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FI565
- 内附两个源代码，其中一个源代码是识别程序的，另一个是一个矩阵类库的，所以一并附上。 ~..~因为已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行\\\\Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。 当然读者也可以自行用训练样本训练网络，不过要特别注意训练样本的选择，否则可能造成识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下，训练样本数目尽量多。 -containing 2 source code,
recognize
- 本代码是基于神经网络的文字识别系统，目录主要包括：文档和两个源代 其中源代码是识别程序的，另一个是矩阵类库的。 已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。当然也可以自行用训练样本训练网络，不过要注意训练样本的选择，否则可能识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下训练样本数目尽量多。
基于Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码
- 使用步骤： 1. 拷贝所有文件到MATLAB工作目录下(确认已经安装了图像处理工具箱和人工智能工具箱) 2. 找到"main.m"文件 3. 命令行中运行它 4. 点击"Train Network"，等待程序训练好样本 5. 点击"Test on Photos"，选择一个.jpg图片，识别。 6. 等待程序检测出人脸区域
classanalysis.rar
- 1)解压缩 2)打开“聚类分析软件”文件夹，点击“聚类分析.msi”安装程序，在安装向导中选择安装目录，安装完成。 3)打开Matlab软件程序，将当前工作目录设为“聚类分析”的安装目录，在命令行中输入“Cluster”命令，即可打开聚类分析软件。 4)内有多种模式识别方法可以使用 ,1) Extract 2) Open the
cp321123
- 这是一个非常简单的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂交
SGA
- 这是一个非常简单的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码 的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂
ga
- 这是一个非常简单的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码 的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂
LDPC
- 这是关于LDPC信道编码模块设计的程序 打开源程序，先运行gengrate_h.m程序，陆续将码长设置为756bit，列重设置为3，行重设置为9。在Workspace中同时将H、A、B、C、D、E、Hget、Fget、g、Tget这是个变量选择另存为encode_in.mat 格式。再运行main_encode.m进行编码，主程序运行后，在当前目录下，自动生成编码结果文件“encode—out.mat”，这将作为下一次扩频调制仿真实验的的输入信号。最后分别查看Workspace中的变量s
GAprog
- 这是一个非常简单的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码 的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂
Yichuansuanfadaima
- 这是一个非常实用的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂交
NeuralNetwork
- 该资源是神经网络算法。 ProduceTestFile.jar和src\produce目录下的ProduceTestFile.java用于在画图文件中手写字生成文件后转化成txt文件（生成BPTestFile.txt），注意在画图文件中应将图片大小设为长和宽均为100像素，写字时选择最粗的刷子。 两个txt分别是训练数据和测试数据。读入BPTrainingFile.txt中的样本进行训练，然后用BPTestFile.txt中的样本进行测试。-This resource is neural
DigiPic
- DigiPic 函数主要功能是将一个图片形式的表格函数,获取其数据,拟合为一个解析式. 便于计算机使用 DigiPic功能描述 在matlab 2013a运行环境下,启动DigiPic 首先,导入要分析的图表照片 取点建立坐标系,坐标系在取点时同时输入对应的实际坐标值, 拖拽坐标点使其位置在图片上尽量准确,便于后面坐标的自动计算. 按右键完成坐标系的建立. 在图片上原函数图线处取点.同时自动计算函数值 在拟合页,导入函数数据.选择相应的拟
yichuansuanfa
- 这是一个非常简单的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂交
Neural.network.character.recognition
- 本目录主要包括：文档和两个源代 其中源代码是识别程序的，另一个是矩阵类库的。 已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。当然也可以自行用训练样本训练网络，不过要注意训练样本的选择，否则可能识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下训练样本数目尽量多。-Catalog include: documentation and two source co