资源列表
identification
- 用神经网络对具有随机噪声的二阶系统模型进行辨识.-Using neural network with random noise of the second-order system identification model.
gyy
- 从因子分析的角度出发解决基因表达谱分析问题。为解决独立成分分析方法在求解过程中的不稳定性，提出一种基于选择性独立成分分析的DNA微阵列数据集成分类器。首先对基因表达水平的重构误差进行分析，选择部分重构误差较小的独立成分进行样本重构，然后基于重构后的样本同时训练多个支持向量机基分类器，最后选择部分分类正确率较高的基分类器进行最大投票以得到最终结果。在3个常用测试集上验证了本文设计方法的有效性。-This paper tries to deal with gene expression proble
kmean
- 该程序是模式识别课程里的K均值算法程序，对模式识别的进一步理解很有帮助。-The program' s curriculum are pattern recognition algorithm K-means procedure, further understanding of pattern recognition helpful.
zhsy
- 该程序是模式识别里的fisher和sandu的算法程序，所有的散度情况都考虑在内，总共有四个程序，对学习模式识别很有帮助。-failed to translate
shiyan
- 函数逼近和预测，通用性较强，但泛化能力还有待测试-Function approximation and prediction, GM stronger, but the generalization ability have to be tested
bpnetc
- bp神经网络的应用广泛起来，用C编写的神经网络程序应该是很多人想要的，分享了。-bp neural network applications, use C to prepare procedures for neural network should be a lot of people want to share.
Canny
- CAnny算子提取边缘 边缘检测中canny良好独特的效果，广受青睐。内附完整的VC项目文件，和原图像及实验结果图像-Canny edge extraction operator Edge Detection canny good effect unique and widely popular. Containing a complete VC project documents, and the original image and experimental result image
Programming_Microsoft_Robotics_Studio
- Microsoft Press-Programming Microsoft Robotics Studio.chm 对于机器人爱好者而言Microsoft Robotics Studio应该是最适合用的工具,也是最好用,本书可以教你如何使用这个工具.-Microsoft Press-Programming Microsoft Robotics Studio.chm for robot enthusiasts should be in terms of Microsoft Robotics S
Bayes
- 贝叶斯分类实验，设计简单的线性分类器，了解模式识别的基本方法。掌握利用贝叶斯公式进行设计分类器的方法。-Bayesian classification experiment is designed to be simple linear classifier, know the basic methods of pattern recognition. Master the use of Bayesian classifier design formula method.
cvhjj
- 该文侧重以A IS 的基本原理框架为线索, 对其 研究状况加以系统综述.-D raw ing in sp irat ion f rom the verteb rate imm une system , a new research f ield of A rt i2 f icial Imm une System (A IS) is sp ringing up.
klh
- 阐述了人工免疫系统的基本概念"讨论了几种典型的算法"包括基于免疫系统基本机制的免疫算法$基于免疫 特异性的否定选择算法-&--F)@+2G*F*E3 J)F*F*4J3 F,/+I+2G KF@4/5+00123 545*30!&’(.&)*+,+-+./’00123(45*30$+5 J)FJF53@$L.53@ F2*E3 0.+2,12-*+F2 F,+00123 545*30!*E3*4J+-././GF)+*E05.)3@35-)+K3@!51-E.5+00123./GF)+*
edrk
- 主要包括免疫识别、免疫学习、免疫 记忆、克隆选择、个体多样性、分布式和自适应等,-It is the real engineering app licat ion s that draw the b road at ten2 t ion of compu ter scien t ist s to recogn ize the great po ten t ial of A IS, hereby som e impo rtan t app li2 cat ion f ields as