机器学习常见算法分类

机器学习常见算法分类汇总

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。

机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。

学习方式

根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。

监督式学习：

在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归（Logistic Regression）和反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network）

非监督式学习：

在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。

半监督式学习：

在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。如图论推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量机（Laplacian SVM.）等。

强化学习：

在这种学习模式下，输入数据作为对模型的反馈，不像监督模型那样，输入数据仅仅是作为一个检查模型对错的方式，在强化学习下，输入数据直接反馈到模型，模型必须对此立刻作出调整。常见的应用场景包括动态系统以及机器人控制等。常见算法包括Q-Learning以及时间差学习（Temporal difference learning）

在企业数据应用的场景下，人们最常用的可能就是监督式学习和非监督式学习的模型。在图像识别等领域，由于存在大量的非标识的数据和少量的可标识数据，目前半监督式学习是一个很热的话题。而强化学习更多的应用在机器人控制及其他需要进行系统控制的领域。

算法类似性

根据算法的功能和形式的类似性，我们可以把算法分类，比如说基于树的算法，基于神经网络的算法等等。当然，机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。而对于有些分类来说，同一分类的算法可以针对不同类型的问题。这里，我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行分类。

回归算法：

回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。回归算法是统计机器学习的利器。在机器学习领域，人们说起回归，有时候是指一类问题，有时候是指一类算法，这一点常常会使初学者有所困惑。常见的回归算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），逻辑回归（Logistic Regression），逐步式回归（Stepwise Regression），多元自适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散点平滑估计（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）

基于实例的算法

基于实例的算法常常用来对决策问题建立模型，这样的模型常常先选取一批样本数据，然后根据某些近似性把新数据与样本数据进行比较。通过这种方式来寻找最佳的匹配。因此，基于实例的算法常常也被称为“赢家通吃”学习或者“基于记忆的学习”。常见的算法包括k-Nearest Neighbor(KNN), 学习矢量量化（Learning Vector Quantization，LVQ），以及自组织映射算法（Self-Organizing Map ，SOM）

正则化方法

正则化方法是其他算法（通常是回归算法）的延伸，根据算法的复杂度对算法进行调整。正则化方法通常对简单模型予以奖励而对复杂算法予以惩罚。常见的算法包括：Ridge Regression，Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及弹性网络（Elastic Net）。

决策树学习

决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，决策树模型常常用来解决分类和回归问题。常见的算法包括：分类及回归树（Classification And Regression Tree，CART），ID3 (Iterative Dichotomiser 3)，C4.5，Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 随机森林（Random Forest），多元自适应回归样条（MARS）以及梯度推进机（Gradient Boosting Machine，GBM）

贝叶斯方法

贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一类算法，主要用来解决分类和回归问题。常见算法包括：朴素贝叶斯算法，平均单依赖估计（Averaged One-Dependence Estimators，AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）。

基于核的算法

基于核的算法中最著名的莫过于支持向量机（SVM）了。基于核的算法把输入数据映射到一个高阶的向量空间，在这些高阶向量空间里，有些分类或者回归问题能够更容易的解决。常见的基于核的算法包括：支持向量机（Support Vector Machine，SVM），径向基函数（Radial Basis Function ，RBF)，以及线性判别分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等

聚类算法

聚类，就像回归一样，有时候人们描述的是一类问题，有时候描述的是一类算法。聚类算法通常按照中心点或者分层的方式对输入数据进行归并。所以的聚类算法都试图找到数据的内在结构，以便按照最大的共同点将数据进行归类。常见的聚类算法包括k-Means算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization，EM）。

关联规则学习

关联规则学习通过寻找最能够解释数据变量之间关系的规则，来找出大量多元数据集中有用的关联规则。常见算法包括Apriori 算法和Eclat算法等。

人工神经网络

人工神经网络算法模拟生物神经网络，是一类模式匹配算法。通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支，有几百种不同的算法。（其中深度学习就是其中的一类算法，我们会单独讨论），重要的人工神经网络算法包括：感知器神经网络（Perceptron Neural Network）, 反向传递（Back Propagation），Hopfield网络，自组织映射（Self-Organizing Map, SOM）。学习矢量量化（Learning Vector Quantization，LVQ）

深度学习

深度学习算法是对人工神经网络的发展。在近期赢得了很多关注，特别是百度也开始发力深度学习后，更是在国内引起了很多关注。在计算能力变得日益廉价的今天，深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法，用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括：受限波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBN），Deep Belief Networks（DBN），卷积网络（Convolutional Network）, 堆栈式自动编码器（Stacked Auto-encoders）。

降低维度算法

像聚类算法一样，降低维度算法试图分析数据的内在结构，不过降低维度算法是以非监督学习的方式试图利用较少的信息来归纳或者解释数据。这类算法可以用于高维数据的可视化或者用来简化数据以便监督式学习使用。常见的算法包括：主成份分析（Principle Component Analysis，PCA），偏最小二乘回归（Partial Least Square Regression，PLS），Sammon映射，多维尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）, 投影追踪（Projection Pursuit）等。

集成算法：

集成算法用一些相对较弱的学习模型独立地就同样的样本进行训练，然后把结果整合起来进行整体预测。集成算法的主要难点在于究竟集成哪些独立的较弱的学习模型以及如何把学习结果整合起来。这是一类非常强大的算法，同时也非常流行。常见的算法包括：Boosting，Bootstrapped Aggregation（Bagging），AdaBoost，堆叠泛化（Stacked Generalization，Blending），梯度推进机（Gradient Boosting Machine, GBM），随机森林（Random Forest）。

数学一年级下册《分类与整理》教学设计

第三单元分类与整理 第一课时单一标准 总课时数： 授课时间： 教学目标 1、初步感知分类的意义，学会分类的方法。 2、学生通过分一分，看一看，提高操作能力，观察能力，判断能力，语言表达能力。 3、初步学会与他人合作交流。 4、体会到生活中处处有数学 教学过程 一、创设情景探究新知 1、感知分类 出示例1 你们都看到了什么？可以怎样分类呢? 揭示课题，生活中把一样的东西放在一起就叫分类。 （板书课题：分类） 2、巩固发展体验分类 按形状来分一分，怎样记录分的结果呢？ 讨论汇报。 板演分法。

还可以怎么分？ 二、巩固提升发散创新 1、课件出示练习七1、 2、3题，学生集体完成。 2、开放练习拓宽思路（分正方体）师：同学们拿出你们的另外一袋学具， 请给这些物品分类。学生小组活动（4分钟）汇报交流 三、课堂小结今天同学们都学到了哪些知识？这些知识对你有什么帮助？ 板书设计： 作业设计： 课后记： 第二课时不同标准 总课时数： 授课时间： 教学目标： 1．学会分同一类物品，并按照多种标准分类，感知分类的意义。 2．培养学生的动手操作能力，观察能力，语言表达能力。 3．让学生体会生活中处处有数学，数学能应用于生活中。 教学重点：按不同标准进行分类 教学过程： 一、引入新课 复习：上节课我们已经学了按一个标准进行分类，谁能说说什么是“分类”？ 引入：今天这节课我们继续学习“分类”。（板书课题：分类） 二、小组活动，探究新知

1．出示例2 观察这些人有什么不同？请你们根据观察到的不同把这些人进行分类。 2．小组交流。 要求：说说你是怎么分的，再听听别人是怎么分的。 3．指导看书。 a．说说书上两个小朋友是怎么分的。 b．小结：根据不同的标准，我们可以有不同的分法。 三、巩固练习，体验根据不同标准分类 1．分图形（第30页第4题） 要求：想一想，你会怎么分？你为什么这样分？ 在表格中表示分组结果。 2．分图片。（第31页的第5题。） 启发：现在请你们仔细观察这组动物，你能找出多少不同的地方？你们找到了这么多不同的地方，能不能根据每一个不同点都找到一种分法呢？ 3．小结分类方法。 师：通过活动，我们发现，每找到一种不同，就能相应地得到一种分法。这就是按不同标准分类。接着就请大家用今天学到的本领来做些练习。 4．混合练习。（第31页的第6题） 四、应用练习 1．给公园中的人分类。（第32页第7题） 引导：生活中到处都有数学，现在就让我们用学到的本领来解决一些生活中的问题。这是公园中的一个场景，请大家把他们分分类。

机器视觉检测的分析简答作业及答案要点学习资料

2012研究生机器视觉课程检测及课程设计内容 一、回答下列问题： 1、什么是机器视觉，它的目标是什么？能否画出机器视觉检测系统的结构方 块图，并说出它们的工作过程原理和与人类视觉的关系？ 机器视觉是机器（通常指计算机）对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程，也就是说它识别图像中的内容。图像中的内容往往是某些机器零件，而处理的目标不仅要能对机器零件定位，还要能对其进行检验。 原始数据特征向量类别标识 特征度量模式分类器 机器视觉系统的组成框图 2、在机器视觉检测技术中：什么是点视觉技术、一维视觉技术、二维视觉技 术、三维视觉技术、运动视觉技术、彩色视觉技术、非可见光视觉技术等？ 能否说出他们的应用领域病句、案例？能否描述它们的技术特点？ 答：点视觉：用一个独立变量表示的视觉称之为点视觉。如应用位移传感器测量物体的移动速度。 一维视觉：普通的CCD。 两维视觉：用两个独立变量表示的视觉称之为两维视觉。比如普通的CCD。 三维视觉：用三个独立变量表示的视觉称之为三维视觉。比如用两个相机拍摄（双目视觉）；或者使用一个相机和一个辅助光源。 彩色视觉：用颜色作为变量的视觉称之为彩色视觉。物体的颜色是由照 射光源的光谱成分、光线在物体上反射和吸收的情况决定的。比如，一 个蓝色物体在日光下观察呈现蓝色，是由于这个物体将日光中的蓝光 反射出来，而吸收了光谱中的其他部分的光谱，而同样的蓝色物体， 在红色的光源照射下，则呈现红紫色， 非可见光视觉技术：用非可见光作为光源的视觉技术。比如非可见光成像技术。

3、机器视觉检测技术中：光源的种类有哪些？不同光源的特点是什么？光照 方式有几种？不同光照方式的用途是什么？又和技术特点和要求？ 机器视觉检测技术中光源有以下几种：荧光灯，卤素灯+光纤导管，LED 光源，激光，紫外光等。几种光源的特点如下： 成本亮度稳定度使用寿命复杂设计温度影响种类名 称 荧光灯低差差一般低一般 卤素灯+光纤导管高好一般差一般差LED光源一般一般好好高低光照方式有以下几种： 背景光法（背光照射）是将被测物置于相机和光源之间。这种照明方式的优点是可将被测物的边缘轮廓清晰地勾勒出来。由于在图像中，被测物所遮挡的部分为黑色，而未遮挡的部分为白色，因此形成“黑白分明”的易于系统分析的图像。此方法被应用于90%的测量系统中。 前景光法（正面照射）是将灯源置于被测物和相机之前。又可分为明场照射和暗场照射。明场照射是为了获得物体的几乎全部信息，照射物体的光在视野范围之内几乎全部反射回去；暗场照射是为了获取物体表面的凹凸，照射物体的光在视野范围之外有部分光反射回去。 同轴光法是将灯源置于被测物和相机之间。 4、机器视觉检测系统中，光学系统的作用是什么？光学器件有哪几种，它们 各自的作用是什么？光学镜头有几种类型，它们各自有何用途？光学镜头有哪些技术参数，各自对测量有什么影响？ 答：机器视觉检测系统中，光学系统用来采集物体的轮廓、色彩等信息。 光学器件主要有：镜头、成像器件（CCD和CMOS)、光圈、快门等。 镜头的作用是对成像光线进行调焦等处理，使成像更清晰；成像器件的作用是将光学图像转换成模拟电信号；光圈的作用如同人得瞳孔， 控制入射光的入射量，实现曝光平衡；快门的作用是将想要获取的光学

人工智能之机器学习常见算法

人工智能之机器学习常见算法 摘要机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里小编为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。 学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 监督式学习： 在监督式学习下，输入数据被称为训练数据，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中垃圾邮件非垃圾邮件，对手写数字识别中的1，2，3，4等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与训练数据的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归（LogisTIc Regression）和反向传递神经网络（Back PropagaTIon Neural Network） 非监督式学习： 在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means 算法。 半监督式学习： 在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预

工业机器人分类本体结构及技术指标

工业机器人分类、本体结构和技术指标 “工业机器人”专项技能培训——杜宇 英属哥伦比亚大学（UBC）博士 大连大华中天科技有限公司CEO 主要内容 一、常用运动学构型 二、机器人的主要技术参数 三、机器人常用材料 四、机器人主要结构 五、机器人的控制系统 一、常用运动学构形 1、笛卡尔操作臂 优点：很容易通过计算机控制实现，容易达到高精度。 缺点：妨碍工作, 且占地面积大, 运动速度低, 密封性不好。 ①焊接、搬运、上下料、包装、码垛、拆垛、检测、探伤、 分类、装配、贴标、喷码、打码、（软仿型）喷涂、目标跟 随、排爆等一系列工作。 ②特别适用于多品种，便批量的柔性化作业，对于稳定，提 高产品质量，提高劳动生产率，改善劳动条件和产品的快速 更新换代有着十分重要的作用。 2、铰链型操作臂（关节型） 关节机器人的关节全都是旋转的, 类似于人的手臂,工业机器人中最 常见的结构。它的工作范围较为复杂。 ①汽车零配件、模具、钣金件、塑料制品、运动器材、玻璃制品、陶 瓷、航空等的快速检测及产品开发。 ②车身装配、通用机械装配等制造质量控制等的三坐标测量及误差检 测。 ③古董、艺术品、雕塑、卡通人物造型、人像制品等的快速原型制作。 ④汽车整车现场测量和检测。 ⑤人体形状测量、骨骼等医疗器材制作、人体外形制作、医学整容等。 3、SCARA操作臂 SCARA机器人常用于装配作业, 最显著的特点是它们 在x-y平面上的运动具有较大的柔性, 而沿z轴具有 很强的刚性, 所以, 它具有选择性的柔性。这种机器 人在装配作业中获得了较好的应用。 ①大量用于装配印刷电路板和电子零部件 ②搬动和取放物件，如集成电路板等 ③广泛应用于塑料工业、汽车工业、电子产品工业、 药品工业和食品工业等领域. ④搬取零件和装配工作。

分类与教学设计

分类与教学设计 GE GROUP system office room 【GEIHUA16H-GEIHUA GEIHUA8Q8-

《分类与整理》教学设计 教学目标： 1、引导学生根据给定的标准进行分类，掌握分类的方法，初步感知分类的意义。 2、通过操作学会分类的方法，能选择一定的标准对物体进行分类，并对分好的物体进行简单的统计。初步养成有条理地思考问题，整理物品的习惯。 过程与方法： 1、分一分，看一看，培养学生的操作、观察、判断和语言表达能力。 2、经历简单的数据收集和整理过程，尝试运用自己的方式把整理数据的结果记录下来。 情感态度与价值观： 在与实际生活的联系中，体会分类与整理的目的和作用。体会到生活中处处有数学，能用学到的知识解决生活中的实际问题。 教学重点：引导学生从生活中发现一些分类的方法，让学生思考得出一些分类规律。 教学难点：体验分类教学的标准的多样化，会自定标准对物体进行分类。 教具准备：多媒体课件，图片，学具。

教学过程： 一、创设情境，激趣导入： 师：小朋友们，今天小猴子想请我们去参观他的家，我们一起去看看小猴子的家吧。 哇，这也太乱了吧，怎么办呐谁能帮帮小猴子收拾一下 （我们想要收拾整理，首先要给东西分类一下是不是。） 板书：分类与整理 二、引导探究，探究分类 1、出示学具图，各种学具杂乱的摆放，你能帮老师整理整理吗？ 学生自由汇报。小棒放一起，圆片放一起，三角形放一起等等。 2、课件出示例1主题图 小朋友们到游乐园玩，手里拿着好多漂亮的气球，他们可高兴了。但小明却遇到了难题，你们能猜猜小明的难题是什么吗（这么多的气球，可以怎样分类呢）请小朋友们先独立思考，再小组里讨论讨论。看哪一组能帮小明分好类。 学生思考，汇报交流分类方法。

工业机器人种类介绍

工业机器人种类介绍 关键词：机器人,种类介绍移动机器人 （AGV） 移动机器人（AGV）是工业机器人的一种类型，它由计算机控制，具有移动、自动导航、多传感器控制、网络交互等功能，它可广泛应用于机械、电子、纺织、卷烟、医疗、食品、造纸等行业的柔性搬运、传输等功能，也用于自动化立体仓库、柔性加工系统、柔性装配系统（以AGV作为活动装配平台）；同时可在车站、机场、邮局的物品分捡中作为运输工具。 国际物流技术发展的新趋势之一，而移动机器人是其中的核心技术和设备，是用现代物流技术配合、支撑、改造、提升传统生产线，实现点对点自动存取的高架箱储、作业和搬运相结合，实现精细化、柔性化、信息化，缩短物流流程，降低物料损耗，减少占地面积，降低建设投资等的高新技术和装备。 点焊机器人 焊接机器人具有性能稳定、工作空间大、运动速度快和负荷能力强等 焊接机器人 特点，焊接质量明显优于人工焊接，大大提高了点焊作业的生产率。 点焊机器人主要用于汽车整车的焊接工作，生产过程由各大汽车主机厂负责完成。国际工业机器人企业凭借与各大汽车企业的长期合作关系，向各大型汽车生产企业提供各类点焊机器人单元产品并以焊接机器人与整车生产线配套形式进入中国，在该领域占据市场主导地位。 随着汽车工业的发展，焊接生产线要求焊钳一体化，重量越来越大，165公斤点焊机器人是当前汽车焊接中最常用的一种机器人。2008年9月，机器人研究所研制完成国内首台165公斤级点焊机器人，并成功应用于奇瑞汽车焊接车间。2009年9月，经过优化和性能提升的第二台机器人完成并顺利通过验收，该机器人整体技术指标已经达到国外同类机器人水平。 弧焊机器人 弧焊机器人主要应用于各类汽车零部件的焊接生产。在该领域，国际大 弧焊机器人 型工业机器人生产企业主要以向成套装备供应商提供单元产品为主。

《分类与整理》教学设计

《分类与整理》教学设计 教学内容：一年级下册第三单元第27页例题1。 教学目标： 1、学生通过分一分的活动，初步体会分类的思想，培养初步的分类能力。 2、通过操作学会分类方法，能选择一定的标准对物体进行分类，并对分好的物体进行简单的统计。初步养成有条理地思考问题、整理物品的习惯。 3、让学生体会到生活中处处有数学，养成有条理的生活习惯，能用学到的知识解决生活中的实际问题。 教学重难点： 学会对问题进行分类的方法，并进行简单的统计。 难点是能够根据不同标准进行分类与整理。 教具准备：课件、气球卡片。 教学过程: 一、创设情境，导入新课。 （板书：分类）今天我们就来学习分类与整理。（板书） 二、教学互动。 1、描述感知分类的标准。 你们喜欢去游乐园吗？小明和他的朋友们到游乐园玩，手里拿着好多漂亮的气球，他们可高兴了。仔细观察这些气球有什么不同的地方？（颜色和形状）引出问题：是啊！这些各式各样的气球可真漂亮啊！可老师想知道每种气球各有几个？该怎么办呢？（分类）可以怎么分类呢？ （在黑板上板书：按形状分，按颜色分） 2、操作体会分类过程，尝试整理、分析数据 现在我们就按形状来给这些气球分分类。气球在你们的桌上，快动手分一分吧！以小组为单位进行分类活动，并想办法记录分类结果) ①展示先分再数的方法 老师发现很多同学都整理的特别好，现在咱们一起来看一看小朋友们都是怎么做的。 他是按形状把气球分成3堆，你数了吗？这样摆成一堆一堆的，好数吗？ ②展示象形统计图的方法。 还有一位同学的方法和他的不一样，你上来在黑板上摆一摆。刚才的同学分成一堆一堆的，你为什么要排成一列列的？ 为了让这个图更清晰一些，我还想给它再加上一些东西。 你真棒！可以用图来表示你整理的结果。（这里要板书：图） 请认真看图，告诉我你能一眼看出哪种气球最多，哪种最少吗？你是怎么看的？ 我们在摆的时候就要注意，一个一个对齐，这样才能让别人一眼就看清楚最长的就是最多，最短的就是最少。 ③展示表格记录数据的方法 还有一些同学的记录方法很有创意。看明白了吗？请你来为大家介绍一下。你3表示什么？你怎么知道的？ 同样老师给他画上几条线。现在看它特别像什么？这样的记录真清楚。（板书：表）看下面的数字就知道，哪种最多，哪种最少。 这么多方法，你最喜欢什么方法？为什么？ 3、初步感受“一类”和“一个”的区别

机器人视觉算法 参考答案

1.什么是机器视觉 【概述】 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和 CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。 正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。【基本构造】 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、 CCD 照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。 系统可再分为： 主端电脑(Host Computer) 影像撷取卡(Frame Grabber)与影像处理器影像摄影机 CCTV镜头显微镜头照明设备： Halogen光源 LED光源 高周波萤光灯源闪光灯源其他特殊光源影像显示器 LCD 机构及控制系统 PLC、PC-Base控制器 精密桌台伺服运动机台 【工作原理】 机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。 【机器视觉系统的典型结构】 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块： 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 2.镜头FOV（Field Of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）镜头选择应注意： ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点 / 节点⑦畸变 3.相机 按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:线扫描CCD和面阵CCD；单色相机和彩色相机。 4.图像采集卡 图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。 比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。 5.视觉处理器 视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。现在由于采集

机器学习算法分类与趋势分析

机器学习算法分类与趋势分析

机器学习算法的分类是棘手的，有几种合理的分类，他们可以分为生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。 例如，Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如：1，广义线性模型，2，支持向量机，3，最近邻居法，4，决策树，5，神经网络等 但从我们的经验来看，这并不总是算法分组最为实用的方法。那是因为对于应用机器学习，你通常不会想，“今天我要训练一个支持向量机！”相反，你心里通常有一个最终目标，如利用它来预测结果或分类观察。 所以在机器学习中，有一种叫做“没有免费的午餐”的定理。简而言之，它的意思就是说没有任何一种算法可以完美地解决每个问题，这对于监督式学习（即预测性建模）尤其重要。 例如，你不能说神经网络总是比决策树好，反之亦然。有很多因素在起作用，比如数据集的大小和结构。因此，您应该为您的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据的“测试集”来评估性能并选择优胜者。 当然，你尝试的算法必须适合你的问题，这就是选择正确的机器学习算法的重要性之所在。打个比方，如果你需要清理你的房子，你可以使用真空吸尘器，扫帚或拖把，但是你不会拿出一把铲子然后开始挖掘。

因此，我们想要介绍另一种分类算法的方法，即通过机器学习所负责的任务来分类。 机器学习的任务 1.回归 回归是一种用于建模和预测连续数值变量的监督学习任务。例如预测房地产价格，股价变动或学生考试分数。 回归任务的特征是具有数字目标变量的标记数据集。换句话说，对于每个可用于监督算法的观察结果，您都有一些“基于事实”的数值。

1.1。（正则化）线性回归 线性回归是回归任务中最常用的算法之一。它最简单的形式是试图将一个直的超平面整合到你的数据集中（即当你只有两个变量的时候，你只能得到一条直线）。正如您可能猜到的那样，当数据集的变量之间存在线性关系时，它的效果是非常好的。 实际上，简单的线性回归经常被正则化的同类算法（LASSO，Ridge和Elastic-Net）所忽略。正则化是一种惩罚大系数的技术，以避免过度拟合，它应该调整其惩罚的力度。

设计学概论考研笔记第章设计的类型

第五章设计的类型 1、对于设计类型的划分，不同的设计师和理论家曾根据各自不同的观点进行过不同的归类。近几年来，越来越多的设计师和理论家倾向于按设计目的之不同，将设计大致分为三大类型：为了传达的设计―；为了使用的设计―和为了居住的设计―。 2、上述划分方法的原理，是将构成世界的三大因素：“一一”作为设计类型划分的坐标点，由它们的对应关系，形成相应的三大基本设计类型，这种划分具有相对广泛的、和。 3、不同的设计类型，各有其特殊的现实性和规律性，同时又都遵循着设计发展的共同规律，并在此基础上相互联系、相互渗透、相互影响。 分析题：从构成世界的三大要素“自然-人-社会”来论述产品设计、视觉传达设计及环境设计与三大要素间的关系。 5.1第一节视觉传达设计 5.1.1什么是视觉传达设计 一、几个概念 1、符号： ○1、广义的符号，是利用来代表或的东西。 ○2、符号是实现的工具，又是表达的物质手段。 ○3、符号具有、和的功能，是的载体。 ○4、广义的符号包括系统、系统、系统、和系统等。 2、视觉符号：是指人类的视知觉器官——眼睛所能看到的，表现事物一定性质的符号。 3、传达：是指利用向接受者传递信息的过程。它既可能是传达，也可能是传达。包括所有的、、以及传达。一般可以归纳为“”、“”、“”、“、”这四个程序。 二、视觉传达设计 1、定义：是利用来进行的设计。是信息的发送者，是信息的接受者。信息的发送者和接受者必须具备部分相同的，只有这样，传达才能实现。 2、原则：视觉传达设计中作为发送者的设计师必须针对接受者，根据接受者的与来选择，这是传达设计的基本原则。 3、功能：视觉传达设计的主要功能是，有别于直接使用功能为主的产品设计和环境设计。它是凭借进行传达，不同于靠语言进行的的传达。视觉传达的过程，就是设计者将思想和概念转变为视觉符号形式的过程，而对接收者来说，则是个相反的过程。现代视觉传达设计是以为中心的印刷品设计发展起来的。

数字图像处理与机器视觉 2015-2016期末试卷参考答案

数字图像处理与机器视觉 2015-2016期末试卷参考答案南昌大学研究生2015,2016年第2学期期末考试试卷 试卷编号: (开)卷课程名称: 数字图像处理与机器视觉适用班级: 2015级硕士研究生姓名: 学号: 专业: 学院: 机电工程学院考试日期: 题号一二三四五六七八九十总分累分人 签名题分 10 15 15 10 20 30 100 得分 考生注意事项:1、本试卷共4页，请查看试卷中是否有缺页或破损。如有请报告以便更换。 2、使用A4答题纸，注意装订线。 一、单项选择题(从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案，并将其 代号填在题前的括号内。每小题1分，共10分) ( b )1.图像与灰度直方图间的对应关系是: a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( d )2. 下列算法中属于图象平滑处理的是: a.Hough变换法 b.状态法 c.高通滤波 d. 中值滤波 ( c )3.下列算法中属于图象锐化处理的是: a.局部平均法 b.最均匀平滑法 c.高通滤波 d. 中值滤波 ( d )4. 下列图象边缘增强算子中对噪声最敏感的是: a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( b )5. 下列算法中属于点处理的是: a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( d )6.下列算子中利用边缘灰度变化的二阶导数特性检测边缘的是:

a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( c )7.将灰度图像转换成二值图像的命令为: a.ind2gray b.ind2rgb c.im2bw d.ind2bw ( d )8.数字图像处理的研究内容不包括: a.图像数字化 b.图像增强 c.图像分割 d.数字图像存储 ( d )9.对一幅100?100像元的图象，若每像元用,bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后图象的压缩比为2:1，则压缩图象的数据量为: a.2500bit b.20000bit c.5000bit d.40000bit ( b )10.图像灰度方差说明了图像哪一个属性: a.平均灰度 b.图像对比度 c.图像整体亮度 d.图像细节 第 1 页 二、填空题(每空1分，共15分) l. 图像处理中常用的两种邻域是 4-邻域和 8-邻域。 2.图象平滑既可在空间域中进行，也可在频率域中进行。 3.常用的灰度内插法有最近邻元法、双线性内插法和三次内插法。 4. 低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过，从而实现图像平滑。 5.Prewitt边缘检测算子对应的模板是和。 -1 -1 -1 -1 0 1 0 0 0 -1 0 1 1 1 1 -1 0 1 (不分先后) 6.图像压缩系统是有编码器和解码器两个截然不同的结构块组成的。 7.灰度直方图的纵坐标是该灰度出现的频率。 8.依据图象的保真度，图象编码可分为无失真(无损)编码和有失真(有损)编码两 种。

机器学习常见算法分类汇总

机器学习常见算法分类汇总 ?作者：王萌 ?星期三, 六月25, 2014 ?Big Data, 大数据, 应用, 热点, 计算 ?10条评论 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。 学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 监督式学习：

在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归（Logistic Regression）和反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network） 非监督式学习： 在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。 半监督式学习：

机器视觉基本介绍

机器视觉基本概念 2018.1.29 机器视觉系统 作用：利用机器代替人眼来做各种测量和判断。 它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。 机器视觉系统的特点：是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。可以在最快的生产线上对产品进行测量、引导、检测、和识别，并能保质保量的完成生产任务 视觉检测：指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。 照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。 光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。 照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 镜头 FOV（Field of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比） 镜头选择应注意： ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点/节点⑦畸变

分类与教学设计

分类与教学设计文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]

分类与整理教学设计 教学内容： 义务教育教科书一年级下册第三单元第27页例题1，练习七第1、2题。 教学目标： 知识与技能： 学生通过分一分的活动，初步体会分类的思想，培养初步的分类能力。 过程与方法： 通过操作学会分类方法，能选择一定的标准对物体进行分类，并对分好的物体进行简单的统计。初步养成有条理地思考问题、整理物品的习惯。 情感态度与价值观： 让学生体会到生活中处处有数学，养成有条理的生活习惯，能用学到的知识解决生活中的实际问题。 教学重难点： 学会对问题进行分类的方法，并进行简单的统计。让学生体会到生活中处处有数学。 教具准备：课件、一些铅笔、气球卡片。 学具准备：气球卡片，白纸 教学过程: 一、创设情境，导入新课。 展示礼物 师：今天老师给你们带来了一些礼物，看看一共有多少件礼物想一想你是怎么知道的 师：谁还有不同的意见 师：那老师有一个疑问，同样都是为了解决一共有几个礼物的问题为什么方法都不一样啊 其实不管是按大小来分，还是颜色来分，你们都是把这些礼物进行分类 （板书：分类） 二、教学互动。 1、描述感知分类的标准。

师：你知道3月8日是什么节日一年级的小朋友决定为我们亲爱的女老师举行一场联欢会。看他们准备了什么来布置教室。 师：仔细观察，都有哪些气球呢（颜色和形状） 引出问题：是啊！这些各式各样的气球可真漂亮啊！可老师想知道每种气球都有几个该怎么办呢（分类）可以怎么分类呢 生答略（按形状，按颜色） 师：真了不起！你们有这么多分类的方法。（在黑板上板书：按形状分，按颜色分） 2、操作体会分类过程，尝试整理、分析数据 师：那这样吧，今天我们就按形状来给这些气球分分类。接下来你们要完成三件事，请看这是老师对你们的要求。(读要求） 师:听清楚了吗，那气球呢现在陈老师就来变个魔术，闭上眼睛，一、二、三，它们已经在你的抽屉里的1号信封里，快动手分一分吧！（多巡视） 学生动手操作 ①展示先分再数的方法 师：老师发现很多同学都整理的特别好，现在咱们一起来看一看小朋友们都是怎么做的。 生：我先把圆形的放在一起，它有5个…… 师：他是按形状把气球分成3堆，你数了吗这样摆成一堆一堆的，好数吗（贴出作品） ②展示象形统计图的方法。 师：还有一位同学的方法和他的不太一样，请你上来给我们摆一摆，（直接在黑板上摆）老师特别想问你一个问题：刚才的同学它是分成一堆一堆的，你为什么要排成一列列的呢 生：整齐、清楚 生：这种方法（第一种）它们容易叠在一起，数的时候不是特别方便，而排成一列一列的清楚的多 师：说的可真好！那你数出每种形状的有几个了吗快给大家数数吧！ 师：为了让这个图更清晰一些，我还想给它再加上一些东西。 你真棒！可以用图来表示你整理的结果。（这里要板书：图） ③展示表格记录数据的方法

机器视觉算法开发软件----HALCON

机器视觉算法开发软件----HALCON HALCON是世界范围内广泛使用的机器视觉软件，用户可以利用其开放式结构快速开发图像处理和机器视觉软件。 HALCON提供交互式的编程环境HDevelop。可在Windows,Linux,Unix下使用，使用HDevelop可使用户快速有效的解决图像处理问题。HDevelop含有多个对话框工具，实时交互检查图像的性质，比如灰度直方图，区域特征直方图，放大缩小等，并能用颜色标识动态显示任意特征阈值分割的效果，快速准确的为程序找到合适的参数设置。HDevelop程序提供进程，语法检查，建议参数值设置，可在任意位置开始或结束，动态跟踪所有控制变量和图标变量，以便查看每一步的处理效果。当用户对于机器视觉编程代码完成后，HDevelop可将此部分代码直接转化为C++,C或VB源代码，以方便将其集成到应用系统中。 HALCON提供交互式的模板描述文件生成工具HmatchIt,。可交互式地为一个模型定义一个任意形状的感性趣区域，HmatchIt优化给出此创建模型的合适参数, 自动生成模板描述文件以供程序调用，快速为基于形状匹配和结构匹配的用户找到实现目标识别和匹配应用的合适的参数设置。 HALCON提供支持多CPU处理器的交互式并行编程环境Paralell Develop, 其继承了单处理器板HDevelop的所有特点，在多处理器计算机上会自动将数据比如图像分配给多个线程，每一个线程对应一个处理器，用户无需改动已有的HALCON程序，就立即获得显

著的速度提升。 HALCON中HDevelop Demo中包含680个应用案例，根据不同的工业领域，不同的用法和算法分类列出，用户可以根据自己的需求方便的找到相对应的类似案例，快速掌握其函数用法。 HALCON提供的函数使用说明文档，详细介绍每个函数的功能和参数用法，提供在不用开发语言（VC,VB,.NET等）下的开发手册，而且提供一些算法（例如3D）的原理性介绍，给用户的学习提供帮助。 特点：原型化的开发平台，自动语法检查； 动态察看控制和图标变量； 支持多种操作系统； 支持多CPU； 支持多种文件格式； 自动语言转化功能； 与硬件无关，可支持各种硬件； 应用领域：医学图像分析； 2D/3D测量； 立体视觉； 匹配定位； 光学字符识别； Blob分析；

工业机器人分类介绍

1.2 Industrial robots - definition and classification 1.2.1 Definition (ISO 8373:2012) and delimitation The annual surveys carried out by IFR focus on the collection of yearly statistics on the production, imports, exports and domestic installations/shipments of industrial robots (at least three or more axes) as described in the ISO definition given below. Figures 1.1 shows examples of robot types which are covered by this definition and hence included in the surveys. A robot which has its own control system and is not controlled by the machine should be included in the statistics, although it may be dedicated for a special machine. Other dedicated industrial robots should not be included in the statistics. If countries declare that they included dedicated industrial robots, or are suspected of doing so, this will be clearly indicated in the statistical tables. It will imply that data for those countries is not directly comparable with those of countries that strictly adhere to the definition of multipurpose industrial robots. ?Wafer handlers have their own control system and should be included in the statistics of industrial robots. Wafers handlers can be articulated, cartesian, cylindrical or SCARA robots. Irrespective from the type of robots they are reported in the application “cleanroom for semiconductors”. ?Flat panel handlers also should be included. Mainly they are articulated robots. Irrespective from the type of robots they are reported in the application “cleanroom for FPD”. Examples of dedicated industrial robots that should not be included in the international survey are: ?Equipment dedicated for loading/unloading of machine tools (see figure 1.3). ?Dedicated assembly equipment, e.g. for assembly on printed circuit boards (see figure 1.3). ?Integrated Circuit Handlers (pick and place) ?Automated storage and retrieval systems ?Automated guided vehicles (AGVs) (see “World Robotics Service Robots”) The submission of statistics on industrial robots is mandatory for IFR member associations. In some countries, however, data is also collected on all types of manipulating industrial robots, that is, both multipurpose and dedicated manipulating industrial robots. Optionally, national robot associations may therefore also submit statistics on all types of manipulating industrial robots, which will be included in the publication World Robotics under the respective country chapter. Industrial robot as defined by ISO 8373:2012: An automatically controlled, reprogrammable, multipurpose manipulator programmable in three or more axes, which can be either fixed in place or mobile for use in industrial automation applications

盘点的种类和方法教学设计

《盘点的种类和方法》教学设计 一、设计思想 以“教师主导、学生主体”的教学基本理念为依托，以学生的发展为本，进行了本课的教学设计。在盘点的种类和方法的研究过程中，引导学生进行实践操作与对比，使学生亲身经历“发现的过程”。这样学生通过实践获取直接经验，培养了科学精神和科学态度，形成主动建构知识、发展能力、形成正确的情感态度与价值观的过程。另外，通过多媒体与传统教学的结合，调动学生学习积极性、主动性和创造性，使学生以多种方式、多种途径主动地参与到学习中来，增强学生的学习兴趣。 二、教材分析 （一）教材内容 本课内容节选于《仓储基础知识与技能》（中国劳动社会保障出版社）第五章物资在库管理第二节物资的盘点，《仓储基础知识与技能》是研究现代仓库作业及管理的综合性学科，是现代物流专业的必修课程，主要任务是使学生较系统地掌握现代仓储管理的理论知识与实践技术，并培养学生分析和解决现代仓储管理中的实际问题。而盘点作业属于物资在库作业内容，是保证在库储存物品数量相符的重要作业，掌握盘点作业，有助于学生系统掌握仓储作业内容，了解保证仓库物资数量的重要性，养成细致严谨的作业习惯。在本节课之前，学生已经学习了物资的出入库作业和管理，以及盘点作业的基本概念和要求，对盘点有了一个初步的认识，本节课的主要任务在于理解盘点的类别，掌握盘点的方法。（二）教学目标 1、知识与技能：了解盘点的类别，理解不同盘点方法的适用情况，掌握盘点机的使用，能进行盘点作业。 2、过程与方法：提高分析及评价能力，促进观察、分析、归纳、概括等一般能力的发展。 3、情感态度：培养学生细致观察、认真负责的良好作业习惯，创新解决问题的意识，以及协作探究、合作交流的团队意识。 （三）教学重点、难点 教学重点：区分不同的盘点方法及其应用范围、掌握盘点机盘点的操作。 教学难点：掌握新式盘点方式盘点机盘点的操作，分析对比盘点机盘点与人工盘点的优缺点。 突破重难点：通过学生分组实践活动让学生在做中学，让学生自己发现并体会知识。 三、学情分析 1、学生已经学习了盘点作业的概念、要求等相关内容，对盘点作业的实质及其重要性有较好的认识。 2、对新知识、新技术好奇，个性活泼、思维活跃，动手实践、合作探究的积极性高。 3、学生基础参差不齐，个体差异比较明显，在教学中要关注不同层次的学生的学习和发展。