神经网络法的数字识别代码，C++实现，很早时候编写的代码，重要的是思想。 　1. 我们在上传前对每款软件都进行了病毒查杀和插件检查，全力为您提供绿色下载环境。某些含有采集程序的代码可能会误报病毒，实际上是安全文件，如果您想进一步确保安全，可在解压使用前自行检查。 　2. 如果某软件侵犯了您的版权，请立即告之我们，以便尽快得到处理。 　3. 我们提供的程序意在学习和研究，未经作者或本站许可请不要用于商业用途，由此造成的不良后果本站不承担任何责任。

目录 第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主

第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主要步骤

内容索引:VC/C++源码,算法相关,数字识别,神经网络法　　神经网络法的数字识别代码，C++实现，很早时候编写的代码，重要的是思想。