人工智能模式识别中基于支持向量机的分类算法在识别领域属于较新的应用
上传时间： 2013-12-23
上传用户：270189020
地图模式识别是由计算机来对地图进行识别与理解，并借助一定的技术手段研究和分析地 图上的各种模式信息，获取地图要素的信息。其过程类似于人对地图的阅读，它是近年来在地图 制图领域中新兴起来的一门高技术，是信息时代人工智能、模式识别技术在地图制图中的具体 应用。由于它是传统地图制图迈向数字地图制图的一座桥梁，因此，地图模式识别代表了当前地 图制图领域发展的前沿和主攻方向，它与遥感技术、地理信息系统一起，被称为现代地图制图的 三大技术。
上传时间： 2014-01-03
上传用户：nanxia
介绍当今人工智能主流-----人工神经元网络的原理与设计方法,对计算机人工智能,工业智能控制,信号处理,模式识别,数据压缩等领域有重要作用.
上传时间： 2013-12-20
上传用户：dengzb84
pca算法的源代码。在做人工智能与模式识别的朋友必须的。用于降维。
上传时间： 2016-02-07
上传用户：kelimu
模式识别的课件，如果你想了解人工智能，这个会很有用！因为人工智能就是模式识别+图像处理，
标签： 模式识别
上传时间： 2014-01-16
上传用户：wangdean1101
模式识别诞生于20世纪20年代,随着40年代计算机的出现,50年代的人工智能的兴起,模式识别在60年代初迅速发展成一门学科.它所研究的理论和方法在很多科学和技术领域中得到了广泛的重视,推动了人工智能系统的发展,在很多地方得到了成功的应用.
上传时间： 2013-12-24
上传用户：wcl168881111111
人工智能高清电子书-智能模式识别方法 - 肖健华
标签： 人工智能
上传时间： 2022-03-27
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提出了一种改进的LSM-ALSM子空间模式识别方法，将LSM的旋转策略引入ALSM，使子空间之间互不关联的情况得到改善，提高了ALSM对相似样本的区分能力。讨论中以性能函数代替经验函数来确定拒识规则的参数，实现了识别率、误识率与拒识率之间的最佳平衡；通过对有限字符集的实验结果表明，LSM-ALSM算法有效地改善了分类器的识别率和可靠性。关 键 词 学习子空间; 性能函数; 散布矩阵; 最小描述长度在子空间模式识别方法中，一个线性子空间代表一个模式类别，该子空间由反映类别本质的一组特征矢量张成，分类器根据输入样本在各子空间上的投影长度将其归为相应的类别。典型的子空间算法有以下三种[1, 2]：CLAFIC(Class-feature Information Compression)算法以相关矩阵的部分特征向量来构造子空间，实现了特征信息的压缩，但对样本的利用为一次性，不能根据分类结果进行调整和学习，对样本信息的利用不充分；学习子空间方法(Leaning Subspace Method, LSM)通过旋转子空间来拉大样本所属类别与最近邻类别的距离，以此提高分类能力，但对样本的训练顺序敏感，同一样本训练的顺序不同对子空间构造的影响就不同；平均学习子空间算法(Averaged Learning Subspace Method, ALSM)是在迭代训练过程中，用错误分类的样本去调整散布矩阵，训练结果与样本输入顺序无关，所有样本平均参与训练，其不足之处是各模式的子空间之间相互独立。针对以上问题，本文提出一种改进的子空间模式识别方法。子空间模式识别的基本原理1.1 子空间的分类规则子空间模式识别方法的每一类别由一个子空间表示，子空间分类器的基本分类规则是按矢量在各子空间上的投影长度大小，将样本归类到最大长度所对应的类别，在类x()iω的子空间上投影长度的平方为()211,2,,()argmax()jMTkkjpg===Σx (1)式中 函数称为分类函数；为子空间基矢量。两类的分类情况如图1所示。
上传时间： 2013-12-25
上传用户：熊少锋
神经网络（模式识别模块）软件开发包!!!可以识别任何事物，适用于图像识别、语音识别、自动控制等诸多领域，具有简单、易学、开发周期短、识别率高等特点。
上传时间： 2015-02-22
上传用户：youth25
模式识别二维链表实现isodata算法 早期试验，界面没有优化
上传时间： 2013-12-21
上传用户：maizezhen
