搜索资源列表
Animal
- 实验一：基于web的动物识别系统 1. 实验目的 理解和掌握产生式知识表示方法及产生式系统的基本过程，能够利用Web编程技术建立一个基于产生式知识表示的简单的智能系统。 2. 实验环境 (1) 硬件环境：网络环境中的微型计算机。 (2) 软件环境：Windows操作系统，任选一种网络编程语言和数据库管理系统。 3. 实验要求 (1) 以本书第2章动物识别产生式系统的规则为知识库（可增加规则），采用正向推理或逆向推理方式。 (2) 以选定的数据库管理
AnimalIdentify
- 结合第五章内容, 以动物识别系统(或货物袋装系统)为例,实现基于规则的系统构造实验.。 2. 要求: 根据输入的规则,正确地识别所能识别的动物。能完成正向和/或反向推理, 6学时内完成。 -Combination of the fifth chapter to animal identification system (or cargo bag system) as an example, rule-based system to achieve the experimental st
7
- 数字、英文字符、汉字及手写识别实例，经实验表明，识别率较高-Figure, the English characters, Chinese characters and examples of handwriting recognition, the experiments show that a higher recognition rate
network_report
- 人工神经网络的实验报告，用于模式识别、函数逼近和网络预测。-Artificial Neural Network Experiment Report for pattern recognition, function approximation and forecast network.
lixminC
- 这是编译原理词法分析源程序和实验报告。本程序亮点在于： 1、能够处理ANSI C 定义的42种运算符，32个关键字。 2、能够识别并且抽取预处理语句（如#include, #define , #ifdef....)存到preprocess.log中（格式例子为：line 0 : #include<stdio.h>） 3、能够识别并剔除两种注释(//和/* */) 4、能够识别简单的词法错误 missing terminating " 并且告诉你是在第几行出的错。 5、能够识别浮点数，
ypp
- 编译原理实验：词法分析，功能相当强大，！基本能识别所有词法！-Compilation Principle Experiment: lexical analysis, are quite powerful! Essential to identify all lexical!
VoiceReco
- 上海广茂达AS-RM型机器人 语音识别 实验代码-Shanghai Hiroshige up to AS-RM-type robot voice recognition experiment code
animalidentify
- 人工智能课程设计实验“动物识别系统源码”-Artificial intelligence curriculum design experiment " Animal Identification System Source"
face
- 完整的表情识别系统一般包括人脸表情图像捕获、预处理、人脸检测与定位、 人脸分割与归一化、人脸表情特征提取、人脸表情识别。本文着重研究了人脸表 情特征提取、特征选择及表情分类等关键问题，并提出了一些改进的方法，同时 进行了仿真实验-Complete expression recognition systems typically include facial expression image capture, preprocessing, face detection and loca
tongxinwang
- 通信网试验基础实验代码，包括时间表调度实验、摘挂机检测实验、脉冲计数实验、位间隔识别实验、软件送音实验、驱动交换网络实验-Communication network based experimental test code, including the timetable scheduling experiment, hook detection experiments, pulse-counting experiments, the bit interval identification ex
tongxinwang
- 通信网试验基础实验代码，包括时间表调度实验、摘挂机检测实验、脉冲计数实验、位间隔识别实验、软件送音实验、驱动交换网络实验-Communication network based experimental test code, including the timetable scheduling experiment, hook detection experiments, pulse-counting experiments, the bit interval identification ex
OpenCV_2EyeRecognize
- OPENCV双目人脸识别实验，使用OPENCV2.4.6提供的直方统计算法方案为蓝本重新设计架构，将原本的单目识别扩展成双目识别，本工程已实现双目图像提取和双倍识别计算，可进行二次开发，进化成3D形体识别-OPENCV binocular face recognition experiments, algorithm histogram statistics provided by the use of OPENCV2.4.6 is modeled to design architecture,
main
- 基于stm32f103的手写识别实验，软件里面的字体大小并不是我们生成点阵的大小，12字体是XP的叫法，我们字体的大小以宽和高的大小来决定！-Based on stm32f103 handwriting recognition experiment
Spatial-filtering
- 空间滤波。光学联合变化相关识别实验。图像相关识别的目的是从一些图像中找其中是否含有某一特定图像。图像识别在许多方面有重要应用价值。-Spatial filtering.Optical joint changes related to recognition experiment.The purpose of image correlation recognition some images to find whether contains a specific image.Image reco
实验一
- 识别各类单词符号，如关键字、标识符、运算符、常数、界符，结果以二元式形式输出，并构造符号表(Identifies all kinds of word symbols, such as keywords, identifiers, operators, constants, bounds, and results in the form of two variables, and constructs a symbol table)
MNIST
- MNIST手写体数字识别库及图片提取代码MNIST手写数字库识别实现摘要手写数字识别是模式识别的应用之一。文中介绍了手写数字的一些主要特征,并提出了截断次数特征并利用截断次数特征进行了实验(MNIST handwritten digital identification library and picture extraction code MNIST handwritten numeral library identification implementation summary Handwr
任亮_201407010207_实验一_安装Linux操作系统
- 动物识别代码换个话题话题教育与用户要后天呀一天(gfghthtytyt ytee regrtegeg tghrtgr tht)
B2DPCA和ELM人脸识别算法研究_李定珍
- 提出一种新型、高效的基于 Ｂ２ＤＰＣＡ（双向二维主成分分析）和 ＥＬＭ（极端学习机）的人脸识别算法， 该算法是根据曲波变换分解人脸图像和一种改进的降维技术，通 过 Ｂ２ＤＰＣＡ 生成识别特征集来训练和测试 ＥＬＭ 分类器，提高识别精度。通过大量实验，并把实验结果与现存技术进行比较，结果表明 Ｂ２ＤＰＣＡ＋ＥＬＭ 算法有效地提高了识别准确率，并降低了对原型数量的依赖。将来有望能把局部特征和基于曲波分解的全 局信息结合起来应用到识别精度和分类速度上。(a new human recognit
实验2
- LL1文法分析器，可以识别LL1文法，求出first集与follow集，生成分析表。(LL1 grammar analyzer, you can identify the LL1 grammar, find the first set and follow set, generate an analysis table.)
程序
- 模式识别课程，相关实验的手写字符识别代码。(Pattern recognition course, handwritten character recognition in related experiments)