C针对模式识别问题H描述了支持向量机的基本思想H着重讨论了OD=?PI最小二乘=?PI加权=?P 和直接 =?P 等新的支持向量机方法H用于降低训练时间和减少计算复杂性的海量样本数据训练算法分块法I分解法H提 高泛化能力的模型选择方法H以及逐一鉴别法I一一区分法IPD., 分类法I一次性求解等多类别分类方法@最后给 出了污水生化处理过程运行状态监控的多类别分类实例@作为结构风险最小化准则的具体实现H支持向量机具有 全局最优性和较好的泛化能力
上传时间： 2014-01-15
上传用户：Ants
linux平台下的网络通讯程序，可实现用户鉴别，单聊，群聊等
上传时间： 2013-12-20
上传用户：qunquan
c语言常见错误汇总，帮大家鉴别常见的错误，提高对系统认识
上传时间： 2016-04-18
上传用户：zhouchang199
中文信息处理的源程序，用于分词过程中的歧义鉴别与排除，vc++编写，.cpp文件
上传时间： 2016-05-22
上传用户：wangzhen1990
密码学以研究保密通信为目的，而且仅限于数据通信。 密码技术还应用于信息鉴别和数字鉴别，用以防止电子欺骗。 密码加密算法的对立面就是密码分析，也就是破译技术研究。加密与破译是一对矛盾，了解破译对研究加密非常必要。
上传时间： 2016-08-16
上传用户：CHENKAI
实现对四个人进行抢答，有抢答鉴别模块，转换模块，3选1模块，倒计时模块COUNT，该模块实现答题时间的倒计时，在计满100s后送出声音提示。
标签： 抢答
上传时间： 2013-12-29
上传用户：change0329
为 了提高用户身份认证和授权管理的灵活性，从We b 应用系统的安全性角度出发，讨论了 一 种在． N E T F r a me w o r k下保证应用程序安全性的身份验证和授权模型，并给出了模型的具体实现方法。 该模型利用 F o r ms身份验证方法对用户的身份进行鉴别。在授权处理上，模型结合统一资源定位( u ． J f o r m R e s o u r c e L o c a t o r , U R L ) 授权模式和用户所具有的系统角色，分别从页面级和页面操作级对用户的访问进行 控制。该模型在企业局域网环境内能够提供比较灵活的身份认证和基于角色的授权服务。实际应用表明， 基于该模型的We b应用系统能够对用户的访问进行有效的控制，从而保证了系统的安全性
上传时间： 2013-12-31
上传用户：VRMMO
摘 要:曝光瞬间造成图像模糊的运动通常作为直线运动近似处理 ,若能找出模糊图像的运动模糊方向 ,并将之旋转到水平轴 ,则二维问题可简化为一维来处理 ,大大简化由模糊图像估计出运动模糊点扩散函数以及图像恢复的过程 ,并为图像恢复的并行计算创造有利条件。由于运动模糊降低了运动方向上图像的高频成 分 ,沿着运动方向实施高通滤波 方向微分 ,可保证微分图像灰度值 绝对值 之和最小。基于此 ,本文利用双线性插值的方法 ,固定并适当选取方向微分的微元大小 ,构造出3 ×3方向微分乘子 ,得到了高效高精度的自动鉴别运动模糊方向的新方法 ,并通过数值实验进行了验证。
上传时间： 2013-12-08
上传用户：lmeeworm
手写输入法源代码,要能够识别用户输入的具体内容,并保存用户签名笔迹
标签： 手写输入源码
上传时间： 2015-07-14
上传用户：onionhead
MATLAB深度学习简介深度学习是机器学习的一个类型，该类型的模型直接从图像、文本或声音中学 习执行分类任务。通常使用神经网络架构实现深度学习。“深度”一词是指网络 中的层数 — 层数越多，网络越深。传统的神经网络只包含 2 层或 3 层， 而深度网络可能有几百层。下面只是深度学习发挥作用的几个例子:• 无人驾驶汽车在接近人行横道线时减速。• ATM 拒收假钞。• 智能手机应用程序即时翻译国外路标。深度学习特别适合鉴别应用场景，比如人脸辨识、 文本翻译、语音识别以及高级驾驶辅助系统(包括 车道分类和交通标志识别)。简言之，精确。先进的工具和技术极大改进了深度学习算法，达到了 很高的水平，在图像分类上能够超越人类，能打败世界最优秀的围棋 选手，还能实现语音控制助理功能，如 Amazon Echo® 和 Google Home，可用来查找和下载您喜欢的新歌。如果您刚接触深度学习，快速而轻松的入门方法是使用现有网络， 比如 AlexNet，用一百多万张图像训练好的 CNN。AlexNet 最常用于 图像分类。它可将图像划分为 1000 个不同的类别，包括键盘、鼠标、 铅笔和其他办公设备，以及各个品种的狗、猫、马和其他动物。
标签： Matlab
上传时间： 2022-06-10
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