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Lesson5
- 键盘的分类 键盘分编码键盘和非编码键盘。键盘上闭合键的识别由专用的硬件编码器实现，并产生键编码号或键值的称为编码键盘-Classification keyboard keyboard keyboard sub-coding and non-coded keyboard. Keyboard button closure on the identification by a dedicated hardware encoder implementation, and generate enco
auxiliary-network
- ：构建了多信息感 辅f】JJ的网络遥操作机器人系统，该系统提供丫一种通过多信息感知手段辅助操作 肯决策的远程控制方式．尚 ，分卡斤J q络条件下遥操作机器人系统多信息感知的原理．该多信息包括机器人多传 感器和网络返 时延等信息．通过对这些多信息的预处理、分类和决策处理，将陔多信息以视觉、听觉、力觉、报警灯 和交瓦史本方式转化为人可感 』的信息．使用 络时延缓冲器和网络双连接，降低了网络可变时延对系统的影响． 最 ，长距离的网络遥操作实验验证r系统和控制策略的实用性和骨效性-: C
zuidagongl
- 针对目前光伏最大功率点跟踪(MPPT)技术研究和应用现状, 根据控制算法的不同分类, 选取固定电压法、扰动观 察法、增量电导法作为研究对象。分析各种控制算法的实现原理, 并且在反激式变换器上进行试验验证, 对试验结果进行比较 分析, 得出三种MPPT 控制方法在启动时间、动态响应、稳态控制精度等方面的性能, 本文最后提出一种在实际应用中能够达到良好控制效果的固定电压启动结合增量电导算法, 该算法动态响应快、稳态控制精度高。-To disturbance observer law Simu
moshishibie
- 对X应用贝叶斯分类，对X的前两类训练单层感知器-The classification of X application of Bias，on the X of two kinds of training single-layer perceptron
DOCUMENTS
- 车辆检测和跟踪的两篇论文，基于感兴趣区域AdaBoost分类器的视频车辆检测研究，以及卡尔曼粒子滤波的视频车辆跟踪算法研究-Video vehicle detection tracking
Partial-discharge-signals-of
- 提出了基于主动学习SVM的局部放电模式识别方法。将主动学习的思想引用到“一对一”多分类SVM分类器,选用基于后验概率的釆样函数对放电样本进行选择,挑选出对分类器最有价值的样本进行训练。 -Puts forward the partial discharge pattern recognition method based on active learning SVM. Will reference to the one to one the ideology of active stud
haarcascade_frontalface_alt2
- 基于opencv的人脸识别分类器算法与具体实现代码。-Implementation code based opencv face recognition algorithms and specific classification.
HaarPAdaBoost
- Haar+AdaBoost分类器训练总结-Haar+ AdaBoost classifier training summary
image-segmentation
- 针对目前传统的枸杞分级主要采用人工方法， 费时费力且效率不高的缺点， 提出了一种基于机器视觉技术对枸杞 进行自动分类的方法。 采用数字图像处理技术对枸杞图像进行了预处理、 分割 ， 从而提取枸杞的色泽、 大小及形状等特征 参数； 用 K-means 算法对特征进行聚类， 得到枸杞相应等级的基准； 根据聚类分析得到的基准采用最小距离分类器对枸杞 进行分级。 实验结果表明 ， 该方法能够准确快速地对不同色泽和大小的枸杞进行分类。-Traditional wolfberry sorting
25292626
- 为了实现复杂环境下的人脸特征有效表达，提出一种改进的梯度方向直方图（ＨＯＧ）人脸识别方法．首先以人脸图像网格作为采样窗口并在其上提取 ＨＯＧ特征；然后将所有网格 ＨＯＧ特征向量进行组合，实现整个人脸特 征表达；最后采用最近邻分类器进行识别．另外，比较了该方法与Ｇａｂｏｒ小波和局部二值模式（ＬＢＰ）２种著名的人脸 局部特征表示方法的优劣．实验结果表明，在调优的 ＨＯＧ参数下，在具有光照和时间环境等复杂变化的ＦＥＲＥＴ人 脸库中，较少维数的 ＨＯＧ特征比ＬＢＰ特征有更好的表现，而且 ＨＯ
Bayes-pso-Classier
- 模式识别的贝叶斯公式进行设计分类器A Bayesian formulation for large data pattern recognition is designed for classifier-A Bayesian formulation for large data pattern recognition is designed for classifier
KNNeEnglish
- 可以分别介绍度量距离的KNN分类器英文论文，有欧式和马氏距离。对模式识别十分重要的作用，可以帮助新手更好的理解KNN原理，对人脸识别有着很好的演示作用。-KNN classifier can respectively introduces measure distance English papers, style and markov distance. For pattern recognition is an important role, can help beginners a bet
Ensemble-kNN
- 此PDF为英文文章，介绍了新的步态识别算法，即对行人足底的压力来进行步态识别，并采用集成KNN分类器来提高识别率，有一定的借鉴意义。-This PDF for the English article, introduced a new gait recognition algorithm, that is, the pressure on the pedestrian foot to carry out gait recognition, and the use of integrated KN
statistics_soilclass
- 随机森林算法的一个分类器，对随机森林得到的分类结果进行投票，选择最高概率的类别作为最终的投票结果。使用于土壤图斑分解，精细数字土壤制图。-Random Forest algorithm of a classifier, random forest classification results obtained to vote to choose the highest probability of category as the final voting results. Use polygon
光纤准直器的分析和比较.doc
- 光纤准直器定义分类原理等一系列相关的介绍，比较分析等等
Neural-network-classifier
- 神经网络分类器，利用神经网络的学习能力，可以用神经网络实现任意精度的曲线，从而可以将曲线两边的不同对象区别开。-Neural network classifier, neural network learning ability can be used to achieve any degree of accuracy of the neural network curve to distinguish different objects can be opened on both sides
Intelligent-web-algorithm
- 《智能web算法》涵盖了五类重要的智能算法：搜索、推荐、聚类、分类和分类器组合，并结合具体的案例讨论了它们在Web应用中的角色及要注意的问题。除了第1章的概要性介绍以及第7章对所有技术的整合应用外，第2~6章以代码示例的形式分别对这五类算法进行了介绍。- Intelligent web algorithm covers five important intelligent algorithms: search, recommendation, clustering, classificatio
模式识别作业
- MATLAB模式识别，自己写的老师上课布阵的几类分类器(MATLAB pattern recognition, several classifiers to write their own teacher team)
classifier
- 一些分类器尝试，包括SVM，KNN，自带树与adaboost或者bagging结合等。(Some classifiers test,such as SVM,KNN,etc, including test data. Only some of the methods are included in the main.m.)