本文關(guān)鍵詞：人工智能、模式識別在氣象領(lǐng)域應(yīng)用的現(xiàn)狀與展望，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

認(rèn)知第一次作業(yè) 劉春華 學(xué)號：53 學(xué)號：

以漢字識別為例， 以漢字識別為例 ， 說明模式識別的四個模型各自的主要觀 點，以及這些模型之間有何區(qū)別。 以及這些模型之間有何區(qū)別。
1、模板匹配模型 刺激的視網(wǎng)膜圖像傳遞到大腦，并與大腦存儲的各種模式直接比較。 長時記憶中存儲了各種與過去生活中形成的外部模式相對應(yīng)的袖珍副本（模板） ，內(nèi)在模板 與客觀事

物的刺激模式之間存在著一一對應(yīng)的關(guān)系。 模式識別是將刺激提供的信息與相應(yīng)的 模板進行匹配的過程，是一種自下而上的加工模型。精確匹配 優(yōu)點： 模板說可以在一定程度上解釋人在知覺過程中如何進行模式識別， 并在實現(xiàn)具有 人工智能的機器模式識別中得到了實際運用。 缺點：模板說在解釋人的模式識別方面仍然有許多缺陷。①按照該理論的假設(shè)，每一個 有千變?nèi)f化現(xiàn)象的同一個事物， 記憶系統(tǒng)中都要儲備與之一一對應(yīng)的模板才能識別， 需要在 記憶中存儲大量模板②這種理論對模式識別的解釋比較刻板和生硬， 缺乏人們在實際知覺中 對模式識別的靈活性和變通性③沒有明確闡釋模板匹配的機制， 尤其難以解釋人們迅速識別 一個新的、不熟悉模式的現(xiàn)象。 2、原型模型（Prototype Models） 一類相關(guān)的物體或模式抽象的、理想化的樣例，，允許微小的變化，不需要精確匹配。 記憶中儲存的不是與刺激模式一一對應(yīng)的模板， 而是一類刺激模式的原型 （有關(guān)某一類事物 或刺激模式的概括性表征，反映一類客觀事物所具有的共同基本特性） 。模式識別是在記憶 中找到與當(dāng)前的刺激模式最相似的原型的過程，不需要嚴(yán)格匹配，只要存在相應(yīng)的原型，新 的、不熟悉的模式也可以得到識別。 優(yōu)點：原型匹配理論大大減少了模板的數(shù)量，不僅減輕了記憶負(fù)擔(dān)，而且使模式識別的 過程具有靈活性和變通性。這種識別過程基本與日常生活經(jīng)驗相符。 缺點：理論不夠清晰直觀；匹配過程只強調(diào)自上而下的加工，而缺少自下而上的加工。 3、區(qū)別性特征模型（Distinctive-Features Models） 將模式的特征同存儲在記憶中的特征相匹配，而不是將整個模式同模板或原型相匹配。 刺激被看成是一些基本特征 （如水平、 垂直或斜線、 曲線等） 模式識別通過特征分析來完成。 每一種刺激模式都能被分解成一些基本特征，同一類別模式的刺激物具有共同的基本特征。 刺激信息的特征和對這些特征的分析在模式識別過程中起著關(guān)鍵性的作用。 人已有的知識經(jīng)驗中的客觀事物，以各種基本特征的方式儲存在記憶系統(tǒng)中，模式識別 的過程首先是對刺激信息的特征加以分析， 抽取有關(guān)特征并加以合并， 再與長時記憶系統(tǒng)中 已儲存的各種相應(yīng)的特征比較，一旦獲得二者特征之間最佳匹配，刺激就被識別。

優(yōu)點：①依據(jù)刺激的特征進行識別，避免預(yù)加工的困難，使識別有更強的適應(yīng)性。② 同樣的特征可以出現(xiàn)在許多不同的模式中， 極大地減輕了記憶負(fù)擔(dān)。 ③在識別中需要抽取必 要的特征，再加以綜合，使模式識別過程有更多的學(xué)習(xí)色彩。④與模板理論相比，特征模型 的優(yōu)點：特征之間的關(guān)系可以確定；不同的模式可以共用相同的特征，更經(jīng)濟。 缺點：只有自下而上的加工，沒有自上而下的加工，由局部加工到整體加工，無法說 明人在識別模式中的主動性和能動性。 4、混戰(zhàn)場模型（Pandemonium Model，Selfridge，1959） Selfridge (1959)提出，以特征分析為基礎(chǔ)，將模式識別過程分為 4 個層次。每個層次都 有一些“鬼”來執(zhí)行某個特定的任務(wù)，這些層次順序地進行工作，最后達(dá)到對模式的識別。即 映像鬼（對外部刺激進行編碼，形成刺激的映像） 、特征鬼（對刺激的映像進行分析，分解 為各種特征） 、認(rèn)知鬼（監(jiān)視各種特征鬼的反應(yīng)，當(dāng)發(fā)現(xiàn)了有關(guān)的特征時就會喊叫）和決策 鬼（根據(jù)這些認(rèn)知鬼的喊叫，選擇喊叫聲最大的那個認(rèn)知鬼所負(fù)責(zé)的模式，作為所要識別的 模式） 。



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