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搜索资源 - Neural Network classifier
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Rosenblatt感知机Matlab实现算法线性分类器的第一个迭代算法是1956年由Frank Rosenblatt提出的. 这个算法被提出后, 受到了很大的关注. 感知器在神经网络发展的历史上占据着特殊的位置: 它是第一个从算法上完整描述的神经网络. 在20世纪60年代和70年代, 受感知器的启发, 工程师, 物理学家以及数学家们纷纷投身于神经网络不同方面的研究.
-Rosenblatt perceptron Matlab algorithm linear classifier, an
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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 parameter optimization--- to enhance the performance of the classifier
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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 parameter optimization--- to enhance the performance of the classifier
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BP神经网络，matlab环境下利用BP算法，采用BP神经元网络的设计方法实现分类器的设计-BP neural network BP algorithm Matlab environment, using BP neural network design method classifier design
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SVM神经网络中的参数优化---利用SVM提升分类器性能，很好-Parameter optimization of SVM neural network--- SVM to enhance the performance of the classifier, good
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基于前馈神经网络（BP）的强分类器设计，利用前馈神经网络实现公司财务预警建模。-Based on the feed-forward neural network (BP) strong classifier design, using a feedforward neural network to achieve the company' s financial early warning modeling.
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人工智能 神经网络 音乐分类器 BP神经网络 实现智能音乐分类-Artificial neural network music classifier, BP neural network intelligent music classification
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Diabetic retinopathy contributes to serious health problem in many parts of the world. With the motivation of the needs of the medical community system for early screening of diabetics and other diseases, a computer aided diagnosis system is proposed
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对于本项目来说,共有1350组公司财务状况数据,每组数据的输入为10维,代表上述的10个指标,输出为1维,代表公司财务状况,为1时表示财务状况良好,为-1时表示财务状况出现问题。从中随机选取1000组数据作为训练数据,350组数据作为测试数据。根据数据维
数,采用的BP神经网络结构为10—6—1,共训练生成10个BP神经网络弱分类器,最后用10
个弱分类器组成强分类器对公司财务状况进行分类。-For this project, a total of 1350 group company&
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a tree classifier for neural network
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《MATLAB神经网络30个案例分析》中的第5个例子，案例5 基于BP_Adaboost的强分类器设计-公司财务预警建模。希望对大家有一定的帮助！-The MATLAB neural network analysis of 30 cases of 5 example, case 5 strong classifier design based on BP_Adaboost- corporate financial early warning model. Hope to have certain
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神经网络ELM的vhdl实例，该算法权值已在matlab上训练好，实际就充当一个硬件分类器-Vhdl examples ELM neural network, which is a good weight algorithm has been trained on matlab, actually acts as a hardware classifier
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一个运用BP神经网络设计数字识别的分类器的demo，用opencv实现的。-A digit recognition using BP neural network design classifier demo, with opencv.
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机器学习领域经典分类算法综述，包括Decision Tree（ＩＤ３、C4.5(C5.0)、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT算法），三种典型贝叶斯分类器（朴素贝叶斯算法、TAN算法、贝叶斯网络分类器），k-近邻 、 基于数据库技术的分类算法（ MIND算法、GAC-RDB算法），基于关联规则（CBA:Classification Based on Association Rule）的分类（Apriori算法），支持向量机分类，基于软计算的分类方法（粗糙集（rough set）、遗传
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The primary goal of pattern recognition is supervised or unsupervised classification. Among the various frameworks in
which pattern recognition has been traditionally formulated, the statistical approach has been most intensively studied and used i
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介绍了模板匹配分类器，Bayes分类器，线性函数分类法，非线性函数分类法和神经网络分类法的代码算法，用于识别数学0到9-It describes the template matching classifier, Bayes classifier, a linear function of classification, non-linear function and neural network classification taxonomy code algorithm for identi
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Using MATLAB tools for MLP NNs (e.g., newff, …), design a two-layer feed-forward neural network as a classifier to categorize the input geometric shapes.
- The snapshot and bitmap of shapes are given:
- Training shapes: shkt.bmp
- Training p
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BP-Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。-The BP-Adaboost model uses BP neural network as weak classifier to repeatedly train BP neural network to predict the sample output. Adaboost algorithm is used to obtain a
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用两层神经网络实现的分类器，一个小demo,随机产生数据并分类-Neural network of two layers is used to implement data classifier, a small demo
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This neural network based classifier for knee classification. Statistical features are used for classification-This is neural network based classifier for knee classification. Statistical features are used for classification..
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