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1 自动识别技术 自动识别技术是以计算机、光、机、电、通信等技术的发展为基础的一种高度自动化的数据采集技术。它通过应用一定的识别装置,自动地获取被识别物体的相关信息,并提供给后台的处理系统来完成相关后续处理的一种技术。它能够帮助人们快速而又准确地进行海量数据的自动采集和输入,目前在运输、仓储、配送等方面已得到广泛的应用。自动识别技术在20 世纪70 年代初步形成规模,经过近30年的发展,自动识别技术已经发展成为由条码识别技术、智能卡识别技术、光字符识别技术、射频识别技术、生物识别技术等组成的综合技术,并正在向集成应用的方向发展。


  2、条码识别技术是目前使用最广泛的自动识别技术,它是利用光电扫描设备识读条码符号,从而实现信息自动录入。条码是由一组按特定规则排列的条、空及对应字符组成的表示一定信息的符号。不同的码制,条码符号的组成规则不同。目前,较常使用的码制有: EAN/ UPC 条码、128 条码、ITF - 14 条码、交插二五条码、三九条码、库德巴条码等。QQ图片20170518164209_副本.jpg

  3、 射频识别(RFID) 技术是近几年发展起来的现代自动识别技术,它是利用感应、无线电波或微波技术的读写器设备对射频标签进行非接触式识读,达到对数据自动采集的目的。它可以识别高速运动物体,也可以同时识读多个对象,具有抗恶劣环境、保密性强等特点。


  4、   生物识别技术是利用人类自身生理或行为特征进行身份认定的一种技术。生物特征包括手形、指纹、脸形、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓等,行为特征包括签字、声音等。由于人体特征具有不可复制的特性,这一技术的安全性较传统意义上的身份验证机制有很大的提高。目前,人们已经发展了虹膜识别技术、视网膜识别技术、面部识别技术、签名识别技术、声音识别技术、指纹识别技术等六种生物识别技术

。5、 数据仓库和数据挖掘技术 数据仓库出现在20 世纪80 年代中期,它是一个面向主题的、集成的、非易失的、时变的数据集合,数据仓库的目标是把来源不同的、结构相异的数据经加工后在数据仓库中存储、提取和维护,它支持全面的、大量的复杂数据的分析处理和高层次的决策支持。数据仓库使用户拥有任意提取数据的自由,而不干扰业务数据库的正常运行。568447c55be93_副本kkkk.jpg

  数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模煳的及随机的实际应用数据中, 挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的知识和规则的过程。一般分为描述型数据挖掘和预测型数据挖掘两种。描述型数据挖掘包括数据总结、聚类及关联分析等,预测型数据挖掘包括分类、回归及时间序列分析等。其目的是通过对数据的统计、分析、综合、归纳和推理, 揭示事件间的相互关系,预测未来的发展趋势,为企业的决策者提供决策依据。IMG_20160720_115107_副本.jpg

6、人工智能技术 人工智能就是探索研究用各种机器模拟人类智能的途径,使人类的智能得以物化与延伸的一门学科。它借鉴仿生学思想,用数学语言抽象描述知识,用以模仿生物体系和人类的智能机制,目前主要的方法有神经网络、进化计算和粒度计算三种。


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