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Color
- 本软件又名为自动验布系统，通过视频扫描布的表面，检查布的质量，现在只做到了可获视频里的颜色，以样本颜色对比，发现不同颜色时会出现报警信息。
JpgDll
- 已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行\\\\Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。 当然读者也可以自行用训练样本训练网络，不过要特别注意训练样本的选择，否则可能造成识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下，训练样本数目尽量多。
B_func
- 一个B样条曲线的算法，包括 二次，三次B样条曲线，对于学习计算机图形学的人而言是很好的参考样本
recognize
- 本代码是基于神经网络的文字识别系统，目录主要包括：文档和两个源代 其中源代码是识别程序的，另一个是矩阵类库的。 已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。当然也可以自行用训练样本训练网络，不过要注意训练样本的选择，否则可能识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下训练样本数目尽量多。
szsb
- 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别） 第二步：识别。首先，打开图像（256色）；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90％。
b
- 核子空间样本选择方法的核最近邻凸包分类器，不需要账号就可以下载
Mybpv2.0
- 对样本数据进行了归一化处理的BP算法，有比较好的收敛性
VECTORQUANTITY
- 利用一组样本之间的相关性，对这些样本（矢量）一起进行量化，每个样样本矢量用信号中经常出现的代表性的矢量（模式）代替。对量化参数进行二进制编码，实现压缩，以达到减少视频序列的码率的目的，以便能够在给定的通信信道上实时传输视频。
LDA
- 线性判别分析（LDA）是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。但是将LDA直接用于人耳识别会遇到维数问题和“小样本”问题。人们经过研究，通过多种途径解决了这两个问题并实现了基于LDA的人耳识别。文章对几种基于LDA的人耳识别方法做了理论上的比较和实验数据的支持，这些方法包括Fisherears、DLDA、VDLDA及VDFLDA。实验结果表明VDFLDA是其中最好的一种方法
fenlei
- 模式识别，一个很好的数字，图形程序，包括了很多种算法，样本设计，摸板匹配，BYS分类器，线性分类器，非线性分类器，神经网络分类
mmsetc
- 该函数可以从彩色图像样本中交互式获取RGB三重色，并可以显示对话框供用户选择操作
mmsetclr
- MMSETCLR 可以由彩色样本图像交互获取RGB三重色.MMSETCLR可以显示工具箱供用户选择。
least_square_estimation_given_sample_with_noise.ra
- 给定带有高斯噪声的三组样本,对其进行最小二乘拟合,并且绘图,求出误差协方差
least_square_estimation_model_select
- 生成一组带有高斯噪声的样本,分别用一阶,二阶,三阶的最小二乘估计方法进行拟合,然后分别用AIC,MDL,FPE,CAT四种评测模型对其性能进行比较,得到最优的拟合模型.
One-Shot_learning_of_object_categories_PAMI2006.ra
- One-Shot Learning of Object Categories PAMI2006关于面向目标分类的重要论文。 主要解决在很少几个样本图像情况下，如何对目标图像进行新类学习的方法研究。
KandISODATAClass
- K均值和ISODATA分类两种算法，根据给定样本、聚类中心进行分类！
renlianjiance
- 这是完整的一套人脸表情识别,从样本训练到目标的识别.采用PCA来提取特征
quanzixiangguanxishu
- 微弱信号的全自相关系数提取与样本特征向量。
yangbenshuju
- 人体脉象样本数据，一共有30个人的样本包括正常和吸毒者的，可以供从事模式识别的人作样本。
svmfenlei
- 支持向量机用于分类的程序,相对于神经网络有较好的学习能力,适用于小样本情况!