模式识别论文
模式识别与智能系统硕士毕业论文
模式识别与智能系统硕士毕业论文一、论文说明本团队专注于毕业论文写作与辅导服务，擅长案例分析、编程仿真、图表绘制、理论分析等，论文写作300起，具体价格信息联系二、论文参考题目基于INTEMOR平台构建兴隆庄煤矿智能监控系统远程电网智能监控系统基于CORBA的智能交通管理系统的研究与实现基于Web的智能决策支持系统模型方法研究与应用基于Internet温室环境远程智能控制系统研究基于WEB的选程智能学习系统—自反馈模型的建模研究智能交通系统理论的研究与实现基于智能体概念的虚拟企业管理信息系统模型多智能体分布式实时仿真实验系统开发与规划算法研究基于案例的推理在智能决策支持系统中的应用矿井掘进瓦斯爆炸实时智能预警监控系统基于因特摩技术的煤矿自燃发火、瓦斯在线智能监测系统基于本体的智能答疑系统研究焦炉压力智能控制系统的设计与实现面向WEB智能应用系统的一种知识通信语言的研究矿井安全智能监控信息技术研究智能车辆双目视觉系统的研究与设计焦炉集气管压力智能控制系统矿用架线电机车智能刹车系统研究基于射频技术的智能小区四表一卡通系统的研究NERMS中智能答疑系统的研究与实现包装印刷传动智能控制系统的研究智能交通系统在九寨沟景区管理中的应用探讨及运营评价基于Web的智能教学系统的数据库设计智能控制在纯滞后系统中的应用研究住宅小区智能化系统的设计与开发基于Agent油田开发智能软件社会模型的研究远程智能图像监控系统的研究与开发智能辅助驾驶车无陀螺惯性定位及姿态测量系统研究建筑智能环境系统原理及系统工程方法的研究嵌入式操作系统Windows CE的研究与应用一种皮带运输机故障智能诊断系统研究基于以太网现场总线通信系统的研究与实现犁架的智能CAD系统及CAE研究智能压力检测系统的压力测试仪与PC机数据处理软件的设计智能家居中红外遥控系统的设计与实现嵌入式智能会议系统终端的设计与实现CDMA移动通信系统智能天线的研究智能交通通信平台的设计与应用烟叶复烤机智能控制系统的研究基于Jini的智能家居系统集成技术研究智能光纤传感器系统设计及应用研究基于Agent的环保信息智能服务系统的研究与实现基于GIS/GPS/GPRS的智能公交系统智能教学系统中多种教学模式调度的研究与实现基于智能家居系统手持设备检测工具的研究与设计智能建筑集成管理系统的研究与实现电子政务中基于移动Agent的智能信息推送系统基于专家系统的智能压路机液压系统故障诊断技术的研究基于领域本体的跨学科智能教学系统的研究多智能体理论及其在厚度控制系统中的应用研究智能变电站二次系统可靠性及相关问题研究数据挖掘在智能教学系统中的应用研究与设计财务智能系统构建与模型实现基于物联网的智能高速公路系统研究具有智能材料嵌入的弦系统的谱分析基于多智能体的车间调度系统研究集中式家居智能控制系统的研究与实现广东省智能交通管理系统及其投融资模式初步研究NAAC算法及其在智能故障诊断系统中的应用基于物联网的智能家居系统设计与改进基于DM365的智能视频监控系统研究基于人工神经网络的智能交通系统检测与控制智能制造技术与系统研究智能决策支持系统基于Zigbee无线网络的智能家居系统设计与研究基于Android的智能医疗信息服务系统服务器端设计与实现嵌入式智能站牌控制系统研究与设计包头电力系统综合智能监控管理系统研究基于ARM和嵌入式Linux的智能家居系统研究港口企业智能调度系统研究智能车辆驱动系统研究与开发基于多智能体的分布式入侵防御系统的设计基于模糊逻辑推理故障智能诊断系统及其仿真研究智能大厦空调监控系统的研究和设计基于CAN总线的智能检测仪的研究与设计基于协同的足球机器人智能决策系统及冲突消解的研究库存算法研究与仓库智能订货系统基于ARM的智能电表系统设计与实现基于Delphi简易智能监控系统的设计与实现4GMIMO智能天线系统的研究智能用电综合服务系统设计智能建筑中电力监控系统应用研究基于Linux的智能家居系统设计与实现企业商务智能决策支持系统的构建研究基于IPMI的智能平台管理系统的实现一种足球机器人多智能体对抗系统的分层变学习率增强式学习方法平面倒立摆系统的模糊自校正仿人智能协调控制研究基于WCDMA网络的智能公交系统接口协议研究无人值守边防哨卡智能视频监控系统设计智能建筑室内环境测控CPS系统设计基于SVM的CPS智能照明系统辅助感知决策基于无线传感器网络的智能家居安防系统城市智能交通管理系统智能决策支持系统在高校教职工薪酬管理系统中的应用多智能体技术及其在生产系统协调控制中的应用基于嵌入式的智能家居系统研究基于协同认知的智能股票预测IP和ATM结合技术及在智能大厦通信系统中应用研究基于智能电网的负荷管理系统分析与评价研究基于3G的无线智能视频监控系统的设计基于ARM Cortex-A8与Android平台的智能家居系统设计智能家居系统及其关键技术研究基于ARM与ZigBee技术的智能家居系统设计基于Android系统的便携式智能家居控制终端技术研究智能电表系统的设计与研究基于物联网的智能家居安防系统设计与实现智能低压配电管理系统控制模块的研究及其实现深圳市智能交通系统运维模式及评价体系研究智能车定向天线跟踪系统的研究与开发模糊仿人智能控制在倒立摆系统中的应用研究智能家庭监控系统的设计基于Mobile Agent的智能建筑信息系统集成的研究基于电力线通信技术的智能家居系统的设计与开发基于Web和数据挖掘的智能教学系统研究商务公寓式智能大厦弱电系统的设计与实现智能导航系统研究基于DSP和CPLD的智能监测系统设计与开发基于ARM+Linux的智能家居系统设计与实现基于知识的智能家居系统的研究与设计嵌入式智能家居系统的总体设计与实现实验室智能监控系统的设计与实现基于现场总线技术的箱式变电站智能配电系统的研究基于微处理器的智能车控制系统开发与研究基于虚拟仪器的智能小区配电系统信息采集与处理基于DALI的智能照明系统设计贝叶斯网在农业智能系统中的应用研究基于智能传感器的实时系统任务调度分析智能控制理论在交通控制系统中的应用智能建筑中基于互联网络协议的系统集成研究多智能体技术在航空电子系统中的应用研究基于自适应遗传算法的短道速滑仿真系统智能体的设计与实现基于RFID的低功耗智能门禁系统的设计与研究深圳市智能交通系统运行维护及商业化运营模式研究电液位置伺服系统的智能控制智能公共交通监管与调控系统分析与实施IC卡智能系统知识产权保护问题探析智能车自主驾驶控制系统研制与试验智能检测系统的应用研究TD-SCDMA在智能交通系统中的应用研究保密设备性能测试基于BACnet的智能家居远程控制系统的设计与实现一个基于WEB的智能答疑系统的设计与实现后方仓库弹药信息智能管理系统智能建筑中视频监控系统设计与应用基于分词技术的智能答疑系统基于黑板系统的多智能体系实现方法的研究新型智能仪器系统研究及设计基于INTEMOR平台构建兴隆庄煤矿智能监控系统远程电网智能监控系统基于CORBA的智能交通管理系统的研究与实现基于Web的智能决策支持系统模型方法研究与应用基于Internet温室环境远程智能控制系统研究基于WEB的选程智能学习系统—自反馈模型的建模研究智能交通系统理论的研究与实现基于智能体概念的虚拟企业管理信息系统模型多智能体分布式实时仿真实验系统开发与规划算法研究基于案例的推理在智能决策支持系统中的应用矿井掘进瓦斯爆炸实时智能预警监控系统基于因特摩技术的煤矿自燃发火、瓦斯在线智能监测系统基于本体的智能答疑系统研究焦炉压力智能控制系统的设计与实现面向WEB智能应用系统的一种知识通信语言的研究基于Android的智能供水控制系统的设计与实现基于ARM-Linux的智能家居控制系统研究与开发移动透明计算中智能终端多操作系统启动及其性能分析优化ZigBee技术在智能家居系统中的应用研究智能车目标跟踪和遥控系统的研究新型家庭智能终端中软件系统设计与应用研究基于ARM的智能家居系统的设计与实现气动标记系统中智能软件控制系统的设计与实现基于S3C2440的智能家居系统设计天津智能交通系统发展策略研究智能公交系统乘客满意度和行为意愿分析智能家居系统及其关键技术研究整合UPnP与Jini服务的OSGi智能家居系统集成研究基于中文分词技术的智能答疑系统智能家居系统人机关系研究智能建筑系统oBIX集成技术的研究智能运输系统在物流企业中的应用研究智能网网络管理系统中业务评价系统的设计和实现基于Web和数据挖掘的智能教学系统模型的研究与设计智能控制系统的智能水平的评价算法的研究商务智能决策支持系统研究水下机器人智能决策系统可靠性研究多智能体及其在生产系统的控制和故障诊断中的应用分布式智能车辆仿真调试系统的研究智能交通系统信息平台的研究及其应用——公交智能调度管理系统的开发基于智能电表的居民用电营销系统功能设计研究衡水电网智能调度技术支持系统方案设计与实施基于嵌入式B/S架构的智能家居远程监控系统开发基于云服务的智能家居系统的研究与设计基于ACP的商业智能系统研究面向智能家居的安卓控制系统设计与实现智能家居中嵌入式系统的应用一种基于MSP430的无线家居智能控制系统的设计与研究智能交通系统中的地图路况服务研究与实现商务智能决策支持系统框架的研究与设计医院智能空间网络搭建及其定位系统设计与应用智能视频监控系统的分析与设计基于ZigBee无线通信技术的智能家居系统基于语义的虚拟企业智能决策系统研究智能建筑突发事件管理系统的数据仓库研究与实现智能建筑系统的控制论描述及其优化城市综合智能公交动态管理系统研究面向智能仪器的SOPC嵌入式系统设计与实现智能建筑水环境监控系统的研究基于知识的传感器概念设计智能启发系统的研究结合专家系统与工作流技术在智能家居中的研究与应用基于Niagara技术的智能建筑系统集成设计与开发基于子系统平等模式的智能建筑系统集成的研究一个双主型的计算机基础智能教学系统的设计与实现交流电机智能测试与控制系统研究基于无线通信技术的智能变电站分布测试系统的研制智能车运动状态监测系统的研究智能电网云存储系统数据私密性问题研究嵌入式智能小车运动控制系统的研制一体化电网智能系统在三乡区域的研究及其应用基于多缩微车的智能交通系统仿真平台研究智能照明控制系统研究智能家居中网络系统关键技术的研究基于GIS的智能公交管理系统的应用研究基于ZigBee的无线传感器网络在智能家居系统中的应用物联网环境下智能交通系统模型设计及架构研究基于GPRS的嵌入式家庭智能系统设计基于Agent的智能教学系统的研究与实现基于UCOS_II的智能窗系统的设计智能车辆安检系统中的图像压缩与传输技术研究基于Niagara平台的智能建筑系统集成技术研究基于GIS的智能小区系统的设计与实现智能变电站数字化保护与同步系统方案设计基于云平台的智能家居系统设计与实现智能家居体验中心系统的硬件设计与实现一种智能家居照明系统的控制方法及装置研究智能变电站二次系统故障诊断方法研究基于Pentaho的电话中心商务智能系统设计与实现基于web的智能答疑系统的研究与设计智能移动机器人控制系统设计研究低成本智能楼宇对讲系统的设计与实现智能视频监控系统的研究与开发高职实训资源智能调度管理系统的研究基于PSIA的智能家居系统设计智能家居系统中的防火安防研究智能建筑太阳能应用系统的研究智能小区物业管理系统的研究与开发我国智能公交系统下的大站管理模式研究环绕智能环境下手机家居监控系统设计与实现面向对象的建筑器管理材决策系统多Agent技术在智能建筑系统集成中的研究与应用基于DALI的智能照明控制系统支持智能ERP系统的MAS结构若干问题研究基于多智能体技术的智能决策支持系统的研究基于DFRuino硬件平台的智能家居系统设计与开发面向智能家居的安防系统的设计与实现智能电网的发展效益测评与系统规划研究智能铁路货运服务系统研究基于DALI协议的LED智能照明控制系统基于ZigBee的智能家居系统设计基于视觉的多智能体定位系统与定位算法设计基于ZigBee技术的智能家居系统研究智能交通系统中运动目标检测技术的研究与实现山东省高速公路智能交通信息管理系统开发与应用家用整体智能厨房控制系统的设计与实现基于智能Agent决策的CRM系统研究与实现智能家居系统中嵌入式图形用户界面系统（GUI）设计连云港市智能交通系统的研究领域智能答疑系统基于价值管理的商务智能系统需求分析基于黑板的多Agent智能决策支持系统的研究智能网络磁盘（IND）存储系统调度算法研究无线传感器网络在智能公交系统中的应用小区智能系统的研究基于B/S的形成性考核智能管理系统智能照明系统的研究与开发基于信息系统的智能小区研究面向服务的VoIP网络系统的智能增强设计与实现基于多智能体机器人系统的实时通迅研究基于多智能体的机器人系统通信技术的研究基于改进ZigBee路由协议的智能家居系统研究与设计基于ZigBee技术的智能家居控制系统的研究基于多智能体理论的分布式智能化三相逆变器并联系统的研究基于智能电表的用电管理系统的设计与实现多功能智能家居系统的设计与实现电力智能计量挂锁系统的研制面向状态检修的变电站智能巡检系统研究北斗/GPS双模智能车载终端系统研究与实现基于HLA的智能家居仿真系统的研究与构建无人驾驶智能车制动控制系统研究热带地区小户型干式沼气发酵装置及其智能监控系统研究高速公路智能交通监控系统的研究与开发基于Pentaho的水泥企业商业智能信息系统研究与开发基于ZigBee的智能家居系统设计基于DALI协议的智能照明系统设计基于MapX的南昌市智能交通信息查询系统的设计与实现风光互补智能控制系统的设计与实现智能小区管理系统的设计与开发智能建筑信息管理系统的研究与设计基于Web的高校学报社智能管理信息系统研究智能家居系统设计与防雷保护研究基于ZigBee技术的智能家居无线网络系统智能施肥灌溉决策系统的设计与实现智能手机系统软件设计与研究商业智能系统研究与设计家庭智能网络终端系统的研制智能天线对CDMA/SDMA系统性能增强的研究基于VxWorks的智能机器人软件系统支撑平台的研究与实现嵌入式智能仪器基本系统设计与实现往复泵泵阀故障的智能诊断技术与实现粮食收购智能定等系统的研究基于网络的智能监控系统的分析与设计电液位置伺服系统智能控制及仿真技术研究基于ZigBee技术的智能家居环境数据采集系统的设计与实现基于物联网技术的智能家电管理系统的界面设计研究基于Android平台的智能家居系统设计与实现小卫星地面模拟智能控制及观测验证系统的设计与实现基于Android系统的智能家居安防的研究与设计基于物联网的智能家居控制系统设计智能公交系统背景下的公交调度优化研究智能建筑系统分析与设计基于Linux的智能家居控制终端系统的设计与实现面向智能电网先进报警管理系统的研究智能网络存储系统中存储入侵检测系统（SIDS）的研究基于ARM技术的汽车智能管理系统的研究与设计基于无线通信网络的多智能小车协作控制系统研究基于无线传感网的智能家居软系统设计新近智能导引系统的特点、实效与研发机制高端小区的智能家居系统的研究与实现基于上下文感知计算的智能家居系统研究基于切换系统理论的伺服系统智能PID控制器设计嵌入式智能家居控制系统的研究基于移动通信增值业务平台的智能交通系统研究复式住宅中智能家居系统的研究与实现基于带时变修正权函数FUZZY-PID控制器的智能车系统研究基于以太网和FPGA的智能小区管理系统智能脉冲式高压电网防护系统的研究智能群体决策支持系统的多库协同管理研究与实现基于Web和数据挖掘的智能教学系统的研究与开发基于网络的智能家居系统的研究与应用基于嵌入式INTERNET技术的智能设备控制系统的研究基于面向对象方法的智能CAD系统的研究与实现机械设备故障智能诊断系统研究长春一汽厂区门禁智能管理系统智能家居生态与安防系统设计与实现基于多功能家庭网关的智能家居系统研究与实现基于GIS的智能喷灌控制系统上位机的设计与实现智能电网建设时期用电信息采集系统的研究智能交通系统中的无线传感器网络和新的传输方式基于物联网的智能交通系统网关研究与实现基于OSGi的语义智能监控系统设计与实现基于IMS智能终端的智能家居系统研究与实现基于MSP430的智能家居系统设计面向物联网的智能家居安防系统研究基于Android平台的智能家居控制系统设计智能监控系统的运动目标检测跟踪算法研究与实现智慧门系统的智能监控设计与开发基于数字可寻址照明接口协议的智能照明系统设计研究基于zigbee技术和android系统的智能家居系统设计智能家居控制系统的设计与开发数控电火花线切割机床工作液智能控制系统的设计研究基于Web的商业智能决策支持系统研究智能小区管理控制系统的设计研究便携式智能导游终端系统的人性化设计与开发三维重构技术在智能监控系统中的应用研究智能电话预付费系统及其关键算法的设计智能控制技术在中央空调监控系统中的应用研究兰州市智能交通管理系统设计及其通信系统应用研究基于虚拟仪器技术的发酵智能测控系统集成与应用研究智能公用电话系统信令自动测试的研究面向城市的智能交通管理系统网格数据库的改进及在智能交通系统中的应用开放性智能教学系统研究与实现小区域智能交通模拟系统演示平台银行商业智能系统研究与实现智能天线对SCDMA无线接入系统性能的影响基于网络的智能家居管理系统需求侧智能能量管理系统的设计、实现与应用基于监控的智能家居系统设计与实现基于ZigBee的智能雷通信系统的设计与实现基于CAN/以太网网关的智能楼宇系统的研究与设计基于S5PV210处理器的智能家居控制系统软件设计基于Zigbee技术的智能家居系统研究与设计智能家居系统中智能网关的设计与实现智能挡车器控制系统的研究与设计面向功能机用户的安卓智能机用户引导系统研究与设计智能交通中智能图像质量检测系统的硬件研究与实现基于CDMA 1X网络的智能公交系统设计与实现基于Socket的智能自动化广告硬盘管理系统开发智能公交系统网络解决方案的研究智能建筑楼宇自控系统集成技术研究便携式智能终端系统的设计与实现商业智能技术的研究和在人力资源管理系统中的应用基于ZigBee技术的家居智能控制系统设计试题库系统智能组卷与试卷分析的研究智能E维护决策支持系统及其关键技术研究电力营销智能培训仿真系统的研究与开发智能家居系统的研究车辆导航的智能查询知识库系统研究智能决策支持系统及其在石油储运中的应用振动压路机智能故障诊断系统的研究与开发CDMA移动通信系统DOA估计算法的研究基于NC的农业智能系统集成框架的研究与实现智能家居信息采集系统的研究与实现智能财务决策支持系统的应用研究基于IPMI的智能平台管理系统设计基于ARM与Zigbee技术的嵌入式智能家居系统设计城市隧道通用智能监控系统研究智能家居远程监控系统的研究与设计基于ARM和ZigBee技术智能家居系统的设计与实现消防车智能监控系统研究与开发智能MCC系统工程设计方法在造纸中的应用基于物联网技术的智能小区安防系统的设计与实现基于ZigBee的智能照明系统的设计与实现基于ZigBee无线传感网络的智能家居系统设计与实现基于现场总线的塔机嵌入式智能监控系统研究智能车电机控制和图像采集系统设计与研究基于ARM9的智能家居控制系统的研究与设计城市照明智能监控管理系统设计与实现面向智能电网的高级计量算法研究及系统设计包头会展中心项目中的智能配电系统设计基于ARM和ZIGBEE的物联网智能家居系统的设计基于多Agent的智能教学系统的设计与研究智能交通中的车辆监控系统钻削类主轴箱传动系统智能设计的研究。
模式识别作业 小论文
《模式识别》学习心得模式识别(Pattern Recognition)技术也许是最具有挑战性的一门技术了，模式识别有时又被称为分类技术，因为模式识别说到底就是对数据进行分类。
说到识别，最为常用的便是模仿人的视觉的图像识别（当然还有语音识别），也许你会想当然地认为那还不简单，觉得我们用我们的眼睛可以轻而易举地识别出各种事物，但是当你想用计算机中的程序来实现它时，于是你便会觉得很沮丧，甚至于有无从下手的感觉，至此你再也不会觉得电脑有多聪明，你会觉得电脑是多么的低能。
是的，现在的电脑智能，即人工智能还远不如蟑螂的智能，这其中最为根本的原因是模式识别技术还是处于较为低层次的发展阶段，很多的识别技术还无法突破，甚至有人还断言，再过30年也不会有本质的飞跃。
当然，世事总是让人难以预料，我们也用不着这么地悲观，科学技术总是向前发展的，没有人可以阻档得了的。
在这里，我把我对模式识别技术的学习和研究心得拿出来与大家分享一下。
模式识别具有较长的历史，在20世纪60年代以前，模式识别主要是限于统计学领域中的理论研究，还无法有较强的数学理论支持，20世纪80年代神经网络等识别技术得到了突破，计算机硬件技术更是有了长足的发展，模式识别技术便得到了较为广泛的应用，光学字符识别(OCR)是模式识别技术最早得到成功应用的技术，之后的应用还有如DNA序列分析、化学气味识别、图像理解力、人脸检测、表情识别、手势识别、语音识别、图像信息检索、数据挖掘等。
模式识别是一门与数学结合非常紧密的科学，所应用到的数学知识非常多，最基本的便是概率论和数理统计了，模式识别技术到处都充满了概率和统计的思想，我们经常所说的识别率，其实就是概率的表达：在大数据量（严格地说应当是数据量无穷大）测试中识别成功的概率，还有常用的贝叶斯决策分类器便是运用了概率公式。
模式识别还用到了线性代数，因为运用线性代数可以较为方便表达具有多特征的事物，我们一般会用向量来表达一个事物的特征，对于向量的计算是一定会用到线性代数的知识的。
模式识别人工智能论文
模式识别人工智能论文
本文研究的是基于模式识别的人工智能，旨在分析模式识别技术如何帮助实现人工智能。
它介绍了模式识别的基本概念，以及它在人工智能中的作用。
在模式识别技术的基础上，它给出了一些实际应用的示例，例如文本分析，图像识别和语音识别。
此外，它还探讨了模式识别在人工智能中的潜在挑战，并给出了解决方法。
首先，本文简单介绍了模式识别的基本概念。
模式识别是机器学习和人工智能的重要分支，它旨在分析数据，对输入数据进行有意义的分析，以确定它们的关系和结构。
它是人工智能中非常重要的一个技术，可以帮助机器学会从数据中提取特征，并建立模型来预测可能发生的结果。
其次，本文介绍了模式识别在人工智能中的作用。
它可以用来开发机器学习和计算机视觉系统，这些系统可以用于自动识别和分析文本，图像和视频等信息。
例如，使用模式识别技术，可以开发文本分析系统，该系统可以自动分析文本，从中提取有用的信息，从而节省人力。
此外，它还可以用来开发图像识别系统，可以快速识别不同类型的图片，比如动物、植物、自然场景等，并返回分析结果。
时间序列分析中模式识别方法的应用-模式识别论文
时间序列分析中模式识别方法的应用摘要：时间序列通常是按时间顺序排列的一系列被观测数据，其观测值按固定的时间间隔采样。
时间序列分析(Time Series Analysis)是一种动态数据处理的统计方法，就是充分利用现有的方法对时间序列进行处理，挖掘出对解决和研究问题有用的信息量。
经典时间序列分析在建模、预测等方面已经有了相当多的成果，但是由于实际应用中时间序列具有不规则、混沌等非线性特征，使得预测系统未来的全部行为几乎不可能，对系统行为的准确预测效果也难以令人满意，很难对系统建立理想的随机模型。
神经网络、遗传算法和小波变换等模式识别技术使得人们能够对非平稳时间序列进行有效的分析处理，可以对一些非线性系统的行为作出预测，这在一定程度上弥补了随机时序分析技术的不足。
【1】本文主要是对时间序列分析几种常见方法的描述和分析，并重点介绍神经网络、遗传算法和小波变换等模式识别方法在时间序列分析中的典型应用。
关键字：时间序列分析模式识别应用1 概述1.1 本文主要研究目的和意义时间序列分析是概率论与数理统计学科的一个分支，它是以概率统计学作为理论基础来分析随机数据序列(或称动态数据序列)，并对其建立数学模型，即对模型定阶、进行参数估计，以及进一步应用于预测、自适应控制、最佳滤波等诸多方面。
由于一元时间序列分析与预测在现代信号处理、经济、农业等领域占有重要的地位，因此，有关的新算法、新理论和新的研究方法层出不穷。
目前，结合各种人工智能方法的时序分析模型的研究也在不断的深入。
时间序列分析已是一个发展得相当成熟的学科，已有一整套分析理论和分析工具。
传统的时间序列分析技术着重研究具有随机性的动态数据，从中获取所蕴含的关于生成时间序列的系统演化规律。
研究方法着重于全局模型的构造，主要应用于对系统行为的预测与控制。
时间序列分析主要用于以下几个方面：a 系统描述：根据观测得到的时间序列数据，用曲线拟合的方法对系统进行客观的描述；b 系统分析：当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理；c 未来预测：一般用数学模型拟合时间序列，预测该时间序列未来值；d 决策和控制：根据时间序列模型可调整输入变量使系统发展过程保持在目标值上，即预测到偏离目标时便可进行控制。
模式识别人工智能论文【范本模板】
浅谈人工智能与模式识别的应用一、引言随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”,诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息，这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造.但是从一般的意义上来讲，当前的计算机都无法直接感知这些信息，而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。
虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题，但是仍然存在着识别技术不高,不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。
这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下，成为计算机应用发展的瓶颈。
这时，能够提高计算机外部感知能力的学科—-模式识别应运而生，并得到了快速的发展，同时也成为了未来电子信息产业发展的必然趋势。
人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息，可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。
近年来电子产品中也加入了诸多此类的功能：如手机中的指纹识别解锁功能；眼球识别解锁技术；手势拍照功能亦或是机场先进的人耳识别技术等等.这些功能看起来纷繁复杂，但如果需要一个概括的话，可以说这都是模式识别技术给现代生活带来的福分.它探讨的是计算机模式识别系统的建立，通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知,从而将非电信号转化为计算机可以识别的电信号.二、人工智能和模式识别（一)人工智能。
人工智能（Artificial Intelligence），是相对与人的自然智能而言的，它是指采用人工的方法及技术，对人工智能进行模仿、延伸及扩展,进而实现“机器思维"式的人工智能.简而言之，人工智能是一门研究具有智能行为的计算模型,其最终的目的在于建立一个具有感知、推理、学习和联想，甚至是决策能力的计算机系统，快速的解决一些需要专业人才能解决的问题。
从本质上来讲，人工智能是一种对人类思维及信息处理过程的模拟和仿真。
（二)模式识别。
神经网络论文
人工智能专题报告题目模式识别及人工神经网络概述姓名专业学号学院电脑科学与技术学院内容摘要：模式识别是一项极具研究价值的课题，随着神经网络和模糊逻辑技术的发展，人们对这一问题的研究又采用了许多新的方法和手段，也使得这一古老的课题焕发出新的生命力.目前国际上有相当多的学者在研究这一课题，它包括了模式识别领域中所有典型的问题:数据的采集、处理及选择、输入样本表达的选择、模式识别分类器的选择以及用样本集对识别器的有指导的训练。
人工神经网络为数字识别提供了新的手段。
正是神经网络所具有的这种自组织自学习能力、推广能力、非线性和运算高度并行的能力使得模式识别成为目前神经网络最为成功的应用领域。
关键词：模式识别，神经网络，人工智能，原理，应用Abstract：Pattern recognition is an extremely valuable project research, with neural network and fuzzy logic technology development, people on this subject, and adopted many new methods and means, also make the ancient subject coruscate gives new vitality. Current international has quite a number of scholars in the study of this topic, and it includes pattern recognition field of typical problems: the data acquisition, processing and selection, input data express choice, the choice of mode identification classifier and using samples of the reader has guidance training. Artificial neural network for digital recognition to provide a new way. It is neural network which has this kind of self-organization self-learning capability, generalization, nonlinear and computing highly parallel ability makes the pattern recognition become the neural network was the most successful application fields.引言具体的模式识别是多种多样的，如果从识别的基本方法上划分，传统的模式识别大体分为统计模式识别和句法模式识别，在识别系统中引入神经网络是一种近年来发展起来的新的模式识别方法。
模式识别人工智能论文
模式识别人工智能论文
模式识别是计算机视觉（CV）领域中重要的研究内容，也是人工智能（AI）领域中关键技术之一、模式识别通过分析不同类型的数据，识别出
其中的模式，以便对输入的特征或材料进行分类和分析。
它被用于更广泛
的计算机视觉应用，如图像分割，图像检索，图像检测，图像建模，图像
深度学习，机器视觉，以及计算机自动控制等应用。
目前，深度学习技术在模式识别领域取得了重大进展。
深度学习模型
具有有效的表示学习能力，可以从大量复杂数据中学习特征，从而更加准
确地预测和分析出数据中的模式。
例如，深度学习模型可以用于图像识别，通过训练模型来学习图像中各个对象的特征，从而可以准确地识别和分类
图像中的对象。
另外，语音识别也可以借助深度学习模型，根据不同语音
的特征，识别出不同的语音。
此外，深度学习模型可以用于识别和分析文本，可以分析文本中的主题，情感，语义等信息。
随着计算机视觉和人工智能的快速发展，模式识别技术也在不断地演
进和创新，提高了视觉计算和人工智能的性能。
模式识别与智能系统专业大学毕业论文
模式识别与智能系统专业大学毕业论文摘要：本文主要探讨了模式识别与智能系统专业的大学毕业论文研究方向和相关领域的现状。
首先介绍了模式识别和智能系统的定义和基本原理。
随后，分析了该专业的发展趋势和应用领域，并对相关领域的研究进行了概述。
最后，总结了毕业论文的选题建议，并提出了未来发展的展望。
1. 引言模式识别与智能系统是一门涉及模式分类、特征提取和决策理论等内容的学科，可以应用于图像识别、语音识别、机器学习、人工智能等众多领域。
大学毕业论文是对学生四年学习成果的总结，对于模式识别与智能系统专业的学生来说，选择一个合适的研究方向是十分重要的。
2. 模式识别与智能系统的基本原理模式识别是基于对数据进行分析和学习，从数据中提取出隐藏的模式，并通过分类或聚类等方法将其与已知模式进行比较和匹配的一种技术。
智能系统是指使用人工智能和机器学习等技术，使计算机拥有类似于人类智能的能力，可以进行智能化的决策和学习。
3. 模式识别与智能系统专业的发展趋势随着人工智能和机器学习等相关技术的快速发展，模式识别与智能系统专业在社会经济的各个领域都有着广泛的应用。
例如，在医学领域中，智能诊断系统和医学图像分析技术可以辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
在机器人领域中，模式识别和智能系统可以使机器人具备感知和决策的能力。
此外，人脸识别、语音识别和自然语言处理等领域也需要模式识别和智能系统的支持。
4. 相关领域的研究概述在模式识别和智能系统专业中，有许多相关的研究领域，如图像处理、模式分类、模糊推理、机器学习等。
图像处理是模式识别中的一个重要组成部分，它可以对图像进行特征提取和处理，以支持模式的识别和分类。
模式分类是模式识别的核心内容，通过对数据进行分类和聚类，可以进行模式的识别和匹配。
模糊推理是一种处理不确定性和模糊性信息的方法，可以用于决策和推理。
机器学习是模式识别的重要工具，它可以让计算机从数据中学习和推理，为模式的识别和分类提供支持。
毕业设计--基于模式识别的水果智能分类系统[管理资料]
![毕业设计--基于模式识别的水果智能分类系统[管理资料]](https://img.taocdn.com/s3/m/fcd8d79527d3240c8547ef9b.png)
毕业设计基于模式识别的水果智能分类系统基于模式识别的水果智能分类系统摘要本论文综合运用了数字图像处理，模式识别的理论来构建起一个简单的水果智能分类系统。
实现了在相同条件下拍摄的水果图片的特征提取和种类识别，在此基础上设计出了基于人工神经网络的水果智能分类器，由计算机自动调整神经网络中各个权值，达到水果种类识别的自动化。
数字图像处理对源位图进行了加工，是特征提取的基础。
数字图像处理的理论涉及到彩色图像的灰度化、中值滤波、二值化、轮廓提取、种子填充、轮廓跟踪等。
其中，二值化采用了基本自适应门限的方法。
模式识别包括了特征提取和分类器的设计，是种类识别的关键。
特征提取主要利用了水果的几何特征，反映了水果的大小和形状。
分类器的设计主要采用了人工神经网络的方式来实现，具体说来是利用了神经网络中反向传播算法来进行网络训练，并利用训练结果完成了水果种类的智能识别。
关键词：特征提取人工神经网络二值化基本自适应门限反向传播算法A Intellective System for Fruit ClassificationBased on Pattern RecognitionAbstractIn this paper, we apply the theory of digital image processing and pattern recognition to construct a simply and intellective system for fruit classification based on pattern recognition. We have already fulfilled characteristic withdrew and type recognition for the pictures of fruit which are photographed under the same condition .We have also designed a categorize machine based on artificial neuro-network , which can adjust the weights of neuro-network automatically by computer in order to recognize the type of the fruit.Digital image processing deals with the original bitmap ,which is the basis of characteristic withdrew .The theory of digital image processing refers to the gradation of color image ,median filter ,image binary, outline withdrew ,the seed fills ,outline track and so on. Among them, image binary makes use of the basic auto-adapted threshold method.Pattern recognition involves characteristic withdrew and the design of categorize machine, which are the keys of type recognition. The characteristic withdrew has mainly used fruit's geometry characteristics ,which reflect fruit’s size and shape .The categorize machine is designed by means of artificial neuro-network, which uses the algorithm of Back-Propogation in detail and completes the fruit type intelligent recognition by using the training results. Keywords:characteristic withdrew, artificial neuro-network, image binary, basic auto-adapted threshold, the algorithm of Back-Propogation.目录摘要 (I)Abstract (III)第1章绪论 (6)模式识别的发展情况 (6)模式识别和模式的概念 (6)模式识别的应用 (7)水果智能分类系统的研究情况 (7)国内研究现状 (7)国外研究现状 (8)第2章图像采集 (9)图像采集的几种方法 (9)本课题所采用的图像采集方法 (9)第3章图像预处理 (11)数字图像处理的基本内容 (11)常用的几种图像文件 (11)与设备无关位图 (12)位图的显示 (14)彩色图像的颜色空间转换 (15)彩色图像的灰度化处理 (17)将伪彩色图像转化为灰度图 (17)将24位真彩位图转化为灰度图 (17)中值滤波 (18)图像的二值化处理 (18)基本全局门限 (19)基本自适应门限 (20)第4章图像分割与特征提取 (21)消除小杂质区域面积 (21)二值图像的区域标记 (21)二值图像的小区域消除 (22)消除大杂质区域 (22)轮廓提取 (23)种子填充 (24)消除杂质区域 (25)特征提取简介 (25)本系统的特征提取 (26)特征形成 (26)特征获取 (26)第5章分类器的设计 (28)人工神经网络基础 (28)人工神经元 (28)前馈神经网络 (29)反向传播算法的应用(BP法) (29)数据归一化 (29)BP算法 (30)神经网络设计思路 (32)结论 (34)致谢 (36)参考文献 (35)附录 (32)第1章绪论1.1模式识别的发展情况模式识别[1]诞生于20世纪20年代，随着40年代计算机的出现，50年代人工智能的兴起，模式识别在60年代初迅速发展成一门学科。
仿生模式识别（拓扑模式识别）——一种模式识别新模型的理论和应用
——一全里堡璺苎查兰兰些查垦主茎丝苎６神经网络高维空闯复杂几何形体覆盖识别方法及其应用实例在实际的仿生模式识别中为了判别是否属于集合Ｐ。
，必须用软件或硬件为手段，在特征空问ＲⅡ中构筑一个能覆盖集合Ｐ。
的ｎ维空间几何形体。
近似于覆盖集合Ｐ。
的ｎ维空间几何形体是以不同维数的“流形”（集合Ａ）中，无穷多的点作球心，以常数ｋ作半径的无穷多个ｎ维超球体的并，即集合Ａ与ｎ维超球体的拓扑乘积。
根据维数理论ｆ”，要把ｎ维空间分成两部分，其界面必须是一个ｎ－１维的超平面或超曲面。
而人工神经网络中一个神经元正是在１１维空间中作一个ｎ－１维的超平面或超曲面，把Ｒｎ分成两个部分。
一个神经元，也可以是多种多样的复杂的封闭超曲面睥】。
冈而，人工神经网络是实现仿生模式识别的十分合适的手段。
为了方便发展神经网络仿生模式识别，我们在前一篇论文中一】引入了神经网络高维空间几何分析方法，用来作为发展仿生模式识别的一种实用性工具，该文中对ｎ维空间的点、直线、平面、超平面、圆、球面、超球面间的关系作了叙述，但未对非球超曲面进行讨论。
以下，将介绍和讨论一个应用非球超曲面的仿生模式识别的实例。
仿生模式识别应用实例的要求是在海面上或地平面上对不同方向观察的目标（如舰艇、坦克、汽车、牛、马、羊等）的认识。
样本的采集是从不同方向观察所采集到的ｂｍｐ文件，进行前处理（连续映射）后压缩成２５６维特征空间样本点。
由于观察方向都是水平的，可咀说方向的改变只有一个变量，因而，特征空问中样本点的分布应近似于呈一维流形分布。
加以其他方向存在的微弱变动，可以考虑某类对象在特征空间中的覆盖形状应是个与圆环同胚的一维流形与２５６维超球的拓扑乘积。
用语言描述也就是在２５６维特征空间中，离开一条头尾相接的空问曲线的最小距离小于某定值ｋ的所有点的集合Ｐ。
，而该空间曲线包含所有采集的样本点集合Ｓ，即Ｓ＝｛Ｘｘ＝Ｓ。
（ｉ＝１，２…．采集样本总数）｝图３Ｐａ＝（ｘｆｐ（）【，ｙ）＜ｋＹ∈Ａ，Ｘ∈舯｝其中Ａ＝｛ｘ｛ｘ２Ｘｉ，ｉ＿（Ｉ，２，…，ｎ）’１１ＣＮ，Ｐ（ｘｍ，ｘ叶１）＜￡，ｐ（Ｘ１ｘ。
模式识别英文文献阅读
My Feeling to this CurriculumIn terms of the degree of difficulty of this curriculum,I think it is a little bit higher than the basic requirement to undergraduate students, because most of us have not gained a comprehensive understanding of algorithm and laid a solid foundation of mathematics in our first year. However, after learning some basic knowledge of picture processing, using Matlab as a data processing tool is no longer a formidable task for me. Overall, this course is quite helpful and challenging to undergraduates who have some desire for continuing their study and research in remote sensing after graduation.Through this course, I have gained a better understanding of how to process pictures with more than three wavebands and got to know some classical algorithms in the field of pattern recognition, like K-means,KNN and PCA. Among all of them,what impressed most is K-means.My Experience of Studying K-means algorithmBefore learning this curriculum, I have already had access to this algorithm by participating in the project approval of our university, and the name of our project is …The Cluster Analysis of College students‟ attributes‟. At that time,the principal idea of K-means was used for reference to classify sample students, and the GPA, the family financial situation, the index of happiness and etc. have been regarded as students‟ basic attributes whose degrees of relevance and weights play an important role in clustering.During this course, I have attained a deeper comprehension of the usage of K-means‟idea in processing remote sensing data. To be honest, it is really a difficult task. First of all, unlike common chromatic pictures which have only three wavebands, remote sensing pictures have four or even hundreds of wavebands.That means a single pixel of which enjoys a greater quantity of attributes; therefore, in order to process more informative pictures, our programme should be able to calculate the weighted distance from each pixel to the randomly selected cores of clustering and classify it to the most proximate class in a shorter period of time. As a result of that, I have modified the circulatory part of my programme many times for the sake of its efficiency of operation. Moreover, from the perspectives of the selection of the cores of clustering, the more iterations have been set up ,the more stable the cores are; however, setting up more iterations implies longer operation; therefore, we have to select typical samples as cores of clustering according to the classified result of our first task at the beginning. Unfortunately, I did not get an ideal classification when using the software ENVI to classify.Dissertations ReadingBy making a classification of remote sensing picture given with the concept of K-means, I gradually realized the drawbacks and the limitations of this algorithm. They are having to obtain the number of clusters of data sets in advance and the sensitivity to selecting initial clustering centers. Accordingly, I have read five Englishdissertations which are highly related to the methodology of improving the efficiency and effectiveness of this algorithm, and I benefit greatly from those thoughts.1.Improved k-means clustering algorithm(Journal of Southeast University)In this dissertation, the concept of a silhouette coefficient is introduced to help determine the initial clustering centers.The optimal clustering number K opt of a data set with unknown class information is confirmed by calculating the silhouette coefficient of objects in clusters under different K values. Then the distribution of the data set is obtained through hierarchical clustering and the initial clustering-centers are confirmed. Finally,the clustering is completed by the traditional k-means clustering. In this method, different clusters can be reasonably distinguished and the outliers can be efficiently recognized.Overall,This algorithm conquers the diversity of result clusters and optimizes the quality of clustering.In my opinion, this paper validates the efficiency of the algorithm by testing cases, as when one object cannot be dispatched to a single cluster,we need to distribute the object to several clusters based on different possibilities.However, because of the idea of hierarchy based on, this algorithm will greatly enhance the calculated amount of classification and complexity of calculating.2.Global Optimising K Value for Semi-Supervised K-means Algorithm (Journal of Beijing Jiaotong University)This paper show us a new method which has broken the limits that traditional methods have in selecting samples as the K value. It can direct and plan a great amount of supervision data by using only a small amount of labeled data. Combining the distribution characteristics of data sets and monitoring information in each cluster after clustering, we are able to use the voting rule to guide the cluster labeling in the data sets. By comparing the results of its experiment and traditional methods of classification, we can clearly witness that this method enjoys more efficiency of finding the best data sets for K values and clustering center. Generally, it can enhance the performance of clustering.Taking my own experience as an illustration , in order to shorten the operation, I have used the method of labeling for reference to process the high-optical-spectrum data. If the picture given has a colossal amount of pixels, labeling training data can be a better method to process it in a short time.3.Learning algorithm for RBF Neural Networks based on Improved K- means algorithm (Computer Engineering and Application )This paper a at solving the sensitivity to the initial clustering center of traditional K-means algorithm and introducing an improved learning algorithm based on improved K-means algorithm. The new algorithm optimizes k-means algorithm with subtractive clustering algorithm to eliminate the clustering sensitivity,and constructs RBF neural networks with the optimized k-means algorithm.The simulation results demonstrate the practicability and the effectiveness of the new algorithm. Unfortunately, in spite of the fact that this method can stabilize the clustering center, it enhances the complexity of calculating to a vast degree. Because using subtractiveclustering algorithm to process the data in advance adds difficulty and calculated amount to later clustering.4.Optimizing k-means clustering results with standard software packages (Computational Statistics and Data Analysis)This paper illustrates us another concept of solving the sensitivity to selecting initial clustering centers and proposes a simple procedure that can be invoked to improve the default solution. K-means algorithm, actually, is an iterative algorithm that requires specification of a starting configuration, and many packages use a random start unless the user declares otherwise. For example, Some packages, however, base the default starting option on a preliminary analysis such as hierarchical clustering. This does not allow users to produce different “replicate” solutions, so the temptation is to treat the final solution as a global rather than local optimum. In this regard, an iterative scheme that generally improves on the default solution is suggested.Specifically, to apply this idea to K-means clustering from a fixed starting point we iterate the algorithm, we need to perturb the cluster membership at each iteration but decrease the probability of moving individuals between clusters as the iterations in the meantime. And the above iterative refinement will generally improve the effectiveness of clustering. What I gained from the paper is that the more comprehensive your iterative scheme are, the more typical clustering center can be selected.5.Queuing Theory Supervising K-means Clustering Algorithm and ITS Application in Optimized Design of TTC Network (Journal of Astronautics) This paper proposes an improved K-means clustering algorithm for optimization design of network. it analyzes the call process by queuing theory and calculated the least network group , which was the initial K of K-means clustering. Although this paper is not highly related to what we have learned from pattern recognition, the concept of queuing can be appropriately brought in selecting the initial K. Queuing theory, which can analyze and infer intersection delay formation against non-saturated and oversaturated conditions of communication for information, is widely available in the field of operational research. It can helps K-means calculate the initial K and reduces the computational complexity. However, there are some knotty problems followed. The problem is that the sum (S = INT(λ/μ) + 1) was not generally the best result because of the asymmetrical distributing. Accordingly, adding the idea of the queuing theory to K-means algorithm means that we have to pay more attention to resource consumption to avoid jam of the system programmed by ourselves.Overall, this new concept is quite useful and creative ; however, the field of being referred of which is quite restricted.Hence, we should thick twice before making use of it in big data processing.Advice for this curriculumDue to the high demands for mathematics of this curriculum ,setting aside more time for us to pick up some basic theories of statistics and linear algebra can be beneficial to our for figuring out those algorithm. Moreover, most of us are in great need of the help from assistants.Hopefully,the assistants could instruct us more in their spare time.。
模式识别与智能系统硕士毕业论文选题(100个)
模式识别与智能系统硕士毕业论文选题（100个）网络头像的识别与分类研究基于深度学习的前列腺癌超声图像辅助诊断技术研究基于多模型交互的关键设备剩余寿命预测目标驱动的移动机器人自主导航研究基于C3D-BiLSTM网络和代价敏感学习的阿尔兹海默症图像分类算法分布式延时工业系统软测量建模与应用基于显著性区域的无参考图像质量评价方法研究弱监督时序动作检测算法研究基于判别式分类器的视频目标跟踪算法研究基于情感特征解耦学习的表情识别方法研究非线性系统滤波粒子退化解决策略与方法研究视频超分辨率重建中的细节保持算法研究基于视频内容的动态摘要生成算法研究基于目标表示增强的相关滤波跟踪算法研究基于GNN的小样本分类算法研究基于非负矩阵分解的降维方法研究与应用基于编解码模型的视频文本描述算法研究基于GAN和GRU的时间序列预测和填补方法研究人与物交互行为识别方法研究混合交叉熵算法求解模糊分布式流水线复杂调度问题神经网络多任务连续学习中灾难性遗忘问题的研究基于深度学习的可回收垃圾视觉分拣系统基于人体姿态迁移的视频生成方法研究基于图卷积的图像文本描述算法研究基于深度度量学习的小样本图像分类方法研究多源域深度迁移学习方法研究基于线结构光的旋转物体动态三维测量方法第一视角行为识别算法研究核相关滤波与卷积神经网络相结合的目标跟踪算法的研究基于主动Lamb波的碳纤维复合材料疲劳损伤结构健康监测方法研究面向森林火情的无人机航迹规划算法研究基于U-net的光纤散斑图像复原研究管路系统的分数阶减振降噪研究及故障分析管路系统的分数阶减振降噪研究及故障分析基于SiamRPN网络的回归损失函数及视觉跟踪研究基于信号质量评估的日常血氧及心率检测研究基于YOLOv3的目标检测方法研究基于扫频听觉诱发电位的听力损失检测方法研究基于光度学分析的高精度结构光三维重建方法研究基于神经肌肉生理信息的吞咽与发音功能评估方法研究基于机器学习的医学影像模态转换及其临床应用基于智能鲁棒模式识别的临床可行的多自由度控制假肢方法研究基于深度学习的磁共振动态成像基于孪生网络的单目标跟踪算法研究复杂场景下基于YOLOv3的人脸检测研究基于学习人类策略的移动机器人控制方法研究基于多源神经信号融合的人体运动意图识别研究肝肿瘤超声引导穿刺机器人的系统设计与控制基于中层语义表征的视频行为分析识别方法研究基于视觉的机械臂智能抓取系统研究基于主动红外入侵探测器的室内人员计数方法研究基于深度学习的金刚石锯片裂纹检测方法研究基于迁移强化学习的跨区互联电网调度优化多品种单站点外骨骼人机生产线系统的建模与优化研究快速超像素图像分割算法及其应用研究基于点云数据的SLAM图优化研究基于机器视觉的碳纤维预浸料表面质量检测研究基于机器视觉的汽车路况感知技术研究纤维素基离子电驱动器与纳米发电机的设计及性能研究基于磁阻测量的硬质合金锯片检测方法研究网约车用户出行行为分析及需求预测——以海口市为例服务机器人远程过程调用框架设计与实现——以表情识别为例基于2D旋转激光的室内三维SLAM技术研究基于网络表示学习的异常用户检测方法研究基于深度神经网络的高光谱波段选择方法研究基于SSD的小目标检测算法研究基于注意力机制的生成式对抗网络的图像增强和补全算法研究机载综合导航系统建模及其实现基于生成式对抗网络的图像识别研究基于移动端的艺术品智能识别地下隧道电缆环境下的少样本目标检测算法研究基于xPC实时平台的HIL架构设计关键技术研究与实现PROFIBUS现场总线通信性能仿真研究常规岛仪表系统可靠性建模分析AST电磁阀失电特性研究与可靠性分析规模化风电机组调频性能关键技术研究及应用核电常规岛给水系统可靠性分析及故障诊断基于自由基光谱的预混火焰温度检测研究前臂静脉特征的提取与匹配方法研究基于深度信息的室内场景分割算法研究基于语义分割的图像篡改盲取证技术研究永磁同步电机转速环控制策略研究基于深度学习的极光局部结构识别与定位基于双目视觉的道路场景语义分割技术研究基于强化学习的足式机器人控制方法研究考虑动态干扰和间歇运动的运动目标检测方法研究基于LoRa物联网组网方法研究与系统实现面向康复的运动想象脑电分析及结合VR训练研究基于组合模型的燃煤电站电煤库存短期预测方法研究基于可分离信号的Wiener模型辨识方法研究基于案例推理的时间限制进食治疗肥胖方法研究面向旅游领域的实体预测方法研究基于改进RPN的深度学习目标检测方法研究基于物联网技术的图像火焰检测系统设计基于姿态分析和局部特征的人脸识别系统研究基于卷积神经网络的飞机蒙皮紧固件腐蚀损伤检测研究贝叶斯网络分类器的参数学习算法研究与实现基于稀疏表示的超分辨率重建关键技术研究基于DSmT的多粒度信息融合方法及其应用研究基于先验约束的超分辨率图像复原方法研究。
浅析人工智能中的图像识别技术论文
浅析人工智能中的图像识别技术论文浅析人工智能中的图像识别技术论文图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。
随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。
图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。
文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。
从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。
1 图像识别技术的引入图像识别是人工智能科技的一个重要领域。
图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。
图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的目标。
今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。
虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。
这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。
通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。
图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。
1.1 图像识别技术原理其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。
计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。
计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的.影响罢了。
人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有的本身特征而先将这些图像分了类，然后通过各个类别所具有的特征将图像识别出来的，只是很多时候我们没有意识到这一点。
模式识别论文(Pattern recognition)
模式识别论文（Pattern recognition）Face recognition based on sparse representationImage sparse representation of the image processing in the exergy is very suitable for image sparse representation of the image obtained by decomposition of gaugeThe calculations are enormous. Using MP implementation method based on image sparse decomposition algorithm using genetic algorithm for fast exergy processThe best atom is decomposed at each step.The problem of face recognition is a classical pattern recognition problem. In recent years by the Exergy Theory of compressed sensing based on dilute inspired exergySparse representation of face recognition technology has been extensively studied. Face recognition based on sparse representation is the construction of words using training picturesThe sparse linear combination coefficients and exergy exergy code by solving an underdetermined equation to obtain the test images according to these coefficientsThe image recognition classification.Keywords image processing in the sparse representation of the MP within the genetic algorithm of sparse decompositionFace, recognition, via, sparse, representationAbstract:, sparse, representation, of, images, is, very, suitable,, for, image, processing,But, the, computational, burden, in, sparse, decomposition, process, image, is, huge,, A, newFast, algorithm, was, presented, based, on, Matching, Pursuit (MP), image, sparseDecomposition. At, first, Genetic, Algorithms (GA), was, applied, to, effectively, searchIn, the, dictionary, of, atoms, for, the, best, atom, at, each,, step, of, MPFace, recognition, problem, is, a, classic, problem, of, pattern,, recognition., In, recentYears, inspired, by, the, theory, of, perception, is, compressed, sparseRepresentation-based, face, recognition, technology, has, been, widely, studied., FaceRecognition, based, on, sparse, representation, is, to, take, advantage,, of, the, trainingImages, constructed, dictionary, owed, by, solving, a, the, most,, sparse, linear, combinationCoefficients, given, equation, to, obtain, the, test, images, then, these, coefficients, toIdentify image classification.Key words: image processing; sparse representation; sparse decomposition;Matching Pursuit; Genetic Algorithms0 Introduction the current face recognition technology of rapid development especially the exergy basedStatic face detection and recognition, and face feature extractionMulti face recognition based on multi pose has been achievedA great deal of research. But the exergy exergy in more complex environmentsSuch as facial expression recognition, illumination compensation and Guang ZhaomoThe establishment of the model, the treatment of age changes, and a variety of testing dataThere is a lack of effective methods for fusion.Face recognition includes three steps in face detectionMeasurement, face feature extraction, face recognition and verification. There arePeople on thisExtension of the exergy based on the above three stepsOn Exergy increased early standardization, and correction and later pointsClass and management these two steps.The research of face recognition started in the late 1960sL2]. Has experienced 40 years of development. Roughly divided into threeThree stages:The first stage is the initial stage from 60s to the end of exergyLate 80s. The main technique adopted at that time was baseTo set the structure characteristics of the face recognition method of exergy isAs a general pattern recognition problem is studied. generationThe figures include Bledsoe (Bledsoe) and Gordon Stein(Goldstein), Harmon (Harmon), and Kim Wu Hsiung(KanadeTakeo) et al. At that time almost all were identifiedThe process relies on manual operation and results in no exergy into very important practical applications in not many basically noHave practical application.The second stage is in the exploration stage from 70s to eightThe ten age. During this period, as well as engineers in the smokeLead neuroscientists and psychologists to the fieldResearch. The former is mainly through the perception mechanism of the human brainTo explore the possibility in automatic face recognition while the orderSome theoretical obtained has some defects and partial nature but inEngineering techniques for design and implementation of algorithms and systemsThe personnel have the important theory instructionsignificance.The third stage is the stage of rapid development in the last century from the nineFrom the ten to the present. Computer vision and pattern recognition technologyIn the rapid development of computer image processing technology and drivesThe rapid development of face recognition. Governments are also heavily financedIn the study of face recognition and achieved fruitful results.Among them, Eigenfaee and Fisherface is this momentThe most representative, the most significant achievements of the twoThree kinds of face recognition algorithms have become the base of face recognitionAlgorithms and industrial standards.1 sparse representation of the mathematical form of sparse representation of the face recognition problem is represented mathematicallyF = A X Y is in the m where Y is the dimension of natural channelNo, A is also known from a predefined dictionary based X is a natural increase.The n-dimensional sparse representation of signals under predefined bases. KnownBased on the original signal by solving its in the predefined baseIn the sparse representation is a sparse encoding problem in the following twoSolution method]3-1 [fSparse encoding f sparse regularization constraints K||X|| S.T. ||AX-Y||argmin0?The 22 rate in XThe error constrained sparse encoding exergy in FRate of 220 ||AX-Y|| S.T. ||X||argmin?XType F XIs the original signal Y, under the predefined baseThe sparse representation coefficient of exergy is share error tolerance share K is sparseShare threshold 0||The || said in that the number of columns of 0l norm vector 0Number of elements.Sparse coding and compressed sensing reconstruction of signals haveThat rate and the minimum eight norm can be very goodRestructure。
模式识别文献综述
模式识别基础概念文献综述一．前言模式识别诞生于20世纪20年代。
随着20世纪40年代计算机的出现，20世纪50年代人工智能的兴起，模式识别在20世纪60年代迅速发展成为一门学科。
在20世纪60年代以前，模式识别主要限于统计学领域的理论研究，计算机的出现增加了对模式识别实际应用的需求，也推动了模式识别理论的发展。
经过几十年的研究，取得了丰硕的成果，已经形成了一个比较完善的理论体系，主要包括统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别和多分类器融合等研究内容。
模式识别就是研究用计算机实现人类的模式识别能力的一门学科，目的是利用计算机将对象进行分类。
这些对象与应用领域有关，它们可以是图像、信号，或者任何可测量且需要分类的对象，对象的专业术语就是模式（pattern）。
按照广义的定义，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或相似，都可以成为模式。
二．模式识别基本概念<一>.模式识别系统模式识别的本质是根据模式的特征表达和模式类的划分方法，利用计算机将模式判属特定的类。
因此，模式识别需要解决五个问题：模式的数字化表达、模式特性的选择、特征表达方法的确定、模式类的表达和判决方法的确定。
一般地，模式识别系统由信息获取、预处理、特征提取和选择、分类判决等4部分组成，如图1-1所示。
观察对象→→→→→→→→→类→类别号信息获取预处理特征提取和选择分类判决图1-1模式识别系统的组成框图<二>.线性分类器对一个判别函数来说，应该被确定的是两个内容：其一为方程的形式；其二为方程所带的系数。
对于线性判别函数来说方程的形式是线性的，方程的维数为特征向量的维数，方程组的数量则决定于待判别对象的类数。
对M类问题就应该有M个线性判别函数；对两类问题如果采用“+”“-”判别，则判别函数可以只有一个。
既然方程组的数量、维数和形式已定，则对判别函数的设计就是确定函数的各系数，也就是线性方程的各权值。
《模式识别技术》论文
写一篇《模式识别技术》论文模式识别技术是一种可以从海量数据中发现有用信息和知识的机器学习技术。
它应用于各个领域，从自然语言处理到数据挖掘，从图像分析到机器人感知，都可以利用模式识别技术来解决问题。
本文将重点介绍模式识别技术的原理及其应用，并列出模式识别常用算法，以期为读者提供有关模式识别技术的基础知识。
模式识别技术涉及到许多不同的机器学习方法，它旨在通过分析大量数据来识别出模式，从而建立一个抽象模型，用于描述和预测数据特征。
它可以分析来自不同来源的数据，从而实现从原始数据识别出有用的信息。
它的主要目的是从不同的角度看待模式，寻找出对于模式分析有用的模式特征，包括形状、结构、纹理、声波等特征。
模式识别技术的应用十分广泛，从汽车识别到医疗诊断，再到生物识别，都有应用模式识别技术。
汽车识别是一种基于模式识别技术的一种应用，它可以判断出一辆车的牌照号码、品牌、型号等。
同样，在医疗诊断中，模式识别技术可以分析CT扫描等数据，以帮助医生准确地诊断病人的疾病。
此外，如指纹识别、人脸识别和声纹识别等都是基于模式识别技术来实现的。
此外，模式识别也可以用于社交网络分析，从关系图中找出有意义的模式，从而帮助用户对比统计不同人群的行为，发现新的情报。
模式识别技术常用算法有：朴素贝叶斯分类器、K-最近邻算法、决策树和支持向量机等。
其中，朴素贝叶斯分类器可以建立模型，从而实现决策与分类；K-最近邻算法可以快速分类大量数据；而决策树可以建立通过特征划分的分类数；支持向量机则可以找到一组最优的超平面用于分类。
总之，模式识别技术是一种有用的机器学习技术，可以用于从大量数据中发现有用信息。
它已被广泛应用于多个领域，从汽车识别到医疗诊断等。
本文介绍了模式识别技术的原理及其常用算法，以期为读者提供有关模式识别技术的基础知识。
模式识别论文报告-稀疏核的主成分分析
实验过程
描述实验的具体步骤和方法，包括模型训练、 测试和评估等。
结果对比与分析
01
对比实验
结果分析
02
03
结果可视化
与其他算法进行对比，展示稀疏 核主成分分析算法的优势和性能。
对实验结果进行详细分析，包括 准确率、运行时间和内存占用等 方面的比较。
通过图表、曲线等方式对实验结 果进行可视化展示，更直观地展 示算法性能。
算法优势与局限性
01
能够处理大规模数据集。
02
局限性
对核函数的选取敏感，不同的核函数可能导致不同的降维效果；
03
算法优势与局限性
在处理高维数据时，计算复杂度较高 ，需要优化算法以提高效率；
在某些情况下，可能存在过拟合问题 。
算法实现与实验验证
03
数据集准备与预处理
数据集选择
选择具有代表性的数据集，如 手写数字识别、人脸识别等。
稀疏核函数选择
选择合适的稀疏核函数，如 RBF核、多项式核等。
主成分分析
对提取的特征进行主成分分析， 降低特征维度，提取主要特征。
模型训练与优化
使用训练集对分类器进行训练 和优化，提高分类准确率。
实验结果与分析
01
实验设置
描述实验环境、参数设置和评估指 标。
结果分析
分析实验结果，探讨算法的优势和 不足，提出改进方向。
研究不足与展望
当前研究主要关注于理论 分析和实证研究，缺乏对 算法优化和改进的深入探 讨。
对于大规模数据集的处理， 算法的效率仍需改进。
ABCD
在实际应用中，算法的鲁 棒性和泛化能力有待进一 步提高。
未来研究可进一步探索稀 疏核主成分分析在多模态 数据融合、跨领域应用等 方面的潜力。
新课程下数学教学中模式识别策略意识培养论文
浅谈新课程下数学教学中模式识别策略意识的培养摘要：中学数学教学的目的，归根结底在于培养学生的解题能力，提高数学解题能力是数学教学中一项十分重要的任务。
数学中许多问题可用固定的算法求解，但有更多的题目其算法是预先不知道的，需要运用某些策略来指导解决。
策略在数学问题的解决中发挥着极为重要的作用，如果我们在教学过程有意识培养学生的模式识别策略意识，那会对学生的思维、数学解题水平有很大的帮助。
提高学生的模式识别策略意识常用的途径有：回忆、多角度分析、恰当构造辅助元素、借助“形异质同”。
关键词：策略解题能力提高中学数学教学的目的，归根结底在于培养学生的解题能力，提高数学解题能力是数学教学中一项十分重要的任务。
提高学生解题能力始终贯穿于教学始终，我们必须把它放在十分重要的位置。
那么，如何才能提高学生的解题能力，面对一个数学问题，采取什么解决方法是我们首先进行的思维。
数学中许多问题可用固定的算法求解，但有更多的题目其算法是预先不知道的，需要运用某些策略来指导解决。
策略在数学问题的解决中发挥着极为重要的作用，学生倘若没有掌握一些解题策略或者所用解题策略不恰当，则常常导致无从下手或误入歧途，这样不仅不能解决问题，浪费学生的时间，还会打击学生的学习积极性。
模式识别策略就是当你接触到数学问题之后，首先要辨别题目的类型，以便与已有的知识、经验发生联系。
也就是当我们面临的是一道以前没有接触过的陌生题目时，要设法把它化为曾经解过的或比较熟悉的题目，以便充分利用已有的知识、经验或解题模式，顺利地解出原题。
如果我们在教学过程有意识培养学生的模式识别策略意识，那会对学生的思维、数学解题水平有很大的帮助。
使学生在平常学习中提高效率，在考试时稳操胜券，对学生数学素质的提高起到事半功倍的作用。
提高学生的模式识别策略意识常用的途径有：（一）回忆解数学题，就其本身而言，要有明确的目的性——实现题目的要求，始终想着目标，围绕目标，进行变换，要抓住条件，紧扣目标，广泛联想，要想解决问题，必须深刻熟练地掌握知识，对知识形成条件反射，看到问题条件和目标，就能联想到与此有关的知识，这是分析问题的基础。
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模式识别综述与应用院系：计算机与通信工程学院班级：电子信息10-01班姓名：学号：模式识别综述与应用摘要模式识别就是研究用计算机实现人类的模式识别能力的一门学科，目的是利用计算机将对象进行分类。
模式识别技术近年来得到了迅速的发展。
关键词模式识别应用发展状况前言模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。
模式识别是一个多领域的交叉学科，它涉及人工智能、统计学、计算机科学、工程学、医学等众多的研究问题。
随着2 0世纪4 0年代计算机的出现以及5 0年代人工智能的兴起，模式识别在2 0世纪6 0年代初迅速发展并成为一门新学科。
一、模式与模式识别的概念广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或相似，都可称之为模式；狭义地说，模式是通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息；把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类(或简称为类)。
模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。
模式识别的研究主要集中在两方面，一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，二是在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法。
前者是生理学家、心理学家、生物学家、神经生理学家的研究内容，属于认知科学的范畴；后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力，已经取得了系统的研究成果。
二、模式识别方法——统计模式识别方法和结构(句法)模式识别方法把图像或图像系列分割为线条、边缘，结点，区域等并提供相应的特征，诸如灰度值、颜色、形状、纹理，深度等[5]。
目的是要利用这些信息对模式进行分类或者对模式进行分析(描述)。
分类是实现一个模式与一个类别号的对应。
分析(描述，解释)则是实现一个模式与一个符号描述的对应。
模式分析一般包括：解释模式的组成部份，说明各个组成部份的时间和空间关系，甚至给出作出特定解释的理由。
1、用统计方法发展起来的模式识别系统如图一所示。
图一统计模式识别系统在用统计方法研究模式识别问题时，大体上侧重于特征抽取与选择以及模式分类与学习两个方面。
（一）特征选择与特征抽取特征选择与特征抽取的一般方法主要分为两种:特征空间变换以及信息和距离的测度。
特征空间变换这个方法目的是将原始特征空间变换为较低维数的特征空间，以便于模式的表示与模式的分类。
为了压缩特征空间的维数常利用Karhunen-love展开式和主分量分析法。
衡量变换结果好坏的标准之一是要看是否增加模式类的可分性。
就增加模式类的可分性而言，一般非线性变换比线性变换好。
然而就计算复杂性而言，。
线性变换要比非线性变换简单得多。
（二）分类和学习对模式进行分类和描述是模式识别系统的根本目标。
对于每类模式，当已经知道或者虽不确切知道但能精确估计出其特征向量的条件概率密度函数时(亦称类密度函数)，就可以导出贝叶斯分类规则，它使平均风险或误识率最小。
实际上，当可以得到大量模式样本时，可以比较精确的估计出类密度函数，或者从样本学习到类密度函数。
比较实用的非参数分类方案有:最近邻分类规则(NN规则)和K最近邻分类规则(K-NN规则，以及其他种种变态的NN规则。
非参数分类方案一般是从样本中直接学习分类规则。
对于无人管理的学习，特别是模式的类射数不确切知道时，这时的分类就是集群分析。
各种相似性和距离测度都可用作集群划分的准则。
集群划分准则和集群参数的选择往往需要探索性地或交互式地进行。
2、运用句法(或结构)方法的模式识别系统的框图如图二所示。
图二句法模式识别系统图中的“基元”类似于统计方法中的特征。
在句法方法中。
用一个“句子”表示一个模式。
句子构成语言语言具有特定的文法。
（一）基元选择和基元抽取通常需在基元抽取的复杂性和文法复杂性两者之间折衷，也可以用曲线线段的长度和曲率等表示曲线线段的特征。
对于区域范围的模式，一个区域内存在两个特征互异的子区域时称这个区域为边缘，存在着小于一定距离的两个边缘时称这个区域为线，边缘闭合时称为区。
常用的特征可以取灰度特征。
也可以用形状和纹理测度来描述区域。
其他还有一些方法亦可用来描述图像基元，例如灰度矩阵、灰度共生矩阵、梯度共生矩阵、点测度等。
（二）文法文法就是用基元构成模式的规则。
文法推断是一个总结由基元构成模式的规律性。
从而得到规则即文法的过程，类似于学习。
已经有了各种专门的语言来描述特定的模式。
例如描述中外文字字符、染色体图像、火花室图像、二维数学化学结构、颈动脉脉冲波形、二维飞机外形、口语单词、指纹图像等。
对于多维模式，用多维文法来描述。
其他如网状文法(web)、图文法、树文法、形状文法等都已有了应用。
有两个因素决定了文法的选择，一个是所选基元的情况，另一个是要权衡文法的描述能力与文法分析的效率。
在实际应用中，往往存在某些不确定性。
例如测量中的噪声和抖动会引起分割误差和基元抽取误差，从而使描述模式的语言产生二义性。
在二义性存在的情况下，可以用随机语言来描述模式。
产生随机语言的文法称作随机文法。
在随机文法中引进了概串方法，即用具有概率分布的语句来描述模式。
（三）句法分析句法分析则是分析输入模式是否符合某种文法规则的过程。
也就是分析能否用该文法生成输入模式。
分析结果为肯定则对输入模式完成了分类。
分析结果为否定，则拒绝输入模式。
在选择文法时需考虑文法的描述能力与句法分析复杂性之间的矛盾。
同样，在研究句法分析问题时，也应考虑如何从句法分析的角度处理这种矛盾。
事实上，要在提高纠错能力和降低分析效率之间进行权衡，实际困难较大。
在句法分析中，还可以采用距离或加权距离的方法。
这也是一种无人管理的方法。
完成集群分析以后，就可以应用文法推断技术来推断每一个群的文法，并构造出相应的句法分析器。
三、模式识别的应用模式识别可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。
（一）文字识别字符识别处理的信息可分为两大类：一类是文字信息，处理的主要是用各国家、各民族的文字（如：汉字，英文等）书写或印刷的文本信息，目前在印刷体和联机手写方面技术已趋向成熟，并推出了很多应用系统；另一类是数据信息，主要是由阿拉伯数字及少量特殊符号组成的各种编号和统计数据，如：邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等等，处理这类信息的核心技术是手写数字识别。
汉字是历史悠久的中华民族文化的重要结晶，其数量之大，构思之精，为世界文明史所仅有。
由于汉字为非字母化、非拼音化的文字，所以在信息技术及计算机技术日益普及的今天，如何将汉字方便、快速地输入到计算机中已成为关系到计算机技术能否在我国真正普及的关键问题。
目前，汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种其中人工键入速度慢而且劳动强度大；自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。
从识别技术的难度来说，手写体识别的难度高于印刷体识别，而在手写体识别中，脱机手写体的难度又远远超过了连机手写体识别。
到目前为止，除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外，汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。
（二）语音识别语音识别技术技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。
近年来，在生物识别技术领域中，声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安验证方式。
语音识别技术正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业（三）遥感遥感图像识别已广泛用于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等[17]。
（四）医学诊断在癌细胞检测、X射线照片分析、血液化验、染色体分析、心电图诊断和脑电图诊断等方面，模式识别已取得了成效[19]。
四、模式识别技术的近乎无限的发展潜力模式识别是一个快速发展和扩散的学科，其在国民经济和国防现代化建设中具有广阔的应用领域和应用前景。
随着模式识别理论和技术的发展，其应用领域和实际应用需求也将不断增长。
模式识别技术是人工智能的基础技术，2 1世纪是智能化、信息化、计算化、网络化的世纪，在这个以数字计算为特征的世纪里，作为人工智能技术基础学科的模式识别技术，必将获得巨大的发展空间。
（一）语音识别技术语音识别技术正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。
中国互联网中心的市场预测：未来5年，中文语音技术领域将会有超过 4 0 0亿人民币的市场容量,然后每年以超过3 0%的速度增长。
（二）生物认证技术生物认证技术本世纪最受关注的安全认证技术，它的发展是大势所趋。
人们愿意忘掉所有的密码、扔掉所有的磁卡，凭借自身的唯一性来标识身份与保密。
国际数据集团（I D C）预测：作为未来的必然发展方向的移动电子商务基础核心技术的生物识别技术在未来 1 0年的时间里将达到1 0 0美元的市场规模。
（三）数字水印技术9 0年代以来才在国际上开始发展起来的数字水印技术是最具发展潜力与优势的数字媒体版权保护技术。
I D C预测，数字水印技术在未来的5年内全球市场容量超过80亿美元。
五、结语经过多年的研究和发展，模式识别技术已广泛被应用于人工智能、计算机工程、机器学、经生物学、医学、侦探学以及高能物理、考古学、地质勘探、宇航科学和武器技术等许多重要领域，模式识别从2 0世纪2 0年代发展至今，并不是要对所有模式识别问题都适用的单一模型和解决识别问题，而是结合具体问题把统计的和句法的识别结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与人工智能中的启发式搜索结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与支持向量机的机器学习结合起来，把人工神经元网络与各种已有技术以及人工智能中的专家系统、不确定推理方法结合起来，深入掌握各种工具的效能和应有的可能性，互相取长补短，开创模式识别应用的新局面。
参考文献：[1] 边肇祺，张学工. 模式识别（第二版）[M]. 北京：清华大学出版社，2000-01.[2] FU,K.S.The Recent Development of Pattern Recognitions.<IEEE TRAUS.ON Computers> 1980.[3] 熊承义.李玉海统计模式识别及其发展现状综述[期刊论文]-科技进步与对策2003(8).。