1、針對(duì)ART1網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別的漂移問(wèn)題，提出了少數(shù)服從多數(shù)原則來(lái)減少這種問(wèn)題的出現(xiàn)。

2、此外，本文還應(yīng)用了最優(yōu)選擇、直接指定、局部放大、補(bǔ)筆等多種交互技術(shù)來(lái)處理聯(lián)機(jī)手寫公式識(shí)別中所出現(xiàn)的，不能單純依靠模式識(shí)別技術(shù)來(lái)解決的一些問(wèn)題。

3、模式識(shí)別分類器的設(shè)計(jì),此為K均值法源碼,經(jīng)調(diào)試通過(guò).

4、根據(jù)植物病害彩色圖像的特點(diǎn)，提出了用顏色空間作為特征空間，利用統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別的監(jiān)督分類方法。

5、該方法運(yùn)用快速的線性反投影算法重建兩相流截面圖像，結(jié)合模糊模式識(shí)別技術(shù)辨識(shí)流型。

6、為了采用圖像處理與模式識(shí)別的方法對(duì)鋁合金的焊接質(zhì)量進(jìn)行智能控制，必須獲取鋁合金焊接熔池的清晰圖像，然后提取焊接熔池的信息。

7、作者采用圖像處理和模式識(shí)別的理論與技術(shù)，提出一種新方法實(shí)現(xiàn)坐標(biāo)紙繪制曲線的自動(dòng)提取和數(shù)字恢復(fù)。

8、ODS包含特定的XML到關(guān)系結(jié)構(gòu)的可視化映射器，來(lái)構(gòu)建帶注釋的模式，識(shí)別如何將給定的XML結(jié)構(gòu)映射到關(guān)系表和列。

9、深入探討并初步解決了根據(jù)元件軟故障的統(tǒng)一特性，采用人工智能方法實(shí)現(xiàn)軟故障的模式識(shí)別診斷的問(wèn)題。

10、適應(yīng)藍(lán)藻爆發(fā)智能感知方法,采用圖像處理與模式識(shí)別的相關(guān)技術(shù)對(duì)拍攝的水面照片進(jìn)行處理分析,從而得出藍(lán)藻爆發(fā)的相關(guān)概率,形成了感知太湖的第一層觸覺(jué)神經(jīng)。

11、模式識(shí)別分類器的設(shè)計(jì),此為L(zhǎng)MS法源碼,經(jīng)調(diào)試通過(guò).

12、利用模式識(shí)別技術(shù)與紫外分光光度分析法結(jié)合，根據(jù)魚(yú)肉中的肌苷酸和肌苷的含量對(duì)魚(yú)肉鮮度進(jìn)行了識(shí)別。

13、橢球單元通過(guò)高斯分布逼近形成各模式類的決策區(qū)域，是一種非常適合于模式識(shí)別任務(wù)的前饋型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

14、摘要印鑒識(shí)別是計(jì)算機(jī)圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)的重要應(yīng)用.

15、針對(duì)不同樣本之間存在交叉數(shù)據(jù)的模式識(shí)別問(wèn)題，將多層激勵(lì)函數(shù)的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入模式識(shí)別之中，提出一種基于量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別算法。

16、支撐矢量機(jī)是一種普適的算法，已經(jīng)廣泛地用于模式識(shí)別、回歸估計(jì)、函數(shù)逼近、密度估計(jì)等方面。

17、實(shí)驗(yàn)表明，該方法有效地提高了模式識(shí)別精度和速度，可推廣到其他具有兩兩互反性基本模式的模式識(shí)別系統(tǒng)中。

18、加強(qiáng)問(wèn)題表征訓(xùn)練，注重培養(yǎng)學(xué)生的模式識(shí)別能力。

19、為了解決動(dòng)態(tài)紅外點(diǎn)目標(biāo)多光譜模式識(shí)別問(wèn)題，提出了一種利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行子網(wǎng)作為前級(jí)處理，證據(jù)理論于后級(jí)融合的多周期模式識(shí)別推理模型。

20、從圖象識(shí)別角度研究了電氣設(shè)備局部放電的模式識(shí)別。(查字典 https://www。chazidian。com模式識(shí)別造句)

21、據(jù)此。本文應(yīng)用模糊動(dòng)態(tài)聚類和模式識(shí)別相結(jié)合的方法，在人機(jī)交互解釋系統(tǒng)上自動(dòng)實(shí)現(xiàn)微地震相分析。

22、地震剖面線條化是應(yīng)用模式識(shí)別方法自動(dòng)追蹤剖面中的同相軸，并自動(dòng)繪制線條圖。

23、它首先應(yīng)用模式識(shí)別原理將待識(shí)別數(shù)字串分割為單個(gè)數(shù)字，再用一種聯(lián)合式方法識(shí)別每個(gè)數(shù)字。

24、本文探索了用模糊模式識(shí)別法識(shí)別汽車可靠性工程數(shù)據(jù)的分布規(guī)律，簡(jiǎn)單易行，實(shí)用。

25、本文以隧道施工開(kāi)發(fā)為背景，致力于研究圖形圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)在隧道掌子面圖像分析中的應(yīng)用。

26、本文構(gòu)造了一個(gè)組合分類器系統(tǒng)，該系統(tǒng)由三級(jí)分類器組成，即模板匹配分類器，模糊模式識(shí)別分類器和舉手表決分類器。

27、模式識(shí)別分類器的設(shè)計(jì),此為fisher法源碼,經(jīng)調(diào)試通過(guò).

28、用于修飾或說(shuō)明使用模式識(shí)別技術(shù)的聲控裝置,并要求操作者先給機(jī)器送入話音模式樣板后,才可進(jìn)行字詞識(shí)別。

29、用模糊數(shù)學(xué)的原理和模式識(shí)別的方法，以氨芐青霉素的產(chǎn)品質(zhì)量為例，建立了一個(gè)評(píng)價(jià)藥品質(zhì)量的數(shù)學(xué)模型。

30、字符識(shí)別技術(shù)是用機(jī)器視覺(jué)進(jìn)行模式識(shí)別的重要研究方向之一。

31、變換可以將高維相關(guān)變量壓縮為低維獨(dú)立的主特征向量，而支持向量機(jī)可以完成模式識(shí)別和非線性回歸。

32、本文采用基于統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別的方法，研究了非合作通信與合作通信中通過(guò)提取調(diào)制信號(hào)的星座圖特征對(duì)調(diào)制模式進(jìn)行識(shí)別的問(wèn)題。

33、采用模糊數(shù)學(xué)中模式識(shí)別方法對(duì)專題地圖統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分級(jí)，并定義了分級(jí)精度標(biāo)準(zhǔn)的計(jì)算公式。

34、圖像的對(duì)稱性研究是模式識(shí)別和計(jì)算幾何的重要內(nèi)容，在目標(biāo)識(shí)別、視覺(jué)監(jiān)視和形狀表示等研究中有一定的應(yīng)用價(jià)值。

35、證實(shí)了模糊模式識(shí)別方法應(yīng)用于湖泊水質(zhì)評(píng)價(jià)中的合理性和可靠性，對(duì)于湖泊水質(zhì)評(píng)價(jià)具有實(shí)際意義。

36、本論文工作的目的就是采用體全息存儲(chǔ)器對(duì)圖像庫(kù)進(jìn)行模式識(shí)別。

37、研究結(jié)果表明，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于陶瓷原料的模式識(shí)別，其結(jié)果和實(shí)際一致。

38、地圖模式識(shí)別是目前制圖自動(dòng)化的一個(gè)重點(diǎn)研究方向，利用計(jì)算機(jī)從掃描地形圖上識(shí)別和提取地圖信息為地圖數(shù)字化開(kāi)辟了新的途徑。

39、為了解決曲線相似性的模式識(shí)別問(wèn)題，提出了一種基于遺傳學(xué)習(xí)算法的模式識(shí)別方法，即層次逐級(jí)分解法。

40、在灰色關(guān)聯(lián)分析的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了一個(gè)評(píng)價(jià)中藥質(zhì)量的模式識(shí)別模型，并將其用于不同廠家牛黃解毒片質(zhì)量的評(píng)價(jià)。

41、此領(lǐng)域與數(shù)據(jù)挖掘密切相關(guān)，并且經(jīng)常需要使用各種技巧，包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率論和模式識(shí)別等。

42、在協(xié)同學(xué)中，模式識(shí)別及聯(lián)想記憶可以看成是在一個(gè)非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)中的動(dòng)態(tài)過(guò)程。

43、甘露聚糖結(jié)合凝集素作為關(guān)鍵的天然免疫模式識(shí)別分子已得到共識(shí)，但其在獲得性免疫應(yīng)答中是否發(fā)揮作用目前尚不清楚。

44、本文介紹了三維模式識(shí)別的方法及在古生界潛山油藏預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。

45、這個(gè)研究目標(biāo)的進(jìn)展，有賴于一系列統(tǒng)計(jì)物理學(xué)范疇的概念和方法，包括最優(yōu)化，分區(qū)，模式識(shí)別與群體行為。

46、由于其可在單幅多元圖中顯示多個(gè)觀察，因此適用于模式識(shí)別領(lǐng)域中的特征選擇與分類空間形成。

47、JSLSCAD利用復(fù)雜的模式識(shí)別算法，可以探測(cè)、分類、鑒定化學(xué)戰(zhàn)劑，同時(shí)還可以識(shí)別自然的和人造的戰(zhàn)場(chǎng)干擾物。

48、實(shí)例說(shuō)明本文提出的模糊模式識(shí)別理論模型用于水質(zhì)評(píng)價(jià)是有效的。