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jsp-fenlei
- jsp时间的一些小例子，适于初学者的一些相关模块。
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- SOM神经网络分类程序，使用matlab编写
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- 一个能进行手写体文本识别的分类器，训练特征找的很简单，不过分类效果貌似不错。
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- 分类法做模式识别的程序，里面含有一些模板
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- 是一个分类算法，具体是用SAS实现编码运算的。
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- 模式识别，一个很好的数字，图形程序，包括了很多种算法，样本设计，摸板匹配，BYS分类器，线性分类器，非线性分类器，神经网络分类
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- 机载激光雷达点云的阶层式分类
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- 分类程序，包括神经网络、模板匹配等多种分类方法
fenlei
- 数据挖掘中聚类的算法，可以作为学习数学算法的时候用，也可以作为自己开发软件时使用
fenlei. VC 图像模式识别的分类程序
- VC 图像模式识别的分类程序，里面有神经网络的算法，很经典,VC image pattern recognition classification procedures, there are neural network algorithm, it is a classic
tenlei
- function [U,center,result,w,obj_fcn]= fenlei(data) [data_n,in_n] = size(data) m= 2 ％ Exponent for U max_iter = 100 ％ Max. iteration min_impro =1e-5 ％ Min. improvement c=3 [center, U, obj_fcn] = fcm(data, c) for i=1:max_iter if
fenlei
- 将图像中的物体按圆形度分类，并以不同色彩的边界标示圆形、矩形、不规则的阔图形、狭长图形4类图斑-Images of objects according to a circular classification, and the borders of different colors marked round, rectangular, irregular width graphics, strip chart graph 4 spot
xmlsites
- 程序架构：ASP + XML + gb2312 + Jscr ipt 程序功能：添加链接、修改链接、删除链接、发表评论、删除评论、回复评论、清空链接、清空评论、管理文章、管理评论、文件上传、风格选择等。 安装方法：下载后，解压到一个文件夹中，设置一下config.asp里面的参数，然后将此文件夹所有的文件直接上传到您的网站的某个目录下即可。目前分类设置需要手动修改data目录下的fenlei.xml文件。 V1.2版功能： （20090113） 1.增加导航顶部分类；（感谢
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- 模式识别中的分类算法的各种方法代码，很全-fenlei
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- 基于神经网络分类，能够更好的识别字体，图像等信息-Based on neural network classification, to better identify the fonts, images and other information
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- 可以对编辑好的文件库进行文件分类程序源代码，此程序简单易懂-Classification of a file source code
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- 彻底开源免费拉，新增广告系统，详细设置分类条件，复杂扩展，热点扩展等功能。多套黄页模板最优秀的效率和高速处理模式·集成数字地图HSORT与第三方数字地图提供商合作，系统智能集成全国各地数字地图-Pull completely free open-source, a new advertising system, a detailed classification of the conditions set, the complexity of the expansion of extended
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- rbf神经网络用于分类识别，故障诊断，模式识别，自己编写的-rbf neural network for classification and recognition, fault diagnosis, pattern recognition, have written
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- 分类算法的研究很详细 很权威的 值得看看 有研究意义-Classification algorithm in detail to see if there should be a very authoritative research significance
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- 图像识别的分类程序，一个手写数字识别的实例-Image Recognition of the classification procedure, an example of handwritten numeral recognition