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模式识别的两个重要算法:剃度下降法,固定增量法.另付数据结构中:高级排序算法,波兰式-two important pattern recognition algorithm : tonsure decline, fixed increment. Extra data structure : High ranking algorithm, Poland -
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本程序在winXP+visual prolog5.2环境开发完成，具有简单的英语句子识别功能，目前本程序仅能识别如下语法结构的英语句子：名词短语+动词短语的简单句。程序能够分析出一个句子是不是符合该句型，并顺序列出句中单词的词性（冠词、形容词、名词以及动词）。-This procedure in winXP+ Visual prolog5.2 the completion of environmental development, with simple English sentence rec
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模糊模式识别,类结构,根据陈守煜的方法编写
C#语言-Fuzzy pattern recognition, class structure, according to the method of preparation of CHEN Shou-yu C# Language
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利用M序列实现系统的结构辨识和参数辨识，有些很好的辨识效果-Use of M sequence to achieve the system' s structure identification and parameter identification, and some very good recognition results
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Gradient information serves several purposes. It can relate
the structure of objects in an image, identify features of interest
for recognition/classification directly or provide the basis of further
processing for various computer vision
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本文基于马赫-泽德干涉结构的分布式光纤传感系统，采用模式识别的思想，详细论述了信号特征辨识和提取方法，提高了定位准确度，减少了误报！-Based on Mach- Zehnder interferometer structure of the distributed optical fiber sensing system, using pattern recognition idea, discussed in detail the signal feature recognition and
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移动机器人对其工作环境的有效辨识、感知与重构，是其自主导航与环境探索的基
础和前提条件。为实现非结构化环境的三维场景重构，本文在自主移动机器人平台上构
建了三维激光测距系统，设计和开发了三维场景重构软件 采用基于线段端点的ICP算
法准确快速的实现不同视点下的场景匹配 提出了基于核心场景的多场景重构策略，并
采用栅格划分法对重合区域进行数据精简，从而实现大范围三维场景重构。本文通过对
算法的实现和实验数据的比较分析，尝试对非结构化环境三维场景重构问题进行创新性
的探索与研
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工神经网络应用系统。在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人等等。-Working neural network applications. In the network model and algorithm based on the actual composition of the artificial neural network application systems, for example,
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目前比较流行的稀疏分解重构程序，可以用在人脸识别、字典构造等方面。-Currently popular sparse decomposition and reconstruction process, can be used in face recognition, dictionary structure and so on.
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ART网络采用竞争学习策略和自稳机制，能够对任意复杂的环境输入模式实现自稳定和自组织的识别。ART神经网络模型主要有三种结构，即ART1、ART2、ART3。ART1用于处理二进制输入的信息，ART2可用于处理二进制和模拟信息两种输入，ART3具有人类神经元生物电-化学反应机制，用于分级搜索。-ART network adopt competitive learning strategy and instability mechanism, since any complex environme
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VC下编写的基于ISODATA算法的模式识别程序，内含配套的实验数据，注释很清楚，数据结构完整，很合适初学模式识别的朋友借鉴-VC prepared ISODATA algorithm based on pattern recognition program that includes matching the experimental data, a comment is clear, the data integrity of the structure, it is an appropri
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It is more than 10 years since the first tentative experiments
in ear biometrics were conducted and it has now reached the
“adolescence” of its development towards a mature biometric.
Here we present a timely retrospective of the ensuing
rese
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神经网络是通过模拟生物神经系统的结构功能而构成的一种信息处理系
统。经过40余年的发展，神经网络已经成为机器学习、模式识别、信号处理等
信息科学领域中一类十分重要的方法。
本文首先概括地总结了神经网络的发展历程。在三个不同阶段中，神经网
络的发展具有不同的特点。到20世纪90年代，神经网络成为信息科学中一个
重要的热点研究领域。文中还讨论了神经网络的特点、常见的分类方法、学习
类型和学习算法等内容。
-Through the simulation of biologi
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《神经网络设计》本书介绍了神经网络的基本结构和学习规则，重点是对这些神经网络的数学分析，训练方法和神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统等工程实践问题中的应用-The book introduces the basic structure of the neural networks and learning rules focus on the mathematical analysis of these neural networks, training methods and neura
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人脸识别的LPP方法的源代码，保局投影(LPP)作为拉普拉斯特征映射的一种线性逼近可以较好的反映样本的流形结构-LPP method for face recognition source code, locality preserving projection (LPP) manifold structure as a linear Laplasse feature mapping approach can better reflect the sample
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采用典型的BP算法实现了基于MNIST的手写数字识别采用输入层、隐含层和输出层的三层结构，实现了BP算法下的神经网络。用7000个样本进行自洽检验，正确率99.79 。-Using typical BP algorithm based on MNIST handwritten numeral recognition using input layer, hidden layer and output layer, three-layer structure, to achieve the neu
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- Color provide an important clue for extracting the new color LBP histogram features for face recognition using Local Binary Pattern technique. To reduce redundancy RGB color space converted to YCbCr color space. The Local Binary Pattern is a non pa
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通过学习BP神经网络技术，对手写数字进行识别，基于结构的识别法及模板匹配法来提高识别率。-Through the study of BP neural network technology, digital handwriting identification, structure-based identification method and template matching method to improve the recognition rate.
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通过基于HMM的语音识别系统的基本结构,详细介绍了语音信号采集、预处理、MFCC特征参数提取、HMM训练和HMM识别等主要模块的基本原理 并针对实际应用中HMM存在的模型初始化和数据溢出等问题进行分析,引入了一些能提高系统性能的相应措施。-By the basic structure of HMM-based speech recognition system, details the basic principles of audio signal acquisition, preproces
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项目基于Tensorflow进行实现。
#### 文件说明：
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* input_data.py: 图片的输入
* traffic_sign_cnn.py: 用cnn进行训练分类
* testDemo.py: 用于测试已经训练出来的模型，输入单个图片输出结果，并分类到文件夹
#### 数据集说明：
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* 这里是列表文本使用的是比利时的交通标志数据集，可以网上自己找，里面有62个分类。
#### 网络说明：
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