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实际上，类比策略可看成是归纳和演绎策略的综合。因而基本的学习策略只有归纳和演绎。

　　从学习内容的角度看，采用归纳策略的学习由于是对输入进行归纳，所学习的知识显然超过原有系统知识库所能蕴涵的范围,所学结果改变了系统的知识演绎闭包,因而这种类型的学习又可称为知识级学习;而采用演绎策略的学习尽管所学的知识能提高系统的效率，但仍能被原有系统的知识库所蕴涵,即所学的知识未能改变系统的演绎闭包,因而这种类型的学习又被称为符号级学习。

　　1.概述

　　“模式”是一个抽象的概念。客观和主观即物质和意识的所有方面、所有个体、所有单元、所有事物都可以称之为模式。客观的事物，比如人的长相，人的声音，不同的汽车等等形形色色，种类万千，每一种事物都叫一个模式。主观意识，比如人的心情，人的感觉等形态各异，方式有别，每一种思维也叫一个模式。整个宇宙，整个也可以称为模式。

　　人通过自己的感觉器官从外界获取信息，然后经过思维、分析、判断，建立对客观各种事物的认识，比如通过视觉获得形状、大小、色彩等特征信息，映入脑海中构成一幅幅图像；通过听觉取得各种音响的信息；通过触觉得知温度、湿度、材料强度等；还有从嗅觉闻到种种气味，等等。人们从各方面获得信息，然后进行综合思维，认识各种客体，这就是模式识别(Pattern Recognition)。所以模式识别是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们天天在进行“模式识别”，比如出门后对道路的识别，对车辆的识别等等。

　　随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。模式识别技术就是试图让计算机或机器实现人的视觉、听觉等模式识别能力。未来计算机应是会看、会听、会说、会思考的人造系统，是一种具有智能的机器。

　　模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容,后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力,已经取得了系统的研究成果。

　　2.模式识别的应用

　　模式识别的应用非常广泛，可以用于文字和语音识别、生物特征与生物信息处理、视觉与图像分析（遥感和医学诊断等）等方面。

　　1）文字和语音识别

　　目前，汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种，自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。汉字识别有印刷体识别，手写体识别两个方向，而手写体识别中，又有脱机手写体识别和连机手写体识别，其中脱机手写体识别技术上难度大。文字识别实际应用在手写汉字输入、票据自动识别和处理等各个方面。

　　语音识别技术技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。

　　2）生物特征与生物信息处理

　　生物特征识别技术就是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性，（如指纹、脸象、红膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。生物特征识别技术比传统的身份鉴定方法更具、保密和方便性。生物特征识别技术具不易遗忘、防伪性能好、不易伪造或被盗、随身“携带”和随时随地可用等优点。应用非常广泛，比如公司指纹考勤系统、海关自助通关系统等。

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