高新技术企业风险投资的一种决策研究

通过借鉴国内外有关评估决策的研究成果，采用模糊数学的有关理论，改进了传统的第一手数据的采集方法，并应用AHP和模式识别相结合的方法使评估数据更客观，为高新技术企业风险投资的决策给出一种可行的有效的方法．     

一种新的多分类器融合方法

提出了一种新的基于多分类器联合的模式识别方法,该方法引入图像处理领域的对比度概念,对多分类器 系统中不同基本分类器的融合权重动态赋值,并通过融合权重联合所有基本分类器决策信息,同时构建一个临时 的全局分类器来做出模式识别任务的融合决策输出.试验表明该方法在模式识别性能上能够获得较好的性能.     

一种新的多分类器融合方法

提出了一种新的基于多分类器联合的模式识别方法,该方法引入图像处理领域的对比度概念,对多分类器系统中不同基本分类器的融合权重动态赋值,并通过融合权重联合所有基本分类器决策信息,同时构建一个临时的全局分类器来做出模式识别任务的融合决策输出.试验表明该方法在模式识别性能上能够获得较好的性能.     

一种物联网中元策略学习传输模式识别技术研究

分析了一种物联网中元策略学习传输模式识别方法 .采用阶段式元学习（ML）神经网络构成元学习器,利用数据增强（DA）技术对图像进行预处理,决策验证等多个模块被用于协作识别,能够有效地抵抗恶劣环境对信号造成的影响.理论分析和仿真结果证明了该调制模式识别方法的有效性.     

统计模式识别的研究

模式识别的基本目标就是在有监督和无监督的情况下进行分类,在模式识别的各种模型中,基于统计的方法已经被广泛的研究并应用于实际.一些新的技术和方法的引入（神经网络和支持向量机方法）也促进了该领域发展,文章研究了基于统计的模式识别的进展情况,给出了模式识别的概念、原理、方法并对各种方法进行了相关的评述.     

小样本机器学习理论：统计学习理论

统计学习理论是由Vapnik等人提出的一种有限样本统计理论,是模式识别邻域新近发展的一种新理论,着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质,它为小样本机器学习问题建立了一个较好的理论框架,也发展了一种的通用学习算法－－支持向量机,较好地解决了小样本机器学习问题。该文旨在介绍统计学习理论的基本思想、特点、研究现状和一些思考。     

邻域粗糙集和Fisher判别法结合的转子故障决策规则提取方法

针对旋转机械故障诊断知识获取困难的问题,将邻域粗糙集和Fisher(费舍)判别法相结合,对从故障数据库中提取决策规则的方法进行了研究.首先基于邻域粗糙集理论对转子故障的时域特征属性集进行属性约简,据此达到消除冗余属性的目的,然后再依据费舍判别法对故障数据集进行故障模式识别.通过处理转子实验台数据来对该方法进行的验证以及与传统方法进行的对比情况表明:本方法在节省数据存储空间的同时还具有能够获得较准确的故障分类决策规则能力.     

关于Sauer引理的一个推广

Sauer引理是统计学习理论中的基本结论．在许多实际问题中，需要研究N类模式识别问题．本文将Sauer引理推广到N类分类问题．     

基于非参数方法的肿瘤基因表达数据挖掘

该文提出了一种基于非参数统计的模式识别方法，此方法并不对微阵列数据作总体分布假设，从而降低了噪声对预测结果的影响．该方法可适用于两总体及多总体的模式识别问题．通过对两个真实的肿瘤基因表达数据的分析，验证了方法的识别效果．     

藏文联机手写识别的难点及其解决方法

通过分析各种联机手写识别方法(统计模式识别方法、结构模式识别方法、结构和统计模式识别方法) 以及藏文自身的特点,总结出藏文联机手写识别的方法.     

Fabric Wrinkle Grade Assessment Based on Fuzzy Pattern Recognition

The basic principle of fuzzy pattern recognition is brief introduced firstly in this paper, which mainly includes fuzzy rules and fuzzy inference system. Then, the algorithm procedure of fuzzy pattern recognition is proposed. Finally, the application of Mamdani fuzzy model is introduced to evaluate fabric wrinkle grade in detail, and used the correlation coefficient between subject and object evaluation to verify the reliability of fuzzy pattern recognition. It shows the method of fuzzy pattern recognition needs not a large number of testing data and the accuracy of evaluation is up to 97.38%.     

采矿工程中的模糊数学方法(Ⅱ)——逻辑特征判别与模式识别

本文首先介绍模糊逻辑特征判别分析,它是研究对象特征尚未被认识清楚条件下,利用观测数据来推断对象的自然语言表述形式的方法;其次介绍了模糊模式识别的直接法和间接法,讨论了多因素模糊模式识别及概率模式的建立等问题;最后给出了一个模式识别在采矿工程中应用的实例.     

基于因特网和灰色优化方法的空调冷热源决策系统

探讨一种基于因特网空调冷热源选择的决策系统，该系统利用网路服务器上取得的共享数据，考虑多种因素对系统的影响，利用灰色优化法，实现方案的优选．算例表明，该方法决策过程中的基础数据来自Web服务器，因而减少了单机上需要录入的数据，决策结果是可信的．     

双边界法围线区域面积的计算

本文以围线区域面积计算的一般算法为基础,以集合变换为理论依据,导出了围线区域面积计算的双边界法,给出了双边界法围线区域面积计算的方法和实验结果。     

川金丝猴亚种的模式识别模型研究

综合论述了模式识别的基本数学模型和方法，建立了川金丝猴亚种的模式识别模型，得出了与川金丝猴亚种的实际模式完全吻合的结论，为样本的模式识别提供了一个很有价值的方法和范例．     

基于内容的医学图像分类研究

基于内容的医学图像分类是一个复杂的非线性问题,分类器的性能主要取决于提取的特征和模式识别算法。讨论了医学图像基本特征提取方法和多特征融合技术的发展,以及常用的模式分类算法。最后指出了支持向量机在医学图像分类中应用时需要解决的问题。     

Nonnegative matrix factorization and its applications in pattern recognition

Matrix factorization has been widely used in many fields[1]. In numerical algebra, the large-scale and com- plex problems can be transformed into small-scale sim- ple subproblems by matrix factorization; in applied statistics, low rank approximation of or…     

迷彩伪装的谱识别方法

讨论了用模式识别技术区分迷彩伪装与绿色植被背影的方法，以光谱特征作为目标识别的基本特征，对目前国内外最先进的绿色伪装材料和多种绿色植被背影进行了实际光谱测量，分析其光谱分布规律，找出识别分类的最佳特征和判别函数，判别结果令人满意。     

基于神经网络模式识别的板形模糊控制器

提出一种基于CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)神经网络的板形缺陷模式识别方法,并基于模式识别结果设计了板形模糊控制器.将模式识别与控制器设计合二为一,利用CMAC神经网络识别出相对于6种常见板形缺陷基本模式的隶属度,直接作为板形模糊控制器的前件部,实现了隶属度的求取功能.通过对板形缺陷特征的分析,合理定义了模糊集合,大大地减少了模糊推理的计算量.仿真结果表明,该板形模式识别方法识别精度高,设计的板形模糊控制器可以快速将板形缺陷控制到期望目标,板形控制性能良好.