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搜索资源 - lms classification
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LMS分类器，用于对多维采样点进行分类。可根据类别数修改分类器，模式识别作业里头摘出来的。,LMS classifier, multi-dimensional sampling points used for classification. Can be modified in accordance with several types of classifiers, pattern recognition operations picked up inside.
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多种实现三组数据集（iris测试数据）分类的算法实现（LMS、MSE、HK等。-several methods(LMS,MSE,HK) to achieve classification of three data set（iris data set).
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基于最小误差平方算法的线性分类程序，matlab实现。-Algorithm based on the least square error linear classification procedures, matlab realize.
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Fisher, Pseudoinverse, Perceptron, Relaxation, Ho-Kashyap and LMS method for pattern classification
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图书馆管理系统Asp.net2.0源码
书目查询、读者查询（默认帐号密码51aspx）、新书通报、书刊分类
其中读者查询中有读者信息、借阅情况、借阅历史、超期催还、修改密码等
LMS为项目文件夹、DB_51aspx为数据库文件夹、附加即可。“PowerDesigner建模”目录下包含三个可运行文件MMS1.cdm，MMS.cdm，MMS.pdm分别为MMS系统的实体关系简图、实体关系图和数据库模型，使用PowerDesigner集成开发环境打开任意一个文件即可
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这是模式分类一书中第五章的LMS(最小均方算法）和Ho-Kashyap算法的matlab代码实现。-This is the pattern classification of a book chapter V LMS (least mean square algorithm) and the Ho-Kashyap algorithm matlab code.
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神经网络中lms算法的matlab实现和在分类中的应用-Lms of neural network algorithm matlab realization and application in the classification
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用matlab实现LMS分类，适用于初学模式识别的同学，具有一定得参考价值。-LMS using matlab to achieve classification, pattern recognition applied to beginner students, must have a reference value.
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This solution and source code algorithm LMS was developed to a project of software for training of classrooms having used.
The samples, as well as the indices and entrances of the algorithm follow a standard of vectors of classrooms and characteris
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lms算法 MATLAB 神经网络 简单仿真 实现简非线性分类 -lms algorithm is a simple MATLAB Neural Network Simulation of simple non-linear classification
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用lms分类器实现了比较准确的分类，同时给出了实验的结果。运行正确，直接调用程序即可。-Lms classifier achieved with the more accurate the classification of the experimental results are given. Running correctly, you can directly call the procedure.
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一个LMS算法用于分类的matlab程序，程序中做了详细的注释和说明，有助于学习和掌握这一经典算法-LMS algorithm for classification of a matlab program, the program in detail in the notes and instructions to help learn and master the classical algorithm
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图书馆管理系统Asp.net2.0源码
书目查询、读者查询（默认帐号密码51aspx）、新书通报、书刊分类
其中读者查询中有读者信息、借阅情况、借阅历史、超期催还、修改密码等
LMS为项目文件夹、DB_51aspx为数据库文件夹、附加即可。“PowerDesigner建模”目录下包含三个可运行文件MMS1.cdm，MMS.cdm，MMS.pdm分别为MMS系统的实体关系简图、实体关系图和数据库模型，使用PowerDesigner集成开发环境打开任意一个文件即可
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书目查询、读者查询（默认帐号密码51aspx）、新书通报、书刊分类
其中读者查询中有读者信息、借阅情况、借阅历史、超期催还、修改密码等
LMS为项目文件夹、DB_51aspx为数据库文件夹、附加即可。“PowerDesigner建模”目录下包含三个可运行文件MMS1.cdm，MMS.cdm，MMS.pdm分别为MMS系统的实体关系简图、实体关系图和数据库模型，使用PowerDesigner集成开发环境打开任意一个文件即可运行。 -Bibliographic informa
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图书馆管理系统Asp.net2.0源码
书目查询、读者查询（默认帐号密码51aspx）、新书通报、书刊分类
其中读者查询中有读者信息、借阅情况、借阅历史、超期催还、修改密码等
LMS为项目文件夹、DataBase为数据库文件夹、附加即可。“PowerDesigner建模”目录下包含三个可运行文件MMS1.cdm，MMS.cdm，MMS.pdm分别为MMS系统的实体关系简图、实体关系图和数据库模型，使用PowerDesigner集成开发环境打开任意一个文件即可运行。
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基于神经网络最小均方误差的分类算法，根据LMS准则来对数据进行分类-Based on minimum mean square error of neural network classification algorithm based on LMS criteria to classify the data
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一些典型的模式分类及聚类方法 包括k均值 FDA PCA LMS 贝叶斯 K近邻-The typical pattern classification and clustering methods including k-means FDA PCA LMS Bayesian K-nearest neighbor
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LMS算法训练ADALINE神经网络，解决TGF分类问题-LMS algorithm ADALINE neural network trained to solve the problem of TGF classification
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LMS算法解决苹果橘子分类问题，实现苹果橘子分类-LMS algorithm to solve classification problems apples oranges, apples oranges achieve classification
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PCA分类，用于较好的去噪降维，matlab的各种自适应仿真分析。。自适应信息处理的算法、方案繁多，究其实质可归纳为遵循最小均方误差(Least Mean Square，LMS)准则及最小二乘-PCA classification for better denoising dimensionality reduction, a variety of adaptive matlab simulation analysis. . Adaptive information processing alg
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