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搜索资源列表

  1. fenleichengxu

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  2. 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
  3. 所属分类:Graph Recognize

    • 发布日期:2017-05-06
    • 文件大小:1439119
    • 提供者:方周
  1. xiaobo

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  2. 本书全面系统介绍了小波分析的基本理论和最新研究成果,重点介绍小波分析的应用成果,并通过软件实现来检验应用效果。全书分为三篇:第一篇是小波理论,包含8章内容,小波分析的发展历史及文献综述、准备知识、多分辨分析与共轭滤波器、连续小波变换、最佳小波基的构造及算法、二维母小波的构造、框架与样条小波理论、时间----频率分析;第二篇是小波应用,包含12章内容,详细介绍了小波分析在图象压缩、流体力学、工业CT、故障诊断、语音分割、数学物理、地球物理勘探、医学细胞识别、线性系统、神经网络等方面的应用;第三篇是
  3. 所属分类:Wavelet

    • 发布日期:2014-11-17
    • 文件大小:13684736
    • 提供者:
  1. EEG-based-identification-method

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  2. :基于脑电信号的身份识别是通过采集试验者的脑部信号来进行身份认证。对于同一个外部刺激或者主体在思考同一个 事件的时候,不同人的大脑所产生的认知脑电信号不同。选取与运动意识想象有关的电极后,分析不同个体在特定状况下脑 电的个体差异,采用以回归系数、能量谱密度、相同步、线性复杂度多种信号处理结合方法对运动想象脑电信号进行处理来 进行特征提取。组合多元特征向量并运用多层BP 神经网络对不同个体的脑电信号进行分类,并在不同的意识想象及不同数 据长度、不同的波段对试验者进行识别率验证分析。
  3. 所属分类:Graph Recognize

    • 发布日期:2017-04-04
    • 文件大小:552305
    • 提供者:王闯杰
  1. Inpaintin-by-Soft-computin

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  2. 、改进基于自组织神经网络的数字图像修复算法,提出了使用自组织网络基于样 本块的图像修复算法,该算法强调对线性结构的修复,从而更符合人类视觉的连通性原 理。-The a_bove method is impmvcd and an exemplar-baSed inpainting method using SOM is proposed.This method eIlcourages linear stnlcnlres to be syIlthesized to realize tll
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-06-09
    • 文件大小:15885302
    • 提供者:Ankiss
  1. Pattern-Recognition_MATLAB_1

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  2. 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
  3. 所属分类:Graph Recognize

    • 发布日期:2017-04-04
    • 文件大小:430312
    • 提供者:cheng
  1. fenlei

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  2. 在VC++6.0环境下运行.手写数字的分类识别,并有详细的程序使用方法。分别采用模板匹配分类器,Bayes分类器,线性函数分类法,非线性分类,神经网络分类器进行识别,功能强大,还可以对比各种算法的优劣。-VC++6.0 environment run. Classification and recognition of handwritten digits, and a detailed program to use. Template matching classifier Bayes cla
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-11-21
    • 文件大小:790291
    • 提供者:离逝的风
  1. document

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  2. 自己编程实现的K_means、BP神经网络对Irisic数据分类、4点交比、单个神经细胞的线性分类’以及LOG与Lap的效果比较。并附有代码所使用的irisic的数据-Own programming of K_means, BP neural network Irisic data classification, 4:00 cross-ratio, a single linear classification of nerve cells' and the comparison of t
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-11-24
    • 文件大小:4441
    • 提供者:悠然
  1. DlgClassify

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  2. MFC实现手写数字的识别,包含Beyes分类,线性函数分类,神经网络分类等各种算法的实现-MFC to achieve recognition of handwritten digits, including Beyes classification to achieve a linear function of classification, neural network classification of various algorithms
  3. 所属分类:Graph Recognize

    • 发布日期:2017-05-17
    • 文件大小:4322798
    • 提供者:007
  1. code

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  2. 数字图像识别 包括手写数字识别之Fisher线性判别 手写数字识别之模板匹配法 数字识别之神经网络法 细化算法-numerical recognition
  3. 所属分类:Graph Recognize

    • 发布日期:2017-05-29
    • 文件大小:11761801
    • 提供者:王飞
  1. orl

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  2. 通过运用主成分分析法,线性分类器,神经网络来对测试样本与训练样本加以匹配-To be matched to the test sample and the training samples by using principal component analysis, linear classifiers, neural network
  3. 所属分类:Picture Viewer

    • 发布日期:2017-04-09
    • 文件大小:2573
    • 提供者:王绍珍
  1. SVM-regression-theory-and-control-

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  2. 支持向量机回归理论与神经网络等非线性回归理论相比具有许多独特的优点有线性回归和非线性回归,其模型的选 择包括核的选择、容量控制以及损失函数的选择.在控制方面的研究包括非线性 时间序列 的预测及应用、系统辨识以及优化控制和学习控制等方面的研究-Support vector machine (SVM) regression theory and neural network has many unique advantages such as nonlinear regression theory
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-04-05
    • 文件大小:459722
    • 提供者:mumu
  1. LMS--filtering

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  2. 信号在采集和输送过程中往往会参杂着噪声和干扰,将自适应神经网络与信号处理结合起来,采用最小均方(LSM)算法设计的线性自适应滤波器将信号中的杂波成分滤除。用matlab进行仿真,证实线性自适应滤波器具有良好的滤波功能。-Signal acquisition and delivery process often mingled with the noise and interference, the adaptive neural network combined with signal proc
  3. 所属分类:Wavelet

    • 发布日期:2017-04-12
    • 文件大小:1467
    • 提供者:段然
  1. MATLAB-code

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  2. 包含各种常见的MATLAB程序,如图像去噪、图像识别、RBF神经网络的训练,三次样条插值、求解线性方程组等几十个程序。-MATLAB contains a variety of common procedures, such as image denoising, image recognition, training RBF neural networks, cubic spline interpolation, linear equations, such as dozens program
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-05-21
    • 文件大小:5852749
    • 提供者:
  1. Pattern

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  2. 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
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-05-22
    • 文件大小:6299918
    • 提供者:zhanghao
  1. alglib-2.6.0.delphi

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  2. ALGLIB是一个跨平台的数值分析和数据处理函数库。它支持多种编程语言,如C++,C#,Pascal,VBA等,可以在多个操作系统平台上运行,如:Windows,Linux和Solaris。ALGLIB有以下特点: (1)线性代数(包括矩阵分析); (2)方程求解(线性和非线性); (3)插值; (4)最优化; (5)快速傅里叶变换; (6)数值积分; (7)线性和非线性最小二乘拟合; (8)常微分方程求解; (9)特殊函数; (10)统计(描
  3. 所属分类:Fractal program

    • 发布日期:2017-03-18
    • 文件大小:880640
    • 提供者:zhouping
  1. CHENGXU3

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  2. 神经网络SVM函数拟合,对于线性不可分的情况,通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分,从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能-SVM neural network function fitting, in the case of linear inseparable, through the use of nonlinear mapping algorithm will undivided linear sample l
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-04-13
    • 文件大小:1677
    • 提供者:Eva
  1. definbliondriver

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  2. 神经网络控制工具箱,包括最优控制,反馈线性化控制,预测控制-Neural network control toolbox, including optimal control, feedback linearization control, predictive control
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-12-14
    • 文件大小:544322
    • 提供者:hallback
  1. toonbox

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  2. 神经网络控制工具箱,包括最优控制,反馈线性化控制,预测控制(Neural network control toolbox, including optimal control, feedback linearization control, predictive control)
  3. 所属分类:图形/文字识别

    • 发布日期:2017-12-12
    • 文件大小:544284
    • 提供者:Moixz
  1. alglib-3.14

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  2. ALGLIB提供以下功能: 线性代数(直接算法、求解器、EVD/SVD) 快速傅里叶变换 数值积分 内插 线性和非线性最小二乘拟合 优化 常微分方程 特殊功能 统计 (描述性统计, 假设检验) 数据分析(分类/回归,包括神经网络) 的多个精确版本线性代数, 内插和优化算法(使用MPFR浮点计算)
  3. 所属分类:2D图形编程

    • 发布日期:2020-02-13
    • 文件大小:2305279
    • 提供者:gmsz01
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