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  1. 模式识别-窗函数估计,感知器准则算法等

  2. 概率密度的窗函数估计,正态窗,Parzen窗法进行总体分布的非参数估计方法,感知器准则算法实验
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-09-23
    • 文件大小:201kb
    • 提供者:mobileice
  1. 感知器准则算法实验 例样

  2. 在实际问题中,人们可以不去估计概率密度,而直接通过与样本和类别标号有关的判别函数来直接将未知样本进行分类。这种思路就是判别函数法,最简单的判别函数是线性判别函数。采用判别函数法的关键在于利用样本找到判别函数的系数,模式识别课程中的感知器算法是一种求解判别函数系数的有效方法。本实验的目的是通过编制程序,实现感知器准则算法,并实现线性可分样本的分类。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-05-07
    • 文件大小:117kb
    • 提供者:taoofenn
  1. 基于Matlab的感知器准则算法

  2. 感知器准则算法(matlab)感知器准则算法(matlab)
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-06-29
    • 文件大小:87kb
    • 提供者:taoofenn
  1. 感知器准则算法实验

  2. 模式识别课程中的简单的基础实验操作,适用于MATLAB平台
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-03-19
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:qq_22597955
  1. Fisher线性分类器的设计与实现,感知器算法的设计实现

  2. 实验报告+代码+数据集 1、掌握Fisher线性判别的基本原理 2、利用Fisher线性判别解决基本的两类线性分类问题 1、熟悉感知器算法。 2、掌握感知准则函数分类器设计方法。 3、掌握感知器算法,利用它对输入的数据进行多类分类。
  3. 所属分类:机器学习

  1. 协作频谱感知中基于距离准则的量化器设计

  2. 针对感知节点能量和汇报信道带宽受限的认知无线电网络中协作频谱感知问题,提出了一种基于距离准则的优化量化器设计方法。首先,计算融合中心接收的量化数据的巴氏距离(BD,Bhattacharyya distance)为性能准则,构建量化器的优化数学模型,采用粒子群优化算法求解得出最优量化阈值。根据融合中心接收的各感知节点的量化数据,构造对数似然比检测器,对是否存在主用户信号做出决策,最后推导了未量化条件下能量检测器的性能上界。仿真实验结果与已有方法对比,所提出的3 bit量化方法的性能接近能量检测器的
  3. 所属分类:其它