌舞伎、上层女性以及苦难的乡村女性形象丰满真实。其进步的爱情观、女性观,亦玉成了其高尚的人格,至今仍然值得我们敬仰。