模式识别与智能系统研究进展.
模式识别技术的现状与发展
150数据库技术Database Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering1 引言模式识别是人工智能领域的基础技术，以寻找数据模式作为基本问题，以机器识别和感知为基本结果。
模式识别和机器学习作为基本方法在感知数据之外的数据中也有使用，例如在大量数据中搜索信息的数据挖掘学科。
近年来随着计算机技术的快速发展和算法技术的研究，模式识别技术进入了一个新的高速发展期。
无论是模式识别本身的理论和方法，还是应用场景的拓宽，都取得了长足的发展。
2 模式识别基础理论和方法的研究现状模式识别的基础理论主要包括特征学习、分类器、聚类等，为了达到更好分类的目的，研究目标整体为高效性，鲁棒性的改善。
2.1 分类器分类器作用是在标记好类别的训练数据基础上判断一个新的观察样本所属的类别 [1]。
分类器最热门的就是现在广泛使用的深度学习算法，在整个人工智能领域都取得了很多应用成果，远超先前相关技术。
其作为一种模式识别分析手段，包括卷积神经网络，递归神经网络和无监督预训练三种方法。
其中经典模型“卷积神经网络模型”灵感是来自视觉系统的结构。
关于深度学习的研究虽然基本理论较为固定，但是一直有着算法性能上的特化和改进，偶尔有优化深度学习架构的尝试。
在深度学习架构的优化中，神经网络作为一种更加强大的模型，能对更加丰富的函数簇建模[2]。
此外，在深度学习大框架模型中，可算性理论研究也很多。
这些研究方法有助于提前估算所选择的具体方法和数据范围，提高了效率。
在研究具体问题时，多种分类器合作结果也是常用的，这种运用方式称之为集成学习，其往往也能得到更好的训练结果[3]。
2.2 聚类聚类基本思想是定一个由样本点组成的数据集，通过聚类分成的簇是一组数据集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异，其作为简化计算和加快收敛方式在研究中很常用。
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 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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。
模式识别在智能安防中的应用研究
模式识别在智能安防中的应用研究智能安防技术是现代社会安全保障的重要组成部分，而其中的模式识别技术则扮演了至关重要的角色。
本文将对模式识别在智能安防中的应用进行研究和探讨。
一、引言随着科技的进步和社会安全形势的日益严峻，传统的安防手段已经难以满足人们对安全的需求。
智能安防技术应运而生，其中的模式识别技术以其高效、快速、准确的特点，成为智能安防系统中的重要环节。
本文将重点讨论模式识别技术在智能安防领域的应用和研究进展。
二、模式识别技术概述模式识别技术是指通过对输入的数据进行分析和处理，从中学习和识别出相关规律、模式或特征，并进行分类、识别或预测。
在智能安防中，模式识别技术主要通过对视频、图像和声音等数据的处理，实现对异常行为的识别和预警。
三、模式识别技术在智能监控中的应用1. 人脸识别人脸识别是智能监控中最常见和重要的应用之一。
通过对人脸图像进行特征提取和匹配，智能安防系统可以识别出特定的人脸，并与数据库进行比对，从而实现对身份的识别和验证。
人脸识别技术可以应用于公共场所、重要目标区域等多个场景，提供实时的安全监控和预警功能。
2. 运动目标跟踪运动目标跟踪是智能监控中另一个重要的模式识别应用。
通过对视频图像中的运动目标进行分析和提取，智能安防系统可以实时跟踪目标的位置、速度和轨迹等信息，对异常行为进行预警。
运动目标跟踪技术可以应用于车辆监控、人员活动分析等多个场景，提供有效的安全保障。
四、模式识别技术在智能报警中的应用1. 声音识别声音识别是智能报警中常用的模式识别技术之一。
通过对不同声音的频率、幅度和时域特征进行提取和分析，智能安防系统可以识别出异常声音并进行报警。
声音识别技术可以应用于火警报警、爆炸声音检测等场景，提供快速的安全反应和处理。
2. 光线变化识别光线变化识别也是智能报警中的重要应用之一。
通过对视频图像中光线变化的分析和提取，智能安防系统可以识别出异常的光线变化并进行报警。
光线变化识别技术可以应用于闯入报警、夜间监控等场景，提供全天候的安全监控功能。
基于模式识别的智能识别技术研究
基于模式识别的智能识别技术研究随着科技的不断发展，越来越多的技术走进了我们的日常生活中。
智能识别技术便是其中之一。
而基于模式识别的智能识别技术，则是人工智能研究的重要领域之一。
本文将围绕基于模式识别的智能识别技术展开探讨。
一、模式识别技术简介模式识别，是一种人工智能领域的技术，它的主要任务是从大量的数据中识别出一种或多种规律，并使用这些规律来破解、分类或预测未知的数据。
模式识别技术常被用在图像识别、语音识别、生物信息学、计算机辅助诊断、人脸识别、指纹识别、语义分析等领域。
二、基于模式识别的智能识别技术的应用领域模式识别技术能够识别出一系列的模式，如图像、声音、文字、信号、行为等，并将这些模式进行分类、聚类、回归、推断等操作以达到人工智能的目的。
而基于模式识别的智能识别技术则是将这种技术应用到更广泛的领域中。
以下是一些基于模式识别的智能识别技术的应用领域：1. 人脸识别人脸识别技术是基于模式识别算法的一种，通过分析面部特征，使用计算机程序识别和鉴别人脸，并将其与数据库中的人脸进行比对。
在人脸识别领域，模式识别技术被广泛应用于安全系统、门禁管理、视频监控等领域。
2. 视频监控视频监控技术是利用摄像机进行的视觉监测，可以帮助人们了解房间内的活动、交通堵塞状况、危险状态等。
而模式识别技术则可以针对视频数据进行处理和识别，如识别异常行为、自动拍摄等。
3. 声音识别声音识别是将声音信息转换并匹配到文字、图像或特定的动作上的技术。
在语音识别和自然语言处理中，模式识别技术被广泛应用。
主要作用是将语音转写成可编辑的文本，或将语音转化为命令并发出动作控制。
三、基于模式识别的智能识别技术的研究进展模式识别技术作为一种高新技术，十分重要和复杂。
在过去的几十年间，模式识别技术在不断地取得进展。
1. 深度学习深度学习是目前机器学习领域最为流行的技术，它通过建立多层神经网络，对数据进行分析、学习和预测。
深度学习技术已经成功应用在语音识别、图像识别等领域，并在这些领域内取得了大量优秀的成果。
模式识别与智能系统
模式识别与智能系统模式识别与智能系统模式识别与智能系统是一门研究如何使用计算机和数学工具来自动识别和解释复杂数据模式的学科。
它主要基于统计学、模型识别和机器学习的原理和方法。
模式识别与智能系统的发展对我们的生活产生了深远的影响。
模式识别是一种处理和分析数据的方法，该方法旨在发现和分类数据中的隐藏模式。
通过对大量数据进行分析，模式识别可以帮助我们了解事物的规律和趋势。
例如，在医学领域，模式识别可以帮助医生准确地识别出疾病的特定模式，从而提供更精确的诊断和治疗方案。
智能系统是基于人工智能技术的系统，它可以模拟人类的某些智能行为。
智能系统可以通过学习和适应来改善其性能，使其能够更好地处理复杂的任务和问题。
例如，智能系统可以用于自动驾驶汽车中的图像识别和语音识别，以便更好地感知和理解周围环境。
在模式识别与智能系统领域，有许多重要的技术和方法被广泛应用。
其中之一是统计学方法，它可以帮助我们分析和推断数据中的模式。
统计学方法可以通过计算概率和统计量来评估数据中的模式和结构。
此外，机器学习是一种重要的技术，它可以使计算机通过学习已知数据的模式来理解和预测未知数据的性质。
机器学习可以用于处理各种类型的数据，包括图像、文本、音频等。
模式识别与智能系统在多个领域有广泛的应用。
在医学领域，它可以帮助医生准确地诊断疾病和预测患者的病情。
在金融领域，它可以用于风险评估和市场预测。
在工业领域，模式识别与智能系统可以用于检测和预防故障，提高生产效率。
虽然模式识别与智能系统在许多领域都取得了重大的进展，但它还面临一些挑战和难题。
其中之一是数据质量问题，不完整或错误的数据可能会导致识别和预测的不准确性。
此外，计算资源和算法的选择也是一个重要的考虑因素。
为了有效地处理复杂的数据模式，我们需要选择合适的算法和合理分配计算资源。
总之，模式识别与智能系统是一门研究如何使用计算机和数学工具来自动识别和解释复杂数据模式的学科。
它在医学、金融和工业等领域有广泛的应用。
人工智能中的模式识别算法研究
人工智能中的模式识别算法研究人工智能，是近些年来备受瞩目的科学领域。
它已经逐渐引领了各个领域的技术创新，像无人驾驶、机器翻译、智能客服等日常生活中已经嵌入了人工智能的应用。
而模式识别，作为人工智能中最为常见的领域之一，是世界各地牛人不断研究的重点。
本文将介绍人工智能中的模式识别算法研究，并深入探讨其应用领域。
一、什么是模式识别？模式识别，即对一系列已知的、或者预先设定的模式，通过自动分析、比对、分类的方式，从中提取出其本质的规律和结构。
在这个过程中，算法需要有效地筛选出模式中关键的特征和属性，以获取更为准确的分类结果。
模式识别常被应用于图像识别、语音识别等领域。
在图像识别领域中，模式识别系统可以自动提取、识别出图片中的物体、形状和颜色等特征，进而实现物体的检测与识别；语音识别中，则可以自动将语音转化成可供计算机处理的文本等形式，方便用户获取所需的信息。
二、人工智能中的模式识别算法作为人工智能中最常用的领域之一，模式识别算法也有着十分大的发展前景。
按照应用场景和数据类型的不同，现有的模式识别算法，可以分为监督式学习和非监督式学习两种类型。
1、监督式学习算法监督式学习算法，即在已知分类标签下，通过训练数据来构建分类模型，以便对未知数据进行分类。
此类算法最为典型的代表就是k-邻近算法和决策树。
k-邻近算法，即将测试数据与已有训练数据进行比对，根据其相似度来确定新数据的分类。
这种算法对数据量较小的情况下效果最佳，但是在遇到样本类别不平衡、特征数据众多等情况下，这种算法就会出现精度问题。
决策树，则是通过树形结构来区别、确定数据的类别。
在训练过程中，算法会依次选择属性来构建决策树，并通过计算每个属性的信息熵来评估分类效果。
这种算法尤其擅长于对含有多属性、大量数据、基础结构不确定的数据进行分类。
2、非监督式学习算法与监督式学习算法不同，非监督式学习算法，也就是在未知分类标签情况下，尝试对数据进行分类。
典型的非监督式学习算法有k-means、高斯混合模型等。
模式识别与智能系统
模式识别与智能系统
模式识别与智能系统是计算机科学中的一个重要领域，它既涉及到计
算机算法的研究，也涉及到机器人技术的研究。
模式识别与智能系统的目
标是建立一个能够自动识别模式并实现智能处理的有效系统。
这种系统既
可以用于做决策，又可以用于确定不同物体间的关系。
一是模式分析与识别。
在模式识别中，首先要进行模式分析，即对输
入模式进行分析研究，确定不同模式之间的关系，并确定其特征，以便进
行模式识别。
模式识别的目标是能够从输入的模式中正确识别出特定模式。
二是智能处理。
智能处理是模式识别的核心，它包括一系列具有智能
能力的技术，如机器学习、模式识别、计算机视觉、自然语言处理、自动
控制等。
它们可以帮助机器识别出分类和注释的模式，实现自动控制，并
为机器人提供指令。
智能系统的目标是通过学习，达到能够模拟人的智能
行为。
三是模式识别与智能系统的应用。
模式识别与智能系统可以广泛应用
于人们的生活，如自动交通系统、智能家居系统、机器视觉检测系统、智
能机器人等。
总之，模式识别与智能系统是一个复杂而又庞大的计算机科学领域。
“模式识别与智能系统”学科基本情况简介
“模式识别与智能系统”学科基本情况简介（自动化学院部分）1．基本情况本学科现有教授1名，兼职教授2名，均为博导；副教授1名；讲师1名；在读博士研究生15名；硕士研究生36名；形成了具有一定规模和发展活力的研究队伍。
在当前以信息化带动工业化的经济建设大发展时期，这一学科正以空前的速度向前发展。
根据一级学科发展目标的要求，结合国家中长期发展规划的重大需求以及北航的实际背景和基本情况，我们提出本学科的主要发展方向如下：（1）智能化目标识别，图象处理与理解主要内容：面向航空航天背景的目标探索、识别与跟踪；基于动态成象的精确制导技术；医学图象处理与识别；生物特征信息处理、分析理解与识别；反恐识别技术。
（2）复杂系统的智能优化控制与决策主要内容：面向空天飞行器的复杂系统智能优化控制；面向武器系统的复杂系统智能控制；面向大规模复杂工业系统的智能优化控制与决策。
复杂系统的故障诊断、容错控制及健康管理。
（3）网络环境下的智能自动化主要内容：互联网上的智能化资源管理和信息服务；复杂网络系统的智能优化控制与决策；面向军事应用的天基信息网络智能控制与智能管理。
（4）复杂巨系统的智能优化管控与人工计算实验主要内容：基于多智能体系统（Multi-Agent Systems: MAS）技术的大规模复杂巨系统的综合集成建模与智能优化控制；从定性到定量的综合集成与智能优化决策；复杂巨系统中从微观到宏观的涌现（Emergence）机制；人工平行系统（Artificial Parallel Systems）与计算实验（Computational Experiment）。
以上四个方面是根据本学科的建设目标，结合当前的实际情况而确定的主要发展方向。
在实际运行过程中，我们将根据国防建设和国民经济建设的需要，面向工程应用和技术开发，组织精锐队伍开展扎扎实实的研究工作，争取以优异的科研成果促进学科发展。
2．成果积累和基础优势本学科在以下几个方面曾经开展了较多的研究工作，具有良好的成果积累，形成了一定的基础优势。
模式识别与人工智能
模式识别与人工智能第一点：模式识别在人工智能中的应用模式识别是指机器通过对大量数据的学习和分析，从中提取出有用的信息，并对这些信息进行处理和理解，从而实现对未知数据的预测和分类。
在人工智能领域，模式识别是一项核心技术，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、医学诊断、智能控制等领域。
在图像识别中，模式识别技术可以帮助机器识别出图片中的物体、场景和行为，从而实现自动驾驶、人脸识别等功能。
在语音识别中，模式识别技术可以帮助机器识别出语音信号中的音素、词汇和句子，从而实现智能语音助手、自动字幕等功能。
在自然语言处理中，模式识别技术可以帮助机器理解文本中的语义和情感，从而实现情感分析、机器翻译等功能。
此外，模式识别技术在医学诊断中也起到了重要作用。
通过分析医学影像数据，模式识别技术可以帮助医生发现病灶和异常，从而提高诊断的准确性和效率。
在智能控制领域，模式识别技术可以通过对传感器数据的分析，实现对设备的智能控制和优化。
第二点：人工智能在模式识别中的助力人工智能是指通过模拟人类的智能行为，使机器能够自主学习和适应环境，从而实现对未知数据的处理和理解。
在模式识别领域，人工智能技术可以帮助机器更好地完成任务，提高识别的准确性和效率。
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过构建深度神经网络模型，实现对大量数据的自动特征提取和分类。
在模式识别中，深度学习技术可以帮助机器从原始数据中学习到复杂的特征，从而提高识别的准确性和效率。
此外，强化学习是人工智能领域的另一个重要分支，它通过让机器在实际环境中进行尝试和探索，从而学习到最优的行为策略。
在模式识别中，强化学习技术可以帮助机器在复杂的环境中快速适应，从而提高识别的效率和鲁棒性。
总之，模式识别与人工智能是相辅相成的两个领域，模式识别技术在人工智能中的应用可以提高机器的智能水平，而人工智能技术在模式识别中的助力可以提高机器的识别能力。
随着技术的不断发展和创新，模式识别与人工智能将会为人类带来更多的便利和效益。
模式识别与智能系统
以下是我对模式识别这一研究领域的了解和理解：一、初识模式识别：模式识别是一门研究对象描述和分类方法的学科。
从计算的早期起，人们就发现设计和执行算法来模仿人类对物体的描绘和分类能力是一项有趣而富有挑战性的任务。
它和多种学科有着紧密联系。
因而也吸引了许多来自不同领域的专家学者。
该学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解。
其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，属于认识科学的范畴,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。
模式识别包含由特征和属性描述的对象的数学模型，也涉及到一般意义上对象间的相似性的抽象概念。
具体采用何种数学形式、模型和处理方法取决于所要解决的问题的类型。
从这个意义上讲，模式识别其实就是用数学解决实际问题。
二、系统框图和流程模式识别系统具有如图1-1所示的功能单元。
图1-1模式识别系统及其主要功能单元模式识别系统组成单元及其相应的工程任务有：模式获取单元，可以采取如下几种形式：信号或图像获取、数据采集。
特征提取单元,有度量形式、基元提取等。
预处理单元，有时特征值不能直接输入给分类器或描述器。
例如：在神经网络应用中经常要用某种方法对特征值标准化。
分类、回归、描述单元，这是模式识别系统的核心单元。
后处理单元，有时从模式识别核心单元输出的值不能直接应用，可能需要对其进行诸如解码之类的处理。
这些最后需要做的工作被称为后处理。
虽然这些任务被大致地连续组织好了，如图1-1所示，但还是存在着一些反馈，至少在设计阶段是存在的，因为各个单元所采取的措施是相互依赖的。
例如，模式获取所用的类型可能会影响特征的选择，其他单元之间也存在同样的问题。
有些影响是很微妙的，如，对输入到神经网络的特征所做的预处理类型将从某种程度上影响整个项目，而这又是很难预见的。
一个模式识别项目需要考虑所有提及的任务，并要按图1-2所示的各个阶段有计划的开展。
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。
模式识别与智能系统
模式识别与智能系统模式识别与智能系统一、引言模式识别与智能系统是现代科学和技术领域的重要研究方向之一。
随着信息技术的飞速发展和应用需求的不断提高，模式识别和智能系统成为了人们关注的热点。
本文旨在介绍模式识别和智能系统的基本概念、发展历程和应用领域，并探讨其在未来的发展趋势和挑战。
二、模式识别的基本概念模式识别是指通过对一系列输入数据的分析和处理，从中识别出相应模式或规律的过程。
模式可以是各种形式的数据，例如图像、声音、文字等。
模式识别的目标是理解和解释数据，以实现对未知数据的自动分类、聚类、检测等任务。
三、智能系统的基本概念智能系统是指通过运用人工智能和机器学习等技术，使计算机系统能够模拟和实现人类的智能行为和决策能力的系统。
智能系统可以通过学习和经验积累不断改进，并通过模式识别、推理和决策来解决复杂问题。
四、模式识别与智能系统的发展历程模式识别和智能系统的发展经历了几个重要阶段。
20世纪40年代到60年代，模式识别主要基于统计和概率理论，如贝叶斯分类器和k-近邻算法。
70年代到80年代，机器学习的概念被引入，出现了神经网络、决策树等算法。
90年代起，基于大数据和深度学习的模式识别和智能系统蓬勃发展。
五、模式识别与智能系统的应用领域模式识别和智能系统在许多领域都有广泛的应用。
在医学领域，模式识别可以用于癌症的早期诊断和治疗方案的优化。
在金融领域，智能系统可以用于股票市场预测和风险管理。
在自动驾驶领域，模式识别和智能系统可以用于实现车辆的自主导航和交通管理。
六、模式识别与智能系统的发展趋势和挑战随着计算机技术和算法的不断进步，模式识别和智能系统正呈现出以下发展趋势：一是应用领域的拓展，如物联网、智能家居等；二是跨学科的融合，如计算机视觉与自然语言处理的结合；三是深度学习和大数据的结合，以处理更复杂的问题。
然而，模式识别和智能系统也面临着数据隐私保护、算法可解释性等挑战。
七、总结模式识别与智能系统是一门重要的学科，它在许多领域都有广泛的应用前景。
模式识别与智能系统和计算机科学与技术
模式识别与智能系统和计算机科学与技术
模式识别与智能系统是计算机科学与技术领域的重要研究方向之一。
它涉及到对数据和信息进行分析和理解，以便从中提取出有用的模式和规律，并进行智能决策和预测。
这项技术对于解决各种实际问题具有广泛的应用，如人脸识别、语音识别、图像处理、自然语言处理等。
在模式识别与智能系统领域，研究人员致力于开发和优化各种算法和模型，以实现对数据的准确和高效的分析。
这些算法和模型基于数据的统计特征，通过机器学习和人工智能的方法进行训练和优化，从而实现对数据的分类、识别和预测等任务。
计算机科学与技术是一门研究计算机系统和计算机应用的学科，它涵盖了计算机硬件、软件、网络以及与计算机相关的各个方面。
计算机科学与技术的发展与进步，推动了社会的变革和进步。
计算机科学与技术的研究内容包括计算机体系结构、操作系统、数据库、网络通信、软件工程等。
在计算机科学与技术领域，研究人员致力于开发和应用各种技术和方法，以解决实际问题和提高计算机系统的性能和效率。
他们通过研究和创新，不断推动计算机科学与技术的发展，为社会的信息化和数字化提供支持和保障。
总的来说，模式识别与智能系统和计算机科学与技术是紧密相关的
领域，它们共同致力于开发和应用计算机技术，提高数据的分析和处理能力，实现人工智能和智能决策。
这些技术的发展将推动社会的进步和发展，为人类提供更好的生活和工作环境。
模式识别与智能系统创新型人才培养模式研究
一 ：魏 怡 （９２ １７ 一 ） ，女 ，河北 乐亭 人 ，教授 ， 士 ，从事模 式识 别 、计 算 机视觉 及 图像分析 研究 。 博
２１ 第 ８ ０ ２年 期 （ 第 １４ ） 总 ０期
边疆 经济 与文化
ＴＨＥ ＢＯＲＤＥ ＥＣＯＮ０ＭＹ Ｒ ＡＮＤ ＣＵＬ ＴＵＲＥ
Ｎｏ ８ ２ ｌ ． ． Ｏ２ Ｇｅ ｅ ａ． ．ｏ ｎｒ１ Ｎｏ １ ４
【 高教探索 】
模 识 与 系 创 型 才 养 式 别 智能 统 新 人 培 模
要组成 部分 ，创 造和谐 的教学 氛 围 ，活跃学 生 的思
观 ，使学生的知识 、能力 、素质得以协调发展与提 高 。为 此 ，教 师们 都 在 不断 转 变 陈 旧的教 育 观念 ， 在摈弃传统的教学模式 、教学方法弊端的同时，不 断克 服 困难 ，通过 课 堂教 学 与课 外 实践 活 动探 索 、 研究新 的教学模式 ，实现创新教育的任务 。模式识 别 与 智 能 系 统是 武 汉 理 工 大 学 自动化 专 业 的新 学 科 ，在 系列课 程 教学 中 ，以人 才需求 为本 ，教学 目 标 为纲 ，从课 堂 教学 与实践 体系 、创新 训 练与 自主 学 习等不 同角 度人手 ，探索 出一套教学模 式 。
高 等教 育是 培养创新 型人 才 的重要 阶段 ，高校 开设 课 程 的 目标 是培养 学生 的理论 素养及 解决 实践
基于机器学习的模式识别技术研究
基于机器学习的模式识别技术研究一、引言机器学习作为一种人工智能的重要应用领域，自身的复杂性和技术上的挑战，使得它成为了研究的热点之一。
在实际应用中，机器学习技术常被应用于模式识别领域，旨在构建适用于多种应用场景之下的模式识别系统。
本文将基于机器学习的模式识别技术进行深入探讨，旨在说明模式识别技术在人工智能应用领域的应用价值与未来发展方向。
二、机器学习与模式识别的关系机器学习是一种能够自动学习的方法，它利用算法来从数据中进行抽象、归纳和学习，进而生成某些可供使用的知识或技能。
而模式识别则是一种自动化的过程，旨在从一组给定的数据中识别出一个或多个模式。
因此，机器学习与模式识别有着紧密的关系，机器学习主要是为了让计算机具备智能化的学习能力，并以此为基础进行模式识别。
三、机器学习在模式识别中的应用1.分类分类是模式识别的最基本任务之一，机器学习方法在分类中被广泛应用。
分类问题通常是指将多个对象进行归类，并建立一个分类器来自动进行分类。
常用的分类器包括K最近邻、支持向量机、决策树、逻辑回归等。
其中，K最近邻算法是最简单的分类器之一，因其易于实现而广泛应用。
支持向量机则是一种更为复杂的分类器，并且其具有良好的稳健性和泛化能力。
逻辑回归则可以用来做二分类和多分类问题。
2.聚类聚类是一种无监督学习方法，它旨在将一组具有相似特征的对象归为一类，从而形成有意义的数据子集。
常用的聚类算法包括K-Means、层次聚类、DBSCAN等。
K-Means是一种简单而又实用的聚类算法，其将数据点分为k个簇，并将每个数据点分配给最近的簇心。
层次聚类则是一种自下而上的聚类算法，即从单个数据点开始，逐步合并各个簇。
DBSCAN则是一种基于密度的聚类算法，其可以自动确定簇的数量。
3.降维降维是一种数据预处理的技术，主要目的是减少数据的维度，从而降低处理和存储的开销。
降维常常用于处理高维数据集，以及筛选出对数据影响最大的特征。
常用的降维算法包括主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等。
模式识别与智能系统综述
模式识别与智能系统综述1 简介模式识别与智能系统是一个交叉学科领域，涉及统计学、机器学习、等多个学科的知识。
其主要研究内容是如何使用计算机对复杂的数据进行分析和处理，从而实现对数据中隐藏的模式和规律的识别和理解。
本文将对模式识别与智能系统的基本概念、发展历程、应用领域和未来发展趋势进行综述。
2 基本概念2.1 模式识别模式识别是指通过对数据进行分析和处理，识别出数据中的模式和规律的任务。
它可以应用于各个领域，包括图像识别、语音识别、生物信息学等。
模式识别的基本方法包括特征提取、分类器设计和学习算法等。
2.2 智能系统智能系统是指模拟人类智能行为的计算机系统。
它通过学习和不断优化算法，模拟人类的思维和决策过程。
智能系统可以应用于自动驾驶、智能推荐系统、语音助手等领域。
3 发展历程3.1 早期阶段模式识别和智能系统的研究起源于上世纪50年代。
当时，研究者们开始使用计算机来处理图像和语音等数据，试图从中识别出有用的信息。
然而，由于计算机性能的限制和算法的不完善，早期的模式识别和智能系统往往表现出较低的准确率和鲁棒性。
3.2 中期阶段随着计算机技术的快速发展和机器学习算法的不断改进，模式识别和智能系统在中期阶段取得了长足的进展。
在这个阶段，研究者们提出了许多经典的模式识别算法，如支持向量机、随机森林等。
同时，深度学习技术的引入进一步提高了模式识别和智能系统的性能。
3.3 当代阶段当前，模式识别和智能系统正处于快速发展的当代阶段。
随着大数据和云计算等技术的兴起，模式识别和智能系统在各个领域都取得了重大突破。
例如，在医疗领域，智能系统可以通过分析大量的医学影像数据，帮助医生诊断疾病。
在金融领域，模式识别可以用于识别金融欺诈行为。
未来，随着技术的进一步发展，模式识别和智能系统将发挥越来越重要的作用。
4 应用领域4.1 图像和视觉识别图像和视觉识别是模式识别和智能系统的重要应用领域之一。
它可以应用于人脸识别、目标检测、图像分类等任务。
模式识别与智能系统2篇
模式识别与智能系统模式识别与智能系统第一篇：模式识别与智能系统是现代计算机科学中的一个重要研究领域。
随着计算机技术的飞速发展，我们可以利用计算机来解决各种复杂的问题。
模式识别与智能系统的目标就是利用计算机技术来实现对数据和信号的智能识别和处理。
模式识别是指从一组数据中抽取出其中的规律、特征和模式，并根据这些模式进行分类、识别和预测的过程。
模式识别可以应用于各个领域，例如图像识别、语音识别、手写识别等。
在图像识别方面，我们可以利用模式识别算法来将不同的图像进行分类，实现图像的自动识别和分类。
智能系统是指能够模仿和模拟人类智能思维和行为的计算机系统。
智能系统可以通过学习和自适应等机制来不断改进自己的性能。
智能系统可以应用于各个领域，例如智能交通系统、智能医疗系统等。
在智能交通系统中，智能系统可以通过模式识别算法来实现对交通状况的分析和预测，从而提供给交通管理部门更好的决策支持。
模式识别与智能系统的研究涉及到很多领域的知识，包括模式识别算法、机器学习、数据挖掘等。
模式识别算法是模式识别研究中的核心内容，它可以根据给定的数据和特征，通过计算和比较来进行模式的分类和识别。
机器学习是指通过训练和样本学习来使计算机系统自动改进和优化自己的性能。
数据挖掘是指通过分析大量的数据来发现其中的有价值的信息和规律。
总而言之，模式识别与智能系统是一个非常有应用前景的研究领域。
通过利用模式识别和智能系统技术，我们可以实现对各种复杂问题的智能识别和处理，为人类社会的发展带来更多的便利和改善。
第二篇：模式识别与智能系统是一门连接计算机科学、人工智能和模式分析的跨学科领域。
它的研究目标是发展出能够从复杂数据中提取特征、识别模式并进行智能分析的计算机系统。
模式识别与智能系统的研究应用广泛，包括图像识别、语音识别、生物信息学等多个领域。
模式识别的核心任务是从数据中自动提取出有效的特征，并将其应用于分类、识别和预测等任务中。
模式识别算法是实现这一目标的关键技术，常见的算法包括统计方法、神经网络和支持向量机等。
模式识别与智能系统的就业前景分析 未来方向展望_华清远见
模式识别与智能系统的就业前景分析未来方向展望模式识别与智能系统就业前景如何?现如今有很多人都在分析它的未来发展方向，写本篇文章的目的也是为了发表一下自己的见解，给大家带来模式识别与智能系统的未来发展方向展望。
模式识别与智能系统属控制科学与工程的二级学科，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，研究对各种媒体信息进行处理、分类和理解的方法，并在此基础上构造具有某些智能特性的系统。
模式识别与智能系统是20世纪60年代以来在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。
该学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。
模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。
现在回到正题来，模式识别与智能系统的就业前景分析：模式识别与智能系统是研究对各种媒体信息进行处理、分类和理解的方法，并且在此基础上构造具有某些智能特性的系统，且在一些高科技企业、科技部门等都起着至关重要的作用，由于这门学科的特性很强，所以就业前景还是相当不错的。
模式识别与智能系统的未来方向展望：该专业的毕业生可以毕业之后选择到大中型企业，科技部门，高等院校，金融，电讯单位，政府机关等相关领域找到适合自己的工作机会，具体的工作方向可以选择从事自动化和系统工程相关的科研、开发、设计、研制、生产与管理等相关的工作。
如果想要从事该职业，作为该专业的毕业生还应该掌握以下几点：1.有坚实的模式识别与智能系统学科的基础理论和系统的专门知识;2.对于模式识别与智能系统某一研究领域的进展和学术动态有较深的了解;3.能够熟练利用计算机解决本学科的有关问题;4.具有从事模式识别与智能系统中的某一研究方向的科学研究或独立担负专门技术工作的能力，并取得有意义的成果;5.较为熟练地掌握一门外国语。
专业解析-模式识别与智能系统
模式识别与智能系统一、专业介绍1、学科简介模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科下的二级学科硕士点。
模式识别与智能系统是在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。
该学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。
2、培养目标：该学科的硕士毕业生应具有坚实的模式识别与智能系统学科的基础理论和系统的专门知识；对于模式识别与智能系统某一研究领域的进展和学术动态有较深的了解；能够熟练利用计算机解决本学科的有关问题；具有从事模式识别与智能系统中的某一研究方向的科学研究或独立担负专门技术工作的能力，并取得有意义的成果；较为熟练地掌握一门外国语。
各招生单位研究方向和考试科目等不尽相同，在此以江苏大学为例：3、研究方向1.模式识别及图像处理2.智能控制与机器人3.图像处理及图像数据库系统4.数据挖掘与决策支持系统4、硕士研究生入学考试科目：①101政治理论②201英语③301数学一④833自动控制理论（含经典与现代部分）、851数据结构、852通信系统原理选一二、就业方向该学科培养的研究生毕业后，可到大、中、小型企业，科技部门，高等院校，金融、电讯单位，政府机关等各行业从事自动化和系统工程相关的科研、开发、设计、研制、生产与管理等工作。
三、职业规划计算机技术的应用在我国各个领域发展迅速，为了适应知识经济和信息产业发展的需要，操作和应用计算机已成为人们必须掌握的一种基本技能。
该专业用到的计算机技术相对较多，可以通过全国计算机等级考试（National Computer Rank Examination，简称NCRE）来获得自己相应水平实力的等级证书。
NCRE是经原国家教育委员会（现教育部）批准，由教育部考试中心主办，面向社会，用于考查应试人员计算机应用知识与能力的全国性计算机水平考试体系。
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一.详细介绍人工情感方向内涵、相关课题及研究成果人工情感内涵 :人工情感指用人工的方法和技术, 模仿、延伸和扩展人的情感, 使机器具有识别、理解和表达情感的能力。
人工智能是指用人工的方法和技术,模仿、延伸和扩展人的智能, 实现机器的智能化。
从广义的角度来看,情感是一种特殊的认知,意志又是一种特殊的情感,广义的人工智能包括狭义人工智能、人工情感与人工意志三个方面。
人工情感并不是指简单地模拟人的某些情感表达方式和情感识别方式, 而是为了使电脑或机器人具有像一样的内在情感, 真实地具有像人一样的情感表达能力、情感识别能力、情感思维能力和情感实施能力。
人工情感相关课题:国内开展的研究项目主要有:1. 脸部运动编码系统可应用于人脸表情的自动识别与合成;2.MPEG-4 V2视觉标准可以组合多种表情以模拟混合表情;3. 针对人的肢体运动而设计的运动和身体信息捕获设备;4. 基于生物特征的身份验证系统;5. 语调表情构造系统根据语音的时间、振幅、基频和共振峰等, 寻找不同情感信号特征的构造特点和分布规律;6. 可穿戴式计算机可用于增强和补偿人的感知功能。
人工情感研究成果:(1 1996年日本文部省就以国家重点基金的方式开始支持“情感信息的信息学、心理学研究”的重大研究课题,日本各大公司竞相开发、研究、生产了所谓的个人机器人(Personal Robot 产品系列。
其中, 以 SONY 公司的 AIBO 机器狗 (已经生产 6万只, 获益近 10亿美元和 QRIO 型以及 SDR -4X 型情感机器人为典型代表。
日本新开发的情感机器人取名“小IF ” , 可从对方的声音中发现感情的微妙变化,然后通过自己表情的变化在对话时表达喜怒哀乐, 还能通过对话模仿对方的性格和癖好。
(2美国 MIT 展开了对“情感计算”的研究, IBM 公司开始实施“蓝眼计划”和开发“情感鼠标” ; 2008年 4月美国麻省理工学院的科学家们展示了他们最新开发出的情感机器人“ Nexi ” ,该机器人不仅能理解人的语言,还能够对不同语言做出相应的喜怒哀乐反应,还能够通过转动和睁闭眼睛、皱眉、张嘴、打手势等形式表达其丰富的情感。
这款机器人完全可以根据人面部表情的变化来做出相应的反应。
它的眼睛中装备有 CCD(电荷耦合器件摄像机, 这使得机器人在看到与它交流的人之后就会立即确定房间的亮度并观察与其交流者的表情变化。
(3 德国 Mehrdad Jaladi-Soli 等人在 2001年提出了基于 EMBASSI 系统的多模型购物助手。
EMBASSI 是由德国教育及研究部(BMBF 资助并由 20多个大学和公司共同参与的,以考虑消费者心理和环境需求为研究目标的网络型电子商务系统。
英国科学家已研发出名为“灵犀机器人” (Heart Robot 的新型机器人,这是一种弹性塑胶玩偶,其左侧可以看到一个红色的“心” ,而它的心脏跳动频率可以变化,通过程式设计的方式,让机器人可对声音、碰触与附近的移动产生反应。
二 . 分析介绍民用航空领域模式识别与智能系统的应用研究内容和成果(1研究内容:卫星遥感图像中机场的识别方法研究利用卫星或飞机等所摄取的图像来获取地面目标 , 一直是空间技术获取有关地面信息的重要手段。
随着计算机性能的提高和图像处理技术的发展 , 利用计算机来检测识别遥感图像中的目标已经成为研究的热点。
机场识别作为模式识别领域的问题之一 , 在民航领域有着重要的应用前景。
使用模糊学增强方法对遥感图像进行预处理 , 利用阈值分割方法进行图像分割 , 然后利用像素标记法提取出最大连通区域 , 最后通过 ROI 的算法 , 实现对机场区域的定位。
研究成果:由于机场目标的复杂性 , 使机场识别成为一个非常复杂的问题。
到目前为止 , 机场识别技术基本上是处在实验室阶段。
随着图像处理、模式识别、计算机视觉以及神经网络等学科的进一步发展 , 通过人们坚持不懈的努力探索 , 机场识别技术必将会得到很大的发展。
(2研究内容:飞机图像导航数据库系统的设计与开发飞机导航就是将飞机从起始点引导到目的地的技术或方法。
应用较多的飞机导航系统有惯性导航系统、多普勒导航系统、卫星全球定位系统 (GPS系统、图像导航系统等。
最近几年, 随着计算机图像处理能力和技术的提高, 硬件设备的快速升级, 信号处理技术和控制技术的发展,图像导航技术得到了迅速的发展。
图像导航技术是利用传感器获取航行装置下方景物的图像, 并且将获取到的图像进行识别或者与已有的地形图进行匹配,从而确定航行装置的准确位置,用作导航系统自动避障, 或将处理后的有用信息显示出来以提醒操纵人员。
如图 1所示为图像导航流程图。
图 1 图像导航流程图图像导航方法分为景物导航、特征标志匹配导航、地形图匹配导航等。
景物导航就是利用自然存在的或人造特定的景物判断系统目前所处的位置。
特征标志匹配导航是一种利用特征标志来判断系统是否已经飞入特定区域或接近特定位置的导航方法。
地形图匹配导航是利用现场拍摄到的地面图像与预先存储的地形图的特征进行比对、判断, 确定系统当前的位置和航向等信息。
研究成果:根据图像导航原理, 很多科研机构已经设计并实现了飞机图像导航数据库系统。
系统将导航所需的信息和若干地区的地面图预先存放在数据库中的特定位置。
用户只需在系统的可视化界面中进行少量的操作, 该系统就能够在飞机航行的过程中实时地显示拍摄到地面图像, 并将该图像与数据库中的相关图像进行特征匹配, 从而获取并提供给用户飞机当时的位置、航速快慢及航向误差等导航信息。
由于图像导航方法不依靠外界信号, 因此该系统使用起来更加安全可靠。
对于适用于图像导航的区域,该系统将会提供精确的导航参数和信息,对于图像导航失效的区域或时间, 可以利用其他辅助的导航方法,使飞机不至于失航或发生意外。
该系统能够为飞机的航行提供有价值的导航信息。
此外, 该系统的实时性较强且易于操作。
因此,具有较高的应用价值。
(3研究内容:遥感图像三维可视化在机场建设中的应用研究随着遥感技术、摄影测量技术及其相关技术的飞速发展, 使得我们快速获取地表信息并重建三维地表模型成为现实。
目前可以通过航空摄影、航天摄影、近景摄影等多种手段获取高分辨率数字影像信息, 充分利用数字摄影测量的测绘成果, 准确、直观、生动地对实地模型进行再现。
而遥感图像三维可视化恰好能满足这一要求。
许多领域、许多行业都需要三维地形平台。
采用遥感信息的光谱特征和信息分类提取技术, 获取所需要的工程地质信息, 结合 GIS 的空间分析将三维影像直接应用于工程方案的设计中,直观地进行工程选址、工程量计算; 再利用虚拟现实技术,进行三维模拟飞行, 预览路线实地景观, 实现室内选址并渗入到机场工程勘测设计的各个环节进行仿真设计, 将大大减少工程地质灾害、提高设计的合理性和准确性。
帮助设计人员优化方案,在工程规划、勘察、设计、施工中可广泛应用。
研究成果:通过遥感图像处理得到了高精度三维可视化遥感正射影像图, 可以作为各种专题信息的载体,如将各种解译的线性构造、岩体、地层界限、物化探数据等形象地显示在三维可视化遥感正射影像图上。
遥感三维可视化影像, 给分析勘察人员以感性直观认识, 同时可利用现成遥感图像处理和GIS 分析软件,结合影像中地理要素和文字符号标注进行地形测量与地物查询、计算和分析。
另一方面模拟飞行动态观测, 增加了分析勘察人员的临场感, 将其置于所虚拟的环境之中。
(4研究内容:机场停机位分配问题研究机场停机位分配是指在考虑机型大小、停机位大小、航班时刻等因素的情况下, 在一定时限范围内, 由机场生产指挥中心为到港或离港航班指定适宜的登机口, 保证航班正点不延误,为旅客上下飞机提供登机门(故国外也叫机门指派 ,为航班分配停机位包括航班占用停机位时间和占用具体停机位两项内容。
这既与航空器种类、到港和离港密集程度有关, 又与机场设备设施和机位分配方法有关。
合理编制停机位分配计划是机场生产指挥中心完成作业任务的核心工作之一。
建立停机位分配模型并设计相应的算法是实现计算机辅助调度编制停机位分配计划的重要内容。
针对停机位分配问题,国外学者提出了不同的分析工具 , G. D. Gosling等从专家系统的观点对此问题进行了探讨; O. Bab ic , D. Teodo rov ic and A.Bo lat等应用数学规划,以旅客在航站楼里步行距离最短为目标函数,利用 0— 1整数规划探讨分配的可行性。
研究成果:中国民航飞行学院航空运输管理学院 , 文军等人通过分析机场停机位分配的特点, 根据航空器占用停机位时区集合的特性, 提出停机位分配的图论模型, 将机场停机位分配问题转化为图的 k —顶点着色问题。
然后将遗传算法应用于该问题,给出了机场停机位分配问题的实用算法, 为利用计算机进行停机位自动分配并优化停机位结果提供了一种可行手段。
(5研究内容:智能视频监控系统在机场的应用面对上述各种安防子系统,各系统间还相对独立, 缺乏一个整体的管理平台。
另外,各系统主要以被动式的监控手段, 也很难做到提前预防, 实时监控, 及时处理的现代化立体安防概念。
而智能视频监控系统的出现, 让图像识别侦测事件成为可能。
系统能够识别不同的物体, 同时会识别目标行为是否符合这些规则以及发现监控画面中的异常情况, 并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息, 从而能够更加有效的协助安全人员处理危机, 并最大限度的降低误报和漏报现象。
研究成果即场景应用:1、周界监控机场周界长达几十公里,周围环境复杂,穿越田野,河流,山地,公路,完全用围墙或围栏隔开不现实, 花费也过大。
而使用摄像机进行视频监控室比较合适的方式, 但机场周界过长, 摄像机数量庞大,仅靠人眼判断无法做到疏而不漏。
因此,智能视频分析系统是取代人力, 提高效率的有效方法。
采用智能视频分析仪, 将设备直接与模拟视频连接, 在客户端视频画面进行设置。
在机场周界附件画出虚拟周界, 系统支持设置不规则边界。
边界可超出实际周界, 用于对可疑目标的预报警。
当有不明物体接近周界时,系统即触发警报提醒保安人员迅速作出判断处理。
2、机场行李房监控机场行李房内传输带在地下蜿蜒几公里长, 每天传输大量旅客行李进行检查, 运输。
但在传输途中, 由于传输带并非直线平行运输, 在转弯上下运输中难免会跌落遗漏。
为防止意外发生,导致旅客出行延误,又降低人力成本,不必安排专职人员人工判断。
因此,采用智能视频分析仪,对传输带易跌落段进行监测,一旦有包裹,行李滑落,系统立即触发报警,相关人员进行确认并处理。
3、停机坪监控 :客机在停航时期或其他非运营时期,停于专业停机坪内,为防止可疑人员接近,盗窃设备, 破坏, 或偷航行为, 对停机坪周围进行物体移动监控。