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搜索资源 - Neural Network Classifier
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Hamming 神经网络从功能上来看是最小Hamming 距离分类器．利用它能够完成不完整输入信息与所存储模式的最小汉明距离分类．
Hamming 网络是一个双层神经网络，第一层网（即匹配子网络）是用来计算输入模式与该网络已经学习过的各样本之间的匹配测度．第二层网（即竞争子网络）接收从匹配子网络送来的未知模式与已存各样本的匹配测度，然后经过多次迭代运算就可以求得与输入模式相匹配的样本．-Hamming neural network from the functional point o
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图像模式识别
模板匹配法
神经网络分类器
几何分类器
基于概率统计的贝叶斯分类器-image pattern recognition template matching neural network classifiers classification is based on geometric probability and statistics Bayesian classifier
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用VC++实现图像的分类识别，模板匹配分类器，Bayes分类器，线性函数分类法，非线性分类法，神经网络分类器,With VC++ Achieve image classification and recognition, template matching classifier, Bayes classifier, a linear function of classification, non-linear classification, neural network classifiers
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基于BP_Adaboost的强分类器设计-公司财务预警建模，基于神经网络的matlab参考代码。-Strong classifier based on BP_Adaboost design- the company' s financial early warning model, based on neural network matlab reference code.
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线性神经网络，BP神经网络，Hopfield神经网格，Elman神经网络，RBF神经网络；在模型应用模块中实现了六种实际应用：RBF网络的船用柴油机故障诊断，BP网络的齿轮箱故障诊断，SOM网络的回热系统故障诊断，BP网络的设备状态分类器，SOM网络的人口比例样本分类，SOM网络的土壤性状样本分类。-Linear neural network, BP neural network, Hopfield neural network, Elman neural network, RBF neural
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包括Bayes分类器、线性分类器、非线性分类器、神经网络分类器等-Including Bayes classifier, a linear classifier, non-linear classifier, such as neural network classifiers
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基于BP神经网络算法实现的状态分类器程序-BP neural network algorithm based on the realization of the state of classifier
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分别通过模板匹配分类器、、Bayes分类器、线性函数分类法、非线性分类法、神经网络分类器对手写字进行模式分类，编写相关的程序可以参考此代码-Respectively, through template matching classifier,, Bayes classifier, a linear function of classification, non-linear classification, neural network classifiers for pattern classi
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手写数字识别,分为分类程序（模板匹配分类器、Bayes分类器、线性函数分类法、非线性分类法、神经网络分类器）和聚类程序（模糊聚类、遗传算法）-Handwritten numeral recognition, is divided into classification procedures (template matching classifier, Bayes classifier, a linear function of classification, non-linear classif
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本程序主要视图界面分两部分，左视图是训练样品设计，右视图是模式识别，可根据模式识别菜单项进行识别。分类器包括模板匹配分类器，Bayes分类器。分类法包括线性函数分类法，非线性函数分类法和神经网络分类法。-The program interface main view in two parts, the left view is the training sample design, the right view is the pattern recognition, pattern recogn
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感知器算法分类器，感知器是一种双层神经网络模型，一层为输入层，另一层具有计算单元，可以通过监督学习建立模式判别的能力-Perceptron Algorithm classifier, perceptron neural network model is a double layer of input layer, another layer with a calculation unit, you can determine by monitoring the ability of learni
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Cell classifier built on the base of Artificial Neural Network, that is taught by back propagation method.
It is capable to classify pictures containing one extracted cell to the one of two specified classes - mitotic or not mitotic.
Classifica
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以BP算法和RRA理论为基础，采用BP_RRA作为人脸识别分类器，结合归一化伪zernike矩，提出一种基于归一化伪zernike矩和BP_RRA神经网络的人脸识别算法。-BP algorithm and the RRA theory, based on the normalized pseudo-zernike moments BP_RRA as face recognition classifier combined to propose a face recognition algorit
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SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能-SVM neural network parameters optimization, improve the performance of the classifier
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线性分类器设计，1_k近邻法，剪辑法，ANN-BP神经网络法，聚类分析法，特征选择，特征提取等模式识别常用算法，内有matlab可运行实现，还有word文档的说明。对于学习，是做好的资料。-Commonly used algorithm for linear classifier design the 1_k nearest neighbor, clip, ANN-BP neural network method, cluster analysis, feature selection, fea
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模式识别的图像的贝叶斯分类图图像的贝叶斯分类神经网络模式识别
-Bayesian pattern recognition, image classification maps the image of the Bayesian classifier neural network pattern recognition
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将多类别问题分解成多个二类别问题是解决多类别分类问题的常用方式。传统one against all（OAA）分解方式的性能更多的依赖于个体分类器的精度，而不是它的差异性。本文介绍一种基于集成学习的适于多类问题的神经网络集成模型，其基本模块由一个OAA方式的二类别分类器和一个补充多类分类器组成。测试表明，该模型在多类问题上比其他经典集成算法有着更高的精度，并且有较少存储空间和计算时间的优势。-Decompose multi-class problem into multiple binary cl
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network intrusion detection using decision tree for feature selection and neural network classifier
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MLP neural network classifier
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神经网络分类器，三层神经网络，亲自验证效果还不错-Neural network classifier, three layer neural network
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