智能终端行为识别系统研究与应用

自动识别系统（AIS）能够即时获取全球海洋中移动船只的关键信息，如船舶和潜艇等。它已广泛用于预防船舶碰撞和预测海上运动，是海上情况感知（MSA）和海洋监视的重要组成部分。此外，基于卫星的AIS技术的发展有望扩展其覆盖范围，解决公海缺乏AIS数据的问题。这些数据对于海上交通分析和K-means聚类算法的数据挖掘具有重要意义。

这个项目是我个人的实践成果，答辩评分高达90分，并且所有代码都经过了充分的调试和测试，保证可以稳定运行。适合计算机、通信、人工智能和自动化等专业的学生、教师和从业者下载使用。可用于期末课程设计、课程大作业或毕业设计，具有很高的学习和参考价值。技术熟练的用户可以基于此项目进行修改和调整，以满足不同的需求。欢迎下载使用，也欢迎交流和学习，共同进步！

随着互联网的快速发展，对Web用户行为模式的挖掘研究变得日益关键。然而，现有的挖掘工作存在诸如用户识别不准确、路径补充误差以及区域互联网使用情况了解不及时的问题。为解决这些挑战，我们研究并实施了一种创新的Web用户行为统计分析系统。

因为要做课程设计的缘故，认真的对车牌识别系统进行研究。网上的许多资料给了我非常大的帮助，所以本人也把自己研究实现的车牌识别系统发到网上，给大家更多帮助！

随着现代企业对决策支持系统的日益依赖，Server数据库集成的数据仓库功能愈发重要。本研究基于Microsoft SQL Server构建了一个商务智能实现系统，重点探讨了其数据挖掘功能的应用与优势。

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生并进行统计分析，为高校开展手机依赖干预提供可靠的数据支持。

这是一个使用Matlab实现的面部识别系统，需要Matlab图像处理工具箱。该系统的代码简单、高效且完整，在AT&T数据库上进行了测试。

这个程序可以完美运行，对于小白来说可以用于学习进阶，可以在这个基础上进行增加各种算法实现。对于大学生来说，可以直接用于课设、大作业、毕设等，提供答疑支持，大家一起学习共同进步，共同成长。

MATLAB的指纹识别系统不仅能够有效对比两个指纹是否属于同一人，还支持指纹库的录入和目标搜索功能，并提供直观的GUI界面。该系统通过优化算法和界面设计，提升了指纹识别的效率和用户体验。