本书主要介绍模式识别的基础知识、基本方法、程序实现和典型实践应用。
全书共9章。
第1章介绍模式识别的基本概念、基础知识;
第2章介绍贝叶斯决策理论;
第3章介绍概率密度函数的参数估计;
第4章介绍参数判别分类方法;
第5章介绍聚类分析;
第6章介绍特征提取与选择;
第7章介绍模糊模式识别;
第8章介绍神经网络在模式识别中的应用;
第9章介绍模式识别的工程应用。
每章的内容安排从问题背景引入,讲述基本内容和方法,到实践应用(通过MATLAB软件编程)。
2025/8/24 3:12:36 11MB 模式识别 MATLAB 程序实现 典型实践
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使用贝叶斯分类器实现文本文件的分类判别。
1、可以指定训练集进行文本训练;
2、使用训练好的特征值进行未知文件类型的判别。
2025/8/20 9:09:46 1.76MB 贝叶斯 文本分类
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《PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现详解》PLS(PartialLeastSquares,偏最小二乘)是一种统计分析方法,广泛应用于多元数据分析,特别是在化学计量学、机器学习和模式识别等领域。
它通过将原始数据投影到一个新的低维空间中,使因变量与自变量之间的关系得到最大化,并且能有效处理多重共线性问题。
MATLAB作为强大的数值计算和数据可视化工具,是实现PLS的理想平台。
本资料包含两个部分:单因变量的PLS实现和多因变量的PLS实现。
下面将对这两个方面进行详细阐述。
1.单因变量PLS:单因变量的PLS主要针对只有一个响应变量的情况。
在MATLAB中,我们首先需要定义输入变量X和输出变量y,然后构建PLS模型。
关键步骤包括:-数据预处理:对数据进行标准化或归一化,以消除量纲影响。
-计算X和y的相关矩阵,找到最大相关性的方向。
-通过奇异值分解(SVD)分解相关矩阵,得到主成分。
-选择合适的主成分数量,这通常通过交叉验证来确定。
-使用选定的主成分构建PLS回归模型,预测y值。
2.多因变量PLS:对于多因变量情况,PLS的目标是同时考虑多个响应变量。
此时,我们可以使用多响应PLS(MRPLS)或者偏最小二乘判别分析(PLSDA)。
MATLAB中的实现步骤大致相同,但需要处理多个y变量:-同样进行数据预处理。
-计算X与所有y的联合相关矩阵。
-SVD分解该联合相关矩阵,提取主成分。
-对每个y变量分别建立PLS模型,每个模型有自己的权重向量和载荷。
-使用选定的主成分,对每个y变量进行预测。
在MATLAB中,可以利用内置函数如`plsregress`或自定义脚本来实现这些过程。
自定义脚本能够提供更大的灵活性,允许用户调整参数和添加额外的特性,如正则化、特征选择等。
总结,PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现涉及数据预处理、主成分提取、模型构建和验证等多个环节。
通过理解这些步骤,可以有效地应用PLS解决实际问题,无论是单因变量还是多因变量的情况。
提供的MATLAB程序代码文档将为读者提供具体的实现细节和示例,帮助深入理解和掌握PLS算法。
2025/8/9 10:36:08 4KB 偏最小二乘 matlab程序
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北京大学数学教学系列丛书应用多元统计分析高惠璇多元正态分布 回归分析 判别分析 聚类分析 主成份分析 因子分析
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为了帮助对视觉障碍患者有效识别道路周围的场景,提出一种基于迁移学习和深度神经网络方法,实现实时盲道场景识别。
首先提取盲道障碍物的瓶颈描述子和判别区域集成显著性特征描述子,并进行特征融合,然后训练新的盲道特征表示,用Softmax函数实现盲道场景识别。
实验中,对成都不同区域盲道周围障碍物采样,分别采用基于Mobilenet模型不同参数训练和测试了提出的新模型,最后在实际应用场景,实现了盲道周边障碍物的实时分类和报警,实验证明提出的方法具有很高准确率和良好的运行性能。
2025/7/30 17:30:33 1.22MB 论文研究
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jQuery-validation1.14.0官方版(2015.09.13--源代码+示例)输入格式判别,条件输入识别,验证通过
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针对基于元数据或传统主题图的知识组织模式没有实现知识的多层次多粒度表示,以及知识融合过程中相似性算法准确性不高而影响融合质量的问题,结合全信息理论与扩展主题图结构特点及语义信息,提出了面向多源知识融合的扩展主题图相似性算法(ETMSC)和阈值选取的相关性、层次对应和实验确定三原则.该算法综合了语法、语义和语用的相似性,扩展了主题图元素间组成结构上的相似性,同时充分考虑了涵义及所处语境的相似性.主题图相似性的判别准则与阈值有关,阈值的确定与数据集相关.实验结果表明,ETMSC算法与单纯基于语法或语义的相似性算法相比,准确性提高了9.2%~11.1%.
2025/6/22 20:11:01 228KB 知识融合;主题图;相似性算法
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第01章线性规划第02章整数规划第03章非线性规划第04章动态规划----第30章偏最小二乘回归附录一Matlab入门附录二Matlab在线性代数中的应用附录三运筹学的LINGO软件附录四判别分析code.rar
2025/6/7 5:06:06 12.54MB matlab算法 源码 pdf
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内容简介······本书专门讲述积分方法,涵盖各种函数积分的方法,从初等函数到特殊函数,从实变函数到复变函数.本书以方法为中心、以算例为导向,读者可在算例的引导下,逐步掌握积分之方法.本书从易到难,由浅入深,适用不同层次、不同群体的人阅读,他们可以是初学微积分的大学生,可以是已经学过微积分的研究生,也可以是有工作经验的科学家、工程师。
作者简介······金玉明,中国科学技术大学教授、博导。
1977-1992为创建我国**台同步輻射加速器而工作。
任“国家同步輻射实验室工程”(这是由国家计委命名的我国**个国家实验室)副总工程师,负责同步輻射加速器的物理设计。
该项目于1991年完成,于1992年获中国科学院科研成果特等奖,1995年获国家科技进步一等奖。
目录······前言绪论第1章不定积分1.1不定积分中的原函数概念1.2分项积分法1.3分部积分法1.3.1分部积分法的基本公式1.3.2分部积分法的推广公式1.4换元积分法1.5三角替代法1.6欧拉替换法1.7三角函数积分中的倍角法1.8倍角法的应用1.8.1在函数sinpx,cosqx,sinpxcosqx的积分中(p,q为正整数,或奇整数,或偶整数)1.8.2倍角法应用在含有三角函数与指数函数的积分1.9secnx和cscnx的积分1.10tannx和cotnx的积分1.11有理代数分式的积分法1.12无理代数函数的积分法1.13含有三角函数的有理式的积分法1.13.1一般的方法1.13.2微分积分法1.13.3XX替换法1.14含有双曲函数的有理式的积分法1.15配对积分法(组合积分法)第2章定积分2.1定积分的定义2.1.1黎曼定义2.1.2面积求和法的定义——曲线下的面积2.2定积分的基本公式和常用法则2.2.1定积分的基本公式2.2.2定积分中的几个常用法则2.3欧拉积分、欧拉常数及其他常用常数2.3.1B函数(Betafunction)2.3.2Γ函数(Gammafunction)2.3.3几个重要常数2.4定积分中的分部积分法2.5定积分中的换元法2.6含参变量的积分法2.7无穷级数积分法2.8反常积分(Improper)2.8.1反常积分的定义2.8.2反常积分存在的判别法2.8.3反常积分算例2.8.4伏汝兰尼(Froullani)积分2.8.5罗巴切夫斯基(Lobachevsky)积分法2.8.6一个通用的积分法则2.8.7有关欧拉常数γ的几个积分2.9定积分的近似计算2.9.1近似计算的方法2.9.2近似计算算例2.9.3近似计算的误差估算第3章定积分的应用3.1面积的计算3.1.1用定积分的定义来计算面积3.1.2几种常见曲线围成的面积的计算3.2曲线长度的计算3.3体积的计算3.3.1用逐次积分法计算体积3.3.2利用横截面计算体积3.3.3回旋体的体积3.4表面积的计算3.4.1投影法计算表面积3.4.2回旋体的侧面积计算法第4章重积分4.1二重积分4.1.1二重积分的定义及算例4.1.2二重积分上、下限的确定——穿线法4.1.3几个典型的积分次序及积分限变换的例子4.1.4两个一元函数乘积的积分4.2三重积分4.2.1三重积分的定义4.2.2三重积分的傅比尼定理4.2.3三重积分的算例4.3重积分的坐标变换4.3.1二重积分的坐标变换4.3.2三重积分的坐标变换4.3.3n重积分的坐标变换第5章曲线积分和曲面积分5.1曲线积分5.1.1XX型曲线积分5.1.2第二型曲线积分5.1.3曲线积分的应用5.2格林(Green)公式5.3曲面积分5.3.1XX型曲面积分5.3.2第二型曲面积分5.4斯托克斯(Stokes)公式5.5高斯(Gauss)公式5.6高斯公式和斯托克斯公式在场论中的应用5.6.1高斯公式在场论中的应用5.6.2斯托克斯公式在场论中的应用第6章傅里叶积分和积分变换6.1傅里叶(Fourier)积分6.1.1傅里叶级数6.1.2傅里叶积分公式6.2傅里叶变换及其性质6.2.1傅里叶变换6.2.2傅里叶变换的性质6.2.3傅里叶余弦变换和正弦变换6.2.4傅里叶变换及傅里叶余弦变换和正弦变换算例6.2.5傅里叶变换的应用6.3拉普拉斯(Laplace)变换6.3.1拉普拉斯变换6.3.2拉普拉斯变换的性质6.3.3单项式的拉普拉斯变换算例6.3.4拉普拉斯逆变换6.3.5拉普拉斯变换的应用第7章复变函数的积分7.1复变函数的概念7.1.1复数和复平面7.1.2复数
2025/5/30 8:56:04 33.28MB 金玉明 顾新身  毛瑞庭 微积分
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用FAMALE.TXT和MALE.TXT的数据作为本次实验使用的样本集,利用K-L变换对该样本集进行变换,与过去用Fisher线性判别方法或其它方法得到的分类面进行比较。
有详细的文档和完整的代码
2025/5/21 2:12:58 128KB K-L变换 特征提取
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡