统计模式识别及其发展现状综述

模式识别已经被成功地大量用于民用和军用产品的识别系统的设计上。模式识别技术的发展对国民经济 建设和国防现代化建设有着广泛和深远的意义。就模式识别的一个重要分支——统计模式识别所涉及的基本问题、研 究领域及其当前进展现状进行了较为详细的介绍。     

BOT/PPP模式识别与选择研究述评

本文通过系统回顾与分析国内外BOT/PPP项目融投资模式识别、BOT/PPP项目融投资模式选择方法的相关文献和案例,介绍了有关BOT/PPP融投资模式识别的方法,以及基于BOT项目实施效率、基于BOT项目利益相关者、基于数学建模方法的BOT模式选择的方法,进一步总结了现有BOT融投资模式识别及选择所存在的问题。最后,针对模式匹配决策问题提出了未来的研究方向与建议。     

模式识别在气象探测和信息处理中的应用

随着模式识别和气象探测技术的发展，模式识别在气象探测和气象信息数据处理中应用较为广泛。本文主要总结了在气象领域内应用的一些方法，包括在基于聚类算法的雷电数据应用、神经网络系统在暴雨预报中的应用以及基于多普勒天气雷达探测资料中低空急流、龙卷、下击暴流和阵风锋四种天气现象的分类识别。     

试分析模式识别及其在图像处理中的应用

近年来,信息技术一直在不断地发展,人工智能也被更多人所熟知,模式识别是人工智能中的一种,它所代表的理论和识别方式对人工智能的发展有重要作用,同时,它在图像处理中的应用也越来越广泛.本文简要分析了模式识别所使用的识别方法以及它在图像处理中得到的运用.     

贷款风险分类模型的比较分析

贷款风险分类是一个对借款人及其担保人的财务指标、非财务指标进行综合评价的过程。本文把贷款风险分类看作是一个模式识别问题,在此框架下,就统计模式识别领域中最新使用的神经网络方法、分类树法、K阶近邻方法以及支持向量机模型四种方法的建模思想、适用性进行比较,并给出有关结论。     

房地产市场风险预警研究述评

文章对国内外有关房地产风险预警研究进行了述评。在定量与定性结合、理论与实证结合的研究思路下,将信息建模技术及人工智能、模式识别技术运用于房地产风险预警上来,使房地产预警的理论和技术方法得到进一步提升。     

汉王科技股份有限公司

汉王科技股份有限公司成立于1998年9月11日,专注于手写识别与笔迹输入、光学字符识别（OCR）、技术授权和技术服务等领域,并已逐步向机器视觉、行为识别和生物特征识别等模式识别的其他领域进行战略布局和拓展。2009年汉王率先进入国内手持电子阅读器领域,取得丰硕成果,并与中国移动携手推出了全球首款手写3G电纸书。     

目标市场选择中的数学方法

通常，目标市场的选择方法是，企业首先将消费整体通过市场细分方法进行划分。其次，再在各类专门化的细分市场中选择目标市场。并且，后者主要采用定性分析的方法。本文采用模糊的聚类分析和模式识别相识别相结合的综合分析法，在较小的范围内直接选择目标市场，比通常所用的定性方法过程简单且准确。     

人工神经网络的苹果气体识别算法研究

文章介绍了由气敏传感器阵列与人工神经网络模式识别技术相结合的人工嗅觉系统对苹果气味的定性识别,尝试运用主成分分析改进BP算法和最近邻k-均值聚类算法,实现对＂好＂和＂坏＂苹果气味的定性识别。试验结果表明：采用主成分分析结合BP算法和最近邻k-均值聚类算法对＂好＂和＂坏＂苹果气味准确率为91.67%和95.83%,而且大大的缩短了辨识时间。     

基于支持向量机的战略联盟合作伙伴选择研究

支持向量机是在经验风险最小化原理基础上发展出的一种新的机器学习技术,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。在对支持向量机理论进行深入研究的基础上,探讨了其在战略联盟合作伙伴选择中的应用并总结出相应的决策规则,为企业选择战略联盟合作伙伴提供参考。