本书全面系统地介绍了遗传算法的基本理论，重点介绍了遗传算法的经典应用和国内外的新发展本书可供从事计算智能，自动控制、图像处理和模式识别、系统工程、优化设计、高功能计算等专业领域的研究人员阅读
2019/4/26 23:22:54
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模式识别中贝叶斯算法判别身高体重matlab实现1）应用单个特征进行实验：以（a）身高或者（b）体重数据作为特征，在正态分布假设下利用最大似然法或者贝叶斯估计法估计分布密度参数，建立最小错误率Bayes分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应用到测试样本，调查测试错误情况。
在分类器设计时可以调查采用不同先验概率（如0.5对0.5,0.75对0.25,0.9对0.1等）进行实验，调查对决策规则和错误率的影响。
2）应用两个特征进行实验：同时采用身高和体重数据作为特征，分别假设二者相关或不相关，在正态分布假设下估计概率密度，建立最小错误率Bayes分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应用到训练/测试样本，调查训练/测试错误情况。
比较相关假设和不相关假设下结果的差异。
在分类器设计时可以调查采用不同先验概率（如0.5vs.0.5,0.75vs.0.25,0.9vs.0.1等）进行实验，调查对决策和错误率的影响。
3）自行给出一个决策表，采用最小风险的Bayes决策重复上面的某个或全部实验。
在分类器设计时可以调查采用不同先验概率（如0.5对0.5,0.75对0.25,0.9对0.1等）进行实验，调查对决策规则和错误率的影响。
2）应用两个特征进行实验：同时采用身高和体重数据作为特征，分别假设二者相关或不相关，在正态分布假设下估计概率密度，建立最小错误率Bayes分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应用到训练/测试样本，调查训练/测试错误情况。
比较相关假设和不相关假设下结果的差异。
在分类器设计时可以调查采用不同先验概率（如0.5vs.0.5,0.75vs.0.25,0.9vs.0.1等）进行实验，调查对决策和错误率的影响。
3）自行给出一个决策表，采用最小风险的Bayes决策重复上面的某个或全部实验。
2016/6/25 22:06:17
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基于matlab的Iris、乳腺癌数据集的模式识别分类算法，含有遗传算法+SVM、isodata、感知器算法、LMSE、神经网络等算法的实现代码，用于聚类效果良好，是模式识别大作业的参考材料网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1gQ_BHGWOGpmYv86gyv6EuQ提取码：xigi
2020/8/1 23:24:48
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语音特征识别是模式识别的一个重要研究内容，对本案例，提取了民歌，古筝、摇滚和流行四类不同音乐的24维特征向量各500组，希望用BP网络实现对着四类音乐的无效分类。
1）比较采用2-3种不同的隐含层神经元个数对分类精度的影响；
2）采用不同训练算法，比较traingd，traingdm，traingdx以及trainlm的效果（精度和收敛速度）。
包括源程序和神经网络结构示意图，计算结果及分析。
1）比较采用2-3种不同的隐含层神经元个数对分类精度的影响；
2）采用不同训练算法，比较traingd，traingdm，traingdx以及trainlm的效果（精度和收敛速度）。
包括源程序和神经网络结构示意图，计算结果及分析。
2021/3/11 5:47:41
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中国科学技术大学汪增福模式识别课程课件。
第一章为绪论。
第二章引见统计模式识别中的几何方法，着重引见特征空间的概念和相关分类器的设计方法。
第三章引见统计模式识别中的概率方法，着重引见最小错误概率分类器、最小风险分类器、纽曼皮尔逊分类器和最小最大分类器以及概率密度函数的参数估计和非参数估计等。
第四章讨论典型分类器错误概率的计算问题。
第五章讨论无监督情况下的模式识别问题，着重引见几种典型的聚类算法：基于分裂的聚类方法、基于合并的聚类方法、动态聚类方法、基于核函数的聚类方法和近邻函数值聚类方法等。
第六章讨论结构模式识别问题，给出几种典型的文法规则和与之相关联的识别装置，包括有限状态自动机、下推自动机和图灵机等。
最后，在第七章对全书进行总结。
第一章为绪论。
第二章引见统计模式识别中的几何方法，着重引见特征空间的概念和相关分类器的设计方法。
第三章引见统计模式识别中的概率方法，着重引见最小错误概率分类器、最小风险分类器、纽曼皮尔逊分类器和最小最大分类器以及概率密度函数的参数估计和非参数估计等。
第四章讨论典型分类器错误概率的计算问题。
第五章讨论无监督情况下的模式识别问题，着重引见几种典型的聚类算法：基于分裂的聚类方法、基于合并的聚类方法、动态聚类方法、基于核函数的聚类方法和近邻函数值聚类方法等。
第六章讨论结构模式识别问题，给出几种典型的文法规则和与之相关联的识别装置，包括有限状态自动机、下推自动机和图灵机等。
最后，在第七章对全书进行总结。
2021/11/8 11:51:08
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PARZEN窗和K近邻算法的python实现。
现实生活中常常会有这样的问题：缺乏足够的先验知识，因此难以人工标注类别或进行人工类别标注的成本太高。
很自然地，我们希望计算机能代我们完成这些工作，或至少提供一些协助。
根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题，称之为无监督学习。
现实生活中常常会有这样的问题：缺乏足够的先验知识，因此难以人工标注类别或进行人工类别标注的成本太高。
很自然地，我们希望计算机能代我们完成这些工作，或至少提供一些协助。
根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题，称之为无监督学习。
2018/4/1 16:42:07
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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。
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
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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。
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
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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
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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
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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
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