智能识别

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。

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）。

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。

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。

在当今科技领域，人工智能（AI）、模式识别和数据挖掘是至关重要的概念，它们相互交织，共同推动着技术的快速发展。人工智能涵盖了诸如机器学习、深度学习、自然语言处理和专家系统等算法和技术，使计算机具备理解和学习能力，从而在复杂环境中做出智能决策。模式识别则致力于从数据中识别出有意义的结构或模式，在图像识别、语音识别、文本分类及生物特征识别等领域发挥着重要作用。数据挖掘技术则通过从大数据中提取有价值信息的过程，支持商业智能、医疗健康及社交媒体分析等多个领域。这些技术的综合应用为科技创新和商业决策提供了强大支持，推动着我们迈向智能化时代的新高度。

用于人类活动识别的智能手机数据信号处理和机器学习工作流程，利用MATLAB开发，应用于法国网络研讨会。

利用人工智能技术，对内容或数据进行自动排序，提升信息的查找和呈现效率。