基于分析爆震对柴油机表面振动的影响,给出了用时频分析检测柴油机爆震的方法,代替传统的模式识别方法.实验证明,在时频分布图上可以清楚地分辨所对应的不同的频率响应

针对高炉布料过程操作者无法直接观察炉内料流轨迹、料面形状等信息,利用光学原理,提出极坐标激光栅格测试技术,对料面进行标定测量.引入模式识别中的双目视觉技术进行轨迹检测,对布料轨迹图像采用边缘分析算子,优化算子阈值,获得布料过程中料流信息,重现料流轨迹的动态图像,为高炉布料模型提供数据支撑

• 贝叶斯规则 • 基于观察值，将类先验概率 和类条件密度转化为后验概率 • 贝叶斯决策 • 最小化总风险 • 最小化误差概率：选择最大后验概率的类别 • 贝叶斯决策是理论上的最优决策，贝叶斯风险是理论上的最小风险 • 判别函数 • 判决区域和判决边界 • 多元高斯概率密度函数 • 假设类条件概率密度满足高斯分布 • 判别函数 • 判决面

以转炉污泥为原料,配入有机和无机复合结合剂,采用压制成型和低温焙烧的方法研制了高性能转炉污泥球团,并探索了影响球团强度的各种因素.试验发现球团强度随着焙烧温度的升高,球团强度增加,当温度达到大约873 K时强度达到极值;当温度超过873 K时,随着有机结合剂及结晶水的挥发,球团强度又明显下降;当温度超过1300K时,固相扩散增加,并出现液相烧结,因而球团强度显著增加.对影响球团强度的因素进行了模式识别分析,找到了目标优化区,确定了适宜的球团生产工艺条件

一、固有免疫系统的概述 二、固有免疫细胞及其主要作用 三、固有免疫应答 （一）组织屏障及其主要作用 （二）固有免疫细胞种类 （三）固有免疫的模式识别 （四）固有免疫分子及其主要作用

• Model Selection for SVM • Primal SVM • Model selection 1) Bilevel Program for CV 2) Two optimization Methods: Impilicit & Explicit methods 3) Experiments 4) Conclusions • Our intent works • Works related to matrix patterns • Zero-Shot Learning • How to Approximate more real scenario for research topics

1 绪论 2 概率分布 3 回归的线性模型 4 分类的线性模型 5 神经⽹络 6 核⽅法 7 稀疏核机 8 图模型 9 混合模型和EM 10 近似推断 11 采样⽅法 12 连续潜在变量 13 顺序数据 14 组合模型

1 人工神经网络发展概况 2 神经网络基本概念 3 前馈神经网络 4 其他神经网络简介 5 神经网络模式识别

 特征选择  从D个原始特征中，选择其中的d个特征。保持了原有特征的物理含义  特征变换  对D个原始特征进行一定的数学变换，得到d组新特征，往往不具有原始特征对应的物理含义

4.1 研究对象及相关概率 4.2 贝叶斯决策 4.3 贝叶斯分类器的错误率 4.4 聂曼-皮尔逊决策 4.5 概率密度函数的参数估计 4.6 概率密度函数的非参数估计 4.7 后验概率密度分类的势函数方法