采用激光诱导击穿光谱（LIBS）技术结合偏最小二乘判别分析（PLS-DA）对新疆、青海和俄罗斯的白色软玉进行产地研究。选取产自新疆（和田、于田、且末）、青海（格尔木）、俄罗斯（贝加尔湖）的146个白色软玉样品作为样品集，从样品集中随机抽取111个样品作为校正集，用于建立PLS-DA识别模型，剩余35个样品作为验证集，用于检验PLS-DA识别模型的预测效果。采用LIBS对三个产地的软玉样品进行成分分析，选择Na、K、Al、Li、Be、Mn、Sr、Zr、Ba、Y、Ce作为目标元素，并选取589.995，766.490，396.152，670.793，313.042，257.610，407.771，389.138，455.403，437.493，401.239 nm处的谱线作为目标元素的分析谱线，选取Si元素作为内标元素，以其在 288.158 nm处的谱线作为内标元素分析谱线，分别计算各目标元素与内标元素的谱线强度的比值Rx，由Rx组成自变量矩阵，用于模型的建立与预测。实验结果表明，采用LIBS结合PLS-DA建立的产地识别模型，其校正自变量和验证自变量与实际分类变量的相关系数都大于0.9

基于深度学习的大蒜鳞芽朝向识别研究

语音情感特征的提取和选择是语音情感识别的关键问题，针对线性预测（LP）模型在语音情感谱包络方面存在的不足。本论文提出了最小方差无失真响应（MVDR）谱方法来进行语音情感特征的提取；并通过人工蜂群（ABC）算法找到最优语音情感特征子集，消除特征冗余信息；利用径向基函数（RBF）神经网络对CASIA汉语情感语料库中的4种情感语音即生气、平静、高兴、害怕进行实验识别。实验结果表明，该方法比线性预测法有更高的识别率和更好的鲁棒性。

摘要：Wireshark是一种网络包分析工具,本文介绍了Wireshark软件,并研究了Wireshark在通信IP网数据监视中的应用方法和功能扩展,并针对应用中的问题提出了解决办法。 关键词：Wireshark; 数据监视;

基于SVM及两类运动想象的多通道特征脑电识别研究，王海，，本文通过对国际脑机接口竞赛中的两类运动想象脑电信号进行分析识别，研究了多通道模式对脑电识别效果的影响，以期更好地发挥多通

研究身份证号码的自动识别技术，建立身份证号码识别系统。利用基于 Canny边缘检测的Hough 变换对身份证图像进行倾斜估计 和校正等预处理，对身份证号码二值图像进行分割，获得单个字符图像，提取网格交点特征向量，计算与样本特征向量的最小距离。实验 结果表明，该系统能快速地完成身份证号码的识别，具有较高的识别准确率。

本论文研宄的对象为通信信号和生物医学信号,研宄的主要内容 为通信信号的特征提取和调制方式识别,以及基于传感器的生物医学 信号特征提取和聚类分析。论文中的通信信号处理部分是依托于实验 室的项目,在现代信号处理算法的基础上,综合运用统计学知识和机 器学习算法,实现多种典型通信信号调制方式的识别和信噪比的估算

车标识别研究的关键技术，在现代社会中越来越重要，以前对车标识别的研究比较少，是目前一项相当重要的技术

基于多特征融合的医学图像识别研究,实现图像识别。

基于K-近邻算法研究手写数字（0-9）的识别问题，本文通过对手写数字的图像进行处理，提取特征向量，使用Python实现了K-近邻算法，并在此基础上开发了一个GUI测试程序。