摘要：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。

摘要：用模式识别和神经网络建立PLSBP的转炉终点磷含量降维网络模型,克服了PLS法和BP法各自的缺陷。用该模型设计了4个冶炼工艺参数点,预测值与实际值比较吻合。

摘要：岩石节理裂隙形状复杂,图像中含有很多噪声。而使用统计模式识别方法在分割图像时,可以首先使分类器学习图像中不同样本的特征,进而利用这些特征对图像中每个像素进行分类,实现分割。在设计统计模式识别的分类器时,我们提出使用基于核函数Fisher判别法构造分类器。使用该方法可以将图像高维的属性空间上的非线形判别转化为图像特征空间上的线形判别,而不需要知道从属性空间到特征空间的具体映射形式。通过对岩石节理裂隙图像分割实验表明,该方法能达到较其他方法更好的分割效果。

摘要：提出一个检测和定位机票图像中污损字符串的技术 不规则机票表格中的字符串是由计算机打印生成的 ,其对比度低且容易偏离表格 ,无法用常用的方法处理 基于几何先验知识和字符提取结果 ,应用扩展最大平均相关高度相关滤波器检测 ,进而准确地定位期望字符区域 实验结果表明 :该方法准确率高 。

摘要：利用EOS／MODIS图像资料，采用逐个修改聚类和模糊聚类的分类器，设计了基于统计模式识别的云分类技术，并将其应用于2002年6月10日02：00台风云系的云理识别，同时借助GMS-5图像资料进行了对比分析。结果发现台风云系的分类结果与台风云系的概念模式存在较好的对应关系，逐个修改聚类和模糊聚类的分类器对典型台风云系有较好的识别能力，极轨卫星的分类结果好于静止卫星，纹理特征的引入对分类结果有一定的影响。

摘要：综合录井技术广泛应用于油气勘探活动中,而油气资源评价是勘探活动中最主要的工作之一。针对原有传统油气评价方法的不足,探索用模式识别技术进行统计分析。通过对录井特征参数的选择,采用了窗函数法和近邻法求其特征分布,并以此来构造概率密度分布函数,并应用贝叶斯(Bayes)判别决策方法训练分类的有关参数,确定了基于线性窗函数的贝叶斯方法和基于独立近邻原则的贝叶斯方法。最后分别采用传统图版解释法和统计模式识别法进行了对比分析,使其油气评价的符合率得到上升,为油气评价方法提供了一种新的思路。

摘要：心理测试量表的制定本质是基于心理学的统计模式识别过程。神经网络方法已经广泛应用于模式识别的各个研究领域。本文首次把人工神经网络应用于艺术类院校新生入学适应量表的制定。用562份样本进行测试,559份与效表测量结果相同,自支持精度99.47%;用另外691份作独立测试,689份与效表测量结果相同,泛化精度99.71%。高的测量精度证明所制定量表的有效性和神经网络方法制定心理测试量表的可行性。

摘要：在模式识别领域工程实际中占大多数的是非线性问题,传统的分类器设计方法是将非线性问题转化为线性问题解决,但是这样不能很好的解决日益复杂化的非线性问题。文中提出的新方法为解决非线性问题提供一个新的思路和手段。该方法立足于直接处理非线性问题的吴文俊方法,进行非线性分类器的设计。经过选择分类函数的复杂度和训练点,建立非线性方程组,使用吴方法解出这个非线性方程组,得到分类函数。使用该方法进行异或问题和鸢尾花数据的实例研究,并与神经网络方法和支持向量机方法进行比较分析。该方法是使得结构风险和经验风险总体最小化的方法,并且过程直接、简洁、运算量小。该方法尽管有不完善的部分,但是不失为有潜力发展的新方法。

摘要：模式识别技术在社会生活和科学研究的许多方面有着巨大的现实意义,己经在许多领域得到了广泛应用。文中就其理论基础与主要方法作了详细的介绍与阐述。分别介绍了统计模式识别、句法结构模式识别、模糊模式识别、人工神经网络模式识别、模板匹配模式识别、支持向量机的模式识别。

摘要：传统的OCR技术在复杂背景视频中的字符识别方面,其识别结果的准确率不尽如人意。为此,本文通过改进及优化传统识别算法,研究出一种新的复杂背景下的字符识别算法。该算法借鉴统计模式识别的思路,通过大量实验得出每个字符的特征规律,并形成公式,实现了字符的识别。然后以输电线路航拍图像为例,设计开发了字符识别系统。通过系统运行表明,采用本文算法识别字符的准确率为99.4%,优于开源Tesseract-OCR接口函数方法及样本训练方法,对于复杂背景中的字符识别具有较高的准确性和广阔的应用前景。