第2章 模式识别实现方法

模式识别的本质即实现样本（表征观察对象）和集合（表征模式类）的从属关系的判定。根据是否有已知类别的训练样本，可将模式识别分为监督模式识别和非监督模式识别。而根据模式的描述方式的不同，模式识别方法又可分为统计模式识别方法和结构模式识别方法。而随着模糊理论和神经网络研究的发展，20世纪90年代又出现了模糊模式识别和神经网络模式识别的方法。实际上，在很多情况下，神经网络模式识别方法可以归到统计模式识别中。统计模式识别是目前最常用的模式识别方法，现已形成了一个完整的理论体系，涉及的识别技术也较为完善。

本章将简要介绍统计模式识别方法的基本理论以及经典的模式识别决策方法，为后续章节奠定理论基础。