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关于rbf神经网络实现图像分类的IEEE英文文献 和大家一起分享-The Research of Vehicle Classification Using SVM and KNN in a ramp
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在分类算法研究onThe应用运行长度的车型分类研究中使用坡道SVM和K近邻-The Research of Vehicle Classification Using SVM and KNN in a ramp
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课程设计要求 0
实验一 基于模板匹配的字符识别 1
实验二 基于C均值算法的车辆检测与跟踪 3
实验三 水果分类系统设计 5
实验四 基于遗传算法的图像歪斜校准 6
实验五 基于BP网络的函数逼近 9
实验六 空调模糊控制系统设计 -Curriculum design requires 0
Experimental one based on template matching character recognition 1
C-means algorithm
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运用harr特征+SRC（稀疏表示）分类实现的一种车辆检测方法，文件中提供了训练和测试车辆图片。由于时间原因，所用haar特征没有优化，维度过高，导致滑窗框图过慢，本代码只输出效果统计数据，以供大家参考学习稀疏表示在车辆检测中的应用。-Using harr feature+SRC (sparse representation) classification to achieve a vehicle detection method, the paper provides a training a
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using Matlab wrote RBFNN Classification with Multi_LSE. It uses 11data ( ABalone. German. heart. iris. PIMA. vehicle. vowel. WDBC. wine. Yale3. Yale_PCA50)
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