模式識別是將待識別對象的特征與給定樣本信息進行比較、匹配，并給出識別對象所屬模式的判斷.在計算機識別與控制系統中，常常要解決基于特征向量的模式識別問題，在這類識別中，標準模式與待識別對象均是以特征向量的形式表現. 由于客觀事物的復雜性和不確定性以及人類思維的模糊性，在解決實際問題時，往往會因計算、測量數據帶有誤差而不能用確定的數來表示特征值，從而導致了特征向量的分量的'不確定性，在數量上的反映往往不是一個確定的數值，而是一個范圍，適合用區間數表示.
因此，本文研究特征向量的分量以區間數呈現的模式識別方法，以拓廣模式識別方法應用的對象.表示 a 與 b 之間的距離. 這種表示方法是將區間數視為平面上的點，并沒體現區間數所呈現的不確定性.實際上，區間數完全由其寬度與中心確定，而在一定程度上寬度反映了不確定性的信息范圍，中心反映了不確定性的信息取值的平均值. 同時，考慮到區間數的寬度與中心對不確定性信息的影響，因此，給出如下距離概念.在實際識別中，識別對象往往由多個特征刻畫，而這些特征值的物理量綱也不盡相同，為了消除不同物理量綱對計算結果的影響，就需要對這些特征值進行規范化處理.
最常見的類型有效益型和成本型. 由于本文對區間數距離的定義是基于區間數的中值和寬度，因此我們采用文獻中的基于中值—半寬的規范化方法. 規范化方法介紹如下: 2 模式識別方法2. 1 模型描述令 C = c1，c2{，…，c }n為特征集，特征的權重向量 W =( w1，w2，…，wn) .對象相對于某一個特征的特征值往往具有不確定性，因此用一個區間數來表示特征值，對每一個特征值作規范化處理. 這樣，對象可視作 n 維區間數向量( 稱之為特征向量) .這樣，對待識別對象的識別，即歸屬哪一個標準模式之中的問題，可轉化為特征向量之間的接近程度來考慮. 為此，結合本文中的貼近度，給出擇近原則如下描述，用于基于區間數的距離的模式識別之中.
3 算例分析隨著無線電通訊技術的發展，考試作弊手段越來越現代化. 為了防范考試作弊現象，需要對考場周邊的電磁環境進行監測和評估，以便高效地發現高科技作弊信號. 本文從無線電信號強度、頻率占用度和頻段占用度三個方面基于模式識別方法對考場電磁環境進行分析. 依據歷史數據和專家經驗將電磁環境的復雜度分為五個等級，將其視為五種標準識別模式，表示為 A1，A2，A3，A4，A5，其中依據擇近原則該考場電磁環境屬于“二級”，本文結果與實際電磁環境一致.
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