力窃漏电用户自动识别 1.背景与数据分析目的 a.通过电力系统采集到的数据，提取出窃漏电用户的关键特征， b.构建窃漏电用户的识别模型:以实现自动检查、判断用户是否是存在窃漏电行为。 2.数据预处理 通过对拿到的数据进行数据质量分析，检查原始数据中存在的脏数据，通过查看原始数据中抽取的数据，发现存在数据缺失的现象，使用朗格拉日插值法：选取缺失值前5个数据作为前参考组，缺失值后5个数据作为后参考组，处理缺失值程序. 3.挖掘建模 从专家样本中随机选取20%作为测试样本，剩下的80%作为训练样本，初步选择常用的分类预测模型：CART决策树和LM神经网络。 3.1 构建CART决策树模型 3.2 LM神经网络模型 3.3 CART和LM模型对比 结论：LM神经网络的ROC曲线比CART决策树更加靠近单位方形的左上角且LM神经网络的ROC曲线下的面积更大，则LM神经网络预测模型的分类性能更好，更适合应用于窃漏电用户自动识别当中。 将处理后的数据作为模型输入数据，利用构建好的模型（位于工程的tmp中）计算用户的窃漏电结果，并与实际调查结果做对比，对模型进行优化，进一步提高识别准确率。 ——

在这个实战项目中，我们将利用Python结合OpenCV库来实现车牌识别功能。整个过程涵盖图像预处理、车牌定位、车牌字符分割以及模板匹配识别等关键步骤，对智能交通、车辆管理等实际应用领域具有显著价值。 首先，我们需要对获取的车辆图像进行预处理，这通常包括灰度化、二值化、滤波去噪等操作，以便更好地凸显车牌区域。接着，利用OpenCV的图像处理功能，我们可以实现车牌定位。这通常涉及边缘检测、轮廓查找以及形态学操作，以准确提取出车牌区域。 在车牌定位完成后，我们需要对车牌进行字符分割。这一步的目的是将车牌中的每个字符独立提取出来，以便后续进行识别。常用的字符分割方法包括垂直投影法、滑动窗口法等。通过这些方法，我们可以将车牌图像划分为多个字符区域。 最后，我们利用模板匹配的方法对分割出的字符进行识别。通过预先准备的字符模板库，我们将每个字符区域与模板库中的字符进行匹配，从而确定字符的具体内容。经过这一过程，我们可以得到完整的车牌号码。 该项目不仅可用于车牌识别技术的学习和研究，还具有实际应用价值。通过自动识别车牌号码，我们可以实现车辆追踪、违章查询、停车场管理等功能，从而提高交通管理的

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本软件应用于windows平台，支持批量截取人脸，成功率很高，自动定位人脸，裁取人脸，对于识别不成功自动归类，结果仅供参考，请勿用在商业用途，侵权请联系，会及时删除。喜欢请支持，siesie~

本文是以在USB设备侧实现对多套USB配置信息的支持，同时利用微软定义的MODs消息作为基础，以实现USB设备自动识别WIN8系统的目的。

自动调制识别是一个迅速发展的信号分析领域，已经成为了目前国际上最新的最热的一个研究热点，这本书的中译本覆盖了调制识别的所有完整内容，并且补充了作者最新的研究成果。

拼音类文件py_class.php源码如下： <?php class py_class{ function py_class(){ $this -> pinyin = array( "a" => array(59371, 41648, 50400, 33157, 41392, 18661, 47599), "ai" => array(19697, 32178, 35504, 36856, 20712, 25068, 28663, 26608, 29399, 19381, 17099, 47497, 30339, 43240, 54250, 56459, 45201, 25

为了解决软件无线电系统中多种调制方式之间切换的问题,提出了一种基于支持向量机的多类数字 调制方式识别算法 .该算法通过提取有效的特征向量以区分不同的调制方式,并基于支持向量机和判决树分 类思想,将特征向量映射到高维空间中加以分类,解决了样本在低维空间中的非线性不可分问题,避免了判 决门限的确定,与传统的神经网络方法相比,具有更好的泛化推广能力 .仿真结果表明,在具有加性带限高斯 噪声的环境下,信噪比大于等于10 dB时,识别正确率大于90%.

疼痛是一种个人经历，一般被分为急性疼痛和慢性疼痛，可来源于受伤、疾病、手术或其他的健康问题.如果疼痛没有被及时治疗，会对患者的身心健康带来极大的伤害.由于患者自身障碍等问题，患者可能无法自我报告疼痛，而专业人士评估无法保证连续性和客观性.因此，对疼痛自动识别系统的需求日益加大，近十年来，很多研究人员在此领域取得突破性的成果，本文对疼痛自动识别系统进行综述，一方面从疼痛自动识别系统的结构组成方面进行描述，主要包括数据获取、数据预处理、特征提取以及分类等；另一方面从疼痛模态表征多角度进行技术汇总，主要包括行为、语音、生理以及多模态融合等4个方面.本文论述疼痛自动识别系统中的关键技术，并加以对比分析总结出该领域发展的一些挑战和方向.