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。

简介：本文应用模式识别调优技术对加氢裂化装置上的分馏系统进行优化。

简介：用量子化学密度泛函理论（DFT）、分子力学（MM）及模式识别方法，对34个新型均三氮苯类衍生物进行了结构活性关系研究．结果表明，影响此类衍生物分子除草活性的主要因素有C（1）上所带的电荷Qc（1），分子总能量E，分子生成热Ef，溶剂可及面积SGrid，分子体积V和C（3）上所带的电荷Qc（3）等参数．通过在C（1）上加上吸电子基，降低C（1）上的电荷，以及在C（3）上连接单取代氨基可以提高除草活性．所得模型对化合物生物活性有较好的预测效果．

简介：本文研究了统计模式识别方法在某高压压气机振动监测中的应用，主要涉及了主成分提取算法和距离判别算法。研究结果表明，该方法可以应用到该高压压气机振动监测中去，并且获得了较好的结果。

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：本文应用红外光谱指纹图特征,通过研究模式识别检索的4种识别技术,考察对同一批次毒品的同一认定的置信度,从而筛选最佳鉴定方法.

简介：河流相储集层横向变化快往往导致水平井砂岩钻遇率较低而降低水平井的产能优势,因此需要利用地质导向技术并结合地震资料对水平井实施过程中钻遇砂体发育模式进行解析。对于河流相储集层而言,不同成因类型在随钻过程中所表现出砂泥剖面的测井曲线特征存在差异:“砂体拼接”型模式钻遇砂泥岩界面往往表现为砂泥“突变”的电性特征;“微构造”型模式钻遇砂泥岩界面表现为“渐变”的电性特征;“浅着陆”型模式钻遇泥岩界面可以表现出多种电性特征。通过不同的电性特征可以进一步识别河流相储集层的边界面发育模式及储集层内部砂体拼接状况。基于对地质模式的识别,采用相应的随钻调整策略,可有效提高河流相储集层水平段砂体钻遇率。

简介：定义了区间直觉模糊集相似度的概念，并且基于Hamming距离、标准化的Hamming距离、加权的HammingEuclidean距离、Euclidean距离、标准化的Euclidean距离、加权的Euclidean距离等，定义了一些区间直觉模糊集距离测度．然后，通过把Hamming距离和Euclidean距离以及它们的加权形式与Hausdorff度量相结合，给出了2种组合的区间直觉模糊集距离测度，即基于Hausdorff度量的加权Hamming距离和基于Hausdorff度量的加权Euclidean距离，并且研究了它们的性质．最后，基于上述距离测度，给出了区间直觉模糊集相似性测度，并且把它们应用于模式识别领域．

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：本文旨在探讨心电图特征提取与模式识别技术在心律失常检测中的应用。通过分析心电图信号的特征提取方法和模式识别技术在心律失常检测中的作用，旨在为医疗领域从业者提供关于心律失常检测技术的深入理解和实践指导。

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：随着电子信息工程的快速发展，图像处理与模式识别在该领域中显得尤为重要。本研究旨在探索图像处理与模式识别算法在电子信息工程中的应用。我们介绍了图像处理的基本原理和常用算法，包括图像滤波、边缘检测和图像分割。我们深入研究了模式识别的概念和方法，从特征提取到分类器设计等方面进行了探讨。我们通过实验验证了这些算法在电子信息工程中的有效性和可行性。研究结果表明，图像处理与模式识别在电子信息工程中具有广阔的应用前景，可以提高系统的性能和智能化水平。因此，本研究对于推动电子信息工程的发展具有重要意义。

简介：　　3 遥感图象分类的原理　　遥感图象分类（Classification）是将图象的所有像元按其性质分为若干个类别的技术过程,通过对北山金矿区矿化点的密度分割图分析解译,图1 伊吾北山金矿区地质[1]及遥感解译简图

简介：从一道中考试题的解题策略分析入手，联想到熟悉的“立体图形上两点的最短路线问题”和“建奶站问题”，进而反思，对典型题目进行深入挖掘拓展，挖掘题目的一般规律，建立“模式识别”系统．

简介：摘要：随着电子商务的兴起和互联网的普及，零售行业正面临着空前的销售数据规模和复杂性。为了更好地了解和满足消费者需求，零售企业需要对海量的销售数据进行挖掘和分析，以识别消费者行为模式并提供个性化的销售策略。基于聚类算法的数据挖掘方法在零售销售领域具有广泛的应用前景。本文旨在探讨基于聚类算法的零售销售数据挖掘和消费者行为模式识别。通过分析零售销售数据的特点和挖掘需求，提出了基于聚类算法的数据挖掘方法。研究结果表明，通过聚类算法能够有效识别消费者的行为模式，为零售企业提供精准的销售策略和个性化推荐。

简介：油气田的模式识别方法包括地震多参数统计模式识别方法和神经网络方法，它可提取和应用自相关、自回归、功率谱和均方根振幅等多种地震信息特征参数，并用这些地震参数的两种模式识别方法，对有井和无井地区进行油气预测。对南海神孤鼻状构造带进行油气预测，在4个局部构造上发现好的特征异常显示，并且它们与构造圈闭及砂岩分布基本吻合。

简介：2005年，有一批精美的瓷器在北京毛家湾出土，其中有一件烧制年代有争议的破损的龙泉青瓷。中国科学院高能物理所的研究人员为了给出其确定的烧制朝代，利用仪器中子活化分析方法测量瓷片的化学元素组成，并结合基于微机统计软件的线性判别分析方法，对实验数据与已知朝代的瓷片样本的测试数据进行比较与归类，得出了科学的结论。该破损瓷器的所有碎片都被归类为明代龙泉青瓷，这与北京市文物研究所的专家基于将该青瓷与其他确定烧制朝代的龙泉青瓷相比较得出的结论一致。

简介：目的探讨模式识别受体（nucleotidebindingoligomerizationdomain2,NOD2）在小鼠心肌梗死后心肌纤维化中的作用及其分子机制。方法雄性C57/BL6野生型小鼠18只,永久性结扎冠状动脉前降支复制心肌梗死模型,随机分为心肌梗死组（myocardialinfarction,MI）组、NOD2激动剂胞壁酰二肽（muramyldipeptide,MDP）组（MI＋MDP）及假手术组（Sham）,其中MI＋MDP组在造模前30min给予小鼠腹腔注射MDP（100μg/只）,MI组及Sham组均给予同等剂量的生理盐水。一周后取材,Masson染色观察心脏纤维化的程度,HE染色观察心肌组织形态学改变,免疫组化染色观察巨噬细胞的浸润情况,RT-PCR方法检测白细胞介素-6（interleukin-6,IL-6）和单核细胞趋化蛋白-1（monocytechemotacticprotein1,MCP-1）表达,Westernblot方法检测核因子-κB（nucleartranscriptionfactor-κB,NF-κB）的蛋白表达水平。结果与心肌梗死组比较,NOD2激动剂组巨噬细胞浸润增多,IL-6和MCP-1表达水平增加,NF-κB/p65的表达增加,心肌间质纤维化程度加重。结论NOD2可能通过激活NF-κB/p65信号通路,介导炎症反应参与心肌梗死后心肌纤维化过程。

简介：摘要：对于大坝安全监测数据模式智能识别技术的分析，结合了工程师的思维和学习特点，提出了数据规律性识别技术的方案，然后在此情况下在卷积神经网络构建大坝安全监测数据规律性识别模式。根据研究分析，构建智能识别算法在检测数据规律性识别问题上有积极的表现，相比传统手段不需要人为定义数学模型，可以通过一个模型准确、快速处理海量且多种类型监测数据的优势。研究成果是新一代人工智能技术在大坝安全监测领域中的发展，也是大坝智能管理的重要技术点。