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基于MATLAB的模糊模式识别在癌细胞识别中的应用-Based on the MATLAB language Use computer fuzzy pattern recognition to determine the classification of cancer cells
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模糊c均值聚类算法对遥感图像分类，可自己进行修改-Fuzzy c means clustering algorithm for remote sensing image classification can be modify their
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kfcm，为模糊核聚类算法，用于将低维的数据映射到高维进行分类，是较先进的算法-kfcm, the fuzzy kernel clustering algorithm for low-dimensional data is mapped to high-dimensional classification, is a more advanced algorithms
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手写数字识别,分为分类程序（模板匹配分类器、Bayes分类器、线性函数分类法、非线性分类法、神经网络分类器）和聚类程序（模糊聚类、遗传算法）-Handwritten numeral recognition, is divided into classification procedures (template matching classifier, Bayes classifier, a linear function of classification, non-linear classif
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模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点，为了克服该缺点，将遗传算法应用于模糊C-均值算法(FCM)的优化计算中，由遗传算法得到初始聚类中心，再使用标准的模糊C-均值聚类算法得到最优分类结果。-Fuzzy C-means algorithm converges to local minimum points easily, in order to overcome the shortcomings of genetic algorithm is applied to fuzzy C-means al
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基于VC的各种聚类和分类算法程序。
手写数字或者打开已有的手写数字图像后，在右视图空白处，单击鼠标左键，激活右视图，选择菜单中的各种分类算法，可以对手写数字进行分类。有模板匹配分类器、Bayes分类器、线性函数分类法、非线性分类法、神经网络分类器。
在左视图上单击鼠标左键，可获得3种数据源：标准数字聚类、手画图形聚类、位图文件分析聚类。可以进行特征提取、模糊聚类和遗传算法。-VC-based clustering and classification algorithm for a
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用SVM算法实现聚类与分类的例程。内附实验数据，运行结果以及经典参考文献一篇《A New Fuzzy Cover Approach to Clustering》-SVM algorithm using clustering and classification routines. Included the experimental data, the results as well as the classic References 1 " A New Fuzzy Cover Appro
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SVM结合模糊方法在遥感图像分类中的应用-SVM combined with fuzzy method in the application of remote sensing image classification
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algorithm of Fuzzy ART classification
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提出了基于特征融合和模糊核判别分析(FKDA)的面部表情识别方法。首先，从每幅人脸图像中手工定
位34个基准点，作为面部表情图像的几何特征，同时采用Gabor小波变换方法对每幅表情图像进行变换，并提取基
准点处的Gabor小波系数值作为表情图像的Gabor特征；其次，利用典型相关分析技术对几何特征和Gabor特征进
行特征融合，作为表情识别的输人特征；然后，利用模糊核判别分析方法进一步提取表情的鉴别特征；最后，采用最
近邻分类器完成表情的分类识别。通过在JAFFE国际表情数据库和
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本人的模糊控制课堂作业，基于Sugeno（TSK）推理的模糊控制器-Fuzzy control of my class assignments, based on Sugeno (TSK) inference of the fuzzy controller
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智能计算作业，刀具分类Intelligent computing operations, tool classification-Intelligent computing operations, tool classification
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聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分为若干子集，使相似的样本尽可能归于一类，而把不相似的样本划分到不同的类中。硬聚类把每个待识别的对象严格的划分某类中，具有非此即彼的性质，而模糊聚类建立了样本对类别的不确定描述，更能客观的反应客观世界，从而成为聚类分析的主流。-Clustering analysis is a kind of multivariate statis
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本文提出了一种自动检测和电能质量扰动分类模糊专家系统。有关干扰的类型包括电压骤降，骤升，中断，切换瞬变，冲动，闪烁，谐波和缺口。据推测，在所分析的波形采样的形式提供。傅立叶变换和小波分析，利用独特的功能获得的波形一个模糊专家系统为主体的决定有关的干扰类型而设计的。仿真研究，验证了该方法的比较研究人工神经网络为基础的分类方法和该方法研究的准确性也报告，以显示该方法的优点-This paper presents a fuzzy-expert system for automated detectio
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模糊C均值聚类，通过设置不同的灰度，可将彩色图像分成若干区域，达到分类的目的。-Fuzzy C means clustering, by setting different grayscale, color images can be divided into several regions, to achieve the purpose of classification.
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一种极化SAR图像模糊分类方法One kind of fuzzy classification of polarimetric SAR images-One kind of fuzzy classification of polarimetric SAR images
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fuzzy c means and variants for pattern classification
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A classification and fuzzy-based approach for digital multi-focus
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通过matlab语言实现Fisher分类和基于核Fisher分类的设计与实现研究和模糊相似关系直接用于分类，实现结果良好，可供大家使用，互相学习。-Fisher classifier matlab language and kernel Fisher classification-based design and realization of fuzzy similarity relations for the classification, to achieve good results fo
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基于神经网络的遥感图像分类取得了较好的效果,但存在固有的过学习、易陷入局部极小等缺点.支持向量机机器学习方法,根据结构风险最小化(SRM)原理,表现出很多优于其他传统方法的性能,本研究的基于多类支持向量机分类器的遥感图像分类取得了达95.4 的分类精度.但由于遥感图像分类类别多,所需训练样本较大,人工选择效率较低,为此提出以人工选择初始聚类质心、C均值模糊聚类算法自动标注训练样本的基于多类支持向量机的半监督式遥感图像分类方法,期望能在获得适用的分类精度的基础上有效提高分类效率-Neural ne
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