结构模式识别
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结构模式识别（英语：structural approach of pattern recognition），用模式的基本组成元素（基元）及其相互间的结构关系对模式进行描述和识别的方法。在多数情况下，可以有效地用形式语言理论中的文法表示模式的结构信息，因此也常称为句法模式识别。
一个句法模式识别系统包括预处理、模式表达、文法推断和句法分析四个主要部分。
预处理的功能是:①模式的编码和近似；②过滤、复原和增强。通过编码和近似，压缩样本数据；通过过滤、复原和增强，消除噪声和复原缺损以利于下一级用句法方法对模式进行表达。
模式表达部分由模式分割和基元(及关系)识别两部分组成。为此，首先需要根据所研究的问题选定一组基元以及基元间的关系类型。基元选择如同统计模式识别中的特征抽取那样，对整个识别系统的性能有很大的影响。基元应该是基本的模式元素，能够通过一定的结构关系紧凑而方便地对模式加以描述,而且应该容易用非句法方法进行抽取或识别,其本身的结构信息在所研究的问题中可以不必考虑。
系统的另外两个部分，即文法推断和句法分析，构成句法模式识别理论的中心内容。
文法推断类似统计模式识别中的监督学习，通过已知类别的一组样本推断出描述该类模式的文法。适应实际应用的需要，有各种类型的模式文法。除了短语结构文法外，还有各种高维文法如树文法、图文法、网文法、丛状文法以及加入了语义信息的属性文法。与文法推断相结合，一种更广泛形式的学习还可以得到有关模式类的最好的基元集合及其结构描述。
句法分析是判断输入模式是否由学习过程中所推断出来的文法产生的，因而是一个识别过程。
