搜索资源列表
混合动力电动汽车行驶工况分析与识别
- 提出了“工况块”的概念, 用工况的平均行驶车速和行驶距离作为特 征参数, 将统计的理论工况进行分类, 通过模糊控制器, 对实际工况进行模糊分析, 将其划 为对应的某一类. 为更准确地反映行驶工况, 还提出以时间、距离、最大车速等10个参数 作为工况的相关特性参数, 用聚类分析的方法对车辆行驶工况的类别进行了更细致的分 析和辨识.(The concept of "working condition block" is put forward, and the average d
聚类分类实验
- 利用相似性准则和聚类准则函数，C-均值聚类算法，实现模式识别中的分类(By means of similarity criterion and clustering criterion function, C- mean clustering algorithm is used to realize classification in pattern recognition)
SVM算法二分类
- 将支持向量机（SVM）用于模式识别，解决二分类问题，程序中包含训练集和测试集。(The support vector machine (SVM) is used for pattern recognition to solve the dichotomy problem, which includes training set and test set.)
贝叶斯决策实现线性样本分类
- MATLAB语言编程，用贝叶斯决策算法实现线性样本分类，输入待分类样本，输出样本分类决策面。(MATLAB programming language, using Bayesian decision algorithm to achieve linear sample classification, input samples to be classified, output samples, classification, decision surface.)
Character_Recognition
- 本程序主要参照论文，《基于OpenCV的脱机手写字符识别技术》实现了，对于手写阿拉伯数字的识别工作。识别工作分为三大步骤：预处理，特征提取，分类识别。预处理过程主要找到图像的ROI部分子图像并进行大小的归一化处理，特征提取将图像转化为特征向量，分类识别采用k-近邻分类方法进行分类处理，最后根据分类结果完成识别工作。 程序采用Microsoft Visual Studio 2010与OpenCV2.4.4在Windows 7-64位旗舰版系统下开发完成。并在Windows xp-32位系统下测试
案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
- 基于BP神经网络的聚类分析数据分类例如语音信号识别(Clustering analysis based on BP neural network)
SVM神经网络的数据分类预测
- SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别(SVM for predicting the kind of wine)
智能小车驱动及颜色识别
- 可以驱动智能小车进行巡线行驶，可以辨别颜色，对不同颜色的物体通过机械手臂实现分类。
模式识别分类器
- 贝叶斯识别，可对图像数据进行分类的算法，其中包含5个m文件(Bias recognition, image data can be classified algorithm, which contains 5 m files)
模式识别
- 简单的贝叶斯分类器，实现基于身高体重的男女性别分类(Simple Bias classifier)
Sig_fig
- 分类两组图片,利用了 PIL 和 Tensorflow 进行训练(classify two kinds of photograph)
BP神经网络+最小距离分类器
- BP神经网络算法，贝叶斯-最小距离分类器，可以用于模式识别。(BP neural network algorithm, Bayesian minimum distance classifier, can be used for pattern recognition)
B2DPCA和ELM人脸识别算法研究_李定珍
- 提出一种新型、高效的基于 Ｂ２ＤＰＣＡ（双向二维主成分分析）和 ＥＬＭ（极端学习机）的人脸识别算法， 该算法是根据曲波变换分解人脸图像和一种改进的降维技术，通 过 Ｂ２ＤＰＣＡ 生成识别特征集来训练和测试 ＥＬＭ 分类器，提高识别精度。通过大量实验，并把实验结果与现存技术进行比较，结果表明 Ｂ２ＤＰＣＡ＋ＥＬＭ 算法有效地提高了识别准确率，并降低了对原型数量的依赖。将来有望能把局部特征和基于曲波分解的全 局信息结合起来应用到识别精度和分类速度上。(a new human recognit
分类器
- 模式识别分类器，利用Fisher判别对数据进行分类以及BP神经网络的方法进行分类(Pattern recognition classifier, the use of Fisher discriminant classification of data and BP neural network method for classification)
SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别
- SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别(SVM neural network data classification prediction wine species identification)
NN_Recognition
- matlab 神经网络字符识别，对字符图片进行分类识别(Matlab neural network character recognition, classification and recognition of characters and pictures)
SVM人脸识别2
- 实现人脸识别，分类器用svm,功能非常好，改名易于理解，适合初学者(The realization of face recognition, the classifier uses SVM, the function is very good, the Rename is easy to understand, suitable for the beginner.)
svm分类预测
- wine的数据来源是UCI数据库，记录的是在意大利同一区域里三种不同品种的葡萄酒的化学成分分析，数据里含有178个样本，每个样本含有13个特征向量（化学成分），每个样本的类别标签已给，该程序主要实现意大利葡萄酒种类识别。(The data source for wine is the UCI database, which records the chemical composition of three different varieties of wines in the same area
(PCA+SVM)人脸识别
- 人脸识别，降维 加分类，主成分分析降维，支持向量机分类(Face recognition, principal component analysis reduced Vega classification, dimension reduction, support vector machine classification)
单样本人脸识别
- 利用KNN分类器在FERET人脸库上进行单样本人脸识别(Single sample face recognition on FERET face database using KNN classifier)