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：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。

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:随着深度学习技术的崛起，基于深度神经网络的图像识别与分类方法取得了巨大的突破和成功。深度学习模型通过构建多层神经网络，能够从原始图像数据中自动学习抽象的特征表示，并在大规模数据集上实现出色的图像识别和分类性能。其中，卷积神经网络（CNN）作为一种典型的深度学习模型，在图像识别与分类任务中表现非常出色，并被广泛应用于物体识别、人脸识别、场景分类等领域。

简介：摘要：人工智能是当今科技领域的热门话题，其在垃圾分类识别技术中的应用日益受到关注。本研究旨在基于人工智能技术，开展对垃圾分类识别的深入研究与应用。通过分析垃圾的形状、颜色和材质等特征，利用深度学习算法进行垃圾分类的自动识别和分拣。该技术的应用将极大地提高垃圾处理的效率和减少资源的浪费，为环保事业作出重要贡献。本研究不仅探索了人工智能在垃圾分类领域的应用潜力，也为推进全民参与垃圾分类工作提供了可行方案，并促进了环境保护和可持续发展的目标实现。

简介：摘要：信息时代票据是其产物，是贸易和商业的象征，是维持消费者维权坚实基础随着数字时代的到来，票据在企业财务报销中的重要性越来越明显。使用票据也对财务人员施加压力，财务部门仍然有多个票据，大量票据使财务人员在录入查询中效率极低。随着大数据分析的蓬勃发展和深度学习世纪的到来，深度学习技术在图像处理中的应用越来越有效，基于深度学习的建模算法越来越强大，一些网络公司如阿里、腾讯、百度等票据验证提供了增量验证和票务接口。在信息时代，票据给人们的生活带来了极大的便利。但是，票据输入可能需要很长时间，有些可能会给财务人士带来负担。幸运的是，大数据分析和深度学习技术的开发通过基于深度学习的方法简化了这一过程。

简介：摘要：随着铁路的不断发展，铁路客车作为重要的公共交通工具，在保障人们出行时也面临着日益复杂的故障问题。为提高客车运行故障图像监控系统（TVDS）的检修效率，本文基于机器视觉技术，研究了一种客车故障图像识别与分类算法。通过对客车各个部件的故障图像进行深入分析和学习，本研究构建了一套高效准确的图像识别与分类系统，实现了对客车故障的自动诊断与分类。该系统具有较强的实用性和可扩展性，为客车维护提供了新的解决方案。

简介：摘要：遥感影像在土地资源调查中发挥着重要的作用，可以提供全面的土地信息、监测土地利用变化、评估土地质量、管理水资源和监测土地灾害等，为土地管理和规划提供科学依据。

简介：摘要：机电设备故障诊断是维护和管理机电设备的重要任务之一。模式识别与分类算法在机电设备故障诊断中发挥着关键作用，通过对设备故障模式的识别和分类，实现对故障类型的准确判定和快速响应。本文对机电设备故障诊断中的模式识别与分类算法进行了研究和分析，包括基于统计学习方法的算法、基于机器学习的算法以及基于深度学习的算法。通过对这些算法的特点、适用范围和优缺点进行比较和总结，为机电设备故障诊断提供了重要的参考和指导。

简介：摘要：机电设备故障诊断是维护和管理机电设备的重要任务之一。模式识别与分类算法在机电设备故障诊断中发挥着关键作用，通过对设备故障模式的识别和分类，实现对故障类型的准确判定和快速响应。本文对机电设备故障诊断中的模式识别与分类算法进行了研究和分析，包括基于统计学习方法的算法、基于机器学习的算法以及基于深度学习的算法。通过对这些算法的特点、适用范围和优缺点进行比较和总结，为机电设备故障诊断提供了重要的参考和指导。

简介：摘要：机器学习技术在数据分析领域发挥着重要作用，采油测试数据是从油井生产中收集到的大量信息，其中包含了各种参数和指标。通过利用机器学习算法，可以对这些数据进行模式识别与分类，帮助工程师们更好地理解油井的运行状态和评估其潜力。

简介：摘要：火灾调查中汽油的分类是重要的技术问题，对于火灾原因的判断和犯罪调查有着重要的作用。本文基于模式识别技术，研究了在火灾调查中汽油分类问题的应用。通过采集不同来源的汽油样本，建立了一个包含多种特征参数的汽油数据集。然后，采用主成分分析法进行特征降维，并利用支持向量机算法进行汽油的分类识别。实验结果表明，该方法能够有效地对不同来源的汽油进行准确分类，为火灾调查提供了有力支持。

简介：

简介：摘要：图像识别与分类是机器学习领域的重要应用之一，在平面设计中具有广泛的应用潜力。本文将探讨机器学习技术在平面设计中的应用，包括图像自动识别、图像分类和图像生成等方面。通过机器学习技术的应用，可以提高平面设计的效率和创造力，为设计师提供更多的可能性和灵感。

简介：摘要：司法信访邮寄材料在司法体系中扮演着重要的角色，然而，其多样性和复杂性使得处理这些材料成为一项具有挑战性的任务。为了提高效率和准确性，智能识别与分类系统成为了一种有望解决这一问题的方法。本研究旨在评估已有系统的性能，并提出优化策略，以更好地满足司法信访邮寄材料处理的需求。

简介：.                                 摘要：一个城市的形象不仅取决于其经济发展水平和旅游景点，起决定性因素的还有城市卫生。在实施可持续发展的过程中，人们对低碳的认识已经深入到了人们的心中。在城市建设过程中，相关职能部门也正致力于建设一个资源节约型，环境友好型社会。这样的理想型社会仅靠部分人的力量是难以建成的，需要全部市民们共同践行绿色可持续发展观，共同参与城市绿色建设。金山银山不如绿水青山，节能减排，资源再利用是当下环保工作的重中之重。

简介：摘要:针对传统船舶监测方法中存在工作量大易误判等问题，提出一种基于图像识别方法的船舶检测识别方法。通过深度学习中的Faster R-CNN模型对船舶进行检测识别。自制船舶数据集，对数据集进行扩充及标注，然后通过Faster R-CNN模型对数据进行训练、学习，最后通过验证集检测识别效果，最终船舶平均识别率达到80.1%，通过深度学习达到了使用少量样本获得较高识别率的效果。

简介：摘要：垃圾分类一直以来是环保领域的热门话题，是建设美丽中国的大事。随着城市的快速发展和人们环保意识的提高，各地纷纷推出垃圾分类政策。本文研究垃圾分类快速发展阶段的动态分类模式，对于实现垃圾资源化利用和环境保护具有重要意义。同时，本文还分析目前常见的多种垃圾分类典型模式，希望能为今后动态垃圾分类模式的建设提供参考。