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论文标题:自适应模糊系统在手写体数字识别中的应用研究
作者:张镭
作者专业:计算机软件人工智能
导师姓名:黄战
授予学位:硕士
授予单位:暨南大学
授予学位时间:19990501
论文页数:59页
文摘语种:中文文摘
分类号:TP18 TP391.4
关键词:手写体数字 自适应 模糊逻辑 神经网络 模式识别
摘要:该文针对模式识别的特点,构造了适合于模式识别问题的自适应模糊系统,对三种不同学习算法加以改进,在手写全数字识别上对分类器进行了实现,
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将库存的图书目录按照不同分类存放在后台数据库里，用户通过Web方式调阅和查询，对销售的图书感兴趣的用户可以通过注册用户信息后下订单购书。主要功能如下：
1、 系统设置：数据库设置，图书类别设置，管理员设置，用户级别设置
2、 图书库管理：实现对图书进行编目、修改、删除、查询功能
3、 图书订购：实现用户在线订购图书
4、 查询功能：查询方式提供模糊查询和分类查询方式
5、 统计功能：提供各种统计功能，如图书销售排行、用户购买统计等
6、 其他：公告、用户投诉等
各功能
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This document explains the NEFCLASS. NEFCLASS is a Neural Fuzzy Classification model. Mainly used for the classification of data.
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基于模糊逻辑的局放分类的经典文献，可供研究局放分类人员使用-PD based on fuzzy logic classification of classic literature
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this is implementation of classification problem with fuzzy.
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neuro fuzzy
classification
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A fault identification with fuzzy C-Mean clustering
algorithm based on improved ant colony algorithm (ACA) is
presented to avoid local optimization in iterative process of
fuzzy C-Mean (FCM) clustering algorithm and the difficulty in
fault cl
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传统的基于像素的统计特征的分类方法在处理高分辨率影像的分类问题上遇到了很大的困
难。介绍了面向对象与基于像素的分类方法 ,探讨了基于面向对象的遥感影像的模糊分类方法在地
物分类中的新思路。并且通过了展示利用 ecognition 进行的的一个分类实例 ,阐述了面向对象的模
糊分类技术的软件应用-Traditional pixel-based classification of the statistical characteristics of high-resolution ima
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a document for fuzzy classification
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模糊C均值脑电分类并使用了支持向量机对比，其中支持向量机使用了三种方法参数寻优。-fuzzy C means clustering for EEG classification，and use the SVM for campare. The SVM applied three methods to find the optimal apartments.
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提出一种基于模糊C 均值的支持向量机分类算法，通过模糊C 均值算法对未知类别数据
进行划分，然后再利用支持向量行对划分后的数据机进训练。解决了以往人们应用支持向量机进行
数据分类识别前必须采用已知类别的数据对支持向量机进行训练的弊端，提高了数据分类的效率。-Support vector machines classification algorithm is proposed based on Fuzzy C-Means, Fuzzy C-Means algorithm unknown
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基于人工鱼群算法和模糊C_均值聚类的洪水分类方法-Based on artificial fish-means clustering algorithm and fuzzy C_ flood classification
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Fuzzy Classification of Congenital Heart Valve and Septum Defects using
Phonocardiogram
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In this era an emerging filed in the data mining is data stream mining. The current research technique of the data stream is classification which mainly focuses on concept drift data. In mining drift data with the single classifier is not sufficient
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机器学习领域经典分类算法综述，包括Decision Tree（ＩＤ３、C4.5(C5.0)、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT算法），三种典型贝叶斯分类器（朴素贝叶斯算法、TAN算法、贝叶斯网络分类器），k-近邻 、 基于数据库技术的分类算法（ MIND算法、GAC-RDB算法），基于关联规则（CBA:Classification Based on Association Rule）的分类（Apriori算法），支持向量机分类，基于软计算的分类方法（粗糙集（rough set）、遗传
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Segmentation of M-FISH Images for Improved Classification of Chromosomes with an Adaptive Fuzzy C-means Clustering Algorithm
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模糊控制，应用于大数据筛选，分类控制，模拟 以及基础应用-Fuzzy control, applied to large data classification control, simulation
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Suitable sampling technique in
contextual fuzzy c-means classification
of remotely sensed data for land cover
mapping
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