DCS在聚酯生产过程控制的应用

本文介绍ＦＯＸＢＯＲＯ公司的Ｉ／Ａｓｅｒｉｅｓ集散控制系统，并对其用广州亚美聚酯公司（从美国杜邦公司引进）年产６万吨聚酯生产线的过程控制进行分析，指出它对聚酯生产过程实现更佳的控制和管理的优越性。     

模糊模式识别理论在温度传感器互换性分析中的应用

针对热敏电阻温度传感器生产中对互换性分析的需要,提出了利用模糊模式识别理论解决该问题的设想,并得到了一种简洁实用的算法。在此基础上利用计算机和标准总线模板研制成温度传感器互换性模糊模式识别系统。运行结果表明,系统各项指标满足用户要求。     

模式识别在甲醛生产优化控制中的应用

本文试用模式识别方法研究甲醛生产过程,井通过按PCA方法选择稳定子集,建立了主分量y1和y2的平面而获得了该系统的控制模型,求得了在满足产品质量和产量约束条件下使原料单耗最低的优化操作条件.由实际运行表明,本文提供的最优条件可显著地降低原料单耗,提高产品质量,延长催化剂寿命.     

遗传算法在模式识别中的应用

以图像模式识别为代表，根据模式识别的特点，对传统遗传的选择策略及操作方法进行了修正，提出了一种适于在全图像空间中对已知模式进行识别的遗传算法，它具有尺度和旋转不变性，并在噪声干扰的情况下仍保持良好的自适应性。     

仿生模式识别理论在性别识别中的应用

基音频率是语音信号中的重要参数,也蕴涵了区分性别的主要特征。在仿生模式识别的理论基础上,提出一种高维空间连续神经元覆盖算法,以基音频率为特征,将该算法应用于语音信号的性别识别。实验表明,仿生模式识别理论在进行划分时取得了很好的效果,只需要50个训练样本就可以得到较高的正确识别效果。     

模式识别在电力电子电路故障诊断中的应用

将模式识别方法用于电力电子电路的故障诊断 ,详细讨论了标准类型的建立方法、特征信息的获取与处理技术、规则库的建立以及推理机。     

模式识别在过程控制系统中的应用

模式识别方法本质上是一种分类方法,它不需要过程的数学模型就可做出高级决策。模式识别方法已在过程控制中的许多领域得到了应用,如非线性和分布参数系统的结构辨识、在未知环境下运行系统的控制、自适应控制、智能控制、动态建模、状态估计、优化控制、故障诊断等。本文将概述模式识别方法在以上各方面(?)情况,并指出今后可能的研究方向。     

模糊理论在基于特征向量的模式识别中的应用

在计算机测量与控制系统中经常会遇到基于特征向量的模式识别问题,由于特征向量提取过程所带来的误差,使得数据库中标准模式的特征向量与待识对象的特征向量都具有一定的不确定性。将模糊理论应用于识别过程中,将识别过程转换为两个模糊集的贴近度或距离问题,设计实现了基于格贴近度和距离的识别算法,并成功应用于基于手掌形状的身份识别系统中。     

数据库技术在模糊模式识别中的应用

在通常的模式识别中，模式是明确、清晰、肯定的，但有些实际问题，模式本身很不明确，带有一定的模糊性，描这类模式最好借助于模糊集，借助于数据库技术，利用模糊模式识别的欧氏贴近度模型进行模糊预测将是本文的一大突破，该数据库应用软件在完满地解决了多变量、非线性的，大时滞的水泥强度预测这一实际问题后，将有广阔应用推广的前景。     

BP模型在模式识别中的应用

本文主要研究了BP模型在模式识别中的应用.首先介绍了BP模型在模式识别中的算法和特点,其次BP模型在二维图像中的识别应用.主要是二维图像中边缘检测方法的应用.     

人工神经网络在中药模式识别中的应用

介绍了人工神经网络在中药模式识别中的应用，对阿胶、牛黄、地不容、柴胡等进行了模式识别，识别结果令人满意，讨论了本法的稳定性、容错性及可靠性，并对人工神经网络的应用前景进行了展望。     

模式识别在河槽演变分析中的应用

由于河槽演变往往具有突变性,并且连续观察困难,因而用谱分析法对其分析难以进行.本文用模式识别方法来处理河槽演变问题,以避免上述困难,且取得了较为满意的结果.     

浅谈BP神经网络在模式识别中的应用

模式识别技术在各行各业都有广泛的应用。在工业检测、医疗仪器的样本检查分析、军事卫星侦察、人工智能方面有着举足轻重的作用。该文介绍基于BP神经网络的模式识别方法。运用一种基于BP神经网络的改进算法,将基于学习的思想引入到模式识别中,对样本数据进行学习和训练,形成良好的网络,最后对与已训练好的网络进行检验的整个过程,由于达到了一定的准确度,避开了传统方法计算属性权重的问题。     

模式识别及其在图像处理中的应用

模式识别是人类的一种基本智能,在日常的生活中人们经常使用模式识别智能,随着计算机时代的到来,基于计算机的模式识别学科迅速得到发展。本文就简单讲解一下模式识别在图像处理过程中的具体应用。     

模式识别在化学反应动力学研究中的应用

以反应Ｉ２＋Ｈ２→２ＨＩ为例,说明了用模式识别确定化学反应的机理和推求总反应中各基元反应的动力学参数的原理和步骤以有进一步确认反应和机理的正确性的方法。指出了模式识别还可用来研究反应条件改变（如光照射、加催化剂、温度巨变等）引起的反应机理的变化。     

人工智能在模式识别中的应用研究

信息技术的飞速发展使得人工智能的应用范围变得越来越广,而模式识别作为其中的一个重要方面,一直是人工智能研究的重要方向.在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时,对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述.     

技术综合集成在模式识别中的应用

本文介绍了采用综合技术集成的方法，解决印刷汉字识别系统误识率太高的重大难题，并通过集成系统的实践，证实了其技术集成优势，由于识别方法的互补效应，不仅提高了识别的正确率，而且使误识率得到大幅度的降低，采用该集成办法研制的系统，经过１００万字的实际文章的测试，系统的识别率超过９８％，误识率小于０．２％，尤其是汉字的误识率小于０．１％。