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图像模式识别
模板匹配法
神经网络分类器
几何分类器
基于概率统计的贝叶斯分类器-image pattern recognition template matching neural network classifiers classification is based on geometric probability and statistics Bayesian classifier
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用VC++实现图像的分类识别，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,With VC++ Achieve image classification and recognition, template matching classifier, Bayes classifier, a linear function of classification, non-linear classification, neural network classifiers
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简单分类器 可用于基于神经网络的字母识别，适合初学者使用。
-Simple classifier based on neural network can be used to identify the letters, suitable for beginners to use.
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图像模式识别 模板匹配法 神经网络分类器 BP源代码-Image pattern recognition template matching neural network classifier BP source code
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模式分类。包括:训练样本设计、模板匹配分类器、Bayes分类器、线性函数分类法、非线性分类法、神经网络分类法-Pattern classification. Include: training sample design, template matching classifier, Bayes classifier, a linear function of classification, non-linear classification, neural network classificat
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（压缩包里一共有5个代码）
pca+lda+粗糙集+模糊神经网络
saveORLimage.m将ORL人脸库分为测试集ptest和训练集pstudy存为imagedata.mat
1.savelda.m将人脸库先进行pca降维，再用lda进行特征提取，得到新的测试集ldatest和训练集ldastudy存为imageldadata.mat
2.对ldastudy进行离散化(discretimage.m)，得到离散化矩阵disdata,存入到imagedisdata.mat
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模式识别的
图像的贝叶斯分类
图像的贝叶斯分类
神经网络模式识别-Bayesian pattern recognition image classification image of the Bayesian classifier neural network pattern recognition
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Neural Network Based Clustering
using Self Organizing Map (SOM) in Excel
Here is a small tool in Excel using which you can find clusters in your data set. The tool uses Self Organizing Maps (SOM) - originally proposed by T.Kohonen as the metho
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图象处理 模式识别 多种分类方法(最临近匹配分类器、Bayes分类器、线性函数分类、非线性函数分类、神经网络分类)识别0-9数字 手写数字与数字图片,包括设计训练样品库、可以选择多种分类器来识别识别0-9这十个阿拉伯数字，包括临时手写的数字，也包括图片中的数字
-Pattern recognition image processing a variety of classification (the most close to matching classifier, Bay
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分别通过模板匹配分类器、、Bayes分类器、线性函数分类法、非线性分类法、神经网络分类器对手写字进行模式分类，编写相关的程序可以参考此代码-Respectively, through template matching classifier,, Bayes classifier, a linear function of classification, non-linear classification, neural network classifiers for pattern classi
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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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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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本程序主要视图界面分两部分，左视图是训练样品设计，右视图是模式识别，可根据模式识别菜单项进行识别。分类器包括模板匹配分类器，Bayes分类器。分类法包括线性函数分类法，非线性函数分类法和神经网络分类法。-The program interface main view in two parts, the left view is the training sample design, the right view is the pattern recognition, pattern recogn
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字母识别的一种应用并配有简单的分类器及基于BP网络的英文字母识别系统-Letters of application and identify with simple classifier based on BP neural network, and the English alphabet recognition system
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线性分类器设计，1_k近邻法，剪辑法，ANN-BP神经网络法，聚类分析法，特征选择，特征提取等模式识别常用算法，内有matlab可运行实现，还有word文档的说明。对于学习，是做好的资料。-Commonly used algorithm for linear classifier design the 1_k nearest neighbor, clip, ANN-BP neural network method, cluster analysis, feature selection, fea
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在VC++6.0环境下运行.手写数字的分类识别，并有详细的程序使用方法。分别采用模板匹配分类器，Bayes分类器，线性函数分类法，非线性分类，神经网络分类器进行识别，功能强大，还可以对比各种算法的优劣。-VC++6.0 environment run. Classification and recognition of handwritten digits, and a detailed program to use. Template matching classifier Bayes cla
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多种分类器gui界面，包括支持向量机、贝叶斯分类器、感知机、神经网络等-Multiple classifier GUI interface, including support vector machines, Bayesian classifier, perceptron neural network
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利用MATLAB对遥感图片进行BP神经网络分类-Remote sensing image using MATLAB BP neural network classifier
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对两种类型的纹理图像，各选取30幅，计算灰度共生矩阵，提取特征向量；构件BP神经网络分类器，用每种类型的前20幅对分类器进行训练，后10幅用来测试分类效果。-Two types of texture image for each select 30 calculated GLCM, extracting feature vectors member BP neural network classifier, before use each type of 20 pairs classifier
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MATLAB神经网络分类示例，是一种二分类示例，MATLAB2014实现-MATLAB neural network classifier example, is a two classification example, MATLAB2014 achieve
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