常见23种模式概述：
1）抽象工厂模式（Abstract Factory）：提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口，而无需指定它们具体的类。
2）适配器模式（Adapter）：将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。适配器模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的类可以一起工作。
3）桥梁模式（Bridge）：将抽象部分与它的实现部分分离，使它们都可以独立地变化。
4）建造模式（Builder）：将一个复杂对象的构建与它的表示分离，使同样的构建过程可以创建不同的表示。
5）责任链模式（Chain of Responsibility）：为解除请求的发送者和接收者之间耦合，而使多个对象都有机会处理这个请求。将这些对象连成一条链，并沿着这条链传递该请求，直到有一个对象处理它。
6）命令模式（Command）：将一个请求封装为一个对象，从而可用不同的请求对客户进行参数化；对请求排队或记录请求日志，以及支持可取消的操作。
7）合成模式（Composite）：将对象组合成树形结构以表示“部分－整体”的层次结构。它使得客户对单个对象和复合对象的使用具有一致性。
8）装饰模式（Decorator）：动态地给一个对象添加一些额外的职责。就扩展功能而言，它能生成子类的方式更为灵活。
9）门面模式（Facade）：为子系统中的一组接口提供一个一致的界面，门面模式定义了一个高层接口，这个接口使得这一子系统更加容易使用。
10）工厂方法（Factory Method）：定义一个用于创建对象的接口，让子类决定将哪一个类实例化。Factory Method 使一个类的实例化延迟到其子类。
11）享元模式（Flyweight）：运用共享技术以有效地支持大量细粒度的对象。
12）解释器模式（Interpreter）：给定一个语言，定义它的语法的一种表示，并定义一个解释器，该解释器使用该表示解释语言中的句子。
13）迭代子模式（Iterator）：提供一种方法顺序访问一个聚合对象中的各个元素，而又不需暴露该对象的内部表示。
14）调停者模式（Mediator）：用一个中介对象来封装一系列的对象交互。中介者使各对象不需要显式的内部表示。
15）备忘录模式（Memento）：在不破坏封装性的前提下，捕获一个对象的内部状态，并
在该对象之外保存这个状态。这样以后就可将该对象恢复到保存的状态。
16）观察者模式（Observer）：定义对象间的一种一对多的依赖关系，以便当一个对象的状态发生改变时，所有依赖于它的对象都得到通知并自动刷新。
17）原始模型模式（Prototype）：用原型实例指定创建对象的种类，并且通过拷贝这个原型创建新的对象。
18）代理模式（Proxy）：为其他对象提供一个代理以控制对这个对象的访问。
19）单例模式（Singleton）：保证一个类仅有一个实例，并提供一个访问它的全局访问点。
20）状态模式（State）：允许一个对象在其内部状态改变时改变它的行为。对象看起来似乎修改了它所属的类。
21）策略模式（Strategy）：定义一系列的算法，把它们一个个封装起来，并且使它们可相互替换。本模式使得算法的变化可独立于使用它的客户。
22）模板模式（T emplate Method）：定义一个操作中的算法的骨架，而将一些步骤延迟到子类中。模板方法使得子类可以不改变一个算法的结构即可重定义该算法的某些特定步骤。
23）访问者模式（Visitor）：表示一个作用于某对象结构中的各元素的操作。该模式可以实现在不改变各元素的类的前提下定义作用于这些元素的新操作。
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：
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。
经营情况说明 一．基本情况： 天水骏腾汽车销售有限责任公司是甘肃省天水市工商行政管理局批准并于2014年1月8日在该局登记注册为私营个体户企业注册地址为：甘肃省天水市秦州区东十里工业园区银通院内，经营范围为：以自有资金对汽车销售进行投资及策划（法律法规允许的项目）注册资金为人民币368万元，法定代表人：李伟，企业现有员工37人，平均年龄26以上岁，其中具有专科以上学历或中专以上学历的人员15人，不包括兼职经理人及销售顾问（数名）。 二．经营情况： 1、主营业务： 主营业务为汽车销售项目投资与汽车产业置换，包括以自有资金投资产品、收购二手汽车、销售主营华泰汽车，长城汽车，黄海汽车等产品，企业现主要项目投资与经营，产品主要销售到陇东南市场，以批发形式为辅，目前与许多优秀的汽车厂商合作、大小已供货50家，预计2018年发展到70家以上。 2、行业展望： 目前从国内市场看，汽车可供量相对稳定，贸易变化不大，但是随着世界范围内环保意识增强和可持续发展战略的实施，限制和禁止废气排放不合格汽车的国家日益增多，从国内产销发展趋势看，随着经济发展和人们生活水平提高，以及加工产业、产业结构优化调整，新能源汽车需求将不断增长，市场缺口会进一步扩大，从天水周边市场随着新能源汽车行业发展来看，汽车销售市场目前至少还有十年可造性。 三．经营业绩介绍： 我公司产品主要销售给天水周边及陇东南各区域，交割均采用两种交收方式：转账付款,店面交易。截止2016年10月28日，我企业销售成熟品牌汽车产品每个月约45台，每个月销售收入约600万元人民币，实现利润26余万元。企业成立至今，资产结构一直稳健正常，均在合理的时间范围内，因此相对稳定。在2014年至2017年企业本着精诚合作，诚信未来的宗旨，认真总结发展经验，进一歩理清工作思路，调整工作重点，加强品牌的战略营销，扩大经营规模，快速把企业做大做强。
模式识别研究进展 刘成林，谭铁牛 中国科学院自动化研究所 模式识别国家重点实验室 北京中关村东路95号 摘要 自20世纪60年代以来，模式识别的理论与方法研究及在工程中的实际应用取得了很大的进展。本文先简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变，然后围绕模式分类这个模式识别的核心问题，就概率密度估计、特征选择和变换、分类器设计几个方面介绍近年来理论和方法研究的主要进展，最后简要分析将来的发展趋势。 1. 前言 模式识别(Pattern Recognition)是对感知信号（图像、视频、声音等）进行分析，对其中的物体对象或行为进行判别和解释的过程。模式识别能力普遍存在于人和动物的认知系统，是人和动物获取外部环境知识，并与环境进行交互的重要基础。我们现在所说的模式识别一般是指用机器实现模式识别过程，是人工智能领域的一个重要分支。早期的模式识别研究是与人工智能和机器学习密不可分的，如Rosenblatt的感知机[1]和Nilsson的学习机[2]就与这三个领域密切相关。后来，由于人工智能更关心符号信息和知识的推理，而模式识别更关心感知信息的处理，二者逐渐分离形成了不同的研究领域。介于模式识别和人工智能之间的机器学习在20世纪80年代以前也偏重于符号学习，后来人工神经网络重新受到重视，统计学习逐渐成为主流，与模式识别中的学习问题渐趋重合，重新拉近了模式识别与人工智能的距离。模式识别与机器学习的方法也被广泛用于感知信号以外的数据分析问题（如文本分析、商业数据分析、基因表达数据分析等），形成了数据挖掘领域。 模式分类是模式识别的主要任务和核心研究内容。分类器设计是在训练样本集合上进行优化（如使每一类样本的表达误差最小或使不同类别样本的分类误差最小）的过程，也就是一个机器学习过程。由于模式识别的对象是存在于感知信号中的物体和现象，它研究的内容还包括信号/图像/视频的处理、分割、形状和运动分析等，以及面向应用（如文字识别、语音识别、生物认证、医学图像分析、遥感图像分析等）的方法和系统研究。 本文简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变，介绍模式识别理论方法研究的最新进展并分析未来的发展趋势。由于Jain等人的综述[3]已经全面介绍了2000年以前模式分类方面的进展，本文侧重于2000年以后的研究进展。
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）。
长沙中一餐饮管理有限公司简介 一、公司概况 中一餐饮管理有限公司成立于2004年6月，注册资本壹百万元，注册号：430104000006484（2/2）。公司现有员工1500余人，有高、中级厨师150多人，专业管理技术人员100余人，大中专管理人员占15％，这支技术力量雄厚的炊、管队伍为公司的发展壮大做出了巨大的贡献。本公司采取“董事长——总经理——店长——主管”的经营管理模式，以保证科学合理的经营管理。 本公司秉承“诚信敬业，创新求实”的发展理念，以餐饮管理服务作为主要发展目标；公司在全体员工的不懈努力和持续创新下，在广大客户的大力支持下获得了快速成长；公司成长历程： 1.2003年9月,由董事长贺长安接手湖南商学院第三学生食堂,这是本公司第一次参与餐饮管理服务工作； 2.2003年年底,由于经营效果显著,第三食堂被湖南省高校伙食管理委员会评为"先进单位"； 3.公司成立.2004年6月,公司正式成立,公司名字"长沙锦鹤餐饮管理服务公司",注册资本50万元整,完成了由个体经营向现代化公司经营的转变,标志着公司的快速化发展的起步； 4.2004年9月,公司一举中标湖南第一师范学校东方红校区第一食堂,标志着公司的业务逐渐走向社会,受到客户的肯定和支持； 5.2005年9月,公司取得湖南商学院学生第二食堂的经营管理权,标志着公司进一步受到客户的肯定； 6.2007年4月,公司中标长沙市第四医院,标志公司的业务由高校食堂走向医院食堂,这对公司既是挑战,更是机遇； 7.2007年12月,公司再传捷报,公司中标中联重科食堂,企业的业务开始由高校、医院和企业三头齐进,公司的经营管理受到客户的肯定和好评； 8、公司因战略发展需要，将公司更名为长沙中一餐饮管理有限公司，意为做中国一流的餐饮企业；并将注册资本增资为100万元； 9.2008年6月,由于业绩突出,公司接手怀化学院西校区第一、第二学生食堂,使公司的业务从长沙扩展到湘西地区,使公司面临着更多的机遇与挑战。
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
公司经营情况总结模板 引导语：公司经营情况直接反应着公司的盈亏状态，那么有关公司经营情况总结要怎么写呢？接下来是小编为你带来 收集整理的文章，欢迎阅读！ 公司经营情况总结一路桥公司现有职工 2115 人，其中市场化用工 417 人。公司下设 11 个机关管理部室、 10 个分公司和 4 个辅助生产单位。公司注册资金为亿元，年施 工生产能力可达亿元。主要经营范围是道路桥梁及其配套设施建设，施工资质已经达到：公路工程总承包一级、市政公用工程 总承包二级、公路路基、路面、土石方工程专业承包一级、城市及道路照明工程专业承包二级。 201* 年，在管理局、建设集团各级领导和部门的正确指 导和大力支持下，公司广大干部职工紧紧围绕管理局“ 1678 ”总体工作部署，结合“成本效益年”活动，抓经营管理，抓 市场开拓，积极谋求企业发展。通过公司上下共同努力，我们克服了生产任务量不足、资金周转紧张等诸多不利因素，在经营 管理工作中取得了一定成绩。 目前经营状况 1、 201* 年公司承担的经营业绩责任合同指标 实现目标利润1872 万元； 上交资产收益1495 万元；
对外创收13865 万元；
上缴上级管理费160 万元； 计提折旧2248 万元。 2、经营指标完成情况 为保证上述指标的顺利完成，年初，我们在综合分析公 司的生产经营能力及科学进行保本点测算的基础上，确定 201* 年市场开发目标 5 亿元；工程施工收入目标亿元，其中：油田内部 2 亿元，外部亿元；其它营业收入1093 万元，其中：管理局拨款725 万元，其它业务收入368 万元。制定了 公司《 201* 年改革与管理工作总体方案》，进一步完 善了市场开发、财务资产管理、项目管理及经营业绩考 核等十项配套管理办法，并积极推进各项管理办法的落实， 使公司各项工作向程序化、规范化管理迈进。 截至 9 月 25 日，各项指标完成情况如下： 承揽到油田内、外部工程项目58 项，其中：油田内部 项目 47 项，油田外部项目11 项。工作量亿元，完成年计划 的 106% ，其中，跨年部分约亿元。
模式识别研究进展 摘要：自20 世纪60年代以来，模式识别的理论与方法研究及在工程中的实际应用取得了很大的进展。本文先简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变，然后围绕模式分类这个模式识别的核心问题，就概率密度估计、特征选择和变换、分类器设计几个方面介绍近年来理论和方法研究的主要进展，最后简要分析将来的发展趋势。 1. 前言 模式识别（Pattern Recognition）是对感知信号（图像、视频、声音等）进行分析，对其中的物体对象或行为进行判别和解释的过程。模式识别能力普遍存在于人和动物的认知系统，人和动物获取外部环境知识，并与环境进行交互的重要基础。我们现在所说的模式识别一般是指用机器实现模式识别过程，是人工智能领域的一个重要分支。早期的模式识别研究是与人工智能和机器学习密不可分的，如Rosenblatt 的感知机和Nilsson 的学习机就与这三个领域密切相关。后来，由于人工智能更关心符号信息和知识的推理，而模式识别更关心感知信息的处理，二者逐渐分离形成了不同的研究领域。介于模式识别和人工智能之间的机器学习在20 世纪80 年代以前也偏重于符号学习，后来人工神经网络重新受到重视，统计学习逐渐成为主流，与模式识别中的学习问题渐趋重合，重新拉近了模式识别与人工智能的距离。模式识别与机器学习的方法也被广泛用于感知信号以外的数据分析问题（如文本分析、商业数据分析、基因表达数据分析等），形成了数据挖掘领域。模式分类是模式识别的主要任务和核心研究内容。分类器设计是在训练样本集合上进行优化（如使每一类样本的表达误差最小或使不同类别样本的分类误差最小）的过程，也就是一个机器学习过程。由于模式识 别的对象是存在于感知信号中的物体和现象，它研究的内容还包括信号/图像/ 视频的处理、 分割、形状和运动分析等，以及面向应用（如文字识别、语音识别、生物认证、医学图像分析、遥感图像分析等）的方法和系统研究。 本文简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变，介绍模式识别理论方法研究的最新进展并分析未来的发展趋势。由于Jain 等人的综述[3] 已经全面介绍了2000 年以前模式分类方面的进展，本文侧重于2000 年以后的研究进展。 2. 历史回顾 现代模式识别是在20 世纪40 年代电子计算机发明以后逐渐发展起来的。在更早的
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。
企业经营情况简介 湖北锦固商品混凝土有限公司以生产商品混凝土为主导产品，采用国内较为先进中联重科全自动商品混凝土生产线（其型号为180型3m3主机），该设备自动化程度高、技术领先、称重系统准确，所生产的商品混凝土质量稳定可靠。年生产能力可达30万立方米，可满足老河口城乡建设工程和工业建设项目需求。 本公司自2011年10月完成整个项目工程建设，征用项目建设用地36亩，兴建商品混凝土专用检测机构实验室及综合办公楼、仓库等厂房12000m2，添置商品混凝土生产线一条、运输搅拌车8台、汽车输送泵1台、地泵2台、配置，各类检测设备仪器36台/套，总投资达3000余万元。引进招聘各类专业技术管理人员和相关工位的员工共计40余人，从软件到硬件设备完全具备30万立方米商品混凝土生产能力。从2011年11月投产以来，累计完成C10-C45标号各种商品混凝土4.6万立方，产品已销往老河口望江楼花园、中房公馆1号会所、滨江商贸城、蓝翔雅居、京都华庭、城东花园、国家粮食储备仓库基地建设、紫薇花园、巴黎都市等重点建设工程项目。目前老河口经市委、市政府及建设管理部门正式批准的仅有建发混凝土公司和本公司两家生产企业承揽全市房地产开发项目和工业建设项目。 2012年及以后三年销售形势看好，老河口市旧城改造和基础设施建设、工业项目建设对商品混凝土产品的需求量较大，加之本公司继湖北苏发房地产开发有限公司发展的工业建设项目，而苏发地产公司已在筹备新的建设工程开发项目；另如望江楼花园小区建筑群商品
混凝土的需求量可达10万立方以上，由此看来商品混凝土销售市场前景比较壮观，预计2012年年度销售量可达30万立方，可创工业产值达9000万元实现利润2000万元，达到较好的经济效益和社会效益。 总之，湖北锦固商品混凝土搅拌有限公司尚属新创办工业企业，我们企业管理理念：“依靠科技抓创新、确保质量是根本、搞好服务争市场、持续改进促效益”。2012年，我公司将继续投资扩建第二条商品混凝土生产线，从生产规模、运输泵送装备能力、产品质量信誉、市场占有率等方面力争达到四个第一的发展目标，为老河口市城市建设、经济发展做出较大的贡献。 湖北锦固商品混凝土有限公司 2012年2月16日
模式识别课程设计 聚类图像分割 一．图像分割概述 图像分割是一种重要的图像分析技术。在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣。这些部分常称为目标或前景（其他部分称为背景）。它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析图像中的目标，需要将它们从图像中分离提取出来，在此基础上才有可能进一步对目标进行测量，对图像进行利用。图像分割就是把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。近年来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。 图象分割是图象处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题，是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图象分割应用在许多方面，例如在汽车车型自动识别系统中，从CCD摄像头获取的图象中除了汽车之外还有许多其他的物体和背景，为了进一步提取汽车特征，辨识车型，图象分割是必须的。因此其应用从小到检查癌细胞、精密零件表面缺陷检测，大到处理卫星拍摄的地形地貌照片等。在所有这些应用领域中，最终结果很大程度上
依赖于图象分割的结果。因此为了对物体进行特征的提取和识别，首先需要把待处理的物体(目标)从背景中划分出来，即图象分割。但是，在一些复杂的问题中，例如金属材料内部结构特征的分割和识别，虽然图象分割方法已有上百种，但是现有的分割技术都不能得到令人满意的结果，原因在于计算机图象处理技术是对人类视觉的模拟，而人类的视觉系统是一种神奇的、高度自动化的生物图象处理系统。目前，人类对于视觉系统生物物理过程的认识还很肤浅，计算机图象处理系统要完全实现人类视觉系统，形成计算机视觉，还有一个很长的过程。因此从原理、应用和应用效果的评估上深入研究图象分割技术，对于提高计算机的视觉能力和理解人类的视觉系统都具有十分重要的意义。 二．常用的图像分割方法 1.基于阈值的分割方法 包括全局阈值、自适应阈值、最佳阈值等等。阈值分割算法的关键是确定阈值，如果能确定一个合适的阈值就可准确地将图像分割开来。阈值确定后，将阈值与像素点的灰度值比较和像素分割可对各像素并行地进行，分割的结果直接给出图像区域。全局阈值是指整幅图像使用同一个阈值做分割处理，适用于背景和前景有明显对比的图像。它是根据整幅图像确定的：T=T(f)。但是这种方法只考虑像素本身的灰度值，一般不考虑空间特征，因而对噪声很敏感。常用的全局阈值选取方法有利用图像灰度直方图的峰谷法、最小误差法、最大类间方差法、最大熵自动阈值法以及其它一些方法。
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
公司经营情况说明 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】
经营情况说明 一．基本情况： 心韵电子是广东省中山市市工商行政管理局批准并于2010年8月15日在该局登记注册为私营个体户企业注册地址为：广东省中山市五桂山镇五桂山工业园区，经营范围为：以自有资金对灯具进行投资及策划（法律法规允许的项目）注册资金为人民币500万元，法定代表人：李力 企业现有员工260人，平均年龄26以上岁，其中具有专科以上学历或中级以上技术职称的人员15人，不包括兼职电工及装饰公司设计师（数名）。 二．经营情况： 1、主营业务： 主营业务为灯具项目投资与生产，包括以自有资金投资生产、收购二手灯具、销售主营家具灯，工程灯，商业灯等产品，企业现主要项目投资与经营，产品主要销售到国内及广东各市并以批发形式为主，目前与许多优秀的经销商合作、大小已供货50家，，装饰公司在国风大小均为160多家，现有20家装饰公司与我们合作，预计2013年发展到40家以上，另外我们还和建材有合作关系如：木材，地板，油漆。墙纸，等等。并由加工企业制造成终端产品包括：led水晶灯，羊皮灯，欧式灯，现代蜡烛
灯，中国风系列家具照明及led灯饰系列，可定做特殊灯具，大型工程灯。 2、行业展望： 目前从国际市场看，灯具可供量相对稳定，贸易变化不大，但是随着世界范围内环保意识增强和可持续发展战略的实施，限制和禁止灯具出口过的国家日益增多，从长远看，国际灯饰市场供应会趋紧。 从国内产销现状看，灯具消费增长速度加快，供需矛盾日益尖锐。进入80---90年代后，灯具供应量呈下降趋势，但消费却增长很快，弥补市场缺口主要靠进口，且进口量逐年增大；从消费结构看，主要集中在建筑、装饰、家具制造、，约占需求总量的75%左右；从国内产销发展趋势看，随着经济发展和人们生活水平提高，以及加工产业、产业结构优化调整，灯具需求将不断增长，市场缺口会进一步扩大；从恩施市场随着房地产行业发展来看灯具市场目前至少还有十年可造性。 三．经营业绩介绍： 我司灯具产品主要销售给国内及广东各区，交割均采用两种交收方式：一货到付款,二，店面交易，截止2012年10月28日，我企业销售成熟灯具产品每个月约900盏，每个月销售收入约950000万元人民币，实现利润46300余万元。 未来三年内，我司灯具可销售的成熟灯具约近10800盏，预计销售可达1370400人民币，预计利润约28万元。
模式识别综述 摘要:介绍了模式识别系统的组成及各组成部分包含的内容。就统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别等模式识别的基本方法进行简单介绍，并分析了其优缺点。最后列举了模式识别在各领域的应用，针对其应用前景作了相应分析。 关键字：模式识别系统、统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别 背景 随着现代科学技术的发展，特别是计算机技术的发展，对事物认识的要求越来越高，根据实际需求，形成了一种模拟人的各种识别能力（主要是视觉和听觉）和认识方法的学科，这个就是模式识别，它是属于一种自动判别和分类的理论。这一理论孕育于20世纪60年代，随着科学技术的发展，特别是20世纪70年代遥感技术的发展和地球资源卫星的发射，人们通过遥感从卫星取得的巨量信息，需要进行空前规模的处理、识别和应用，在此推动下，模式识别技术便得以迅速发展[1]。发展到现在，应用领域已经非常广阔，包括文本分类、语音识别、视频识别、信息检索和数据挖掘等。模式识别技术在生物医学、航空航天、工业生产、交通安全等许多领域发挥着重要的作用[2]。 基本概念 什么是模式呢？广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或是否相似，都可以称之为模式。但模式所指的不是事物本身，而是我们从事物获取的信息。因此模式往往表现为具有时间或空间分布的信息[3]。 人们在观察各种事物的时候，一般是从一些具体的个别事物或者很小一部分开始的，然后经过长期的积累，随着对观察到的事物或者现象的数量不断增加，就开始在人的大脑中形成一些概念，而这些概念是反映事物或者现象之间的不同或者相似之处，这些特征或者属性使人们对事物自然而然的进行分类。从而窥豹一斑，对于一些事物或者现象，不需要了解全过程，只需要根据事物或者现象的一些特征就能对事物进行认识。人脑的这种思维能力视为“模式”的概念。 模式识别就是识别出特定事物，然后得出这些事物的特征。识别能力是人类和其他生物的一种基本属性，根据被识别的客体的性质可以将识别活动分为具体的客体与抽象的客体两类。诸如字符、图像、音乐、声音等是具体的客体，他们刺激感官，从而被识别。而思想、信仰、言论等则是抽象的客体，这些属于政治、哲学的范畴。我们研究的主要是一些具体客体的识别，而且仅限于研究用机器完
品牌咨询公司运营状况调研报告 周墨泉 2002．8．18
前言 咨询业在我国属新兴的高智产业，近几年发展速度较快，已在我国经济领域引起了普遍的关注。 笔者此次重点调研了其中四家品牌管理咨询公司，它们包括最大的战略咨询公司----麦肯锡（中国）公司，国内目前最大的管理咨询公司----汉普管理咨询有限公司以及罗兰·贝格国际管理咨询（中国）公司和远卓管理顾问公司。 由于调研的一些内容涉及到调研对象的商业秘密，故一些调研只能从侧面展开，并通过查询和搜集有关间接资料，从中提炼出所需信息。这也就使得调研的信息难免不够完整和全面，但本文仍力求通过多个角度对四家品牌公司进行描述。 窥一斑，而观全貌。本文旨在通过四家品牌管理咨询公司的调研和描述，给读者形成一个较为完整和系统的咨询公司的运营模式和运营状况，并在此基础上进行评价和提出对普兰公司的借鉴意义。
目录 一．调研概况 （一）我国咨询业概况 (3) （二）麦肯锡（中国）公司 (7) （三）罗兰.贝格国际管理咨询（中国）公司 (11) （四）汉普管理咨询（中国）有限公司 (14) （五）远卓管理顾问公司 (16) 二．评价 （一）行业总体评价 (23) （二）外资、内资品牌咨询公司对比评价 (24) 三．借鉴 (26) 附录 (28)
品牌咨询公司运营状况调研报告 一．调研概况 （一）我国咨询业概况 1．发展历程 咨询业在国外已有百年历史，随着我国改革开放进程的发展，八十年代初，我国咨询业应运而生。综观我国咨询业近二十年的发展历程，主要可以划分为以下几个阶段。 （1）八十年代的官办咨询业 我国咨询业的发展首先起源于政府创办咨询企业，主要集中在投资、科技和财务咨询领域。 为了有效地调整国家产业结构，解决瓶颈产业和建立合理的价格体系，原国家计划委员会系统在全国创立了“投资咨询”和建设“工程咨询”公司，以期实现国家投资决策的科学化和工程建设的合理化；为了推动科技成果转化，原国家科委和中国科协系统在全国创办和扶持了一批“科技咨询”企业；为推动企业财务会计咨询的社会化，会计、审计、评估工作的社会中介化，国家财政系统在各地创立了“财务会计咨询”公司和“会计师事务所”。 （2）九十年代前半期的信息咨询业 随着九十年代，我国经济开始向市场化方向发展，一批外资和国内私营“信息咨询”公司和“市场调查”公司开始在市场经济进程中涌现，并为企业提供规范化咨询服务。早期对信息咨询业的需求主要来自外资企业和部分合资企业。 经过五年左右时间的发展，一部分按市场规律运作的信息咨询公司脱颖而出，如“零点调查”、“盖洛普（中国）咨询”、“华南国际市场研究”等。这些信息咨询与市场调查公司以其高质量的专业化服务赢得市场，并在竞争中站稳了脚跟。 （3）九十年代后半期的管理咨询业
模式识别研究进展 摘要：自20世纪60年代以来，模式识别的理论与方法研究及在工程中的实际应用取得了很大的进展。本文先简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变，然后围绕模式分类这个模式识别的核心问题，就概率密度估计、特征选择和变换、分类器设计几个方面介绍近年来理论和方法研究的主要进展，最后简要分析将来的发展趋势。 1. 前言 模式识别(Pattern Recognition)是对感知信号（图像、视频、声音等）进行分析，对其中的物体对象或行为进行判别和解释的过程。模式识别能力普遍存在于人和动物的认知系统，人和动物获取外部环境知识，并与环境进行交互的重要基础。我们现在所说的模式识别一般是指用机器实现模式识别过程，是人工智能领域的一个重要分支。早期的模式识别研究是与人工智能和机器学习密不可分的，如Rosenblatt 的感知机和Nilsson的学习机就与这三个领域密切相关。后来，由于人工智能更关心符号信息和知识的推理，而模式识别更关心感知信息的处理，二者逐渐分离形成了不同的研究领域。介于模式识别和人工智能之间的机器学习在20 世纪80 年代以前也偏重于符号学习，后来人工神经网络重新受到重视，统计学习逐渐成为主流，与模式识别中的学习问题渐趋重合，重新拉近了模式识别与人工智能的距离。模式识别与机器学习的方法也被广泛用于感知信号以外的数据分析问题（如文本分析、商业数据分析、基因表达数据分析等），形成了数据挖掘领域。模式分类是模式识别的主要任务和核心研究内容。分类器设计是在训练样本集合上进行优化（如使每一类样本的表达误差最小或使不同类别样本的分类误差最小）的过程，也就是一个机器学习过程。由于模式识别的对象是存在于感知信号中的物体和现象，它研究的内容还包括信号/图像/ 视频的处理、分割、形状和运动分析等，以及面向应用（如文字识别、语音识别、生物认证、医学图像分析、遥感图像分析等）的方法和系统研究。 本文简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变，介绍模式识别理论方法研究的最新进展并分析未来的发展趋势。由于Jain 等人的综述[3]已经全面介绍了2000 年以前模式分类方面的进展，本文侧重于2000 年以后的研究进展。 2. 历史回顾
公司经营情况说明 The manuscript was revised on the evening of 2021
经营情况说明 一．基本情况： 心韵电子是广东省中山市市工商行政管理局批准并于2010年8月15日在该局登记注册为私营个体户企业注册地址为：广东省中山市五桂山镇五桂山工业园区，经营范围为：以自有资金对灯具进行投资及策划（法律法规允许的项目）注册资金为人民币500万元，法定代表人：李力 企业现有员工260人，平均年龄26以上岁，其中具有专科以上学历或中级以上技术职称的人员15人，不包括兼职电工及装饰公司设计师（数名）。 二．经营情况： 1、主营业务： 主营业务为灯具项目投资与生产，包括以自有资金投资生产、收购二手灯具、销售主营家具灯，工程灯，商业灯等产品，企业现主要项目投资与经营，产品主要销售到国内及广东各市并以批发形式为主，目前与许多优秀的经销商合作、大小已供货50家，，装饰公司在国风大小均为160多家，现有20家装饰公司与我们合作，预计2013年发展到40家以上，另外我们还和建材有合作关系如：木材，地板，油漆。墙纸，等等。并由加工企业制造成终端
产品包括：led水晶灯，羊皮灯，欧式灯，现代蜡烛灯，中国风系列家具照明及led灯饰系列，可定做特殊灯具，大型工程灯。 2、行业展望： 目前从国际市场看，灯具可供量相对稳定，贸易变化不大，但是随着世界范围内环保意识增强和可持续发展战略的实施，限制和禁止灯具出口过的国家日益增多，从长远看，国际灯饰市场供应会趋紧。 从国内产销现状看，灯具消费增长速度加快，供需矛盾日益尖锐。进入80---90年代后，灯具供应量呈下降趋势，但消费却增长很快，弥补市场缺口主要靠进口，且进口量逐年增大；从消费结构看，主要集中在建筑、装饰、家具制造、，约占需求总量的75%左右；从国内产销发展趋势看，随着经济发展和人们生活水平提高，以及加工产业、产业结构优化调整，灯具需求将不断增长，市场缺口会进一步扩大；从恩施市场随着房地产行业发展来看灯具市场目前至少还有十年可造性。 三．经营业绩介绍： 我司灯具产品主要销售给国内及广东各区，交割均采用两种交收方式：一货到付款,二，店面交易，截止2012年10月28日，我企业销售成熟灯具产品每个月约900盏，