针对传统最小二乘多项式板形模式识别方法鲁棒性差、各分项物理意义不明确,以及普通BP(back propagation)识别法精度低等问题,选用勒让德多项式作为板形基本模式,提出一种基于二叉树型分层BP的板形模式识别并行计算模型.该模型通过逐层细化预测范围并选用多个神经网络进行递推.实验结果表明,采用此方法不仅增强了系统的抗干扰能力,而且提高了系统的识别精度

实验一 种子识别 实验二 播种育苗及播后管理 实验三 幼苗识别 实验四 扦插繁殖 实验五 球根花卉形态观察与分析 实验六 露地草本花卉识别 实验七 温室花卉识别 实验八 花期控制 实验九 营养土的配制和盆花换盆 实验十 仙人掌和其它多浆植物的识别

模式识别的三大核心问题： •特征数据采集与预处理 •分类识别 •特征选择与提取 分类识别的正确率取决于对象的表示、训练学习和分类识别算法，我们在前面各章的介绍中详细讨论了第二方面的内容。本章介绍的特征提取与选择问题则是对象表示的一个关键问题

为了解决传统的图像识别算法无法准确识别铸坯表面缺陷的问题,提出一种考虑图像相邻像素影响的改进的多块局部二进制算法(MB-LBP).该算法将原始图像分成多个小区域,每个小区域再做等分,并计算平均灰度值,再运用局部二进制模式算法进行计算.对现场采集到的连铸坯表面裂纹、划伤、压痕、凹坑和无缺陷共五类1697个样本进行实验,整体识别率达到94.9%,而传统局部二进制模式算法的识别率为89.1%,说明本文算法具有更好的鲁棒性和抗噪能力

实验一 昆虫纲的特征及头部观察 实验二 昆虫胸部和腹部的构造观察 实验三 昆虫内部器官解剖与观察 实验四 昆虫卵、幼虫，蛹及变态类型实验 实验五 昆虫分类(一)直翅目、鳞翅目、半翅目 实验六 昆虫分类（二）鞘翅目、脉翅目、双翅目、膜翅目 实验七 昆虫分类(三)同翅目、缨翅目、蜱螨目 实验八 地下害虫的形态识别 实验九 禾谷类害虫的形态识别 实验十 棉花害虫的形态识别 买验十一 甜菜害虫的形态识别 买验十二 储粮害虫的形态识别

一、课内实践部分.1 实习一 露地花卉的识别.1 实习二 室内花卉的识别.5 二、课程实习部分.6 实习三 花卉的露地播种.6 实习四 花卉的盆播和容器育苗.8 实习五 花卉分苗、移植实习.11 实习六 扦插繁殖.14 实习七 园林花卉种类及应用形式调查.16 实习八 室内花卉种类及栽培应用形式调查.20 附表 1 常见露地花卉.22 附表 2 常见室内花卉.34 附表 3 露地花卉识别记录表.47 附表 4 室内花卉识别记录表.49 附表 5 切花识别记录表.51

一、模式识别的概念 模式：泛指一切客观事物的存在形式。从工程 角度讲是指客观事物存在形式的数学表达。 识别：人的识别过程是一个非常复杂的心理和 生理过程。从工程的角度讲，识别可以看作是 一个分类问题

针对2180 mm冷连轧机振纹现象的随机性和隐蔽性的特点,基于小波分析和分形理论,系统地研究了能够准确地识别轧机振动的方法.对典型工况下轧机振动信号的分析结果显示,两种方法均能有效地识别轧机振动的现象,为在复杂振动环境下识别振纹振动提供了有效途径,这对于实时监测轧机的运行状况,避免恶性生产事故的发生,进而实现预知轧机振动具有积极的现实意义

提出了一种独立分量分析和BP神经网络相结合的人耳识别新方法(ICABP法).首先采用快速独立分量分析方法提取人耳图像的独立基图像和投影向量,然后采用改进的三层BP神经网络进行分类识别.该方法将ICA的空间局部特征提取功能和BP神经网络的自适应功能有机地结合起来,增强了系统的鲁棒性.实验表明,ICABP法取得了很高的识别率

为克服传统纹理分析的缺陷识别结果易受光照变化和氧化铁皮不利影响的缺点,提出了结构谱纹理分析方法,并将其应用于中厚板表面麻点、夹杂、结疤等缺陷的识别.实验结果表明,结构谱方法具有较好的光照不变性,对麻点、夹杂、结疤等缺陷的识别率要高于灰度共生矩阵、Laws纹理能量、傅里叶功率谱等其他纹理分析方法