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ganzhiqi
- 模式识别分类器，本代码是感知器，训练数据在压缩包的fisher1.txt中
chepaishibie2
- 在车辆牌照自动识别系统中,因自然因素或采 样因素使得原本规则的印刷体字符产生畸变,给字符识别带 来了很大困难。本文在特征抽取的基础上,采用BP网络进行 分类,并附加线性感知器来实现单字的有效识别。该方法算法 简便,识别率高,可适用于多种高噪声环境中的印刷体字符识 别。
percepron
- 1.感知器对于线型可分问题的收敛性证明 2.用感知器对线型可分得问题进行分类 1)分三类的问题 2)一组10维数据的分类 3．用感知器对线型不可分的问题进行分类及 不能正确分类的原因证明 说明： 1.运行程序不仅能得到分类的结果，还能够得到网络性能分析的结果 2.matlab7.0下实现
shibie
- 模式识别感知器算法实现（样本分类），基于iris数据
PatternRecognition
- 1.Fisher分类算法 2.感知器算法 3.最小二乘算法 4.快速近邻算法 5.K-近邻法 6.剪辑近邻法和压缩近邻法 7.二叉决策树算法
perceptron
- 本程序采用感知器算法进行分类设计，采用Borland C++ Builder 6.0进行编程实现。
PerceptronAlgorithm
- 感知器是神经网络里面的一个重要分类器，本例子采用matlab实现单个神经元感知器，分类效果较好~
fengleiqi2
- 使用线性分类器进行分类，采用感知器算法中的“奖惩算法”，各提取3类中的前25个样本共75个作为学习样本。
Perceptron-and-ADALINE-network
- 这些程序包括以下方面1.使用感知器和ADALINE网络对字母进行识别。2.随机选取初始权向量，选取适当的迭代步长(对ADALINE网络)，用给出的四个输入训练样本，对上述两个网络分别进行训练，直到网络收敛；3.对Adaline网络选取不同的值，分别画出误差曲线，观察它们的变化规律；4.对感知器选取不同的初始权向量，分别计算每类训练样本到超平面的距离，观察它们的异同；5.训练结束后，检验网络的识别能力(使用100个检测样本，对应于每个取25个含噪的变形)：6.比较Adaline和单神经元感知器的分
textureclassfication
- 提出了一种基于函数联接的感知器神经网络的纹理分类方法.它采用高斯2马尔柯夫随机场模型(GM RF)对纹理进行描述,模型参数即为纹理特征,参数估计采用最小平方误差方法获得.将估计参数作为表达纹理的特征向量,用感知器网络对特征进行分类,并且采用函数联接的方式解决线性不可分问题.对纹理图象进行的实验表明,采用这种方法能够提高学习速度,简化计算过程,并取得较好的纹理分类效果. -Based on the function connected perceptron neural network tex
ex3
- 基于BP神经网络识别字符. BP神经网络算法是把一组样本输入输出问题转化为一个非线性优化问题，并通过梯度算法利用迭代运算求解权值的一种学习方法。采用BP网络进行分类，并附加线性感知器来实现单字符的有效识别，算法简便，识别率高，可适用于多种高噪声环境中的印刷体字符识别。-BP neural network based character recognition. BP neural network algorithm is a set of sample input and output is
jiyuneirongdeyinpinjiansuoyan
- 本文根据上述的研究，采用基于Mel倒谱系数特征的隐马尔可夫模型对音 乐进行分类。在音乐特征提取方面，以感知特征和Mel倒谱系数组成特征向量 在音乐分类方面，以隐马尔可夫模型作为分类器，对音乐进行聚类和分类。通过 有监督的学习方式进行聚类，分类时将测试样本归入似然值最大的类别，对同一 音频抽取若干样本，对样本识别结果采用投票法，判定该音频的音乐类别，使分 类的准确率得到进一步的提高。根据上述方法进行了仿真实验，并对实验结果进 行了分析。本文将音频数据分为5类，对4种分类器
chapter5_45
- 这是模式分类一书中第五章的固定增量感知器和带裕量的变增量感知器的matlab代码实现。-This is the pattern classification of a book chapter V and the fixed-increment perceptron with margin perceptron incremental change of the matlab code.
perception_classification
- 这是一个用VC6.0,基于windows API写的感知机分类器,模式识别中一个最基本的线性分类器.是我本人上完模式识别课后写的,绝对真实!-This is a based-on windows API perception classification program which is developped in the VC6.0. It is the basic linear classification and is written out by me after the class o
20082050
- 用matlab写的感知机,SES,SVM三种分类器，简单易懂，适合初学者-Written by matlab perceptron, SES, SVM three kinds of classifiers, easy to understand for beginners
Perceptron
- 模式识别线性判别函数,感知器算法分类.利用OpenGL绘图显示三维坐标-Linear discriminant function, pattern recognition, perceptron algorithm for classification. The use of OpenGL graphics display three-dimensional coordinates
feel
- 使用感知器准则对给定的两个样本进行分类器设计。-Guidelines for the use of sensor for a given classification in two samples of design.
pattern_recognition
- 感知器MATLAB的算法,能够很好的实现感知器的分类-gan zhi qi matlab suanfa shixian
matlab
- 模式识别中的线性分类器的设计，包括感知机，最小二乘法和支撑矢量机的算法的MATLAB代码。-Pattern Recognition linear classifier design, including perception, least squares and support vector machine algorithm MATLAB code.
pecepcion
- 基于感知器的神经网络学习算法及其实现，可以实现对文本的分类，同时也可以应用在文本过滤上-Perceptron-based neural network learning algorithm and its implementation can be achieved on the text of the classification, but also can be applied to text filtering on