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规划模型预测模型评价模型概率模型 微分方程模型 计算方法 智能计算 1. 预测模型 回归模型 灰色预测 神经网络 时间序列 马尔可夫链 2. 分类评价模型 层次分析法 模糊评价 主成分分析 因子分析 聚类分析

查表运算实现。 名词解释 1. 图像的分类 2. 非监督分类 3. SAM 4. 训练区 5. 神经网络 二、简答 1.  绝对距离和欧氏距离使用时需要注意哪些问题？ 2. 简述遥感图像分类流程。 3

识别传感器问题：tcs3200传感器识别距离，识别精度相对比较狭窄，没有发现其升级版本，或者说能使用深度学习这样的神经网络来设计一块具有高精度高速率识别系统。每次使用tcs3200是都需要做一次白平衡调整，增加了启动时

迅速发展的局面。这个阶段以故障分类、模式识别、智能化专家系统及其计算(故障树计算、模糊逻辑计算、神经网络计算、基因计算等 )为基础，全方位开展了设备的故障诊断研究，从理论和生产应用上形成了具有我国特点

工具被列为BPR研究的一个重要内容。过程优化最关键的是过程诊断，即过程存在问题的识别，可采用基于神经网络的企业过程诊断法、基于物元理论系统诊断法以及变化矩阵法。集成动态建模过程如图4-14所示。 五、在产品开发的初期设计供应链

在日常当中应用到高频次出现数据，精准控制金融风险防控导向，实现针对性风险管理作用。包括数理分析、神经网络算法以及逻辑回归等技术，大数据技术的多样化功能算法，能够促使金融风险防控模型更加完善，以真实准确

就是长颈鹿经过了一代又一代漫长的进化过程オ成了现在的样子，这就是自然选择。 30．大脑通过庞大的神经网络与身体中的每一个部分保持着紧密的联系，指挥并协调着人体的每一个动作。因此，大脑被喻为人体的“司令部”。

流、物流和信息流进行有效集成，使其协调运作，从而实现整个系统工作绩效最优。 　　信息流是企业的神经网络系统。管理信息在企业中的流动有三个方向： 　　一是向上流动信息，从基层到中层再到高层，这是信息的汇总过程；

供应链合作伙伴选择的方法有( )。 A．直观判断法 B．招标法 C．协商选择法 D．成本分析法 E．神经网络算法 18．供应链的库存与供应链的不确定性有很密切的关系，供应链上的不确定性表现形式有两种，分别是(

对意义上的最优解，而是相对意义的满意解。所以在有关模型方法中，选用了运筹学、模糊数学、系统科学及神经网络、人工智能等多种手段，力争决策的科学性和实用性。 在决策管理系统的开发平台中，我们用Window

Map-SOM或SOFM）网络，前述大脑神经细胞兴奋规律等，在该网络中都得到了反应。在竞争层神经元之间的连线，它们是模拟生物神经网络层内神经元相互抑制现象的权值，这类抑制性权值满足一定的分布关系，如距离近的抑制强，距离远的抑制弱。

那么人本管理和文化管理就是血肉与精髓，战略管理构成统筹全局的大脑，学习型组织则是提供信息与智慧的神经网络。而它们之间的相互作用就像血液循环一样支撑着整个组织肌体的运转。   参考文献： 1. 方振邦主

人员的一大挑战。此外，智能识别技术也已经成熟地运用到财务领域了，比如OCR（光学字符识别）与卷积神经网络技术，通过扫描图像、预处理、文字检测识别等具体功能，就能够实现对单据的全结构化信息识别并解读通过

13．供应链合作伙伴选择的方法有( )。 A．直观判断法 B．招标法 c．协商选择法 D．成本分析法 E．神经网络算法 14．对应于供应链的上游成本( )。 A．用户成本 B．供应成本 C．制造成本 D．销售成本

3）根据滑动前的各种迹象判断 定量评价：1）常规土坡稳定计算方法 2）极限平衡分析方法3）数值计算（有限元法、神经网络法等） 影响岩体工程性质的主要因素：1.岩石强度和质量 2.岩体的完整性 3.水的影响 [bq]=bq-100(k1-k2-k3)

15图像处理软件     16多媒体软件 17机器人软件     18人工智能软件     19神经网络软件     20混合型软件 从上表中查出“范围”，“种类”，“类型”3个类别值是： 范围=6（独立程序）

，具有博士学位我准备计划。我今后的研究方向包括：网络调度问题，启发式算法研究(异常是在遗传算法和神经网络)，供应链网络的研究，混杂系统的Petri网和数据挖掘性能分析。 · · · · · · · ·

3、物联网信息的常见形态？ 标签数据,多媒体数据。 4、传感器信息融合的一般方法有哪些？ 嵌入约束法、证据组合法、人工神经网络法。 5、物体识别方法中图匹配法的根本原理？ 图匹配法（Graph matching） n 当且

息化建设。其最终目的是在统一的信息平台上建成集成化、网络化的信息系统，从而形成大型工程项目管理的神经网络。其次是引入项目管理信息化监理体制，建立项目监理制度是国际上确保工程项目质量和进度的一种通行惯例，广为应用。尽管信息化管理系

出正确决策。 数据挖掘的技术基础是人工智能。它利用了人工智能中一些已经成熟的算法和技术，如：人工神经网络、遗传算法、决策数、邻近搜索方法、规则推理、模糊逻辑等，其问题的复杂度和难度比人工智能要低许多 3