简介：摘要高三复习主要是解题教学，让学生识别一些解题模式是解决一些数学问题、提升数学成绩的重要途径。本文主要从笔者近几年的高三教学中培养学生模式识别能力的想法做一个简要回顾。

简介：

简介：人与动物、计算机都能进行模式识别，而人的模式识别具有自身的特点。人类的模式识别与动物、计算机的模式识别相比较，具有复杂性、适应性与整体性、发展性、语言的作用等特点。

简介：模式识别是人的一项基本智能，兼有认识和区别的双重功能。机器模式识别已有成果主要是在区别方面且存在所谓“小样本”问题。而人在认识和区别方面没有表现出上述问题。本文在对模式识别进行述评和对认知心理学进行简要介绍的基础上，提出一种新的模式识别方法一认知模式识别，并对模式识别学科性质、机器模式识别存在问题和与人在模式识别方面存在的主要差异进行了讨论，并预测了认知模式识别的发展趋势.

简介：为了进一步了解模式识别的方法并提高其在图像处理中应用的精度,使图像获得良好的处理效果,本文以模式识别作为主要研究内容,通过对模式识别的概念和过程进行分析,进而对模式识别的各种方法在图像处理中的相关应用展开了深入研究。

简介：摘要:机体免疫系统通过识别“自己”和“非己”来识别并抵抗外来病原体入侵，维持机体自身处于平衡状态。在固有免疫和适应性免疫中均存在一种可以特异性识别外来病原体相关分子表面的特定模式分子的受体即模式识别受体（PRR），目前对模式识别受体的研究主要存在于固有免疫应答中，但最近研究发现，在适应性免疫应答中，模式识别受体也发挥重要作用，本文主要系统概括目前研究中模式识别受体的结构及在免疫应答中的作用。

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简介：提出一种基于研究前沿牵引的创新能力培养教学模式,介绍具体改革思路,说明教学改革实践结果。

简介：摘要：随着摄像头等监视工具的应用，人体行为模式识别受到广泛的关注。人体行为模式识别主要面临着识别精度以及实时性的问题，本文提出了基于动态时间规整的人体行为模式识别算法，能够准确的识别出人体行为，相比于模板匹配算法有很大的提升。

简介：摘要珠宝鉴定是一项利用多种仪器和检验方法测试宝石多个参量，并依据这些检验数据进行综合判断的复杂工作。针对传统的珠宝鉴定方法依赖个人经验的情况，本文提出了利用计算机技术，开发珠宝玉石辅助鉴定及信息系统。该系统运用当前最先进的计算机技术，将计算机中的数据信息融入其中，并运用模式识别技术，从根本上打破了依靠个人经验鉴别珠宝玉石真伪的局限性，提高了鉴别珠宝的准确性，在珠宝的鉴定中发挥了重要作用。

简介：步骤7从成熟克隆集合中选择n个亲和力最高的抗体作为记忆抗体的候选,进化过程中抗体与抗原的距离变化情况如表2所示,第3幅图和第4幅图分别是进化到第10代和第20代的抗体集

简介：摘要：模式识别课程主要包括特征提取和分类器两大内容。本论文案例中，特征提取部分使用K-L变换，分类器部分使用支持向量机 (SVM)。通过教学案例，对模式识别整个过程有更深刻的理解，能够根据自己的设计对K-L算法和SVM算法有一个深刻地认识，从而培养学生创新性思维和动手能力。

简介：摘要：为了确保压力容器在使用过程中安全稳定运行，世界各国都制订了一系列压力容器标准规范，给出材料、设计、制造、检验、安全评估等方面的基本要求。随着技术的不断进步，企业生产要求的提高，压力容器也显现出了一些新特征，主要表现为更加复杂化、系统化。对此，需要在日常检验工作中，以科学检验的方式保障其安全运行。本文从常见压力容器的损伤模式入手，提出了检验重点和具有针对性的检测方法，以保证压力容器的安全运行。

简介：随着信息技术的飞速发展，人工智能的应用越来越广泛，其中模式识别是人工智能应用的一个方面。文章介绍了人工智能在模式识别方面的应用。

简介：摘要：计算机图像处理与模式识别技术是现代计算机科学领域中的一个重要分支，它涵盖了许多关键概念和方法，用于处理和分析数字图像以及识别其中的模式和特征。本文将深入探讨这一领域的核心概念和最新进展，以帮助读者更好地理解和应用图像处理与模式识别技术。

简介：摘要：本文是基于OpenCV的人脸检测算法原理，在 C++或者Python环境下基于 OpenCV 实现一个简单的人脸检测和跟踪程序，利用 Adaboost 学习算法来解决目标识别的目的。

简介：从计算机决策支持系统(DSS)的设计出发,结合中医舌像诊断的特点,介绍了将模糊模式识别应用于舌色自动分类的优越性。系统首先根据样本学习集获取各类舌色中心,继而以舌面上单个像素点为单位,利用改进模糊C均值聚类方法,获取该像素对应颜色模式关于各种舌色中心的隶属度,以这些隶属度为基础,基于舌色不突变的规律,采用连通图遍历综合分析整个舌面,得到舌色分类结果,辅助中医师做出舌诊结论,该方法对于类似色块自动分类具有普遍的指导意义。

简介：摘要：计算机视觉与模式识别技术是一门研究如何让计算机能够像人类一样理解和处理图像或视频数据的学科。随着人工智能的快速发展，计算机视觉与模式识别技术已经在各个领域展现出了广泛应用的潜力。然而，计算机视觉与模式识别技术所面临的挑战和问题，如数据集标注和收集、大规模数据的处理与存储、多样性和变化性数据的建模、鲁棒性和泛化能力的提升以及个人隐私保护和伦理问题等。基于此，本篇文章对计算机视觉与模式识别技术进行研究，以供参考。

简介：摘要：基于损伤模式的压力容器检验，主要是针对压力容器是否存在损伤状况的一种检验，依据检验结果，会确定相应的维修方案或停止压力容器的使用，以保障压力容器的安全性。该检验方法具有良好的效果，但是，在实际的检验工作中，需要相关检验人员能够严格按照相关检验标准操作，从而实现对损伤情况的完全判断，以最大程度保证压力容器的稳定运行，延长使用寿命，为工业、民生、军事等多个领域的发展奠定良好的基础。

简介：摘要气体绝缘电器（GasInsulatedSwitchgear，GIS）的局部放电（PartialDischarge，PD）模式识别问题中，传统方法多为专家依据经验设计特征，具有一定的盲目性。深度学习可以自动挖掘数据的特征表示，但是需要大规模训练数据。密集连接网络（DenselyConnectedConvolutionalNetworks，DenseNet）的特征复用可以充分利用网络低、中、高层的特征信息，同时有效减少冗余特征，更符合本文小规模数据应用。因此，针对超高频信号的模式识别问题，本文提出将超高频信号数据转化为局部放电灰度图，利用密集连接网络自适应抽取放电灰度图的特征进行局部放电模式识别的方法。实验结果表明，本文方法比传统方法和AlexNet具有更高的准确性。