本书共分10章，1－6为判别法模式识别理论，7和8章为句法模式识别，9为交互模式识别，最后是模糊模式识别。后面有一些计算机程序实例。
标签： 分
上传时间： 2013-12-27
上传用户：wendy15
这里面包含两个文件，可以实现主成分分析（PCA）算法和线性判别分析（LDA）算法。不过还需要CMatrix类的定义。
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上传时间： 2015-09-09
上传用户：wfl_yy
RTC8025时钟芯片驱动，可进行至阳历的下二位数和年月日星期时分秒为止的数据设定/计时/读取 阳历的下二位数为4 的倍数时可自动识别闰年且自动判别至2099 年
上传时间： 2015-09-25
上传用户：linlin
独立主成分分析的工具箱，是模式识别，成分分析，线性判别的重要手段。
上传时间： 2013-12-16
上传用户：sjyy1001
遗传算法程序 主要程序 ga.m 遗传算法核心程序 BinaryExample.m 二进制编码应用程序 FloatExample.m 浮点编码的应用程序 相关算子及函数 initializega.m 种群初始化函数 simpleXover.m 用于二进制编码的简单交叉算子 arithXover.m 用于浮点编码的算术交叉算子 binaryMutation 用于二进制编码的变异算子 nonMutation.m 用于浮点编码的非均匀变异算子 roulette.m 轮盘选择算子 normGeomSelect.m 标准化几何分布排序选择算子 maxGenTerm.m 以最大进化代数为判别条件的进化终止函数 calcbits.m 计算二进制编码染色体串长度的函数 f2b.m 由浮点表达到二进制表达的转换函数 b2f.m 由二进制表达到浮点表达的转换函数 parse.m 字符串识别函数 delta.m 非均匀变异的变异量计算函数 exampleFn 一个二元函数 startup.m 进行路径设置
标签： BinaryExample FloatExample 程序 算法
上传时间： 2014-01-20
上传用户：cazjing
贝叶斯分类器是一种最优分类器，它假设基于可获得的信息可以建立类别的概率密度函数，然后基于最小错误率分类准则进行分类。一般假设概率密度函数是正态分布，因为正态分布数学基础较好。问题就转化为正态分布参数的估计问题。幸运的是，参数估计问题已经被很好的解决了。 基于正态分布的协方差的不同，正态概率分布型的贝叶斯分类器可分为：欧式距离分类器、马氏距离分类器、线性判别分析、对角线性判别分析、二次判别分析和对角二次判别分析。 在具有模式的完整统计知识条件下，按照贝叶斯决策理论进行设计的一种最优分类器。分类器是对每一个输入模式赋予一个类别名称的软件或硬件装置，而贝叶斯分类器是各种分类器中分类错误概率最小或者在预先给定代价的情况下平均风险最小的分类器。它的设计方法是一种最基本的统计分类方法。 目标：编程实现正态概率分布型的贝叶斯分类器。
上传时间： 2014-01-05
上传用户：叶山豪
1、锁定某个主题抓取； 2、能够产生日志文本文件，格式为：时间戳(timestamp)、URL； 3、抓取某一URL时最多允许建立2个连接（注意：本地作网页解析的线程数则不限） 4、遵守文明蜘蛛规则：必须分析robots.txt文件和meta tag有无限制；一个线程抓完一个网页后要sleep 2秒钟； 5、能对HTML网页进行解析，提取出链接URL，能判别提取的URL是否已处理过，不重复解析已crawl过的网页； 6、能够对spider/crawler程序的一些基本参数进行设置，包括：抓取深度(depth)、种子URL等； 7、使用User-agent向服务器表明自己的身份； 8、产生抓取统计信息：包括抓取速度、抓取完成所需时间、抓取网页总数；重要变量和所有类、方法加注释； 9、请遵守编程规范，如类、方法、文件等的命名规范， 10、可选：GUI图形用户界面、web界面，通过界面管理spider/crawler，包括启停、URL增删等
标签： 日志
上传时间： 2013-12-22
上传用户：wang5829
C51读写K9F5608源程序，自动判别坏块并跳过。
上传时间： 2014-11-09
上传用户：稀世之宝039
共有五种算法 ：A star 算法类的实现，Bp神经网络解决异或问题，联机手写数字识别，联机数字、英文字符及汉字识别，8数码游戏,本算法为手写数字识别之Fisher线性判别
上传时间： 2014-01-15
上传用户：hullow
基于ATmegal16，检测光栅尺AB两路信号，判别光栅尺的运动方向，程序由本人编写，简洁，主要涉及外部中断的应用
上传时间： 2015-12-21
上传用户：sclyutian
