简介：摘要：随着科技的发展，计算机的功能越来越强大，在各行各业都有着广泛的应用。计算机视觉与模式识别技术作为计算机技术的一种，也在各个领域得到了广泛的应用。本文将针对计算机视觉与模式识别技术进行简单的分析，主要从计算机视觉与模式识别技术的概念入手，进一步分析了计算机视觉与模式识别技术在各个领域中的具体应用，同时还分析了计算机视觉与模式识别技术在各个领域中具体应用所体现出的优势。

简介：摘要：对于我国建筑测绘领域而言，大多利用的是地面激光扫描数据信息来进行平立剖面图的绘制，此种识别方法能够满足以往建筑测绘工作的要求。但从该类型项目的发展趋势来看，在当下乃至未来的实践过程中，基于地面激光点云的建筑平立剖面图的半自动绘制方法的应用将会进一步推广，因其主要优势在于不需大量的人力及时间来进行操作以及调整信息的提取，进而优化了建筑测绘地面激光扫描方法的实践效能。本文就此展开了论述，以供参阅。

简介：摘要：在工业经济高速发展的背景下，国家对压力容器的质量提出了更高的要求，需要相关检验人员能够对压力容器进行有效的评估和检验检测，及时发现已经存在或将要发生的缺陷，确定压力容器的安全级别，并依据实际损伤情况，判断压力容器是否能够继续使用或停止使用，从而最大程度保证其安全性能，为社会的和谐稳定奠定良好的基础。

简介：摘要：根据我国现在发展的状况，我国现在最需要的就是具有创新意识的人才，需要拥有属于我们自己的核心技术，才能让我们的国家逐渐强大。而在模式识别与智能系统的课堂上，要改变以往的固化的教学方式，对创新型人才的培养模式进行创新。同时教师还需要不断的变化课堂教学的方式和考核学生的方式，要探索出多变的人才培养模式，实现学生的自主学习。

简介：摘要我国以前的传统通信传输并不需要对其中的通信信号模式进行识别，这主要是由于采用合作通信的方式，信号发射方与接收方彼此之间都深谙信号传输的调制模式，因此在之后的处理工作当中并不存在任何障碍。但随着无线通信技术的不断发展进步，在通信系统当中逐渐出现越来越多的调制方式，因此对其进行识别的现实意义也逐渐明显。

简介：模式识别是近年来迅速发展的一门学科,在工业、信息处理等领域有广泛应用。本文对模式识别、模式识别与统计学的关系进行了简单介绍,同时介绍了模式识别课程中两种基本的统计学方法：贝叶斯统计决策理论及概率密度估计理论。

简介：摘要本文主要围绕着电力用户负荷模式识别系统展开分析，思考了电力用户负荷模式识别系统的一些关键问题，明确了设计过程中的方法和设计具体的要求，可供今后的设计参考。

简介：摘要模式识别技术作为诊断机电设备故障的一种常用手段，可以探测出很多复杂的系统故障，在机电设备故障诊断中占据着重要地位。对机电设备的运行状态进行定期检测、故障维修不仅能够确保工作系统稳定运行还能尽量避免重大安全事故的发生。传统的故障诊断方法需要耗费大量的人力、物力、财力，已经难以满足现代新型机电设备的监测需求。因此，模式识别技术的提出为机电设备故障诊断提供了一个快速、准确的工作方式，提高了故障诊断的工作效率。本文通过对模式识别技术在复杂机电设备故障诊断的应用进行简要分析，并对建立的模式识别故障诊断通用平台进行简单介绍，以供相关人士参考交流。

简介：摘要当前，随着我国国民经济水平的不断提高，我国的现代科学技术步入了高速发展时期，其中人工智能技术已经日渐完善并在我国的航空航天工程和工业、电力等诸多领域广泛应用。作为人工智能技术的延伸，模式识别技术同样在多个领域发挥其作用，特别是在图像识别应用中起到重要作用。

简介：摘要：当前，随着我国国民经济水平的不断提高，我国的现代科学技术步入了高速发展时期，其中人工智能技术已经日渐完善并在我国的航空航天工程和工业、电力等诸多领域广泛应用。作为人工智能技术的延伸，模式识别技术同样在多个领域发挥其作用，特别是在图像识别应用中起到重要作用。

简介：从模式识别的角度分析了搜索模式下水下运载体的重力匹配问题,利用模式识别神经网络实现重力匹配定位。在重力图匹配时,以惯性导航仪指示位置为中心规划真实位置的网格点搜索范围,从参考重力图上提取相应一系列的重力数据,与对应网格点的位置一起定义成多个模式类,构造相应的模式识别概率神经网络,运用该神经网络将实时重力测量数据识别到某个模式类,对比模式类的定义确定载体位置。在实测重力图上对重力辅助惯性导航系统进行了计算机仿真研究。结果表明,在重力场特征显著区域该重力匹配算法能够有效减小厄特弗斯效应的影响,其导航系统定位误差小于一个重力图网格,匹配率在80%以上,匹配效果优于一般的相关匹配算法。

简介：引入复杂的随机噪声是一种有效的抗功耗攻击技术。虽然复杂功耗噪声产生模块具有多种不同的工作状态，但每种工作状态都具有相对稳定的功耗行为。文中将这种功耗行为称为功耗模式。本文提出应用模式聚类和识别技术来确定功耗攻击时各样本中噪声所属何种模式，并且应用自适应滤波技术消除功耗样本中的噪声。实验结果表明，这种预处理方法有效地改善了功耗攻击的效果。

简介：摘要：本文系统性地研究了计算机视觉、图像处理和模式识别的基础理论和实际应用。首先，深入讨论了计算机视觉基础，包括图像获取与表示、图像处理基础以及特征提取与描述。其次，详细探究了图像处理技术，着重介绍了滤波与增强、边缘检测与轮廓分析以及图像分割与分析等关键概念。接着，对模式识别基础进行了阐述，包括模式识别概述、分类与聚类以及监督学习与无监督学习。最通过全面了解这些领域，本文为科学研究和技术应用提供了全面而深刻的视角。

简介：摘要：随着时代发展，如今的先进科学技术也在进行着不断地研究，其中脑机接口（BCI）技术就是其中的佼佼者。这种技术对于一些瘫痪或者肢体残疾之类患有运动障碍的病人都有着极其重要的作用，可是这项技术在现在的实际运用中依旧存在着对动作识别的类型、识别速度和精准度等一系列不足的问题。本文做出了运动想象脑机接口中模式识别的方法中MRP特征提取算法的研究，并且探讨了其在机械臂方面的初步应用。

简介：摘要：变压器故障诊断问题是业内人士关注的焦点，经专家、学者大量深入的研究，得出很多方法。有学者提出深度学习的变压器故障诊断模型，分析并用典型数据集对其分类性能进行测试。在此基础上结合变压器油中溶解气体分析数据的确定值，它使用油中溶解气体分析结果作为故障分类属性。该模型故障诊断速度快，但诊断错误较高。基于此，对基于模式识别技术的变压器故障诊断进行研究，仅供参考。

简介：摘要：在电力系统中，电力变压器作为主要设备，电力变压器的主要功能是确保电力系统稳定运行。在社会快速发展背景下，各领域用电需求逐渐增加，只有合理使用大型变压器设备运行诊断系统，才能确保供电稳定性，同时也能为变压电气设备维护提供良好基础。当前方法变压器故障诊断方无法描述变压器故障的变化特点，导致变压器故障诊断时间长、诊断误差高等问题，为为了提高变压器故障效果，提出基于模式识别技术的变压器故障诊断方法。

简介：摘要：卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）强大的建模和表征能力很好地解决了特征表达能力不足和维数灾难等模式识别方面的关键问题，受到学者们的广泛关注。因此，本文首先介绍了卷积神经网络的发展历程及其理论模型，然后重点对卷积神经网络在文字语音识别、图像识别和人脸表情识别等中的应用作了总结。最后对卷积神经网络未来在模式识别领域的发展潜力和应用前景进行了展望。

简介：摘要：卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）强大的建模和表征能力很好地解决了特征表达能力不足和维数灾难等模式识别方面的关键问题，受到学者们的广泛关注。因此，本文首先介绍了卷积神经网络的发展历程及其理论模型，然后重点对卷积神经网络在文字语音识别、图像识别和人脸表情识别等中的应用作了总结。最后对卷积神经网络未来在模式识别领域的发展潜力和应用前景进行了展望。

简介：摘要：随着大数据时代的来临，复杂系统的模式识别问题变得越来越重要。BP神经网络作为一种重要的机器学习算法，已经在许多领域中得到了广泛的应用。本文主要研究基于BP神经网络的复杂系统模式识别算法，通过构建具有多层隐藏层的神经网络，实现复杂系统的模式分类和预测。实验结果表明，基于BP神经网络的模式识别算法具有良好的分类和预测性能。

简介：摘要：智能图像识别技术是人工智能领域的重要研究方向之一，其通过图像处理、模式识别和深度学习等技术手段，实现对图像内容的自动理解和识别。本文综述了智能图像识别技术的研究现状和应用前景，包括图像处理基础、特征提取与描述、分类与识别算法等方面的内容。随着计算机视觉和深度学习技术的不断发展，智能图像识别在目标检测与跟踪、人脸识别、图像分割与语义分析等领域得到了广泛应用。未来，随着科技的进步，智能图像识别技术将在各个领域发挥越来越重要的作用。