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信息智能分析与预测 信息智能分析与预测 Information Intelligent Analysis and Forecasting 重庆大学经管学院信息系 陈 铿 工学硕士 管理学博士 信息智能分析与预测 学时分配 56学时 讲课 40 上机 10 智能信息处理 熊合金 等 国防工业出版社 2006 智能信息处理技术基础 张炳达 天津大学出版社 2008 智能数据分析 刘惟一 等 科学出版社 2007 信息智能分析实验 肖智等 2007 信息智能分析与预测 绪论 一 信息的概念 1.信息是确定性的增加。 2.信息是事物现象及其属性标识的集合 信息论的创始人香农Shannon认为：“信息是能够用来消除不确定性的东西”。 Wiener定义：信息是物质、能量、信息及其属性的标示。 信息智能分析与预测 二 信息的属性 可量度。信息可采用某种度量单位进行度量，并进行信息编码。如现代计算机使用的二进制。 可识别。信息可采取直观识别、比较识别和间接识别等多种方式来把握。 可转换。信息可以从一种形态转换为另一种形态。如自然信息可转换为语言、文字和图像等形态，也可转换为电磁波信号或计算机代码 　　 信息智能分析与预测 可存储。信息可以存储。大脑就是一个天然信息存储器。人类发明的文字、摄影、录音、录像以及计算机存储器等都可以进行信息存储 　　 可处理。人脑就是最佳的信息处理器。人脑的思维功能可以进行决策、设计、研究、写作、改进、发明、创造等多种信息处理活动。计算机也具有信息处理功能。 可传递。信息的传递是与物质和能量的传递同时进行的。语言、表情、动作、报刊、书籍、广播、电视、电话等是人类常用的信息传递方式。 　　 信息智能分析与预测 可再生。信息经过处理后，可以其他形式再生。如自然信息经过人工处理后，可用语言或图形等方式再生成信息。输入计算机的各种数据文字等信息，可用显示、打印、绘图等方式再生成信息。 可压缩。信息可以进行压缩，可以用不同的信息量来描述同一事物。人们常常用尽可能少的信息量描述一件事物的主要特征。 可利用。信息具有一定的实效性和可利用性。 可共享。信息具有扩散性，因此可共享。 可增值。 信息是一种资源。 信息智能分析与预测 三 信息分析与处理的目的 1 提高有效性 压缩信息量的各种方法都属于这一类。例如，通过过滤、预测、信源编码和阈变换等方法，就可以在一定程度上压缩频带、压缩动态范围、压缩数据率。在允许一定失真条件下,信息率-失真理论是这类信息处理技术的理论基础。 主元素分析 PCA 信息智能分析与预测 2 提高抗干扰性； 为了提高抗干扰的能力，针对干扰的性质和特点，对载荷信息的信号进行适当的变换和设计。例如，通过过滤和综合来消除画面的条纹干扰或孤立斑点；通过适当的设计使信号具有较强的相关性来抑制随机噪声的干扰；通过对信号附加适当的剩余，使信号具有发现和纠正错误的能力等，都是这类信息处理技术的应用实例。 平滑 滤波处理 信息智能分析与预测 3 改善主观感觉的效果； 这类技术主要应用在图像处理方面。例如通过灰度变换和修正，通过频率成分的加重和调整来改善图像的质量；为了便于观察图像各个部分的差别，把灰度差转换为色彩差，形成假彩色图等。此外，广播中的立体声处理也是改善主观感觉效果的信息处理技术。 信息智能分析与预测 4 对信息进行识别和分类； 这是信息处理技术发展较快的一个分支，通常称为模式识别。这种方法的要点是：根据用户要求，合理地抽取模式的特征，然后根据一定的准则来对模式进行识别和分类。具体实现的方法主要有两类：基于模式的统计特征和统计推断理论的统计识别方法；基于模式结构特征和文法推理的文法识别方法。统计识别方法要求先抽取模式的特征，得到原始的特征空间,然后把它变换到低维空间,并根据一定的准则（如最小均方误差准则、最大熵准则等）对它进行分类（线性分类或非线性分类，后者具有较好的分类效果，但比较复杂）。 信息智能分析与预测 文法识别方法要求先选取模式的元素（即结构特性），然后进行文法分析和推断，通过样板匹配的方法，按照相似度准则来识别模式。数码识别、文字识别、语声识别和特定图形(如指纹、染色体、癌细胞等)的识别等都取得了较大进展。 数据挖掘 里面的聚类分析 信息智能分析与预测 5 分离和选择信息。获得有价值的 通常从内容随时增减变动的数据库中有选择地提取信息，或情报检索和文字加工等，都属于信息选择。另外一类是分离信息，如在多数人交谈的环境中，只选取一个人的讲话。这需要有发话者的语声识别器。例如，利用基频和音调等特征来识别出选择的对象，然后再将有关信息提取出来。在场景识别中，为了从背景中将活动物体图像分离出来，可以仿照蛙眼识别活动目