智能识别

VB 写的智能停车场管理系统，最大的亮点就是能识别多种车辆特征，不只是靠车牌。像车标、车身颜色这些信息它也都能，识别起来更稳、更准，对付套牌车也有一手。系统用的是 IC 卡+图像识别的组合，功能上比较全，界面看着也不算老气，部署在小区、商圈都挺合适的。如果你手头正好在做停车系统的项目，拿这个源码改一改就能直接用，省不少事。

为缓解手机依赖对大学生身心健康和社会功能造成的负面影响，开发了一款基于PSO-SVM算法的大学生手机依赖智能识别系统。 该系统利用手机APP分发和回收手机成瘾指数量表问卷，收集学生手机使用行为数据，并使用收集到的数据训练PSO-SVM模型。PSO算法用于优化SVM的核函数参数γ和惩罚因子C，以提高模型分类精度。 训练后的PSO-SVM模型能够实时对新收集的问卷数据进行分类判断，识别存在手机依赖问题的学生。该系统避免了传统问卷调查中数据收集、录入和分析的繁琐流程，并能对分类结果进行统计分析，帮助学校及时掌握学生手机使用情况。实验结果显示，该系统分类准确率高达97.561%，能够自动筛选手机依赖学

许国根教授的《模式识别与智能计算的 MATLAB 实现》配套资源还挺实用的，尤其是你要用 MATLAB 练练手、搭个小模型的时候。源码整理得还算清晰，像KNN、SVM、神经网络这些老朋友基本都覆盖了。数据文件也蛮全的，图像、语音、生信的都有，方便你测试算法在不同领域的效果。 MATLAB 的实现逻辑比较直观，适合刚上手模式识别的你，能看到数据怎么一步步被预，比如归一化、PCA 降维，怎么训练模型、调参数，甚至评估表现用啥指标，代码里都安排得明明白白。 分类器部分还不错，像决策树、SVM、神经网络这种基础模型实现得比较扎实。如果你更喜欢追新技术，代码里也有一点集成学习和深度学习的实现，像随机森林

介绍了模式识别与智能计算Matlab技术实现所需的软件安装步骤，详细说明了随书光盘中的相关软件内容。

该资源包含可安装和执行的matlab文件，主要涵盖手写体数字识别和聚类分析两大模块。

智能终端行为识别系统已广泛应用于个人健康管理、医疗以及体感娱乐等领域。该系统通过摄像头或传感器采集用户行为数据，以实现人机交互。研究不仅局限于学术理论，相关企业如“咕咚”和“微信晒步数”等应用软件也证明了其应用价值。从基于摄像头到智能手机传感器，技术进步推动了行为识别系统的发展。深入研究了基于Android智能手机的行为识别系统，并设计实现了原型系统。

23年比赛要求：初赛时待生活垃圾智能分类装置识别的四类垃圾包括：（1）有害垃圾：电池（1号、2号、5号）、过期药品或内包装等；（2）可回收垃圾：易拉罐、小号矿泉水瓶；（3）厨余垃圾：小土豆、切过的白萝卜、胡萝卜，尺寸为电池大小；（4）其他垃圾：瓷片、鹅卵石（小土豆大小）、砖块等。决赛时生活垃圾智能分类装置待识别的四类垃圾的种类、形状、重量（不超过150克）将通过现场抽签决定，决赛时同时投入的垃圾数量两件以上（含两件）。

本项目为毕业设计，采用MATLAB界面平台开发，功能完备且运行稳定，提供用户友好的GUI界面。设计优秀，适合参加省级比赛。可根据需求进行二次开发，特别适合大学生、入门者及课程设计需求人员使用。

利用MATLAB技术探索模式识别与智能计算的奥秘（第二版） 本书深入浅出地讲解了模式识别与智能计算的核心原理和算法，并通过MATLAB工具进行实战演练。读者将学习到： 模式识别基础: 包括特征提取、特征选择、分类器设计等关键概念。 经典模式识别方法: 如贝叶斯决策、K近邻算法、支持向量机等。 智能计算方法: 如人工神经网络、遗传算法、模糊逻辑等。 MATLAB实战: 通过丰富的案例和代码，掌握算法实现和应用。 第二版在内容和结构上进行了全面升级，新增了深度学习、强化学习等前沿技术，并提供了更详尽的代码解析和实践指导，帮助读者更好地理解和应用模式识别与智能计算技术。

体质辨识的数据库资源，表一共就有 50 个，分类还挺细的，适合搞中医智能识别或者做健康建模的朋友拿来练练手。数据结构设计得比较完整，字段命名也清晰，能直接上手建模或者写接口，少了多清洗的烦恼。 数据库表的设计参考也给得挺全，像是Authors表、全国地址的标准库这些，拿来做测试数据或者跑个数据验证都挺方便的。想做项目 demo 的，直接配上这些就能跑起来，省时间。 另外还有一些比较边缘但实用的资源，比如PDF 积分变换表，对搞评分体系或者做用户体质打分系统的开发也有。你要是对Apache Hadoop有兴趣，那篇中文版权威指南也能顺手读一读，虽然和这个数据库没直接关系，但知识扩展一下总没坏处。