资源列表
CSChallanges07PRScience
- 一篇有关模式识别的07年综述文献！作者是该领域国际有名的大学者！-An article on the pattern recognition literature overview in 2007! The author is in the field of world-renowned scholar!
bp
- bp网络的资料，利用MATLAB软件可以方便进行运算-bp network data, using MATLAB software can facilitate the operation
Bp-Classic-example
- 使用C++写的BP神经网络算法，经典实现，可以直接打开运行的，输入层，隐层，输出层自己定义，实现BP分类。-BP neural network algorithm using C++ wrote, Classical, can directly open run, input layer, hidden layer and output layer defined BP classification.
daan7edition
- 计算机网络（7+edition）答案，内容丰富，过程详细！值得一看！-Computer Networks (7+ edition) answers, rich content, detailed the process! Worth a visit!
Tone-Recognition
- 调信息在汉语语音识别中具有非常重要的意义。采用支持向量机对连续汉语连续语音进行声调识别实 验，首先采用基于Teager能量算子和过零率的两级判别策略对连续语音进行浊音段提取，然后建立了适合于支持向 量机分类模型的等维声调特征向量。使用6个二类SVM模型对非特定人汉语普通话的4种声调进行分类识别，与 BP神经网络相比，支持向量杌具有更高的识别率。-Tone is an essential component for word formation in Chinese languages
TimeSeriesPredictionUsingSupportVectorRegressionNe
- 为了选择神经网络的最好结构以及增强模型的推广能力，提出一种自适应支持向量回归神经网络(SVR—NN)。SVR—NN 用支持向量回归(SVR)方法获得网络的初始结构和权值， 白适应地生 成网络隐层结点，然后用基于退火过程的鲁棒学习算法更新网络结点疹教和权 主。 SVR—NN有很 好的收敛性和鲁棒性，能抑制由于数据异常和参数选择不当所导致的“过拟合，’现象。将SVR—NN 应用到时间序列预测上。结果表明，SVR．NN预测模型能精确地预测混沌时间序列，具有很好的 理论和应用价值。-Ab
LBG
- lbg算法代码，希望大家用的上。。 。。。
sjtuClassicalAcmTemplete
- 上海交通大学ACM算法模板，word共90页，常用的图论算法，专题探讨，数论和重要公式，还有stl的一些讲解和实例-Shanghai Jiaotong University ACM algorithm template, word of 90 commonly used graph theory algorithms specifically examine, number theory and formula stl some explanations and examples of
pass
- 额。。这是机器人足球 传球 的一个文档，还是很难找的 大家下下看吧-Amount. . This is a robot soccer ball in a document, or under very difficult to find and see you next
NaiveBayesSpamFilter-master
- 利用朴素贝叶斯算法实现垃圾邮件的过滤，并结合Adaboost改进该算法(spam filter using Adaboost and Navie bayesian)
Provide-for-Robot-Perception
- 为机器人提供知觉 回避障碍物 探测环境 为机器人提供记忆器-Perceived robot the avoidance obstacle detection environment for robot memory
SVM
- 使用最小距离法对0-9个数字进行判别，包括特征提取等，用支持向量机-Use minimum distance of 0-9 numbers to discriminate, including feature extraction, support vector machine