模式识别中经典程序的Matlab实现,包含代码和代码的说明。
对从事模式识方面研讨的人员来说,非常有用。
2021/5/3 8:25:21 34.69MB pattern recognition
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本文设计了一种基于支持向量机(SVM)的运动目标识别算法,以对运动目标进行准确的识别和分类。
鉴于支持向量机在小样本,非线性和高维模式识别方面的优势,构造了一种基于支持向量机的分类器。
利用形状特征构成的特征向量分类样本对支持向量机进行训练和分类,结合支持向量机和二叉决策树构成多分类器。
对象特征向量用作SVM的输入,我们将使用分类器对检测到的运动对象进行分类。
实验结果表明,该算法能够准确识别和分类视频图像中的不同对象。
2021/9/4 2:30:54 299KB Object recognition support vector
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本科毕业设计,基于模式识别的人脸识别零碎。

文件包含毕设过程中的所有文档——开题报告,中期报告,毕设论文,程序,答辩ppt等
2020/11/9 14:44:46 43.7MB 人脸识别 毕业设计
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运用同济大学教材的课程,图像处理、模式识别、控制论必修
2016/1/27 6:32:49 278KB 矩阵论 同济大学
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卷积神经网络用于文字识别,在经典的模式识别中,一般是事先提取特征。
提取诸多特征后,要对这些特征进行相关性分析,找到最能代表字符的特征,去掉对分类无关和自相关的特征。
然而,这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识,提取到的特征的不同对分类功能影响很大,甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类功能。
同时,图像预处理的好坏也会影响到提取的特征
2017/4/18 14:03:27 14.21MB CNN
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完好版模式识别第二版(边肇祺张学工著)课后答案.pdf
2018/9/4 4:21:32 12.89MB wanzheng
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支持向量机(supportvectormachine,SVM)是数据挖掘中的一项新技术,是借助于最优化方法解决机器学习问题的新工具。
它成为克服“维数灾难”和“过学习”等传统困难的有效办法,虽然他还处在飞速发展的阶段,但它的理论基础和实现途径的基本框架已经构成。
支持向量机目前主要用来解决分类问题(模式识别,判别分析)和回归问题。
而股市行为预测通常为预测股市数据的走势和预测股市数据的未来数值。
而当我们将走势看作两种状态(涨、跌),问题便转化为分类问题,而预测股市未来的价格是指为典型的回归问题。
我们有理由相信支持向量机可以对股市进行预测。
本报告是支持向量机对股票价格预测应用报告的综述,旨在于介绍预测股票价格走势的SVM简单预测模型。
该模型可以用来预测未来若干天股票价格的大体走势,这对于股票投资可以起到很好的指导性作用。
2018/9/1 10:39:25 999KB 支持向量机 股票预测
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请访问个人博客:找到《模式识别与智能计算》基于PCA的模板婚配法博文
2019/4/17 3:07:37 5KB samples
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本代码为matlab实现的支持向量机模式识别算法,对MNIST数据集进行三种样本分类,如果电脑内存够大,可以实现更多的类别分类,另外exclass是对随机的两个样本分类,也可以参考,exmuticlassall为对MNIST数据集分类,正文掉的代码也可以实现随即三样本分类并作图。
2018/4/24 2:04:03 12.71MB 模式识别
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《模式识别与机器学习》国科大黄庆明2016-2020年全网最全试卷,部分有解析答案,历年来试卷都有很大的反复率,祝考个好成绩
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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