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：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。

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简介：摘要随着近年来全球气候不断变暖，灾害性天气发生频率不断增加，给社会安全带来了巨大的威胁。目前在对全球自然灾害的统计过程中，发现强对流天气对全球自然灾害影响占主要地位。由于强对流天气具有时间尺度小，事发突然等特点，在预防预测等方面难度较大。为了进一步降低强对流天气带来的损失，我们有必要加强基于模式识别理论方法对强对流天气分类临近预报的研究。

简介：为探寻能够区分矿山微震信号和爆破信号的波形特征,建立基于人工识别标准的事件数据库。人工识别的考虑因素包括：波形的重复特征、波形的衰减特征、信号的主频大小以及事件发生的具体时间。将数据库中的微震信号和爆破信号调整至同一坐标系下发现,两类事件的起振角趋。于集中在不同的区间。考虑到P波到时提取的不准确性,波形起振角难以准确计算,提出以应用线性回归拟合得到的起振趋势线斜率代替起振角。将首次峰值起振趋势线斜率和最大峰值起振趋势线斜率连同首次波峰及最大波峰的坐标列为特征参数,应用Fisher判别法,能成功实现微震事件与爆破时间的准确分离,识别正确率达到97.1%。

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简介：模式识别技术作为人工智能的基础技术,已经广泛应用到多个领域。以模式识别的概念和原理分析为基础,将模式识别技术与传统信息检索技术进行对比,提出模式识别技术的优势,通过论证认为模式识别技术在企业信息工作中有较高的价值,可广泛运用到满足企业信息需求、提供个性化信息服务、支持企业决策3个方面中。

简介：摘要供水管网是“城市的生命线”，其正常运行直接影响市民的日常生活及企业的生产和效益，它是城市建设的重要基础设施之一，是现代化城市正常运作的保证。供水公司生产运行管理的一大难题即为供水管网的漏损问题，即使在基础设施良好和管理经验丰富的发达国家也一样如此。本文利用自来水主管道的瞬时流量(L/s)和压力(PA)的实时监测数据，利用夜间最小流量法，24小时瞬时水压监测等方法，来推测该区域的漏水情况。以分析结果与实际情况相对比，从而验证方法的可靠性。

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简介：摘要：机电设备故障诊断是维护和管理机电设备的重要任务之一。模式识别与分类算法在机电设备故障诊断中发挥着关键作用，通过对设备故障模式的识别和分类，实现对故障类型的准确判定和快速响应。本文对机电设备故障诊断中的模式识别与分类算法进行了研究和分析，包括基于统计学习方法的算法、基于机器学习的算法以及基于深度学习的算法。通过对这些算法的特点、适用范围和优缺点进行比较和总结，为机电设备故障诊断提供了重要的参考和指导。

简介：摘要：机电设备故障诊断是维护和管理机电设备的重要任务之一。模式识别与分类算法在机电设备故障诊断中发挥着关键作用，通过对设备故障模式的识别和分类，实现对故障类型的准确判定和快速响应。本文对机电设备故障诊断中的模式识别与分类算法进行了研究和分析，包括基于统计学习方法的算法、基于机器学习的算法以及基于深度学习的算法。通过对这些算法的特点、适用范围和优缺点进行比较和总结，为机电设备故障诊断提供了重要的参考和指导。

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。

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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：摘要高压断路器是电力系统中发电与用电之间的联系环节，通过断路器的工作实现电网运行的控制作用和对电气设备故障的保护作用。现阶段电力系统当中，高压断路器的机械结构主要分为导电、绝缘、接触、灭护和操作系统等部分，而常见的机械故障则表现在拒分、拒合、误分、误合等层面。本文通过对高压断路器的机械构造和特性进行分析，得出对于高压断路器可能存在的机械故障的检测和识别办法，并给出相应的处理措施。

简介：为了提高交通需求预测精度,综合考虑居民出行行为在时间维度上的分布,采用支持向量机、径向基神经网络和多项logit三种方法,基于居民活动目的,建立了出行链模式识别模型,并利用敏感性分析方法研究了解释因素对出行链模式选择的影响和对模型性能的贡献程度.结果显示：支持向量机模型在总体准确度和分类准确度上均优于其他2种方法,体现了支持向量机在小样本下的识别性能优势;证明了支持向量机能够较准确地反映多分类因素对于出行链模式选择行为的影响程度;因素对于不同出行链模式识别精度的贡献度差异表明了细化出行链模式及探索各个模式特有影响因素的重要性.支持向量机技术在交通需求预测建模及影响因素分析方面均具有实践意义.

简介：摘要：智能型模式识别法能够对调度人员的工作方式以及识别机制进行模拟，对电网调度自动化有着重要的意义。基于此，本文分析了智能型模式识别法的优势，并阐述了智能型模式识别法在电网调度自动化中的应用。关键词：智能型模式识别法；电网调度自动化；样本数据目前，我国的电网调度控制中心在实际的工作中普遍使用了计算机监控系统的应用，大幅的提升了电网调度自动化的水平。但是，在电网调度自动化的工作中，依旧存在着一些问题，诸如数据更新用时较长、软件模型过于复杂等等，没有将计算机监控系统的优势最大程度的发挥出来。在有关电网调度自动化的智能系统开发中，对于调度人员的工作方式以及识别机制进行模仿，能够提升计算机监控系统的性能，使得电网调度工作更加高效。