模式識別

1、基于片段和 模式識別 摘要 本文專門對動態(tài)過程的狀態(tài)進行評估。過程狀態(tài)和異常將從被測量過程變量的模式中得到，利用這些模式的正確反映和分類，可以對一種確切的運行狀態(tài)進行識別。然而相同狀態(tài)的不同模式有著不同的時間持續(xù)或者大小，這篇論文中將提到一種動態(tài)時間歸正算法（ 通過相似性匹配法進行不同模式的比較和分類。這個算法的主要改進在于利用了片段的方法對模式變量的性質(zhì)進行反映。 介紹 在動態(tài)過程的狀態(tài)評估中對被測量動態(tài)信號的解釋是一項最重要的工作，即對錯誤的檢測和修正。因此，擁有處理信號的工具是十分重要的 ，性質(zhì)。

2、i | j) be the loss incurred for taking action i when the state of nature is j.action i assign the sample into any class-Conditional risk for i = 1,a cjjii xPxR1 )|()|(Select the action i for which R(i | x) is minimumR is minimum and R in this case is called the Bayes risk = best reasonable result that can be achieved!ij :loss incurred for deciding i when the true state of nature is jgi(x) = - R(i | x)max. discriminant corresponds to min. riskgi(x) = P(i | x)max. discr。

3、1(i | j) be the loss incurred for taking action i when the state of nature is j.action i assign the sample into any class-Conditional risk for i = 1,a cjjii xPxR1 )|()|(Select the action i for which R(i | x) is minimumR is minimum and R in this case is called the Bayes risk = best reasonable result that can be achieved!ij :loss incurred for deciding i when the true state of nature is jgi(x) = - R(i | x)max. discriminant corresponds to min. riskgi(x) = P(i | x)max. disc。

4、承壓設備損傷模式識別,目錄,報告內(nèi)容,承壓設備損傷模式識別,報告內(nèi)容,承壓設備損傷模式識別,二、腐蝕減薄,2.1 鹽酸腐蝕 2.2 硫酸腐蝕 2.3 氫氟酸腐蝕 2.4 磷酸腐蝕 2.5 二氧化碳腐蝕 2.6 環(huán)烷酸腐蝕 2.7 苯酚腐蝕 2.8 有機酸腐蝕 2.9 高溫氧化腐蝕 2.10 大氣腐蝕（無絕熱層） 2.11 大氣腐蝕（有絕熱層） 2.12 冷卻水腐蝕 2.13 土壤腐蝕,2.14 微生物腐蝕 2.15 鍋爐冷凝水腐蝕 2.16 堿腐蝕 2.17 燃灰腐蝕 2.18 煙氣露點腐蝕 2.19 氯化銨腐蝕 2.20 胺腐蝕 2.21 高溫硫化物腐蝕(無氫氣環(huán)境) 2.22 高溫硫化物腐蝕(氫氣環(huán)境) 2.23 硫氫化銨腐蝕(。

5、本科生畢業(yè)設計（論文）任務書年 3 月 2 日至 2015 年 6 月 7 日題 目： EEG 信號 MATLAB 分析平臺設計 模式識別部分 姓 名：學 號：學 院：專 業(yè)：年 級：指導教師： （簽名）系主任（或教研室主任）： （簽章）設 計 （ 論 文 ） 任 務（包括原始數(shù)據(jù)、技術要求、工作要求）課題的背景和意義：腦電信號（EEG）是通過布置在頭皮或顱內(nèi)的電極記錄下來的腦細胞群電活動，它反映了大腦生物電的節(jié)律性活動規(guī)律。不同的生理狀態(tài)或者各種病因均會使腦電信號表現(xiàn)出不同的模式。為了解神經(jīng)細胞電活動和人的心理和生理狀態(tài)之間的關系，需要對腦電。