简介：<正>一、射频识别技术简介:射频识别技术(RFID,即RadioFrequencyIdentification)是从八十年代起走向成熟的一项自动识别技术。由于大规模集成电路技术的成熟,射频识别系统的体积大大缩小,因而才进入实用化的阶段。它利用射频方式进行非接触双向通信,以达到识别目的并交换数据。它和同期

简介：文章总结了雷达探测的目标类型,给出了各种类型目标的基本特性,确定了雷达目标识别的需求,回顾了用于目标识别的一些主要技术及其实现原理,同时比较了各种技术的优劣。最后文章给出了提高雷达目标识别性能的建议:识别参量优化技术、高分辨技术以及引入现代信号处理、模式识别及人工智能等技术。

简介：摘 要 《深圳市生活垃圾分类管理条例》获广东省人大常委会批准，已于2020年9月1日起正式实施。对于还没接触或者接触但不熟悉垃圾分类的居民来说，很容易将生活垃圾错分类，同时在自主分类的时候也要花费不少时间。本文主要分析了智能垃圾分类的需求，通过运用现有技术解决目前遇到的问题，介绍了该设备的结构特点、工作原理、关键技术和使用效果等情况

简介：摘要：社会经济及科学技术的发展推动了各大领域进步，核电站在该形势影响下也得到了生产技、发电技术及加工技术等方面的完善，强化了核电站的发电功能，为城市建设及发展提供充足的电力支持。但随之而来还有各种环境污染问题，多数都是由工业固体废物造成，而核电站在运行过程中会产生各种工业固体废物，包括一般工业固体废物、危险工业固体废物等，都在不同程度上给周边环境造成污染，故必须加强对核电站工业固体废物的分类、识别及管理。

简介：雷达目标识别技术是集传感器、目标、环境为一体的一项复杂系统工程,分类识别技术是雷达当今和未来发展的重要需求,实现3类飞机的自动判别是防空雷达的重要功能之一。由于3类飞机目标旋转部件对回波的调制作用,在多普勒域是一系列差异明显的线谱。详细介绍了目标识别处理流程,以及目标识别对雷达设计需求。采用幅度调制特征和频域熵特征作为分类特征。以实测数据进行分析验证,以支持向量机（SVM）为分类器,试验结果表明,该方法能对飞机目标进行有效分类识别。

简介：摘要：财务风险管控的作用主要是帮助企业领导者们对企业进行更高效率的管控，使领导者能够清晰明了的发现企业运行期间出现的财务问题，从而采取针对性的解决措施。树立企业财务风险观念，一方面，对企业的财务风险进行管理还能够提高企业员工和管理层的风险管理意识。另一方面，做好财务风险管控工作，还能够为注资企业提供更为完整的财务数据信息，以便注资企业能够了解其财务现状以及企业的运营情况，这样能够确保融资双方的利益都不收到侵害。

简介：摘要：随着人口的不断增长和经济的快速发展，生活垃圾的数量随之激增。垃圾分类处理是城市可持续发展战略的重要组成部分，垃圾是一种错位的资源，对不同特性的垃圾进行回收利用是有益的。垃圾分类不仅可以提高垃圾回收效率，还可以美化城市面貌，保护环境，实现资源最大化，实现社会、环境、经济的共赢。近年来，垃圾分类得到了政府的广泛关注。

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简介：摘要：本期刊文章研究了图像特征提取与分类识别的方法。文章旨在提供关于图像特征提取和分类识别领域的详细方法，以帮助研究人员更好地理解和应用这些技术。通过各个章节的阐述，详细介绍与该主题相关的不同方法和技术，强调了它们的应用和优点。

简介：摘要：本文针对遥感影像的图像分类与地物识别问题展开研究，提出了一种基于深度学习算法的新型解决方案。首先，采用卷积神经网络（CNN）对遥感影像进行特征提取与学习，提高了图像分类的准确性和效率。其次，引入了多尺度和多模态数据融合技术，进一步提升了地物识别的精度和鲁棒性。实验结果表明，所提出的算法在遥感影像分类与地物识别任务上取得了优异的性能，具有较强的实用性与推广价值。

简介：摘要：在深度学习技术迅速发展的背景下，各方对图像识别效率及准确率的需求也有所提升。所以，为更好地使用深度学习图像识别算法与分类算法，可运用多层神经网络，对图像信息进行理解及分类，以满足文字识别、人脸识别、物体识别以及车牌识别等场景要求。基于此,本文结合实际思考，首先简要分析了基于深度学习的图像识别与分类算法相关机理，其次阐述了基于深度学习的图像识别与分类算法分析。

简介：摘要：随着“智慧城市”这一名词的提出，城市智能化设施越来越完善。本设计以STC89C52单片机为控制核心，采用LD3320语音识别芯片，设计了一款基于语音识别的智能垃圾分类控制系统，能够实现垃圾桶的智能化、语音化管理。方便快捷地帮助人们识别垃圾种类，并实现非接触式投放。

简介：摘要：随着互联网和多媒体技术的快速发展，图像数据呈现出爆发式的增长，如何对海量图像进行高效的分类和检索成了一项新的挑战。图像分类是图像检索、物体检测和识别等应用的基础，也是模式识别和机器学习中的研究热点。深度学习是一种对数据进行表征学习的方法，起源于神经网络，已有几十年之久，但是一度发展缓慢。直至2012年，HOMTPMG和他的团队在ImageNet大型图像识别竞赛中取得极其优异的成绩，将top一5的错误率由26％降到15％，从此，深度学习引起了越来越多研究者的关注，进入快速发展时期。

简介：摘要：近些年，学校的规模在不断扩大，师生人数也在日益增多，这导致校园垃圾的数量和类型也在不断发生变化，校园垃圾的数量在增多，垃圾的类型也在向多样化方向发展。垃圾如何处理不及关系到校园环境，还关系到资源节约、生态保护等多种问题。鉴于此，将图像识别技术应用在校园垃圾智能分类中，能够促使校园垃圾分类更加科学，实现资源节约和生态保护的双重目标。本文将从图像识别技术的相关概述入手，分析基于图像识别技术的在校垃圾智能分类应用策略。

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简介：文章提出一种基于小波变换系数的广义高斯密度分布形状分类算法,利用小波变换系数的统计特性,形成描述彩色图像形状特征的特征矢量,利用支撑向量机分类器进行树皮纹理图像的分类。实验证明,算法提出的描述方式能够有效体现植物树皮纹理图像的形状特征,实验结果验证了模型的有效性。

简介：摘要：本文针对无线通信领域中的信号识别和分类问题，提出了一种基于深度学习的新方法。我们使用了卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）等深度学习模型，对无线信号数据进行特征提取和分类。通过在大规模真实数据集上进行实验评估，我们验证了所提方法的有效性和准确性。与传统方法相比，基于深度学习的方法在识别和分类性能上取得了显著的改进。此外，我们还探索了数据增强技术在提高模型鲁棒性方面的应用。实验结果表明，采用数据增强技术可以进一步提升模型的泛化能力和适应性。该研究对于无线通信系统中信号识别和分类的自动化和智能化具有重要意义，有助于提高通信系统的性能和效率。

简介：【摘要】：基于光学遥感的目标检测与分类识别是遥感图像的研究热点之一，主要是研究遥感中是否存在目标及其检测、分割、提取和识别。遥感图像检测是获取大量地块信息的重要途径，目标分割是提高遥感图像质量的重要手段，通过一些方法和应用，能够提高检测目标的能力，让目标检测与识别的结果更加准确。因此，选择识别方法对于正确识别目标非常重要。本文概述了遥感图像目标检测和识别的处理框架，分析了目标检测的方法、图像分割的方法、特征提取和识别，以供未来研究参考。

简介：摘要：遥感图像军事目标纹理分类识别技术作为遥感图像分类技术的重要组成部分，在军事目标纹理分类识别中有着重要地位。本文基于遥感图像分类对典型军事目标进行纹理分析，提出了SOFM网络模型结构以及LIADR纹理分类识别算法，同时又针对不同环境下的不同目标纹理进行了分类识别试验。试验结果表明与一般纹理分类算法相比，遥感图像军事目标纹理分类识别算法在降低目标纹理分类误差、提高目标纹理识别精度、提高军事目标地理信息系统服务质量等方面具有明显优势而且可应用于军事目标纹理检测之中。