⑴ 感知机算法和支持向量机算法一样吗
f(x) = ∑(n≥1)[nx^(n+1)]/(n+1)!，x∈R，
逐项求导，得
f'(x) = ∑(n≥1)(x^n)/(n-1)!
= x*∑(n≥1)[x^(n-1)]/(n-1)!
= x*e^x，x∈R，
积分，得
f(x) = ……，
再令 x=1
⑵ 门禁系统的指纹识别功能所运用的计算机技术是什么
门禁系统的指纹识别功能所运用的计算机技术是模式识别，模式识别的问题就是用计算的方法根据样本的特征将样本划分到一定的类别中去。
模式识别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，把环境与套体统称为模式。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，其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。模式识别以图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组、类脑智能等为主。
要研究方向，研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法。早期的模式识别研究着重在数学方法上，罗森布拉特提出了一种简化的模拟人脑进行识别的数学模型感知器初步实现了通过给定类别的各个样本对识别系统进行训练，使系统在学习完毕后具有对其他未知类的模式进行正确分类的能力。
【法律依据】
《中华人民共和国民法典》
第九百四十二条 物业服务人应当按照约定和物业的使用性质，妥善维修、养护、清洁、绿化和经营管理物业服务区域内的业主共有部分，维护物业服务区域内的基本秩序，采取合理措施保护业主的人身、财产安全。
对物业服务区域内违反有关治安、环保、消防等法律法规的行为，物业服务人应当及时采取合理措施制止、向有关行政主管部门报告并协助处理。第一千零三十八条 信息处理者不得泄露或者篡改其收集、存储的个人信息；未经自然人同意，不得向他人非法提供其个人信息，但是经过加工无法识别特定个人且不能复原的除外。
信息处理者应当采取技术措施和其他必要措施，确保其收集、存储的个人信息安全，防止信息泄露、篡改、丢失；发生或者可能发生个人信息泄露、篡改、丢失的，应当及时采取补救措施，按照规定告知自然人并向有关主管部门报告。
⑶ 机器学习（模式识别）
首先，你要有建立一个模型作为分类器，并有一些数据作为训练样本，训练模型（选择模型中的未知参数），当训练完成后，检查模型，如果符合要求，就可以用这个分类器分类你的数据了。如果你已经知道该分几类，可以选择监督学习的方法（如感知器、SVM等）。如果你不知道该分几类，可以选择无监督学习的方法（如聚类的方法）。因此你不应该仅凭A B中元素2和元素4相同或相近将其分成一类，而应该在五维空间中，划分所属类别。
⑷ 模式识别感知器算法，为什么用c和c++编写的
现在应用最多的就是计算机视觉了，这个还得用到一部分数字信号处理的理论，国内的水平也就停留在识别指纹，识别车牌这种程度了，淘宝搞出来的人脸识别各种识别不出来，而且效率还很低，需要你做一些特殊的姿势，这个比微软搞出的BEAT版人脸识别都要烂。
⑸ 什么叫模式识别
所谓模式识别的问题就是用计算的方法根据样本的特征将样本划分到一定的类别中去。[1]模式识别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，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，其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。模式识别以图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组、类脑智能等为主要研究方向，研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法。
早期的模式识别研究着重在数学方法上。20世纪50年代末，F．罗森布拉特提出了一种简化的模拟人脑进行识别的数学模型——感知器，初步实现了通过给定类别的各个样本对识别系统进行训练，使系统在学习完毕后具有对其他未知类别的模式进行正确分类的能力。
⑹ 在模式识别里常用的线性分类器有哪些
fisher线性准则
感知器算法
梯度下降法
HK算法
⑺ 有人可以介绍一下什么是"神经网络"吗
由于神经网络是多学科交叉的产物，各个相关的学科领域对神经网络
都有各自的看法，因此，关于神经网络的定义，在科学界存在许多不同的
见解。目前使用得最广泛的是T.Koholen的定义，即"神经网络是由具有适
应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经
系统对真实世界物体所作出的交互反应。"
如果我们将人脑神经信息活动的特点与现行冯·诺依曼计算机的工作方
式进行比较，就可以看出人脑具有以下鲜明特征：
1. 巨量并行性。
在冯·诺依曼机中，信息处理的方式是集中、串行的，即所有的程序指
令都必须调到CPU中后再一条一条地执行。而人在识别一幅图像或作出一项
决策时，存在于脑中的多方面的知识和经验会同时并发作用以迅速作出解答。
据研究，人脑中约有多达10^(10)～10^(11)数量级的神经元，每一个神经元
具有103数量级的连接，这就提供了巨大的存储容量，在需要时能以很高的
反应速度作出判断。
2. 信息处理和存储单元结合在一起。
在冯·诺依曼机中，存储内容和存储地址是分开的，必须先找出存储器的
地址，然后才能查出所存储的内容。一旦存储器发生了硬件故障，存储器中
存储的所有信息就都将受到毁坏。而人脑神经元既有信息处理能力又有存储
功能，所以它在进行回忆时不仅不用先找存储地址再调出所存内容，而且可
以由一部分内容恢复全部内容。当发生"硬件"故障（例如头部受伤）时，并
不是所有存储的信息都失效，而是仅有被损坏得最严重的那部分信息丢失。
3. 自组织自学习功能。
冯·诺依曼机没有主动学习能力和自适应能力，它只能不折不扣地按照
人们已经编制好的程序步骤来进行相应的数值计算或逻辑计算。而人脑能够
通过内部自组织、自学习的能力，不断地适应外界环境，从而可以有效地处
理各种模拟的、模糊的或随机的问题。
神经网络研究的主要发展过程大致可分为四个阶段：
1. 第一阶段是在五十年代中期之前。
西班牙解剖学家Cajal于十九世纪末创立了神经元学说，该学说认为神经
元的形状呈两极，其细胞体和树突从其他神经元接受冲动，而轴索则将信号
向远离细胞体的方向传递。在他之后发明的各种染色技术和微电极技术不断
提供了有关神经元的主要特征及其电学性质。
1943年，美国的心理学家W.S.McCulloch和数学家W.A.Pitts在论文《神经
活动中所蕴含思想的逻辑活动》中，提出了一个非常简单的神经元模型，即
M－P模型。该模型将神经元当作一个功能逻辑器件来对待，从而开创了神经
网络模型的理论研究。
1949年，心理学家D.O. Hebb写了一本题为《行为的组织》的书，在这本
书中他提出了神经元之间连接强度变化的规则，即后来所谓的Hebb学习法则。
Hebb写道："当神经细胞A的轴突足够靠近细胞B并能使之兴奋时，如果A重
复或持续地激发B，那么这两个细胞或其中一个细胞上必然有某种生长或代
谢过程上的变化，这种变化使A激活B的效率有所增加。"简单地说，就是
如果两个神经元都处于兴奋状态，那么它们之间的突触连接强度将会得到增
强。
五十年代初，生理学家Hodykin和数学家Huxley在研究神经细胞膜等效电
路时，将膜上离子的迁移变化分别等效为可变的Na+电阻和K+电阻，从而建
立了着名的Hodykin-Huxley方程。
这些先驱者的工作激发了许多学者从事这一领域的研究，从而为神经计
算的出现打下了基础。
2. 第二阶段从五十年代中期到六十年代末。
1958年，F.Rosenblatt等人研制出了历史上第一个具有学习型神经网络
特点的模式识别装置，即代号为Mark I的感知机（Perceptron），这一重
大事件是神经网络研究进入第二阶段的标志。对于最简单的没有中间层的
感知机，Rosenblatt证明了一种学习算法的收敛性，这种学习算法通过迭代
地改变连接权来使网络执行预期的计算。
稍后于Rosenblatt，B.Widrow等人创造出了一种不同类型的会学习的神经
网络处理单元，即自适应线性元件Adaline，并且还为Adaline找出了一种有
力的学习规则，这个规则至今仍被广泛应用。Widrow还建立了第一家神经计
算机硬件公司，并在六十年代中期实际生产商用神经计算机和神经计算机软
件。
除Rosenblatt和Widrow外，在这个阶段还有许多人在神经计算的结构和
实现思想方面作出了很大的贡献。例如，K.Steinbuch研究了称为学习矩阵
的一种二进制联想网络结构及其硬件实现。N.Nilsson于1965年出版的
《机器学习》一书对这一时期的活动作了总结。
3. 第三阶段从六十年代末到八十年代初。
第三阶段开始的标志是1969年M.Minsky和S.Papert所着的《感知机》一书
的出版。该书对单层神经网络进行了深入分析，并且从数学上证明了这种网
络功能有限，甚至不能解决象"异或"这样的简单逻辑运算问题。同时，他们
还发现有许多模式是不能用单层网络训练的，而多层网络是否可行还很值得
怀疑。
由于M.Minsky在人工智能领域中的巨大威望，他在论着中作出的悲观结论
给当时神经网络沿感知机方向的研究泼了一盆冷水。在《感知机》一书出版
后，美国联邦基金有15年之久没有资助神经网络方面的研究工作，前苏联也
取消了几项有前途的研究计划。
但是，即使在这个低潮期里，仍有一些研究者继续从事神经网络的研究工
作，如美国波士顿大学的S.Grossberg、芬兰赫尔辛基技术大学的T.Kohonen
以及日本东京大学的甘利俊一等人。他们坚持不懈的工作为神经网络研究的
复兴开辟了道路。
4. 第四阶段从八十年代初至今。
1982年，美国加州理工学院的生物物理学家J.J.Hopfield采用全互连型
神经网络模型，利用所定义的计算能量函数，成功地求解了计算复杂度为
NP完全型的旅行商问题（Travelling Salesman Problem，简称TSP）。这
项突破性进展标志着神经网络方面的研究进入了第四阶段，也是蓬勃发展
的阶段。
Hopfield模型提出后，许多研究者力图扩展该模型，使之更接近人脑的
功能特性。1983年，T.Sejnowski和G.Hinton提出了"隐单元"的概念，并且
研制出了Boltzmann机。日本的福岛邦房在Rosenblatt的感知机的基础上，
增加隐层单元，构造出了可以实现联想学习的"认知机"。Kohonen应用3000
个阈器件构造神经网络实现了二维网络的联想式学习功能。1986年，
D.Rumelhart和J.McClelland出版了具有轰动性的着作《并行分布处理-认知
微结构的探索》，该书的问世宣告神经网络的研究进入了高潮。
1987年，首届国际神经网络大会在圣地亚哥召开，国际神经网络联合会
（INNS）成立。随后INNS创办了刊物《Journal Neural Networks》，其他
专业杂志如《Neural Computation》，《IEEE Transactions on Neural
Networks》，《International Journal of Neural Systems》等也纷纷
问世。世界上许多着名大学相继宣布成立神经计算研究所并制订有关教育
计划，许多国家也陆续成立了神经网络学会，并召开了多种地区性、国际性
会议，优秀论着、重大成果不断涌现。
今天，在经过多年的准备与探索之后，神经网络的研究工作已进入了决
定性的阶段。日本、美国及西欧各国均制订了有关的研究规划。
日本制订了一个"人类前沿科学计划"。这项计划为期15－20年，仅
初期投资就超过了1万亿日元。在该计划中，神经网络和脑功能的研究占有
重要地位，因为所谓"人类前沿科学"首先指的就是有关人类大脑以及通过
借鉴人脑而研制新一代计算机的科学领域。
在美国，神经网络的研究得到了军方的强有力的支持。美国国防部投资
4亿美元，由国防部高级研究计划局（DAPRA）制订了一个8年研究计划，
并成立了相应的组织和指导委员会。同时，海军研究办公室（ONR）、空军
科研办公室（AFOSR）等也纷纷投入巨额资金进行神经网络的研究。DARPA认
为神经网络"看来是解决机器智能的唯一希望"，并认为"这是一项比原子弹
工程更重要的技术"。美国国家科学基金会（NSF）、国家航空航天局（NASA）
等政府机构对神经网络的发展也都非常重视，它们以不同的形式支持了众多
的研究课题。
欧共体也制订了相应的研究计划。在其ESPRIT计划中，就有一个项目是
"神经网络在欧洲工业中的应用"，除了英、德两国的原子能机构外，还有多
个欧洲大公司卷进这个研究项目，如英国航天航空公司、德国西门子公司等。
此外，西欧一些国家还有自己的研究计划，如德国从1988年就开始进行一个
叫作"神经信息论"的研究计划。
我国从1986年开始，先后召开了多次非正式的神经网络研讨会。1990年
12月，由中国计算机学会、电子学会、人工智能学会、自动化学会、通信学
会、物理学会、生物物理学会和心理学会等八个学会联合在北京召开了"中
国神经网络首届学术会议"，从而开创了我国神经网络研究的新纪元。
⑻ 人工神经网络，人工神经网络是什么意思
一、 人工神经网络的概念
人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）简称神经网络(NN)，是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。该模型以并行分布的处理能力、高容错性、智能化和自学习等能力为特征，将信息的加工和存储结合在一起，以其独特的知识表示方式和智能化的自适应学习能力，引起各学科领域的关注。它实际上是一个有大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激活函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重（weight），神经网络就是通过这种方式来模拟人类的记忆。网络的输出则取决于网络的结构、网络的连接方式、权重和激活函数。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。神经网络的构筑理念是受到生物的神经网络运作启发而产生的。人工神经网络则是把对生物神经网络的认识与数学统计模型相结合，借助数学统计工具来实现。另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的方法，使神经网络能够具备类似于人的决定能力和简单的判断能力，这种方法是对传统逻辑学演算的进一步延伸。
人工神经网络中，神经元处理单元可表示不同的对象，例如特征、字母、概念，或者一些有意义的抽象模式。网络中处理单元的类型分为三类：输入单元、输出单元和隐单元。输入单元接受外部世界的信号与数据；输出单元实现系统处理结果的输出；隐单元是处在输入和输出单元之间，不能由系统外部观察的单元。神经元间的连接权值反映了单元间的连接强度，信息的表示和处理体现在网络处理单元的连接关系中。人工神经网络是一种非程序化、适应性、大脑风格的信息处理，其本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能，并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理功能。
神经网络，是一种应用类似于大脑神经突触连接结构进行信息处理的数学模型，它是在人类对自身大脑组织结合和思维机制的认识理解基础之上模拟出来的，它是根植于神经科学、数学、思维科学、人工智能、统计学、物理学、计算机科学以及工程科学的一门技术。
二、 人工神经网络的发展
神经网络的发展有悠久的历史。其发展过程大致可以概括为如下4个阶段。
1. 第一阶段----启蒙时期
(1)、M-P神经网络模型：20世纪40年代，人们就开始了对神经网络的研究。1943 年，美国心理学家麦克洛奇（Mcculloch）和数学家皮兹（Pitts）提出了M-P模型，此模型比较简单，但是意义重大。在模型中，通过把神经元看作个功能逻辑器件来实现算法，从此开创了神经网络模型的理论研究。
(2)、Hebb规则：1949 年，心理学家赫布（Hebb）出版了《The Organization of Behavior》（行为组织学），他在书中提出了突触连接强度可变的假设。这个假设认为学习过程最终发生在神经元之间的突触部位，突触的连接强度随之突触前后神经元的活动而变化。这一假设发展成为后来神经网络中非常着名的Hebb规则。这一法则告诉人们，神经元之间突触的联系强度是可变的，这种可变性是学习和记忆的基础。Hebb法则为构造有学习功能的神经网络模型奠定了基础。
(3)、感知器模型：1957 年，罗森勃拉特（Rosenblatt）以M-P 模型为基础，提出了感知器（Perceptron）模型。感知器模型具有现代神经网络的基本原则，并且它的结构非常符合神经生理学。这是一个具有连续可调权值矢量的MP神经网络模型，经过训练可以达到对一定的输入矢量模式进行分类和识别的目的，它虽然比较简单，却是第一个真正意义上的神经网络。Rosenblatt 证明了两层感知器能够对输入进行分类，他还提出了带隐层处理元件的三层感知器这一重要的研究方向。Rosenblatt 的神经网络模型包含了一些现代神经计算机的基本原理，从而形成神经网络方法和技术的重大突破。
(4)、ADALINE网络模型： 1959年，美国着名工程师威德罗（B.Widrow）和霍夫（M.Hoff）等人提出了自适应线性元件(Adaptive linear element，简称Adaline)和Widrow-Hoff学习规则（又称最小均方差算法或称δ规则）的神经网络训练方法，并将其应用于实际工程，成为第一个用于解决实际问题的人工神经网络，促进了神经网络的研究应用和发展。ADALINE网络模型是一种连续取值的自适应线性神经元网络模型，可以用于自适应系统。
2. 第二阶段----低潮时期
人工智能的创始人之一Minsky和Papert对以感知器为代表的网络系统的功能及局限性从数学上做了深入研究，于1969年发表了轰动一时《Perceptrons》一书，指出简单的线性感知器的功能是有限的，它无法解决线性不可分的两类样本的分类问题，如简单的线性感知器不可能实现“异或”的逻辑关系等。这一论断给当时人工神经元网络的研究带来沉重的打击。开始了神经网络发展史上长达10年的低潮期。
(1)、自组织神经网络SOM模型：1972年，芬兰的KohonenT.教授，提出了自组织神经网络SOM(Self-Organizing feature map)。后来的神经网络主要是根据KohonenT.的工作来实现的。SOM网络是一类无导师学习网络，主要用于模式识别﹑语音识别及分类问题。它采用一种“胜者为王”的竞争学习算法，与先前提出的感知器有很大的不同，同时它的学习训练方式是无指导训练，是一种自组织网络。这种学习训练方式往往是在不知道有哪些分类类型存在时，用作提取分类信息的一种训练。
(2)、自适应共振理论ART：1976年，美国Grossberg教授提出了着名的自适应共振理论ART(Adaptive Resonance Theory)，其学习过程具有自组织和自稳定的特征。
3. 第三阶段----复兴时期
(1)、Hopfield模型：1982年，美国物理学家霍普菲尔德（Hopfield）提出了一种离散神经网络，即离散Hopfield网络，从而有力地推动了神经网络的研究。在网络中，它首次将李雅普诺夫（Lyapunov）函数引入其中，后来的研究学者也将Lyapunov函数称为能量函数。证明了网络的稳定性。1984年，Hopfield 又提出了一种连续神经网络，将网络中神经元的激活函数由离散型改为连续型。1985 年，Hopfield和Tank利用Hopfield神经网络解决了着名的旅行推销商问题（Travelling Salesman Problem）。Hopfield神经网络是一组非线性微分方程。Hopfield的模型不仅对人工神经网络信息存储和提取功能进行了非线性数学概括，提出了动力方程和学习方程，还对网络算法提供了重要公式和参数，使人工神经网络的构造和学习有了理论指导，在Hopfield模型的影响下，大量学者又激发起研究神经网络的热情，积极投身于这一学术领域中。因为Hopfield 神经网络在众多方面具有巨大潜力，所以人们对神经网络的研究十分地重视，更多的人开始了研究神经网络，极大地推动了神经网络的发展。
(2)、Boltzmann机模型：1983年，Kirkpatrick等人认识到模拟退火算法可用于NP完全组合优化问题的求解，这种模拟高温物体退火过程来找寻全局最优解的方法最早由Metropli等人1953年提出的。1984年，Hinton与年轻学者Sejnowski等合作提出了大规模并行网络学习机，并明确提出隐单元的概念，这种学习机后来被称为Boltzmann机。
Hinton和Sejnowsky利用统计物理学的感念和方法，首次提出的多层网络的学习算法，称为Boltzmann 机模型。
(3)、BP神经网络模型：1986年，儒默哈特（D.E.Ru melhart）等人在多层神经网络模型的基础上，提出了多层神经网络权值修正的反向传播学习算法----BP算法（Error Back-Propagation），解决了多层前向神经网络的学习问题，证明了多层神经网络具有很强的学习能力，它可以完成许多学习任务，解决许多实际问题。
(4)、并行分布处理理论：1986年，由Rumelhart和McCkekkand主编的《Parallel Distributed Processing：Exploration in the Microstructures of Cognition》，该书中，他们建立了并行分布处理理论，主要致力于认知的微观研究，同时对具有非线性连续转移函数的多层前馈网络的误差反向传播算法即BP算法进行了详尽的分析，解决了长期以来没有权值调整有效算法的难题。可以求解感知机所不能解决的问题，回答了《Perceptrons》一书中关于神经网络局限性的问题，从实践上证实了人工神经网络有很强的运算能力。
(5)、细胞神经网络模型：1988年，Chua和Yang提出了细胞神经网络（CNN）模型，它是一个细胞自动机特性的大规模非线性计算机仿真系统。Kosko建立了双向联想存储模型（BAM），它具有非监督学习能力。
(6)、Darwinism模型：Edelman提出的Darwinism模型在90年代初产生了很大的影响，他建立了一种神经网络系统理论。
(7)、1988年，Linsker对感知机网络提出了新的自组织理论，并在Shanon信息论的基础上形成了最大互信息理论，从而点燃了基于NN的信息应用理论的光芒。
(8)、1988年，Broomhead和Lowe用径向基函数(Radialbasis function, RBF)提出分层网络的设计方法，从而将NN的设计与数值分析和线性适应滤波相挂钩。
(9)、1991年，Haken把协同引入神经网络，在他的理论框架中，他认为，认知过程是自发的，并断言模式识别过程即是模式形成过程。
(10)、1994年，廖晓昕关于细胞神经网络的数学理论与基础的提出，带来了这个领域新的进展。通过拓广神经网络的激活函数类，给出了更一般的时滞细胞神经网络(DCNN)、Hopfield神经网络（HNN）、双向联想记忆网络（BAM）模型。
(11)、90年代初，Vapnik等提出了支持向量机(Supportvector machines, SVM)和VC(Vapnik-Chervonenkis)维数的概念。
经过多年的发展，已有上百种的神经网络模型被提出。