模糊模式识别的理论基础
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发布时间：2022-04-23 13:56
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时间：2023-10-06 16:28
1965年，美国著名控制论专家、加利福尼亚大学L.A.Zadeh(1965)教授提出模糊集(fuzzy sets)概念，建立了模糊集理论，创造了研究模糊性或不确定性问题的理论方法。近40年来，模糊理论与技术得到了迅猛发展，以模糊集理论为基础的应用学科，如模糊聚类分析、模糊模式识别、模糊综合评判、模糊决策与模糊预测、模糊规划、模糊控制、模糊信息处理等已在工业、农业、医学、军事、计算机科学、信息科学、管理科学、系统科学、工程技术等学科领域中发挥着非常重要的作用，带来了巨大的经济效益。
在日常生活中，人们常常通过感官来对图形、文字、语言等作出识别，在气象科学领域、工程勘察领域、环境工程领域、医学领域、刑侦领域、军事领域等等方面的工作都有一个共同特点，就是都涉及利用已知的各类型来识别给定对象属于哪一个类型的问题，这就是模式识别问题。
模式识别(pattern recognition)是近30年来得到迅速发展的人工智能分支学科。但是，对于什么是“模式”，或者什么是机器(也包括人)能够辨认的模式，迄今尚无确切的定义。这里，我们只能形象地解释说，人之所以能识别图像、声音、动作，文字字形、面部表情等等是因为它们都存在着反映其特征的某种模式。这种解释仍属同义反复，根本没有诠释模式的内涵和外延。连人工智能专家卡纳尔(L.Kanal)也认为：“如果一旦出现了对模式的定义并被证实能够推动理论的发展，那将标志着人类智力的一大进步。虽然如此，目前的局面并不影响模式识别在各领域中广泛的应用。”
人类对模式识别过程的机理目前仍然不是很清楚。对具体事物的识别主要是心理现象，对抽象事物的识别主要是思维现象。当一个人对于具体事物的认识，涉及人与客观事物在人类感官中所引起的刺激之间的关系。当一个人感受到一个模式时，他把此感觉与他从自己过去的经验中得来的一般概念或线索结合起来，并作出归纳性的推理判断。由于客观事物的特征存在不同程度的模糊性，使得经典的识别方法越来越不适应客观实际的要求，模糊识别正是为了满足这一要求而产生起来的。
模糊识别的模糊集方法即模糊模式识别是对传统模式识别方法即统计方法和句法方法的有用补充，就是能对模糊事物进行识别和判断，它的理论基础是模糊数学。模糊模式识别就是在模式识别中引入模糊数学方法，用模糊技术来设计机器识别系统，可简化识别系统的结构，更广泛、更深入地模拟人脑的思维过程，从而对客观事物进行更为有效的分类与识别。
