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fenleichengxu.rar
- 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
RBF_OLS
- 此程序是神经网络中径向基函数的OLS算法，在MATLAB中实现。用一个2－n－1结构的RBF网对SISO系统进行建模，网络的两个输入为u(k-1)和y(k-1)，输出为 y(k)。令y(0)=0，按飞线性系统产生200个样本，其中前100个样本用于训练，后100个样本用于测试。-This program is the radial basis function neural network of OLS algorithm is implemented in MATLAB. With a 2-n
VCimagerecognition
- 《精通VisualC++数字图像处理模式识别技术及工程实践》介绍了模式识别和人工智能中的一些基本理论，以及一些相关的模型，包括贝叶斯决策、线性判别函数、神经网络理论、隐马尔可夫模型、聚类技术等，同时结合模式识别中的一些问题，比如字符识别、笔迹鉴定、人脸检测、车牌识别、印章识别以及遥感图片、医学图片处理等内容，从多种角度，介绍了解决这些问题的思路-" Proficient in VisualC++ digital image processing, pattern recognition
11
- 神经网络实例集。包括以下几个程序单层线性神经网络实例、感知器神经元解决较复杂输入向量的分类问题、基于感知器神经网络处理复杂的分类问题、数值分析程序matlab-GUI、用BP网络完成函数的逼近源程序、自组织特征映射应用实例-Examples of neural network sets. Procedures include the following examples of single-layer linear neural network, perceptron neuron input
Classification
- 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
matlab_NeuralNetwork
- matlab实现 感应器神经网络、线性网络、BP神经网络、径向基函数网络-matlab neural network implementation of sensors, linear network, BP neural networks, Radial Basis Function Network
patternRecognition
- 这系列课件系统地讲述了模式识别的基本理论和基本方法。内容涵盖了贝叶斯决策、概率密度函数的估计、线性判别函数、邻近法则、特征的选择和提取、非监督学习、神经网络、模糊模式识别等。-This series of courseware on a pattern recognition system to the basic theory and basic methods. Covers the Bayesian decision-making, the estimated probability de
picVC
- 图象模式识别--VC++技术实现 ① 选择【模板匹配分类器】菜单，可以应用模板匹配算法进行分类。 ② 选择【Bayes分类器】菜单，可以应用Bayes算法进行分类。 ③ 选择【线性函数分类法】菜单，可以应用线性函数算法进行分类。 ④ 选择【非线性分类法】菜单，可以应用非线性算法进行分类。 ⑤ 选择【神经网络分类器】菜单，可以应用神经网络算法进行分类。 -Image pattern recognition- VC++ technology to achieve
bp_v1_2
- -----引入动量的算法 建立一个3层（含输入层）的BP神经网络，并对其进行训练 输入层不进行数据处理，隐含层激活函数为sigmod函数，输出层为线性函数 输入输出数据归一化到[-1,1]，数据在矩阵中按行向量表示 即x=[x11,x12 x21,x22 ... xp1,xp2] y=[y1 y2 ... yp] p为样本数 -The introduction of the algorithm ----- momentum to build a three-layer (
Neural-network-toolbox-function
- Matlab神经网络工具箱函数涉及的网络模型有，感知机网络、线性神经网络、BP神经网络、径向基神经网络、自组织神经网络、学习向量量化神经网络、Elman神经网络、Hopfield神经网络、自适应滤波和控制系统网络等。-Matlab neural network toolbox function involving network model have a perceptron and linear neural network, BP neural network, RBF neural net
ex2_19
- 利用两层BP神经网络完成函数逼近。隐含层的激活函数取S型传输函数，输出层的激活函数取线性传输函数-Two layer BP neural network using function approximation. The S transfer function of the hidden layer activation function, the output layer activation function of linear transfer function
matlab-homework
- BP神经网络实现函数逼近 自适应性线性神经网络与线性逼近 含代码 与运行截图-The BP neural network to realize the function approximation Adaptive linear neural network and linear approximation Contain the code and run screenshot
iguutaxe
- 线性调频脉冲压缩的Matlab程序,使用拉亚普诺夫指数的公式，包含收发两个客户端的链路级通信程序,仿真效率很高的，虚拟力的无线传感网络覆盖，BP神经网络用于函数拟合与模式识别。-LFM pulse compression of the Matlab program, Raya Punuo Fu index using the formula, Contains two clients receive link-level communications program, High simulati
ijdnavbh
- BP神经网络用于函数拟合与模式识别，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，均值便宜跟踪的示例，线性调频脉冲压缩的Matlab程序,pwm整流器的建模仿真，单径或多径瑞利衰落信道仿真。-BP neural network function fitting and pattern recognition, The final weight matrix is ??the filter coefficient, Example tracking mean cheap, LFM pulse compressi
ajibkhku
- 模拟数据分析处理的过程，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，可以动态调节运行环境的参数，线性调频脉冲压缩的Matlab程序,多元数据分析的主分量分析投影。- Analog data analysis processing, BP neural network function fitting and pattern recognition, Modern signal processing used in the spectral estimation
niumaqap
- 一种噪声辅助数据分析方法,线性调频脉冲压缩的Matlab程序,Relief计算分类权重，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，BP神经网络用于函数拟合与模式识别。- A noise auxiliary data analysis method, LFM pulse compression of the Matlab program, Relief computing classification weight, You can get a very accu
sftgjvuk
- 插值与拟合，解方程，数据分析，包括广义互相关函数GCC时延估计，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，进行逐步线性回归，旋转机械二维全息谱计算，BP神经网络用于函数拟合与模式识别。- Interpolation and fitting, solution of equations, data analysis, Including the generalized cross-correlation function GCC time delay estimation, Modern sig
rbf
- 自己编写RBF神经网络程序，RBF神经网络隐层采用标准Gaussian径向基函数，输出层采用线性激活函数，其中数据中心、扩展常数和输出权值均用梯度法求解，它们的学习率均为0.001。其中隐节点数选为10，初始输出权值取[-0.1，0.1]内的随机值，初始数据中心取[-1，1]内的随机值，初始扩展常数取[0.1，0.3]内的随机值，输入采用[0 1]的随机阶跃输入(Write your own RBF neural network, RBF neural network hidden layer
code2
- 线性神经网络和单层感知机非常相似，输入层、输出层甚至是误差迭代函数都相同，唯一的区别就是他们的传输函数不同(Linear neural network and single-layer perceptron are very similar. Input layer, output layer and even error iteration function are all the same. The only difference is their transmission function
神经网络
- 本代码包括感应器神经网络、线性网络、BP神经网络、径向基函数网络(This code includes a sensor neural network, a linear network, a BP neural network, a radial basis function network)