信息科学原理论文

大致介绍 信息科学原理课程

信息科学原理论文

信息科学是指以信息为主要研究对象，以信息的运动规律为主要研究内容，以信息科学方法论为主要研究方法，以扩展人的信息功能（全部信息科学功能形成的有机整体就是智力功能）为主要目标的一门新兴的综合性学科

而信息是物质、能量、信息及其属性的标示；信息是确定性的增加。信息是事物现象及其属性标识的集合。

信息科学由信息论、控制论、计算机科学、仿生学、系统工程与人工智能等学科互相渗透、互相结合而形成的。

我们生活在信息的世界里，信息是21世纪的支柱，信息将取代物质和能量成为创造财富的重要来源。信息科学与技术和信息紧密相连、密不可分。一方面，信息科学与技术为信息产业提供源源不断的技术支持，是信息产业的灵魂，它使得信息产业不断地出现新产品以满足人们的越来越高的需要，这样信息产业就能够得到飞速的发展，支柱产业的地位也越来越巩固。另一方面，信息产业为信息科学与技术的研究和开发提供大量的资金支持，信息科学与技术的研究力量和研究动力得到加强。也正是看到了这一点，世界各国政府都大力发展和研究自己的信息科学与技术，为将来信息产业的发展和竞争打下坚实的基础。

由我们已经学过的内容，信息的分类与描述，信息的测度，信息的识别论。

分类学本身就是一个复杂的问题，存在许多不用的分类准则，运用不同的分类准则，将导致不同的分类结果。按照性质的不同，信息可以划分为语法信息，浴衣信息以及语用信息三种基本情形，这是全信息的三个基本层次。按照基本定义，语法信息是事物运动的状态及其变化方士的外在形式。语法信息又能分为 有限或无限、连续或离散、明晰或模糊。按照事物运动状态变化的方式，又可以分为随机型语法信息、伴随机型语法信息、和确定型语法信息。

信息的度量问题是指从量的关系上来刻画信息。在定量测度上概率语法信息测度主要方法是shannon概率熵，这个方法在后来有了改进。接着探讨了偶发性和模糊型语法信息的测度方法，在次基础上，给出了语义信息和语用信息的测度方法，并进一步导出了语法信息的统一测度公式。在最后，建立了全信息的测度公式，形成了语法信息、语义信息和语用信息测度的完整体系。

信息科学的研究内容包括：阐明信息的概念和本质（哲学信息论）；探索讨信息的度量和变换（基本信息论）；研究信息的提取方法（识别信息论）；澄清信息传递规律（通信理论）；探明信息的处理机制（智能理论）；探究信息的再生理论（决策理论）；阐明信息的调节原则（控制理论）；完善信息的组织理论（系统理论）。

而在其中，我最感兴趣的还是识别论中的模式识别。

“模式”是一个抽象的概念，客观世界和主管世界，或物质的意识的所有方面、所有事物形形色色，种类万千，形态各异，方式有别，每一种事物都叫一个模式。

模式识别呢就是人类为了改造世界，首先必须认识它，还要认识人类自己，包括自己的意识，思维，这就是对模式的识别。也就是将这些对象自动识别与分类。他们可以是图像识别生物信息识别，汉字识别，机器视觉等多种机器自动识别技术的基础。

模式识别的方法有决策理论方法和句法方法。

决策理论方法又称统计方法，是发展较早也比较成熟的一种方法。被识别对象首先数字化，变换为适于计算机处理的数字信息。一个模式常常要用很大的信息量来表示。许多模式识别系统在数字化环节之后还进行预处理，用于除去混入的干扰信息并减少某些变形和失真。随后是进行特征抽取，即从数字化后或预处理后的输入模式中

大致介绍 信息科学原理课程

抽取一组特征。所谓特征是选定的一种度量，它对于一般的变形和失真保持不变或几乎不变，并且只含尽可能少的冗余信息。特征抽取过程将输入模式从对象空间映射到特征空间。这时，模式可用特征空间中的一个点或一个特征矢量表示。这种映射不仅压缩了信息量，而且易于分类。在决策理论方法中，特征抽取占有重要的地位，但尚无通用的理论指导，只能通过分析具体识别对象决定选取何种特征。特征抽取后可进行分类，即从特征空间再映射到决策空间。为此而引入鉴别函数，由特征矢量计算出相应于各类别的鉴别函数值，通过鉴别函数值的比较实行分类。

句法方法又称结构方法或语言学方法。其基本思想是把一个模式描述为较简单的子模式的组合，子模式又可描述为更简单的子模式的组合，最终得到一个树形的结构描述，在底层的最简单的子模式称为模式基元。在句法方法中选取基元的问题相当于在决策理论方法中选取特征的问题。通常要求所选的基元能对模式提供一个紧凑的反映其结构关系的描述，又要易于用非句法方法加以抽取。显然，基元本身不应该含有重要的结构信息。模式以一组基元和它们的组合关系来描述，称为模式描述语句，这相当于在语言中，句子和短语用词组合，词用字符组合一样。基元组合成模式的规则，由所谓语法来指定。一旦基元被鉴别，识别过程可通过句法分析进行，即分析给定的模式语句是否符合指定的语法，满足某类语法的即被分入该类。

我来说说模式识别的应用吧。在语音，指纹，虹膜，人面，步伐，足迹，手写签名这些生物特征的识别领域的应用十分广泛，语音密码防盗，笔记本的指纹认证，虹膜认证，保险箱的指纹认证，合同上面的签名等等，在人类高智商分发明下，各种呆着模式识别的安全措施诞生，有了模式识别让我们的生活更加安全。当然麻烦的步骤还是从来没有简单过。不知道未来会不会有改进。

模式识别技术是人工智能的基础技术，21世纪是智能化、信息化、计算化、网络化的世纪，在这个以数字计算为特征的世纪里，作为人工智能技术基础学科的模式识别技术，必将获得巨大的发展空间