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- 论文标题:自适应模糊系统在手写体数字识别中的应用研究 作者:张镭 作者专业:计算机软件人工智能 导师姓名:黄战 授予学位:硕士 授予单位:暨南大学 授予学位时间:19990501 论文页数:59页 文摘语种:中文文摘 分类号:TP18 TP391.4 关键词:手写体数字 自适应 模糊逻辑 神经网络 模式识别 摘要:该文针对模式识别的特点,构造了适合于模式识别问题的自适应模糊系统,对三种不同学习算法加以改进,在手写全数字识别上对分类器进行了实现,
模式识别
- 根据描绘子算法，选取能够表征和保持两个图之间基本差异的最少的描绘子的数量，并对其每一个特征矢量的分量中加入均值为0标准差为每个矢量中最大分量值的1/10的高斯噪声，创建两个模式类；对两类各生成100个样本作为训练集，另外在各生成100个样本作为测试集。
几种语音识别算法的比较
- 几种小训练样品集的数字语音识别模型的比较性研究
acm.rar
- acm 浙大试题集 包含所有训练题 ACMER的最爱,acm Zheda test set contains all the training title ACMER favorites
greyimages
- 从大量车牌图片里面切割出来的单个的灰度字符图片，内有两个文件夹，分别为训练样本和测试集，包含了数字、字母、各个省份的简称，由于网友普遍反映网上找不到资源(纯粹的体力活，要收集各个省份的车牌真不容易！)，故分享出来，做OCR的用得上的-sigle gray character image cutted from Chinese vehicle license plates from different provinces. they are categoried into 3 kinds: num
report
- 本文采用最小平方误差准则(MSE准则)通过训练样本集建立线性判别函数，并用线性判别函数去判断测试集。 实验报告-In this paper, the least square error criterion (MSE criterion) the training sample set by a linear discriminant function, and a linear discriminant function to determine the test set. Expe
Iris_datas_for_SVM
- 鸢尾属植物数据集 支持向量机训练用数据 用excel录入的 数据来源《数据挖掘中的新方法——支持向量机》一书附录D SVM Iris -Iris data sets for SVM training
RoughSetAndSVM
- 本文提出一种综合粗糙集与支持向量机的 Web 文本分类模型，利用粗糙集的属性约简方法，减少支持向量机训练数据的维数，提高 Web 文本分类的性能与效率.-This article advances a Web text classification model which synthesis rough set and support vector machine. Using the rough set’s attribute reduction method to reduce the di
matlab-4
- 用BP算法实现函数 逼近。 说明：1）网络结构为三层（输入层、1个隐层和输出层） 2）获取两组数据，一组作为训练集，一组作为测试集 3）用训练集训练网络 4）用测试集检验训练结果 -With BP algorithm function approximation. Descr iption: 1) The network structure of the three-layer (input layer, a hidden layer and output laye
Custom-Evaluation
- 提出一种基于粗糙集与支持向量机的客户动态评估方法。根据客户群特点从当前价值、潜在价值和附加价值三个维度分析并构建客户评估指标，利用指标的年增幅率监测客户价值的变化规律。应用粗糙集布尔推理算法、粒子群算法实现连续属性离散化和知识约简。通过10-重交叉验证和网格搜索技术获取最优惩罚因子与核参数，缩放样本数据集并完成支持向量机一对一分类器的训练与测试。结果表明该评估方法能够实现周期性的客户价值评估与细分，具有很强的泛化能力。- A customer dynamic evaluation method
Thereseachofimage
- 图像 自动 标注 通过分析 训练集 ，学习 图像 和标注词 之间的关系，得出 之间的关系，得出 一些规则， 然后使用这些规则 自动 推导出 图像 最适合的标注词 ，这些标注词代表了图像的 ，这些标注词代表了图像的 高层 语义信息 。-Automatic image annotation by analyzing the training set, learning image and mark the relationship between words, the relationship be
kddcup.data_10_percent
- 这是KDD99数据训练集的10 的数据内容。可以用于数据挖掘的原始数据。-kddcup.data 10 percent
ASM-2.2.1
- 对模型特征点周围的纹理信息进行采样，对比图像和模型训练集的纹理，找到纹理最接近的点即认为是特征点。作者这里比较纹理的工具是马氏距离。为了提高搜索的效率，作者还提到了多分辨率搜索周围像素纹理，对于粗糙的尺度，搜索范围大，对于细致的尺度，进行细致的搜索，提高了匹配的效率。-The texture information model feature points around the sampling, texture contrast image and model train sets, find
melppaper6
- 为了提高深度模型的编码重构性能,本文为传统对比散度(Contrastive divergence,CD)添加了基于交叉熵的重构误差约束。利用改进后的算法训练了重构性深度自编码机(Reconstructive deep au-to-encoder,RDAE),并用 RDAE 替换混合激励线性预测编码(Mixed excitation linear prediction, MELP)语音编码器中 LSF 参数的矢量量化方法。测试结果表明,改进后的算法在损失一定模型似然度的条件下获得了重构性能的提升,
粗糙集
- 采用某股份制银行的698 家贷款企业样本, 基于粗糙集-Elman 神经网络集成构建了贷款企业五 级分类评估模型.该模型首先应用粗糙集理论约简出重要指标体系, 然后将训练样本送入Elman 神经网 络进行学习和训练, 进而对检验样本的风险等级进行判别.结果表明, 与传统的logistic 回归模型相比, 粗 糙集-神经网络系统对检验样本预测精度更高, 是一种更为有效和实用的分类方法, 为我国商业银行五 级分类管理提供一个新的方法. 关键词: 粗糙集;Elman 神经网络
icwb2-data
- 中文分词数据，含有as、 cityu、msr、pku数据，包括测试集、训练集(Chinese word segmentation data)
CMAPSSData
- CMAPSSData发动机寿命数据集，附中英文文说明，以及两篇国外参考文献及翻译。数据集由多个多元时间序列组成。每个数据集进一步划分为训练和测试子集。每个时间序列都来自不同的引擎？例如：可以认为数据来自同一类型的发动机机队。每台发动机都以不同程度的初始磨损和制造变化开始，这是用户所不知道的。这种磨损和变化被认为是正常的，也就是说，它不被认为是一种故障状态。有三种操作设置对发动机性能有实质性影响。这些设置也包含在数据中。数据被传感器噪声污染。
情感分类数据集-已分词
- 可用于文本情感分类的研究，其中的训练和测试集都已经过切分。
YOLOX训练自己的数据集和TensorRT部署
- YOLOX训练自己的数据集和TensorRT部署