Web日志挖掘PL/SQL会话识别方法

Matlab模式识别方法的实现和应用在不同领域中广泛探讨。

利用MATLAB实现了手写数字的快速识别算法，该算法具有典型特征，适合作为课程设计的参考资料。

针对现有公共场所人群监控方法准确性和实时性不足的问题，提出一种基于人群运动特征的异常行为识别方法。首先，采用Lucas-Kanade算法计算人群中稀疏特征点的光流场，并进行时空滤波处理；然后，提取特征点的运动方向、速度和加速度等运动信息；接着，将速度幅值、运动方向变化量和加速度幅值映射到RGB图像通道，构建运动显著图；最后，设计并训练卷积神经网络模型对运动显著图进行分析，识别异常行为。

高速公路事故多发路段的识别，其实用起来最头疼的就是数据太杂、不好归类。主成分和Q 型聚类组合起来，刚好了这个问题。你只要把三年内的事故数据丢进去，借助 SPSS 的聚类模块，几步操作就能把高风险路段筛出来，蛮适合交警系统或者交通岗试一试的。 欧氏距离当相似度指标，结合离差平方和法做聚类，起来直观、效率也高。尤其像主干道、隧道口、弯道密集区，挺容易就能被识别出来。做个页面展示也不难，用地图可视化挂上坐标点就行。 你要是刚好在做交通相关的系统，像事故预警、危险路段推送这种功能，这种法挺能用得上。而且文章还搭了几篇不错的资源，像这个：纽约交通事故数据集可视化专用，和这个：基于 Matlab 的交通事

为了在自然条件下识别图像中的商标，提出了一种结合加权排序检索和视觉模式挖掘的新算法。首先通过特征点相似度的加权排序进行初步识别，然后建立特征点对的空间关系模型，并利用数据挖掘方法对视觉模式进行匹配，以消除误匹配结果，最终实现了对商标的准确识别。实验结果显示，该算法在FlickrLogos数据集上表现出色，具有较高的查准率和查全率。

基于 Web 日志的数据挖掘研究，讲真，蛮适合想搞懂用户行为的前端/数据同学。文章主打两种方法——Web 事务和数据立方体。前者像是拆快递，一条条把用户的操作流拎出来看清楚；后者更像多维透视表，数据越多越有意思。还有个挺有意思的应用案例：用户自适应 Web 站点，边挖数据边调页面，推荐啥更合适就来啥。嗯，想搞点用户画像、流量的，不妨瞄一眼。

针对框架式页面进行了改进，添加页面过滤模块，并优化了页面过滤算法和用户识别策略，提升数据预处理的效率和准确性。

利用卷积神经网络技术，对灰度图像进行边缘识别的方法进行了探讨，并通过MATLAB实现了相应的程序。该方法利用先进的神经网络算法，有效地提取和识别图像中的边缘特征。

联合变换相关器 (JTC) 在模式识别领域应用广泛，但其零级衍射光斑会干扰相关峰的准确检测，进而影响识别精度。为了解决这一问题，提出一种新的JTC识别方法。该方法通过将参考目标和待识别目标的联合功率谱减去参考目标自身的功率谱，有效消除了零级衍射光斑的影响，提高了相关峰的识别度。最后，通过计算机仿真和光学实验验证了该方法的可行性和有效性。