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segement
- 此程序采用K均值的方法对样本数据进行模式分类-procedure used K-mean method of sample data for pattern classification
cacu111
- 样本计算器 上完概率课无聊 写的 还是有些校用途吧-samples End probability calculator on frivolous class to write or use it in some schools
BP_Algorithm719
- 网络为３层结构，输入层为６个神经元，隐含层为４个神经元，输出层为１个神经元，当输入层为中心对称样本 1，0，0，0，0，1等时，网络输出为1，否则输出为0。-network of three-layer structure, input layer to six neurons to the hidden layer 4 neurons, the output layer to a neuron, when the input layer to the center symmetry sampl
spectrogram_analysis
- 语音语谱图分析程序,提供了数字样本数据,值得参考.matlab程序.-language voice spectrum analysis procedures, and providing a digital sample data, a good reference. Matlab procedures.
Xmipp-0.9.1.tar
- XMIPP is a specialized suite of image processing programs primarily aimed at obtaining the three-dimensional reconstruction of biological specimens from large sets of projection images obtained by transmission electron microscopy. //专门处理图像程序
h264+AAC
- 韩国移动电视的测试源样本， 是H264和AAC打包的。-Korea Mobile TV test samples of the source, H264 and AAC packed.
ART_NN
- 为了介绍ART网络具体工作过程，我们制作了Matlab演示程序。第一个程序利用newc（）函数对网络进行自适应训练，修改权值并对样本进行分类判别；第二个则利用adapt（）函数对预测信号进行跟踪训练，并得出训练值与目标值之间的差异。-ART network to introduce specific work process, we produced a Matlab demo program. No. 1 newc procedures for the use () function on t
BAM_NN
- 用外积和法设计的权矩阵，不能保证p对模式全部正确的联想。若对记忆模式对加以限制（即要求p个记忆模式Xk是两两正交的），则用外积和法设计的BAM网具有较好的联想能力。 在难以保证要识别的样本（或记忆模式）是正交的情况下，如何求权矩阵，并保证具有较好的联想能力？这个问题在用BAM网络实现对字符的识别程序仿真中得到体现。我们做过尝试，用伪逆法求权矩阵，虽然能对未加干扰的字符全部进行识别，但对加有噪声的字符识别效果很差。至于采用改变结构和其他算法的方法来求权矩阵，将是下一步要做的工作。-foreign
Hamming_NN
- Hamming 神经网络从功能上来看是最小Hamming 距离分类器．利用它能够完成不完整输入信息与所存储模式的最小汉明距离分类． Hamming 网络是一个双层神经网络，第一层网（即匹配子网络）是用来计算输入模式与该网络已经学习过的各样本之间的匹配测度．第二层网（即竞争子网络）接收从匹配子网络送来的未知模式与已存各样本的匹配测度，然后经过多次迭代运算就可以求得与输入模式相匹配的样本．-Hamming neural network from the functional point o
onlineSVM
- 一种在线SVM的实现，通过样本的取舍，我们可以将SVM运用动态建模当中（得有SVM工具箱的支持），该源码中包含有SVM工具箱和在线SVM的源程序-an online SVM achieved through the choice samples, SVM we will be able to use dynamic modeling them (SVM in a toolbox support) The source code contains SVM toolbox and online so
jiyuneirongdetuxiangjiansuo
- 基于内容的图像检索中的一些关键环节：特征提取：颜色直方图；纹理特征等 相似度：马氏距离，欧氏距离等 相关反馈：机器学习方法，如SVM，神经网络等 检索与分类：两个很相似的样本距离很小，虽然两个不相似的样本距离未必很大-content-based image retrieval of some of the key issues : Feature Extraction : color histogram; Texture characteristics of simila
KMEANS_FixedBug
- 经典的K均值分类算法源码，修正了原作者没有处理当类中样本为0的情况下的bug-classic K-mean classification algorithm source code, that the original author did not address when the category 0 samples of the bug
DistCal
- 包含一种新的相对距离、欧式聚立等的距离计算方法，计算每个训练样本到所有测试样本的距离。-includes a new relative distance, Continental and others Poly distance calculation method calculated for each sample to test all samples distance.
digital-recognise
- 数字识别代码 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。 首先，打开图像（256色） 再次，进行归一化处理。点击“一次性处理” 最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中 该系统的识别率一般为90％ 另外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作。但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。步骤为：“256色位图
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,
pca.m
- 本程序的运行环境为matlab6.5，在command window下输入数据x和a，然后调用函数pca（x，a）（即本程序的主程序）输入的两个参数的意义是：一个是样本数据x，另外一个是主成分累积贡献率的一个闸值，作为选定主成分个数的一个重要数据。 即可得到样本的协方差矩阵，相关矩阵，相关矩阵的特征根及特征向量，主成分个数和主成分负荷矩阵。 -the procedures for the environment matlab6.5. under the command window i
SimpleChinaRecognise
- 汉字识别系统。基于样本训练的汉字识别系统，何以识别汉字/字符数字等。很适合学习基本原理的研究者使用。-Chinese character recognition system. Based on the training sample Chinese character recognition system, why is recognition of Chinese characters / character statistics. Very suitable for studying th
baotong
- 报童问题的计算机仿真 ％tm一轮实验的预定模拟天数 ％t一轮实验的仿真天数累积值 ％z订报量 ％z 最优订报量 ％g订报量z之上界 ％s1损失值之累计值 ％s最小损失值值 ％r按概率分布产生随机售报量样本-newsboy problem of computer simulation% tm an experimental simulation of the target number of days a t% of the experimental days of
freqz_m
- 求取系统的绝对幅度响应、相对的db值幅度响应、相位响应和群延时响应的函数 ％ ％db为相对振幅(dB) ％mag为绝对振幅 ％pha为相位响应 ％grd为群延时 ％w为频率样本点向量 ％b为Ha(z)分子多项式系数(对FIR而言，b=h) ％a为Hz(z)分母多项式系数(对FIR而言，a=1) ％-strike rate system in response to the absolute and relative value range db respons
1904486317
- 对任何纯文本文件进行随机抽奖的功能，其中一等奖，二等奖，三 等奖最多可以抽取100名，鼓励奖最多可以抽取1000名。总抽奖数量为1300人。样本的 文本文件长度没有限制。 -to any text file random draw to the function, which won first prize, second prize, Third-can be taken up to 100, the prize can be taken up to 1000. Total vol