简介：摘要：随着信息技术的飞速发展，多个行业的管理模式也在不断升级。SCADA系统是许多行业生产运行过程控制的核心系统，SCADA系统是通过PLC系统采集设备和仪表的运行状态及检测数据，其中检测仪表超限信号、设备故障信号等都是报警信息的主要来源。本文通过计算机模式识别下的SCADA系统，在系统内部集成逻辑算法，智能判断多项运行参数，使系统发出智能报警，方便工作人员快速了解运行情况，及时采取处理措施。

简介：摘要：近年来，随着各类传感器的广泛应用和数字化技术的不断提升，航空领域积累了大量多样化的数据，包括飞行数据、维护记录、气象信息等。这些数据蕴含着宝贵的信息，通过运用先进的大数据分析技术，我们有望更好地理解事故发生的背后原因，提前发现潜在的风险，并采取相应的预防措施。本论文旨在探讨基于大数据的空中交通事故模式识别与预测，通过对多源数据的综合分析，构建高效的预测模型，提高空中交通事故的预测准确性和及时性。我们将深入研究大数据技术在航空领域的应用潜力，探索先进的模式识别算法，并通过实证研究验证模型的有效性。最终，我们的研究旨在为航空安全管理提供新的思路和方法，为减少空中交通事故的发生，保障乘客和机组人员的安全提供有力支持。

简介：摘要：本研究旨在探讨环境监测数据挖掘与模式识别技术的研究与应用。通过系统研究环境监测数据挖掘与模式识别技术的原理和方法，以及其在环境保护、资源管理等领域的应用，旨在提出有效的技术解决方案，为环境监测与管理提供支持，推动环境保护工作的现代化发展。

简介：摘要：高速铁路电力电缆系统的稳定运行对于确保列车运行安全至关重要。电力电缆局部放电是导致电缆故障的主要原因之一。为了提高电缆系统的可靠性和安全性，本文提出了一种基于在线监测与模式识别的局部放电检测方法。通过该方法，可以实时监测电缆系统中的局部放电情况，并进行有效的模式识别，从而及时采取措施，预防潜在的故障。

简介：摘要：人工智能技术在数据挖掘与模式识别领域的应用日益广泛。本论文探讨了人工智能在数据挖掘和模式识别中的关键应用，包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等方面。我们分析了这些技术在数据挖掘中的作用，如数据预处理、特征选择、分类和聚类等任务，以及在模式识别中的应用，如图像识别、声音分析和文本分类等领域。此外，本文还讨论了人工智能在解决实际问题中的成功案例，并探讨了未来的研究方向。总之，人工智能的应用为数据挖掘和模式识别带来了新的机会和挑战，将进一步推动这一领域的发展。

简介：摘要：本文旨在探讨利用高速公路交通信息进行数据挖掘，并通过识别出行模式来优化交通管理和服务。首先介绍了高速公路交通信息数据的重要性和应用前景，然后详细阐述了数据挖掘在交通领域的意义及方法，接着探讨了出行模式识别的概念和技术手段。最后，提出了基于数据挖掘和出行模式识别的高速公路交通管理与服务优化的思路和建议。

简介：摘要：机器学习技术在数据分析领域发挥着重要作用，采油测试数据是从油井生产中收集到的大量信息，其中包含了各种参数和指标。通过利用机器学习算法，可以对这些数据进行模式识别与分类，帮助工程师们更好地理解油井的运行状态和评估其潜力。

简介：摘要：火灾调查中汽油的分类是重要的技术问题，对于火灾原因的判断和犯罪调查有着重要的作用。本文基于模式识别技术，研究了在火灾调查中汽油分类问题的应用。通过采集不同来源的汽油样本，建立了一个包含多种特征参数的汽油数据集。然后，采用主成分分析法进行特征降维，并利用支持向量机算法进行汽油的分类识别。实验结果表明，该方法能够有效地对不同来源的汽油进行准确分类，为火灾调查提供了有力支持。

简介：摘要人脸识别技术在实际生活中应用广泛，本文首先回顾近年来人脸识别的一般方法超分辨率算法、基于稀疏表示的分类方法、基于核范数的矩阵回归方法，并分别指出现有方法的适用范围及其局限性。最后对现阶段人脸识别在实际应用中亟待解决的问题进行总结，并展望今后人脸识别研究的发展趋势。

简介：摘要：论文将重点研究基于机器学习的电子信息信号处理与模式识别技术，并探讨其在电子信息领域中的应用。通过对机器学习算法的介绍和信号处理、模式识别的概述，我们将阐述基于机器学习的电子信息信号处理与模式识别技术的原理和优势。此外，我们将通过几个应用案例来展示该技术在图像识别、语音识别和生物医学信号处理等领域的应用。最后，我们将对该技术在未来的发展趋势进行讨论。

简介：摘要：机械电子系统的故障对生产和运营产生负面影响，因此需要有效的诊断方法以迅速发现和修复故障。模式识别技术已经在多个领域取得了成功，为机械电子系统的故障诊断提供了新的可能性。本研究将深入探讨基于模式识别的故障诊断方法，以提高机械电子系统的可靠性和性能。

简介：摘要：近年来，随着科技的飞速发展和地理信息技术的广泛应用，测绘工程领域的地理空间数据快速增长。然而，传统的数据处理方法已经无法满足日益复杂的数据需求和分析挑战。为此，空间数据挖掘和模式识别技术逐渐成为解决测绘工程中大规模数据处理和空间模式分析的关键方法。本文旨在系统研究和分析这些先进技术在测绘工程中的应用，通过研究，将为测绘工程领域提供新的数据分析思路和决策依据。

简介：摘要:本文针对电子工程中的信号处理与模式识别技术进行了深入研究。通过采用基于深度学习的方法，对信号处理和模式识别进行分析和应用，提高了电子工程中的相关应用的效果和性能。本文主要介绍了基于深度学习的信号处理和模式识别技术在电子工程中的应用，并分析了相关的挑战和发展趋势。

简介：摘要：数据挖掘和模式识别是利用计算机信息处理技术从大规模数据中发现有用的知识和模式的关键技术。本文以基于计算机信息处理的数据挖掘与模式识别技术为研究对象，旨在探究其原理、方法和应用。首先，介绍了数据挖掘和模式识别的基本概念和研究背景。通过研究计算机信息处理的数据挖掘与模式识别技术，可以为各行业提供有力的决策支持和数据分析工具，同时也对相关领域的未来发展方向提出了展望。

简介：摘要针对公共安全需要，提出了一种基于Eigenface算法和K近邻算法的人脸识别技术，具备无模型NN人脸识别能力，该方法可以满足在开发环境进行人脸信息的自动采集的需求。实验数据表明其人像的有效采集率达到75%，识别率达到85%，满足了工程采集的要求。

简介：摘要本文分析了铁路牵引网的特点，并提出了利用频域分析法辨别故障性质的方案，通过大量的仿真实验分析，总结出不同故障性质下的波头极性和功率谱的特征。

简介：摘要 我国现阶段人民生活质量不断的提高，汽车使用率在不断的增强，现阶段对车辆管理的工作任务非常间距，交通部门需要协调好对车辆的管理工作。对于汽车而言，车牌是能够识别的身份证明，因此，在对汽车管理工作内容当中关于车牌识别方面，需要准确快速，因此，本文针对车牌识别工作进行研究，完善的识别系统以及核心的算法。

简介：摘要随着社会科技的不断发展，人脸识别算法不断革新，传统的人脸识别算法提取特征偏差较大，容易受姿态、表情、光照等干扰。本文分析了子空间应用与人脸识别的算法，阐述了子空间应用语人脸识别算法的重要性，针对传统识别算法中存在的问题进行分析研究。笔者通过自身多年的从业经验，提出一些突破传统的限制识别对人脸特征提取的算法。希望通过本文的分析能帮助相关单位提供人脸识别的提取水平和质量，能更好地应对其运用中存在的问题。

简介：摘要：近年来，随着科学技术的发展，从传统的人工识别方法到自动识别方法，目标识别已成为研究的热点之一，识别的准确性和效率大大提高。计算机视觉技术中目标识别是重要应用，已在各个工业领域得到应用。为了检测特定的环境和目标，由于恶劣条件的复杂性，没有针对其多种环境的通用算法。

简介：摘 要：通常我们所了解的人脸识别算法是指将人的五官特征或者局部特征经过图像处理，上传到系统后端，再和数据库的人脸照片进行比对，最终识别出所需要的类别。人脸识别算法比较广泛应用于监控、公安系统、考试系统、门禁检查、身份识别等领域，而基于特征提取的人脸识别算法是人脸识别系统中的关键部分，接下来我们将通过本文了解一下关于人脸识别算法的特征提取需要注意的事项。