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搜索资源 - pattern classifier
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基于叶片数字图像的植物识别是自动植物分类研究的热点。但是随着植物种类的增加，传统的分类方法由 于提取的特征比较单一或者分类器结构过于简单，导致叶片识别率较低。为此，本文提出使用纹理特征结合形状 特征进行识别，并且使用深度信念网络构架作为分类器。纹理特征通过局部二值模式、Gabor 滤波和灰度共生矩阵 方法得到。而形状特征向量由 Hu 氏不变量和傅里叶描述子组成。为了避免过拟合现象，使用“dropout”方法训练 深度信念网络。这种基于多特征融合的深度信念网络的植物识别方法-Plant based
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auto associative neural network classifier for pattern classification
This function constructs a bottleneck (or autoassociative) neural network.
A neural network based dynamic forecasting model for Trend Impact Analysis
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A Bayesian classifier for pattern recognition
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1采用遗传算法对男女生样本数据中的身高，体重，喜欢数学，喜欢文学，喜欢运动，喜欢模式识别共6个特征进行特征选择，并基于所得到的最佳特征采用SVM设计男女生分类器，并计算模型预测性能（包含SE,SP,ACC和AUC ）。提示：可以用6位的0/1进行编码，适应度函数可以考虑类似 。-1 genetic algorithm for boys and girls in the sample data of height, weight, like math, like literature, like
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2采用PCA对男女生样本数据中的身高，体重，喜欢数学，喜欢文学，喜欢运动，喜欢模式识别共6个特征进行特征提取（自己设定选取的特征个数），并基于所得到的特征采用SVM设计男女生分类器，并计算模型预测性能（包含SE,SP,ACC和AUC ）。-2 using PCA for boys and girls in the sample data height, weight, like math, like literature, like sports, like common pattern rec
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模式识别中,对于服从多元正态分布的样本的一个分类器的实现,-Pattern recognition, for the sample of multivariate normal distribution on the implementation of a classifier,
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模式识别中,对于服从多元正态分布的样本的一个分类器的实现,-Pattern recognition, for the sample of multivariate normal distribution on the implementation of a classifier,
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模式识别中,用线性预测分类器实现逻辑与和逻辑或,MATLAB实现-Pattern recognition, the linear prediction classifier is used to implement logic and logic or MATLAB
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模式识别中贝页斯分类器的MATLAB实现,且用不同颜色标记了分类点和错分点-Mr Page in pattern recognition classifier of MATLAB, and use different color tag by classification and fault point
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模式识别中贝页斯分类器的MATLAB实现,且用不同颜色标记了分类点和错分点-Mr Page in pattern recognition classifier of MATLAB, and use different color tag by classification and fault point
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模式识别中,对于服从多元正态分布的样本的一个分类器的实现,-Pattern recognition, for the sample of multivariate normal distribution on the implementation of a classifier,
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模式识别中,用线性预测分类器实现逻辑与和逻辑或,MATLAB实现-Pattern recognition, the linear prediction classifier is used to implement logic and logic or MATLAB
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模式识别中贝页斯分类器的MATLAB实现,且用不同颜色标记了分类点和错分点-Mr Page in pattern recognition classifier of MATLAB, and use different color tag by classification and fault point
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模式识别中,对于服从多元正态分布的样本的一个分类器的实现,-Pattern recognition, for the sample of multivariate normal distribution on the implementation of a classifier,
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模式识别中,用线性预测分类器实现逻辑与和逻辑或,MATLAB实现-Pattern recognition, the linear prediction classifier is used to implement logic and logic or MATLAB
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模式识别中,对于服从多元正态分布的样本的一个分类器的实现,(Pattern recognition, for the sample of multivariate normal distribution on the implementation of a classifier,)
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模式识别中贝页斯分类器的MATLAB实现,且用不同颜色标记了分类点和错分点(Mr Page in pattern recognition classifier of MATLAB, and use different color tag by classification and fault point)
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模式识别中,用线性预测分类器实现逻辑与和逻辑或,MATLAB实现(Pattern recognition, the linear prediction classifier is used to implement logic and logic or MATLAB)
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BP神经网络算法，贝叶斯-最小距离分类器，可以用于模式识别。(BP neural network algorithm, Bayesian minimum distance classifier, can be used for pattern recognition)
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模式识别分类器，利用Fisher判别对数据进行分类以及BP神经网络的方法进行分类(Pattern recognition classifier, the use of Fisher discriminant classification of data and BP neural network method for classification)
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