郎酒的识别方法
郎酒的基本识别方法
1、产品采用电子激光流水随机喷码技术实行双喷码，既在瓶身和礼盒上一次性喷有相同的三排编码(生产日期、生产批号、防伪码)，每瓶酒的防伪编码都不一样，确保了产品防伪码的唯一性和可追溯性，且瓶身和礼盒上的三排码必须完全相符。
2、所有郎酒集团公司出品的产品使用的防伪标识均采用了人民币的防伪技术，其主要防伪功能有：
(1)、防伪标内隐藏有雕刻凹印微缩文字(LANGLIQLOR)，在20倍放大镜下清晰可见，增强了防伪功能。
(2)、整个防伪标满版分布着无规则的荧光纤维，在荧炮灯照射下可见各种色彩的细线，该技术为印钞级防伪技术。
(3)、郎酒防伪标采用钞票开窗式安全线纸张技术，该技术将安全线分部分埋入张内，部分露在纸张外面，是当今国际公认的一线钞票防伪技术，该安全线为郎酒集团专门制作，安全线上印有“四川郎酒集团”字样。
(4)、整个防伪标由业防伪软件设计。融入了印钞专业防伪枝术，具有防复印，防扫描功能，使造假者难以仿冒，确保了它的唯一性。
(5)、雕刻凹印潜影，通过印钞专控凹印技术得以实现，防伪标迎光倾慕钭45度，顶部可见一“郎酒”字样。
(6)、防伪标纸张为专用防伪张，由纯桨板抄造，无荧光反射，材质类似于钞票纸张。
主办：全国打击侵犯知识产权和制售假冒伪劣商品专项行动领导小组成员单位承办：中国网络电视台
人工智能与模式识别 摘要：信息技术的飞速发展使得人工智能的应用范围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。模式识别是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词：模式识别；数字识别；人脸识别中图分类号； Abstract:The rapid development of information technology makes the application of artificial intelligence become more and more widely. Pattern recognition, as one of the important aspects, has always been an important direction of artificial intelligence research. In the introduction of artificial intelligence and pattern recognition related knowledge at the same time, artificial intelligence in pattern recognition applications were discussed.Pattern recognition is a basic human intelligence, the emergence of the 20th century, 40 years of computer and the rise of artificial intelligence in the 1950s, pattern recognition technology has made great progress. Pattern recognition and statistics, psychology, linguistics, computer science, biology, cybernetics and so have a relationship. It has a cross-correlation with artificial intelligence and image processing. The potential of pattern recognition is huge. Key words:pattern recognition; digital recognition; face recognition; 1引言 随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能
一、填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30分） 1、模式识别系统的基本构成单元包括：模式采集、特征提取与选择 和模式分类。 2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特真矢量；句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、网。 3、聚类分析算法属于（1）；判别域代数界面方程法属于（3）。 （1）无监督分类 (2)有监督分类（3）统计模式识别方法（4）句法模式识别方法 4、若描述模式的特征量为0-1二值特征量，则一般采用（4）进行相似性度量。 （1）距离测度（2）模糊测度（3）相似测度（4）匹配测度 5、下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有（1）（3）（4）。 （1）（2） (3) (4) 6、Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在（2）中进行。 （1）二维空间（2）一维空间（3）N-1维空间 7、下列判别域界面方程法中只适用于线性可分情况的算法有（1）；线性可分、不可分都适用的有（3）。 （1）感知器算法（2）H-K算法（3）积累位势函数法 8、下列四元组中满足文法定义的有（1）（2）（4）。 （1）({A, B}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1 , A→ 1A0 , B→BA , B→ 0}, A) （2）({A}, {0, 1}, {A→0, A→ 0A}, A) （3）({S}, {a, b}, {S → 00S, S → 11S, S → 00, S → 11}, S) （4）({A}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1, A→ 1A0}, A) 9、影响层次聚类算法结果的主要因素有（计算模式距离的测度、（聚类准则、类间距离门限、预定的 类别数目））。 10、欧式距离具有（ 1、2 ）；马式距离具有（1、2、3、4 ）。 （1）平移不变性（2）旋转不变性（3）尺度缩放不变性（4）不受量纲影响的特性 11、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是（正（负）表示样本点位于判别界面法向量指向的 正（负）半空间中；绝对值正比于样本点到判别界面的距离。）。 12、感知器算法1。 （1）只适用于线性可分的情况；（2）线性可分、不可分都适用。
郎 酒 市 场 调 研 报 告 10市场营销一班 成员：李欣乙、米瑞、张兰
目录 摘要 (1) 一、郎酒简介 (2) 二、郎酒营销模式 (3) 三、为什么采取此营销模式 (5) 四、此营销模式存在的问题 (8) 五、应对措施 (8)
一、郎酒简介 郎酒始于1903年，产自川黔交界有“中国美酒河”之称的赤水河畔。从“絮志酒厂”、“惠川糟房”到“集义糟房”的“回沙郎酒”开始，已有100年悠久历史。四川郎酒集团有限责任公司，是一个以生产销售中国名酒——郎酒为主业的大型现代企业集团，厂区所在地地处四川古蔺县二郎镇。此镇地处赤水河中游，四周崇山峻岭。就在这高山深谷之中有一清泉流出，泉水清澈，味甜，人们称它为“郎泉”。因取郎泉之水酿酒，故名“郎酒”。古蔺郎酒已有100多年的酿造历史。据有关资料记载，清朝末年，当地百姓发现郎泉水适宜酿酒，开始以小曲酿制出小曲酒和香花酒，供应当地居民饮用。1932年，由小曲改用大曲酿酒，取名“四沙郎酒”，酒质尤佳。从此，郎酒的名声越来越大，声誉也越来越高。特点：其酒液清澈透明，酱香浓郁，醇厚净爽，入口舒适，甜香满口，回味悠长。 每一瓶红花郎皆经过9次蒸粮、8次发酵、7次取酒，长达一年得生产周期，15年以上得洞藏期，历经千淬百炼，这才催生出一个包含了400多种香味成份，绿色健康，历久弥珍的酱香珍品。在中国白酒的坐标上，酱香是一种独特的香型，是我国白酒中极其珍贵的一个大类。此中杰出者，红花郎当为典范。
二、郎酒的营销模式 (一)郎酒的发展战略 1.1注重品牌 集团集中在全国性大媒体的集中宣传、热度宣传; 薄弱区域以大牌广告形式让红花郎品牌落地； 集中资源开发三类形象店：红花郎经销商的高档次形象展示店：A类店；核心分销商授权经营店：B类店；核心烟酒店红花郎形象门头及专柜装修：C类店； 1.2将市场细分为三大类然后进行渗透 ?A类市场————成熟市场： 郎酒渠道基础工作比较到位，客户布局基本成型，业务队伍及经销商对团购工作的理解和运作比较到位，红花郎在该区域已经有相当的消费氛围，但是红花郎品牌在该区域还未真正形成前三位的品牌地位。 ?B类市场————半成熟市场: 郎酒渠道基础工作还不到位，客户布局基本到位，但还没有成型。业务队伍及经销商对红花郎的运行模式没有彻底理解和运用，红花郎品牌在该区域市场知名度高、但是点击率低、影响面小，还未真正形成消费型市场。 ?T类市场————特殊市场: 主要是指经济发达区域市场及省会级特殊城市，红花郎渠道基础工作很难到位，客户布局不能有效覆盖整个市场，还没有成型。渠道基础工作除了传统的商超渠道有不完全进店以外，其它工作基本未发展。业务队伍及经销商对红花郎的运行模式没有完全信心，基础工作对销量的效果不明显。红花郎品牌在这些区域市场仍然是知名度较高、点击率低、影响面小，还未形成消费的市场。 1.3最高战略：狼群战略 2004年提出“351”工程 ——在一个地区集中3—5个事业部和3—5个商家，集中郎酒和销售资源，集中优势投入，在该地区形成3000万、5000万、10000万的年销售额，使郎酒成为该地区的强势品牌； ——通过3年、5年、10年的时间，实现郎酒销售30亿、50亿、100亿的战略目标，成为中国白酒旗帜品牌之一。 2011年提出“123”工程 ——2012年100亿； ——2015年200亿； ——2020年300亿； （二）郎酒的营销模式 1.1总体营销模式 分区域（成熟、半成熟、特殊）、分品项、分销量来分配资源的模式； 集中资源开展品牌推广+品牌营销的活动； 团购定制：销量、要求、定制模式，开展标准化运作体系； 首先，统一郎酒的“建议零售价”，“零售毛利率”和对终端的让利标准；其次，统一经销商对终端的批发价和经销商的毛利率’
2013模式识别练习题 一. 填空题 1、模式识别系统的基本构成单元包括：模式采集、特征的选择和提取和模式分类。 2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特征矢量；句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、 网。 3、影响层次聚类算法结果的主要因素有计算模式距离的测度、聚类准则、类间距离阈值、预定的类别数目。 4、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是正负表示样本点位于判别界面法向量指向的正负半空间中， 绝对值正比于样本点与判别界面的距离。 5、感知器算法1 ，H-K算法 2 。 （1）只适用于线性可分的情况；（2）线性可分、不可分都适用。 6、在统计模式分类问题中，聂曼-皮尔逊判决准则主要用于某一种判别错误较另一种判别错误更为重要的情 况；最小最大判别准则主要用于先验概率未知的情况。 7、 。一般在可 8、散度J ij越大，说明ωi类模式与ωj类模式的分布差别越大； 当ωi类模式与ωj类模式的分布相同时，J ij= 0。 二、选择题 1、影响聚类算法结果的主要因素有（B、C、D ）。 A.已知类别的样本质量； B.分类准则； C.特征选取； D.模式相似性测度 2、模式识别中，马式距离较之于欧式距离的优点是（C、D）。 A.平移不变性； B.旋转不变性；C尺度不变性；D.考虑了模式的分布 3、影响基本K-均值算法的主要因素有(ABD）。 A.样本输入顺序； B.模式相似性测度； C.聚类准则； D.初始类中心的选取 4、位势函数法的积累势函数K(x)的作用相当于Bayes判决中的（B D）。 A. 先验概率； B. 后验概率； C. 类概率密度； D. 类概率密度与先验概率的乘积 5、在统计模式分类问题中，当先验概率未知时，可以使用（BD）。 A. 最小损失准则； B. 最小最大损失准则； C. 最小误判概率准则； D. N-P判决 6、散度J D是根据（C ）构造的可分性判据。 A. 先验概率； B. 后验概率； C. 类概率密度； D. 信息熵； E. 几何距离 7、似然函数的概型已知且为单峰，则可用（ABCDE）估计该似然函数。 A. 矩估计； B. 最大似然估计； C. Bayes估计； D. Bayes学习； E. Parzen窗法 8、KN近邻元法较之Parzen窗法的优点是（B）。 A. 所需样本数较少； B. 稳定性较好； C. 分辨率较高； D. 连续性较好 9、从分类的角度讲，用DKLT做特征提取主要利用了DKLT的性质：（A C ）。 A.变换产生的新分量正交或不相关； B.以部分新的分量表示原矢量均方误差最小； C.使变换后的矢量能量 更集中 10、如果以特征向量的相关系数作为模式相似性测度，则影响聚类算法结果的主要因素有（BC）。 A. 已知类别样本质量； B. 分类准则； C. 特征选取； D. 量纲 11、欧式距离具有（A B ）；马式距离具有（A B C D ）。 A. 平移不变性； B. 旋转不变性； C. 尺度缩放不变性； D. 不受量纲影响的特性 12、聚类分析算法属于（A ）；判别域代数界面方程法属于（C ）。 A.无监督分类； B.有监督分类； C.统计模式识别方法； D.句法模式识别方法 13、若描述模式的特征量为0-1二值特征量，则一般采用（D）进行相似性度量。 A. 距离测度； B. 模糊测度； C. 相似测度； D. 匹配测度 14、下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有（ACD）。
2.1图像模式识别的方法 图像模式识别的方法很多，从图像模式识别提取的特征对象来看，图像识别方法可分为以下几种：基于形状特征的识别技术、基于色彩特征的识别技术以及基于纹理特征的识别技术。其中，基于形状特征的识别方法，其关键是找到图像中对象形状及对此进行描述，形成可视特征矢量，以完成不同图像的分类，常用来表示形状的变量有形状的周长、面积、圆形度、离心率等。基于色彩特征的识别技术主要针对彩色图像，通过色彩直方图具有的简单且随图像的大小、旋转变换不敏感等特点进行分类识别。基于纹理特征的识别方法是通过对图像中非常具有结构规律的特征加以分析或者则是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计来完成。 从模式特征选择及判别决策方法的不同可将图像模式识别方法大致归纳为两类:统计模式(决策理论)识别方法和句法(结构)模式识别方法。此外，近些年随着对模式识别技术研究的进一步深入，模糊模式识别方法和神经网络模式识别方法也开始得到广泛的应用。在此将这四种方法进行一下说明。 2.1.1句法模式识别 对于较复杂的模式，如采用统计模式识别的方法，所面临的一个困难就是特征提取的问题，它所要求的特征量十分巨大，要把某一个复杂模式准确分类很困难，从而很自然地就想到这样的一种设计，即努力地把一个复杂模式分化为若干
较简单子模式的组合，而子模式又分为若干基元，通过对基元的识别，进而识别子模式，最终识别该复杂模式。正如英文句子由一些短语，短语又由单词，单词又由字母构成一样。用一组模式基元和它们的组成来描述模式的结构的语言，称为模式描述语言。支配基元组成模式的规则称为文法。当每个基元被识别后，利用句法分析就可以作出整个的模式识别。即以这个句子是否符合某特定文法，以判别它是否属于某一类别。这就是句法模式识别的基本思想。 句法模式识别系统主要由预处理、基元提取、句法分析和文法推断等几部分组成。由预处理分割的模式，经基元提取形成描述模式的基元串（即字符串）。句法分析根据文法推理所推断的文法，判决有序字符串所描述的模式类别，得到判决结果。问题在于句法分析所依据的文法。不同的模式类对应着不同的文法，描述不同的目标。为了得到于模式类相适应的文法，类似于统计模式识别的训练过程，必须事先采集足够多的训练模式样本，经基元提取，把相应的文法推断出来。实际应用还有一定的困难。 2.1.2统计模式识别 统计模式识别是目前最成熟也是应用最广泛的方法，它主要利用贝叶斯决策规则解决最优分类器问题。统计决策理论的基本思想就是在不同的模式类中建立一个决策边界，利用决策函数把一个给定的模式归入相应的模式类中。统计模式识别的基本模型如图2，该模型主要包括两种操作模型：训练和分类，其中训练主要利用己有样本完成对决策边界的划分，并采取了一定的学习机制以保证基于样本的划分是最优的;而分类主要对输入的模式利用其特征和训练得来的决策函数而把模式划分到相应模式类中。 统计模式识别方法以数学上的决策理论为基础建立统计模式识别模型。其基本模型是:对被研究图像进行大量统计分析，找出规律性的认识，并选取出反映图像本质的特征进行分类识别。统计模式识别系统可分为两种运行模式:训练和分类。训练模式中，预处理模块负责将感兴趣的特征从背景中分割出来、去除噪声以及进行其它操作;特征选取模块主要负责找到合适的特征来表示输入模式;分类器负责训练分割特征空间。在分类模式中，被训练好的分类器将输入模式根据测量的特征分配到某个指定的类。统计模式识别组成如图2所示。
XXX大学 课程设计报告书 课题名称模式识别 姓名 学号 院、系、部 专业 指导教师 xxxx年 xx 月 xx日
模式识别方法简述 摘要：模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的( 数值的、文字的和逻辑关系的) 信息进行处理和分析, 以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程, 是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别研究主要集中在两方面, 一是研究生物体( 包括人) 是如何感知对象的，属于认识科学的范畴, 二是在给定的任务下, 如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容, 后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力, 已经取得了系统的研究成果。 关键词：模式识别; 模式识别方法; 统计模式识别; 模板匹配; 神经网络模式识别 模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。随着2 0 世纪4 0 年代计算机的出现以及5 0 年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。（计算机）模式识别在2 0 世纪6 0 年代初迅速发展并成为一门新学科。 模式识别研究主要集中在两方面, 一是研究生物体( 包括人) 是如何感知对象的，属于认识科学的范畴, 二是在给定的任务下, 如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容, 后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力, 已经取得了系统的研究成果。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。 模式识别是一种借助计算机对信息进行处理、判别的分类过程。判决分类在
近两年郎酒在白酒市场异军突起, 成为二线白酒品牌营销的一道风景。研究这位茅台系列酒主要竞争对手的营销策略,以便更加清晰茅台酱香系列酒的营销思路。
郎酒地处四川古蔺二郎滩，与茅台习酒公司隔河相望。根据白酒相关权威机构的综合排名，郎酒品牌价值现在位居茅台、五粮液、泸州老窖、剑南春之后。郎酒品牌经重新整合定位，确立以“神采飞扬，中国郎“的品牌战略，实施以”群郎共舞，资源共享、集中突破”为推进策略，产品涵盖酱、浓、兼香型系列。以红花郎为主打，新郎酒为次，配以如意郎或福郎为市场主力，形成产品的多层布局。
郎酒现在的发展集中在三大方向：挖煤（收购习水富邦煤矿）、造房子（在成都圈地4000亩，打造梵山国际社区、成为成都地产的大腭）、造酒（以郎酒为主的白酒产业）。06年郎酒实现销售13个亿，但净利润不到3000万，净利润率为2.3% 。对比茅台、五粮液和行业平均净利润率，显得太低。而郎酒投资的煤矿和房地产都属于高利润行业，因此从财务角度分析，郎酒把大量的利润和资金都用于市场投入以此来支撑他们狼性的市场策略。
从经典的营销4P策略来看：产品（product）,近年来，在茅台强大的品牌效应对酱香市场的强大拉动和茅台酒供不应求的市场短缺。郎酒以“红花郎”为主的酱香酒紧跟茅台，从产品的定位上、宣传上应合不断扩大的酱香版块；价格（price）,茅台酒在市场上价格一路高扬，为300—500价格区间的酱香酒留下巨大的空间，郎酒不失时机的推出郎酒系列中的高端产品“青花郎”系列，价位集中在360-450元之间，填补了在这一价格区间空白；促销（promt）,纵观郎酒的市场表现，在广西市场，作为郎酒今年重点进攻市场，在每一个地区派驻营销人员、市场人员进行市场指导和支持。在南宁的好地段做门头，返经销商2000-3000元补贴，利用车体、路牌、电视报刊等集中式广告轰炸，并配合力度大的促销活动。如买郎酒，中手机（中奖率达到20%），这些方式都取得了明显的效果。在重点市场遵义,郎酒加大终端的促销力度,在每一个生意火爆的餐饮终端上郎酒的专职促销员；今年“红花郎”独家贯名湖南卫视的王牌节目“名声大震”，用娱乐营销大力拉动市场。正是通过组合促销手段，郎酒销售快速增长。渠道（place）,郎酒实施的是紧盯行业领袖茅台的市场策略。他们紧紧跟住茅台酒的重点市场，在锁定和聚焦目标市场后，倾注资源，不计投入的拿下目标市场，然后再跟进和进攻下一个市场。从该公司的净利润率我们可以窥见他们正是用煤矿与房地产丰厚的利润反敷白酒，图谋未来回报。在山东市场，郎酒紧跟茅台的大经销商，以较大的利润空间、市场支持和广告投入以及返利来吸引他们，抢夺我们的核心酱香网络资源;在我们的本土市场仁怀, 卖50多元的普郎,在广西市场卖到70多元,价格差异如此之大,再一次说明郎酒就是要不计血本来在茅台酱香酒大本营形成一种口碑效应;从这些市场表现，证明郎酒抢夺市场的策略。就是紧贴我们基础较好的重点市场,通过资源的密集式灌注,用广告提高产品知名度,以价格为利器，用较大的返利驱动来占领中档酱香市场。
二、郎酒在快速发展中存在的问题:
1、品牌之痛:郎酒集团虽然不计成本的打造品牌,但最致命的是品牌并不属于郎酒集团, 每年郎酒必须向品牌拥有者泸州市古蔺县政府交纳数百万元的“郎酒”品牌使用费。当把郎酒做大时,品牌使用者与拥有者一旦分歧，真正的品牌拥有者会严重的制约该品牌发展。
2、质量下降:由于市场的快速发展,已经导致郎酒的老酒跟不上,产品质量严重下降。这已经在市场上有极大的反映。遵义的郎酒总代理在06年1-9月份销售近三千万，但07年的同期才做到一千多万，市场的集中反映是郎酒品质下降，消费者都不愿意喝。这是有事实可以佐证的，在前几年郎酒市场还未起来的时候，包括仁怀的很多酒厂都到郎酒厂买老酒。因此，不以质量为根本的发展，最终要被消费者慢慢的遗弃，不管任何营销策略都显得苍白无力。
三、我们的策略
作为茅台系列酒的主要竞争对手，我们要不断的设置进入竞争壁垒，从战略高度重视郎酒这位充满狼性的竞争对手。
1、培养经销商的品牌忠诚度：有意识培养经销商的品牌忠诚度，通过培训、品牌强大号召力，甚至从激励机制上对我们的经销商（特别是A类经销商）设置我们
1.简述模式的概念及其直观特性，模式识别的分类，有哪几种方法。（6’） 答（1）：什么是模式？广义地说，存在于时间和空间中可观察的物体，如果我们可以区别它们是否相同或是否相似，都可以称之为模式。 模式所指的不是事物本身，而是从事物获得的信息，因此，模式往往表现为具有时间和空间分布的信息。 模式的直观特性：可观察性；可区分性；相似性。 答（2）：模式识别的分类： 假说的两种获得方法（模式识别进行学习的两种方法）： ●监督学习、概念驱动或归纳假说； ●非监督学习、数据驱动或演绎假说。 模式分类的主要方法： ●数据聚类：用某种相似性度量的方法将原始数据组织成有意义的和有用的各种数据 集。是一种非监督学习的方法，解决方案是数据驱动的。 ●统计分类：基于概率统计模型得到各类别的特征向量的分布，以取得分类的方法。 特征向量分布的获得是基于一个类别已知的训练样本集。是一种监督分类的方法， 分类器是概念驱动的。 ●结构模式识别：该方法通过考虑识别对象的各部分之间的联系来达到识别分类的目 的。（句法模式识别） ●神经网络：由一系列互相联系的、相同的单元（神经元）组成。相互间的联系可以 在不同的神经元之间传递增强或抑制信号。增强或抑制是通过调整神经元相互间联 系的权重系数来（weight）实现。神经网络可以实现监督和非监督学习条件下的分 类。 2.什么是神经网络？有什么主要特点？选择神经网络模式应该考虑什么因素？ （8’） 答（1）：所谓人工神经网络就是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处 理系统（计算机）。由于我们建立的信息处理系统实际上是模仿生理神经网络，因此称它为人工神经网络。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。 人工神经网络的两种操作过程：训练学习、正常操作（回忆操作）。 答（2）：人工神经网络的特点： ●固有的并行结构和并行处理； ●知识的分布存储； ●有较强的容错性； ●有一定的自适应性； 人工神经网络的局限性： ●人工神经网络不适于高精度的计算； ●人工神经网络不适于做类似顺序计数的工作； ●人工神经网络的学习和训练往往是一个艰难的过程； ●人工神经网络必须克服时间域顺序处理方面的困难； ●硬件限制； ●正确的训练数据的收集。 答（3）：选取人工神经网络模型，要基于应用的要求和人工神经网络模型的能力间的 匹配，主要考虑因素包括：
好男人的郎酒——郎酒广告战略定位策划案 “郎”的出彩机会 一句“无酒不成席”，把酒在中国饮食文化中的至尊地位概括得十分精到。难怪中国酒业会风起云涌，难怪中国酒厂要前赴后继。但是，纵览国内白酒行业广告，我们可以很容易发现这样一个现象：他们一方面绞尽脑汁地去寻找“诉求”、“卖点”以达到最大限度刺激购买欲的目的，一方面却又对最明确、最普遍的消费群—男人熟视无睹。白酒企业少见广告语，即使有，也如出一辙、毫无新意。一些自吹自擂、海阔天空的广告语看似大气，实则浅薄庸俗。白酒是卖给男人喝的，男人是当然的白酒消费主角。而我们的广告却不去体贴入微地研究男人，琢磨男人，我们的白酒叫卖能抓住男人的心吗？白酒广告能摘取效益这只金苹果吗？反过来，放眼针对女人的化妆品广告，一招一式，无一不是与女人“肌肤相亲”，一句句暖洋洋的话直捣女人心窝，把不同年龄不同阶层的女人照顾得无微不至，哄得所谓伊人神魂颠倒，成天弄些霜呀膏的往脸上砌。可以这样说，过去的白酒，广告费投入最多，成功的广告最少，广告中大话多于文化。美国人说：“用于广告上的钱有一半打了水漂，搞不清楚的是，到底哪一半打了水漂”；德国人也说：“现今人们可以这样认为，至少四分之三的广告开支颗粒无收”。于是就有很多广告人用这来为自己平庸的广告策划开脱，使无数业主成为冤大头。其实，假如我们把广告锤炼得精彩一点，再精彩一点，与品牌，与市场，与营销贴得近一点，再近一点，我们大有可能减少广告的无效开支的。 这种现象对于整个崇尚文化的白酒界，应是一种尴尬，而郎酒则可以暗喜：机会来了哦！ “郎”的男人味 郎酒的机会其实就在于其本身这个“郎”字。关于“郎”，我们似乎可以作这样的想象——一百多年前，一个勤奋、豪爽的男人，有一天终于按奈不住自己的冲动，选来上好的谷物，取出甘冽的山泉，按照高人传授，融进自己的灵感，把一种从此香入男人骨髓的酒留在了世上。也许是受地名的恩泽，也许是酒的主人本来就是要用最美的酒犒劳世上真男人，一个掷地有声的名字不经意地就响了起来，而且一响就是上百年。在这种想象中，我们可以找到一种郎酒广告语言的历史和文化的支撑点，那就是“郎”=男人。 字典上说：“郎”，是对年轻男子的称呼，古代女子对情人或丈夫也称做“郎”。就此看来，自郎酒诞生的那一天起，它的创始人就有意无意地已经以品牌的形式明确了自己的目标消费群以及广告定位，甚至，已经为郎酒日后发展成为高档酒埋下了伏笔，因为“郎”在古代还有一个解释，那就是“侍郎”。这在当时已是相当大的官了。这个“郎”字，是郎酒的前人给后人留下的另一笔巨大的无形资产，一笔独有的精神财富，也是一种至精至简、至深至远的广告思想。遗憾的是，过去我们酿着郎酒，藏着郎酒，喝着郎酒也卖着郎酒，居然从来没有去深入研究这个“郎”字，更没有循着这个“郎”所蕴藏的丰富内涵去打造郎酒的广告语言，去施展郎酒在营销过程中应有的情感魅力——郎在家里闲怠了许多年。 好在，我们现在已经彻底破译了这个“郎”字。 “郎”的广告语 我们不妨列出这样一个简单的表，对郎作一个简单的分析： 主角身份品格特质 郎年轻男子热情、开朗、豪爽、勇敢、勤奋、聪明。不怕挫折，敢于挑战。勤奋的男人 勇敢的男人 智慧的男人
模式识别及其在图像处理中的应用 摘要：随着计算机和人工智能技术的发展，模式识别在图像处理中的应用日益广泛。综述了模式识别在图像处理中特征提取、主要的识别方法（统计决策法、句法识别、模糊识别、神经网络）及其存在的问题，并且对近年来模式识别的新进展——支持向量机与仿生模式识别做了分析和总结，最后讨论了模式识别亟待解决的问题并对其发展进行了展望。 关键词：模式识别；图像处理；特征提取；识别方法
模式识别诞生于20世纪20年代，随着计算机的出现和人工智能的发展，模式识别在60年代初迅速发展成一门学科。它所研究的理论和方法在很多学科和领域中得到广泛的重视，推动了人工智能系统的发展，扩大了计算机应用的可能性。图像处理就是模式识别方法的一个重要领域，目前广泛应用的文字识别（ MNO）就是模式识别在图像处理中的一个典型应用。 1.模式识别的基本框架 模式识别在不同的文献中给出的定义不同。一般认为，模式是通过对具体的事物进行观测所得到的具有时间与空间分布的信息，模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类，其中个别具体的模式往往称为样本。模式识别就是研究通过计算机自动地（或者人为进行少量干预）将待识别的模式分配到各个模式类中的技术。模式识别的基本框架如图1所示。 根据有无标准样本，模式识别可分为监督识别方法和非监督识别方法。监督识别方法是在已知训练样本所属类别的条件下设计分类器，通过该分类器对待识样本进行识别的方法。如图1，标准样本集中的样本经过预处理、选择与提取特征后设计分类器，分类器的性能与样本集的大小、分布等有关。待检样本经过预处理、选择与提取特征后进入分类器，得到分类结果或识别结果。非监督模式识别方法是在没有样本所属类别信息的情况下直接根据某种规则进行分类决策。应用于图像处理中的模式识别方法大多为有监督模式识别法，例如人脸检测、车牌识别等。无监督的模式识别方法主要用于图像分割、图像压缩、遥感图像的识别等。
野生狼的智慧是动物之最，当社会“狼”充分拥有自由市场竞争环境下的天然狼性的同时， 又能聚集更加出类拔萃的人类智慧，如果是这样的一个团队，无论这个团队进入哪个行业， 都会成为这个行业的“业粹” 2010 年，郎酒取得了年销售达 林入主郎酒， 短短几年时间， 又 将如何实现新的突破？本文试图通过从群狼战略切入，以另类的角度 分析之。 ?寻找狼性团队的灵魂 狼过着一种群居生活，狼与狼之间有着非常默契的配合，不管遇到什么事情，都会依靠团队 的力量来解决。狼具有敏锐的观察力、精准的攻击力，超强的对环境变化的驾驭能力，并且 对成功坚定不移地向往。 从社会学上讲，狼性就是一种团队精神，一种创新精神和顽强的拼搏精神，是一种在有限环 境和资源条件下求生存和求发展的手段！ 2002 年，汪俊林入主郎酒集团，自此，揭开了郎酒真正意义上的改革序幕。无疑，汪俊林首 先切入的不是产品，而是团队，一个具有狼性的团队。 从 2002 年至今郎酒的发展轨迹我们不难看出， 郎酒的成功尽管是多方面的， 狼”的团队执行力在白酒业界是独树一帜的。汪俊林的智慧，是“头狼”的智慧 性团队集体智慧的结晶。一旦形成命令，群狼毫不犹豫为这个集体荣誉而拼搏。 那么，这个狼性团队是如何打造强势执行力的呢？ 在汪俊林的思路中，有一个独特的组织架构。就是大家已经熟知的“事业部 从最初的事业部与办事处都承担销售任务，到事业部成为独立的销售公司，而办事处更多 地 担当了规划、管理、服务的职能。郎酒这种组织架构模式的升级也是在不断地适应着郎酒产 品开发以及市场推广需要的创新。这种双规制运作模式看似混乱，但正因为它适应了市场需 求，所以，它成功了。 它的成功不是基于它的复制， 站在产业的高度审视营销而做出的可持续性的系统创新。 因此， 从某方面来说， 它的这种 “事业部 +办事处” 模式是无法简单复制的。 这也给我们广大酒类企 业一个启示：哪怕只是一个组织架构，都需要以创新的眼光去运作，只有适合自己的，才是 最有效的。 从 2004 年最初的 9 个事业部到 2008 年调整为 5 个事业部，这不单单是数量的变化，而是把 最终决定权交给了市场，在市场的洪流中，实现优胜劣汰。这是郎酒的组织架构演变的根之 所在。 组织架构的建立、创新和调整，只是为这个狼性团队提供了让营销落地的保证，让这个团队 把“狼性”发挥得淋漓尽致，但并非这个狼性团队的灵魂。因为营销执行的落实，其最终作 用的需要的是人才，是这个由人才凝聚在一起的团队。 ，宛如郎酒团队与洋河团队！ 58 亿的佳绩。面对这一数字，业内无不惊叹！从 2002 年汪俊 郎酒实 现从 2.4 亿到 58 亿的飞跃。 郎酒究竟成功在何处？郎酒 但以汪俊林为 “头 是这个狼 +办事处”模式。
武汉理工大学 模式识别及其在图像处理中的应用 学院（系）：自动化学院 课程名称：模式识别原理 专业班级：控制科学与工程1603班 任课教师：张素文 学生姓名：王红刚 2017年1月3日
模式识别及其在图像处理中的应用 摘要:随着计算机和人工智能技术的发展,模式识别在图像处理中的应用日益广泛。综述了模式识别在图像处理中特征提取、主要的识别方法(统计决策法、句法识别、模糊识别、神经网络)及其存在的问题, 并且对近年来模式识别的新进展———支持向量机与仿生模式识别做了分析和总结, 最后讨论了模式识别亟待解决的问题并对其发展进行了展望。 关键词:模式识别;图像处理;特征提取;识别方法 Pattern Recognition and Its Application in Image Processing Abstract:With the development of computer and artificial intelli-gence , pattern recognition is w idely used in the image processing in-creasingly .T he feature extraction and the main methods of pattern recognition in the image processing , w hich include statistical deci-sion, structural method , fuzzy method , artificial neural netw ork aresummarized.T he support vector and bionic pattern recognition w hich are the new developments of the pattern recognition are also analyzed .At last, the problems to be solved and development trends are discussed. Key words:pattern recognition ;image processing ;feature extrac-tion;recognition methods
统计模式识别方法 在嗅觉模拟技术领域中，模式识别问题就是由气敏传感器阵列的测量空间向被测对象的的分类或分级空间转化的问题。由于这种模式空间的变化对识别或鉴别结果有着较大的影响，因此模式识别算法的研究和讨论始终较为活跃，各种模式识别方法层出不穷，有力推动了嗅觉模拟技术的应用进程。下面介绍几种常用的统计模式识别方法。 1统计模式识别概述 统计方法，是发展较早也比较成熟的一种方法。被识别对象首先数字化，变换为适于计算机处理的数字信息。一个模式常常要用很大的信息量来表示。许多模式识别系统在数字化环节之后还进行预处理，用于除去混入的干扰信息并减少某些变形和失真。随后是进行特征抽取，即从数字化后或预处理后的输入模式中抽取一组特征。所谓特征是选定的一种度量，它对于一般的变形和失真保持不变或几乎不变，并且只含尽可能少的冗余信息。特征抽取过程将输入模式从对象空间映射到特征空间。这时，模式可用特征空间中的一个点或一个特征矢量表示。这种映射不仅压缩了信息量，而且易于分类。在决策理论方法中，特征抽取占有重要的地位，但尚无通用的理论指导，只能通过分析具体识别对象决定选取何种特征。特征抽取后可进行分类，即从特征空间再映射到决策空间。为此而引入鉴别函数，由特征矢量计算出相应于各类别的鉴别函数值，通过鉴别函数值的比较实行分类。 统计模式识别的技术理论较完善，方法也很多，通常较为有效，现已形成了一个完整的体系。尽管方法很多，但从根本上讲，都是利用各类的分布特征，即直接利用各类的概率密度函数、后验概率等，或隐含地利用上述概念进行识别。其中基本的技术为聚类分析法、判别类域代数界面法、统计决策法、最邻近法等。在聚类分析中，利用待分类模式之间的“相似性”进行分类，较相似的作为一类，较不相似的作为另外一类。在分类过程中不断地计算所划分的各类的中心，一个待分类模式与各类中心的距离作为对其分类的依据。这实际上在某些设定下隐含地利用了概率分布概念，因常见的概率密度函数中，距期望值较近的点概密值较大。该类方法的另一种技术是根据待分类模式和已指判出类别的模式的距离来确定其判别，这实际上也是在一定程度上利用了有关的概念。判别类域界面法中，用已知类别的训练样本产生判别函数，这相当于学习或训练。根据待分类模式
郎酒策划方案 第一部分郎酒公司简介 四川郎酒集团有限责任公司，是一个以生产销售中国名酒郎酒为主业的大型现代化企业集团，厂区地处四川省泸州市古蔺县二郎镇，是国家级原产地保护区，也曾是中国工农红军四渡赤水的地方。郎酒，产自川黔交界有“中国美酒河”之称的赤水河畔，是目前中国唯一一家仍坚持采用山泉水酿造的白酒企业，厂区所在地得出四川古蔺县二郎镇，郎酒始于1903年，产自川黔交界有“中国美酒河”之称，的赤水河畔。从“絮志酒厂”、“惠州糟房”到“集义糟房”的“回沙郎酒”开始，已有100年的悠久历史。近年来，公司对郎酒品牌进行了重新定位，确立了“神采飞扬中国郎”的品牌战略，经过产品结构的优化调整，将红花郎作为核心来树立形象、树品牌，实施以“群狼共舞，资源共享，集中突破”为核心推进策略，以红花郎为头狼做主打，以新郎酒为次，再配以如意郎或福郎，形成启动市场的主力。在市场动销后。再投放流通产品。这一强劲有效的品牌经营战略，完成了品牌的整合，形成了层次清晰、布局完善的品牌构架。在“神采飞扬中国郎”品牌战略的统领下，经过精心策划，产品全部更新换代，包装精美大气。产品结构明细清楚，形成酱、浓、兼三种香型系列产品的良好组合。酱香型产品有精品郎酒、10年陈红花郎酒、15年陈红花郎酒、12陈青花郎酒、20年陈青花郎酒、30年红运郎酒、50年青云郎酒等众多品牌。
第二部分郎酒企业现状分析 一白酒市场分析： 白酒是我国历史悠久的传统酒种，也是驰名世界的蒸馏酒之一，而烧酒法为中国人独创，在国内深受广大消费者喜爱，国际上也一直享有较高的知名度。改革开放二十多年，我国白酒业得到了长足发展，同时，白酒市场也发生着巨大变革而呈现出新的市场特征，即白酒总量呈下降趋势，供求矛盾尖锐化；白酒市场区域竞争明朗化；白酒消费品牌意识不断增强。在现代商业环境中，企业所寻求的有效竞争制胜之路，已不再是简单地依靠转瞬即逝的产品开发，而是经营资源、智力资本等综合运作的结果，郎酒的销售策略以广告运作及活动配合为整合营销的主要手段，大胆积极地贯彻创新实践，力求以全新的传播理念，全新的传播策略，达到终端传播的目的，强度刺激消费者，更多的占领市场份额，创造最佳业绩。 二网络营销环境分析 近年来，随着网络技术的不断发展和网民数量的不断增加，网络营销逐渐兴起，各行各业开始借助网络市场营销活动。但是，在白酒行业，网络营销的应用还并不广泛。据中国互联网数据中心DCCI2011年的统计资料显示，2011年上半年食品饮料行业在互联网营销方面的费用仅仅占到所有行业网络营销费用的3%（可见，白酒行业费用占比
模式识别的基本理论 蝙蝠的雷达系统、螳螂的视觉的灵敏度都是非常高的。这些动物通过这些特异的功能来识别各式各样的东西并赖以生存。识别也是人类的一项基本技能。当人们看到某事物或现象时，人们会先收集该事物或现象的信息，然后将其与头脑中已有的相关信息相比较，如果找到一个相同或相似的匹配，人们就可以将该事物或现象识别出来。随着计算机的出现以及人工智能的兴起，将人类的识别技能赋予计算机成为一项新兴课题。 4.1模式识别的概述 模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，在日常生活中，人 们经常在进行“模式识别”。随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。 模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。 模式识别是人工智能最早的研究领域之一，它的狭义研究目标是为计算机配置各种感觉器官，以便直接接受外界的各种信息，如图形识别、语言识别等。它的研究目标可以包括对于许多复杂事物的分类，如故障诊断、气象分型等。但模式识别又不是简单的分类学，它的目标包括对于系统的描述、理解与综合，是通过大量信息对复杂过程进行学习、判断和寻找规律。模式识别的应用几乎遍及各个学科领域，同时模式识别也广泛地应用于石油工业领域。此章通过保护储集层钻井液体系的优选，介绍模式识别方法在保护油气储集层技术中的应用[14]。 从模式识别用于对复杂类事物的分类来讲。模式识别就是已知某类事物有若干标准类别（模式），现判断某一具体对象属于哪一个模式。这里所说的模式是指标准样本、式样、样品、图形、症状等。模式识别与传统的数学观点不同，它暂不去追求精确地数学模型，而是在专家经验和已有认识的基础上，从所得的大量数据和历史出发，利用数学方法来完成识别过程。它是一门基于概念基础上的判断学科。 4.2模式识别的基本概念
题型： 1.填空题5题 填空题2.名词解释4题 3.问答题4题 4.计算作图题3题 5.综合计算题1题 备注1：没有整理第一章和第六章，老师说不考的 备注2：非线性判别函数相关概念P69 概率相关定义、性质、公式P83以后 最小错误率贝叶斯决策公式P85 最小风险贝叶斯P86 正态贝叶斯P90 综合计算有可能是第六次作业 一、填空题 物以类聚人以群分体现的是聚类分析的基本思想。 模式识别分类：1.从实现方法来分模式识别分为监督分类和非监督分类；2.从理论上来分， 有统计模式识别，统计模式识别，模糊模式识别，神经网络模式识别法 聚类分析是按照不同对象之间的差异，根据距离函数的规律做模式分类的。 模式的特性：可观察性、可区分性、相似性 模式识别的任务：一是研究生物体（包括人）是如何感知对象的，二是如何用计算机实现 模式识别的理论和方法。 计算机的发展方向：1.神经网络计算机－－模拟人的大脑思维；2.生物计算机－－运用生 物工程技术、蛋白分子作芯片； 3.光计算机－－用光作为信息载体，通过对光的处理来完成对信息的处理。 训练学习方法：监督学习、无监督学习（无先验知识，甚至类别数也未知）。 统计模式识别有：1.聚类分析法（非监督）；2.判决函数法/几何分类法(监督)；3.基于 统计决策的概率分类法 - 以模式集在特征空间中分布的类概率密度函数为基础，对总体特 征进行研究，以取得分类的方法 数据的标准化目的：消除各个分量之间数值范围大小对算法的影响 模式识别系统的基本构成：书P7 聚类过程遵循的基本步骤：特征选择；近邻测度；聚类准则；聚类算法；结果验证；结果 判定。 相似测度基础：以两矢量的方向是否相近作为考虑的基础,矢量长度并不重要。 确定聚类准则的两种方式：阈值准则，函数准则 基于距离阈值的聚类算法——分解聚类：近邻聚类法；最大最小距离聚类法 类间距离计算准则:1）最短距离法2）最长距离法 3）中间距离法4）重心法5）类平均距 离法6）离差平方和法P24 系统聚类法——合并的思想 用于随机模式分类识别的方法，通常称为贝叶斯判决。 BAYES 决策常用的准则：最小错误率；最小风险 错误率的计算或估计方法：①按理论公式计算；②计算错误率上界；③实验估计。