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搜索资源列表

  1. 计算机技术硕士模式识别课件

  2. 计算机技术硕士模式识别课程课件。 第一章：模式识别概述：模式识别的基本概念，模式识别系统，模式识别的发展和应用，模式识别的研究方法；模式识别应用：生物特征识别。 第二章：线性判别函数：引言；感知准则函数和梯度下降法；最小平方误差准则函数，分段线性判别函数；Fisher线性判别函数，支持向量机； 第三章：Bayes决策理论：引言；基于最小错误概率的Bayes决策理论；基于最小风险的Bayes决策；Bayes分类器和判别函数；正态分布时的Bayes决策法则。 第四章：近邻法与聚类：近邻法则的一般概

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-08-07
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：forx86

  1. 模式识别课件包括图像获取，图像处理，图像识别，图像判决

  2. 包括图像获取，图像处理，图像识别，图像判决

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-02
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：qszchew

  1. 数字图像处理学（阮秋琦，2001版）

  2. 全书共分10章，其中包括：绪论，图像、图像系统与视觉系统，图像处理中的正交变换，图像增强，图像编码，图像复原，图像重建，图像分析，数学形态学原理，模式识别的理论和方法。 数字图像处理学的一本经典的书，不用多说。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-12-16
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：yinfuyong

  1. 《模式识别》(边肇祺)习题答案

  2. 《模式识别》(边肇祺)习题答案目录 1 绪论2 2 贝叶斯决策理论2 3 概率密度函数的估计8 4 线性判别函数10 5 非线性判别函数16 6 近邻法16 7 经验风险最小化和有序风险最小化方法18 8 特征的选取和提取18 9 基于K-L展开式的特征提取20 10 非监督学习方法22 1

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-04-10
    • 文件大小：421kb
    • 提供者：guxj821

  1. 模式分析的核方法英文版 Kernel Methods for Pattern Analysis

  2. 本书详细介绍基于核的模式分析的基本概念及其应用，主要内容包括：主要理论基础，若干基于核的算法，从最简单的到较复杂的系统，例如核偏序最小二乘法、典型相关分析、支持向量机、主成分分析等。还描述了若干核函数，从基本的例子到高等递归核函数，从生成模型导出的核函数(如HMM)到基于动态规划的串匹配核函数，以及用于处理文本文档的特殊核函数等。 　　 本书适用于所有从事模式识别、机器学习、神经网络及其应甩的学生、教师和研究人员。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-04-14
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：abcdegg

  1. 模式识别 Pattern Recognition

  2. 模式识别课件，武汉大学 王文伟老师的共8章内容： 1． 模式识别概述 2 2． Bayes决策理论 4 3． 概率密度函数的估计 4 4． 线性判别函数 4 5． 邻近法则 2 6． 非监督学习与聚类方法 4 7． 特征的选择与提取 4 8． 神经网络、统计学习理论和支持向量机8 9． 模糊模式识别 2 10. 应用举例 2

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-05-28
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：wshthl

  1. 模式识别 人脸检测 课程论文

  2. 当计算机实现了模式识别的方法，并形成一个系统时，称为模式识别系统。模式识别系统主要由数据获取、信息预处理、特征提取和选择、分类决策、结论分析几个主要部分组成（见图1）。数据获取是指通过外部设备（如声音采集器、摄像机、照相机等）采集需要分析处理的原始数据的过程。信息预处理包括降噪、二值化等过程，对采集的图像或声音等原始数据进行初步的处理，减小数据量和数据维数，为以后的进一步分析打好基础。特征提取和选择，根据我们需要的信息提取关键的部分。例如，车牌号的识别，需要找到图像或视频中车牌号所在的位置，保

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-12-16
    • 文件大小：331kb
    • 提供者：ShangYT

  1. 数字图像处理学(第一部分)

  2. 第一章 绪论第二章 图像处理系统及视觉系统第三章 图像中的正交变换第四章 图像增强第五章 图像编码第六章 图像复原第七章 图像重建第八章 图像分析第九章 数学形态学原理第十章 模式识别的理论和方法

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2008-04-11
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：laoyu2008

  1. 数学图像处理学(第二部分)

  2. 第一章 绪论第二章 图像处理系统及视觉系统第三章 图像中的正交变换第四章 图像增强第五章 图像编码第六章 图像复原第七章 图像重建第八章 图像分析第九章 数学形态学原理第十章 模式识别的理论和方法

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-04-11
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：laoyu2008

  1. 数学图像处理学(第三部分)

  2. 第一章 绪论第二章 图像处理系统及视觉系统第三章 图像中的正交变换第四章 图像增强第五章 图像编码第六章 图像复原第七章 图像重建第八章 图像分析第九章 数学形态学原理第十章 模式识别的理论和方法

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-04-11
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：laoyu2008

  1. 数学图像处理学(第四部分)

  2. 第一章 绪论第二章 图像处理系统及视觉系统第三章 图像中的正交变换第四章 图像增强第五章 图像编码第六章 图像复原第七章 图像重建第八章 图像分析第九章 数学形态学原理第十章 模式识别的理论和方法

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-04-11
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：laoyu2008

  1. 现代模式识别-孙即祥

  2. 本书深入了论述了模式识别的理论和方法，较全面的反映了本学科的新进科技成果。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-04-17
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：gaohuangh2011

  1. 基于模式识别的故障诊断技术研究与应用

  2. 本文对故障诊断的基本概念和基本理论进行分析和论述，在探索国内外已 有的质量控制方法的基础上，分析了原有的过程控制技术如SPC，面对现代自 动化生产过程的不足，提出了基于模式识别的故障诊断技术

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-08-15
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：u011702596

  1. 模式识别引论

  2. 描述模式识别的基本概念和方法，如何有效地运用所学知识和方法解决实际问题，为研究新的模式识别的理论和方法打下基础

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2014-06-13
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：jamestzeng

  1. 计算机技术硕士模式识别课件

  2. 计算机技术硕士模式识别课程课件。 第一章：模式识别概述：模式识别的基本概念，模式识别系统，模式识别的发展和应用，模式识别的研究方法；模式识别应用：生物特征识别。 第二章：线性判别函数：引言；感知准则函数和梯度下降法；最小平方误差准则函数，分段线性判别函数；Fisher线性判别函数，支持向量机； 第三章：Bayes决策理论：引言；基于最小错误概率的Bayes决策理论；基于最小风险的Bayes决策；Bayes分类器和判别函数；正态分布时的Bayes决策法则。 第四章：近邻法与聚类：近邻法则的一般概

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-08-24
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：hsskaaa

  1. 模式识别之特征选择

  2. 本书系统深入地论述用于模式识别的特征选择的理论与方法。在内容上注重系统、全面地论述特征选择理论和方法，并力求反映国内、外特征选择领域的最新发展趋势。 全书重点论述各种有监督和无监督特征选择理论及方法。全面涵盖特征选择原理、特征选择方法分类、各类特征选择方法特点及特征选择算法性能评价方法等知识。论述各种特征评价方法。论述各种滤波式、封装式特征选择方法的原理、工作流程及算法步骤。论述特征选择集成方法、特征选择方法与样本选择及分类器集成的融合方法。还包括用于无监督模式识别的基于图谱理论的特征选择方法

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-30
    • 文件大小：33mb
    • 提供者：weixin_43558953

  1. 模式识别.zip

  2. 着重讲述模式识别的基本概念，基本方法和算法原理。 ●注重理论与实践紧密结合 实例教学：通过实例讲述如何将所学知识运用到实际应用之中 ●避免引用过多的、繁琐的数学推导

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-16
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：weixin_43647181

  1. 基于模糊聚类分析和模糊模式识别的煤层底板突水区域预测

  2. 借助于模糊理论与技术可以较客观地实现煤层底板突水预测中模糊信息与模糊关系的正确表达与处理,综合考虑突水影响因素,提出了采用模糊聚类分析与模糊模式识别相结合的预测方法。首先采用模糊聚类分析对底板突水的样本集合进行分类,建立不同程度的模糊模式,然后对待测样本进行模糊模式识别,以此来预测待测样本的底板突水危险程度。此方法克服了模糊聚类单一分析方法的不确定性,提高了预测结果的准确程度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-14
    • 文件大小：375kb
    • 提供者：weixin_38666232

  1. Radon空间中的矩和不变矩

  2. Radon变换由于其高的噪声鲁棒性以及将模式图像上的旋转，缩放和平移操作转换为Radon图像中的平移和缩放比例的能力而被公认为是有前途的图像处理解决方案。 最近，已在图像Radon空间中引入了广泛用于信号处理的几种变换，以进行模式识别。 但是，对Radon空间中的矩，尤其是矩不变性，尚未进行彻底的研究。 在本文中，我们介绍了一个在Radon空间中构造矩和矩不变性的数学框架。 首先，分别在Radon空间中引入代表非正交矩的旋转矩和代表正交矩的Legendre-Fourier矩。 在此基础上，我们提

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：638kb
    • 提供者：weixin_38631182

  1. mPadal：一种用于活动识别的局部和全局多视图联合特征选择方法

  2. 多视图特征的选择对于分类多视图数据（尤其是高维数据）起着重要作用。 本文提出了一种通过局部局部模式识别和全局标签相关性分析（mPadal）联合的多视图特征选择方法。 与以前的直接通过视图级别分析全局选择多视图特征的方法不同，拟议的mPadal采用新的局部和全局联合方式。 在局部选择阶段，将通过考虑最具区分性的图案的局部邻居结构来首先选择图案区分特征。 在全局选择阶段，选择标签相关性最高的要素，这些要素可以很好地分隔当前视图中的不同类别。 最后，将选定的两个部分合并以形成最终特征。 实验结果表明，

  3. 所属分类：其它

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