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BAM_NN
- 用外积和法设计的权矩阵，不能保证p对模式全部正确的联想。若对记忆模式对加以限制（即要求p个记忆模式Xk是两两正交的），则用外积和法设计的BAM网具有较好的联想能力。 在难以保证要识别的样本（或记忆模式）是正交的情况下，如何求权矩阵，并保证具有较好的联想能力？这个问题在用BAM网络实现对字符的识别程序仿真中得到体现。我们做过尝试，用伪逆法求权矩阵，虽然能对未加干扰的字符全部进行识别，但对加有噪声的字符识别效果很差。至于采用改变结构和其他算法的方法来求权矩阵，将是下一步要做的工作。-foreign
captureNET_page
- 网页抓取软件源代码，是最初的源代码，功能已经很全，就是代码很乱，没有分层设计。基本功能抓取网页链接-》自动下载网页-》根据截取模式入库。特殊功能，可以识别下一页，自动捕获链接，对于有规律的链接可以批量生成，导入和保存规则，字符过滤，自动入库。正在琢磨怎么抓带图片的抓取器，做出来再发。
queue
- 识别依次读入的一个以@为结束符的字符序列是否为形如’序列1 & 序列2’模式的字符序列。 -Identification in order to read @ the end of a sequence of characters whether the character of the form ' series 1 & series 2' mode sequence of characters.
Tqiccheshibiih
- 这是本人的课设的代码与照片，汽车牌照的识别，使用到二值变换，图像字字符分割，及模式识别中的数字识别方法。一种基于MATLAB平台来操作的 -This is my class-based code and photos, vehicle license plate identification, the use of binary transform the character of the image word segmentation, and pattern recognition, n
Tcharacterrech
- 这是基于matlab的车牌字符识别完整程序，内容详尽，可操操作性强，是做模式识别难得的参考资料， -This is a complete program based on the the Matlab license plate character recognition, and detailed, operable to operate, a rare reference pattern recognition
charRecognition
- 联机手写数字识别 visual C++实现字符模式识别-The online handwritten numeral recognition visualC++ realized character pattern recognition
03
- 能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。-Monitored to dete
04
- 能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。-Monitored to dete
recongnize
- 车牌定位系统代码。车牌自动识别是计算机视觉、图像处理与模式识别技术在智能交通领域应用的一项重要研究课题，是实现交通管理智能化的关键环节。而车牌定位则是车牌自动识别系统的关键技术之一，也是其难点之一。车牌定位系统对车牌识别系统来说至关重要，其定位准确度在很大程度上影响着以后的字符分割和识别结果。因此，汽车图像中牌照的正确定位是车牌识别技术中的关键所在。目前，主要通过两条技术路线进行车牌定位的研究。早期，由于受到计算机运算速度和内存大小的影响，考虑到实时性，车牌定位主要是基于灰度图像处理技术。近年来
cycle-uncmeckew
- 模式识别中的脱机字符识别,包括手写数字识别之Fisher线性判别,-Off-line character recognition in the pattern recognition, including the Fisher linear discriminant of handwritten numeral recognition,
《模式识别与智能计算》全书实例的源程序
- 为了方便读者学习本书的内容，特地将本书中各章节自编函数（见“《模式识别与智能计算》部分函数的源程序”文件夹）及书中较多行的命令（见“《模式识别与智能计算》全书实例的源程序”文件夹），都摘录于各章节中。使用时请将其转换成M文件格式，并且注意M文件中是英文状态，所以要特别注意word格式中的标点符号及提示符前面的空格是否是英文状态（在M文件中，如果字符不是英文状态，会出现波红色浪线的提示）。 如果文件中是函数，则根据matlab形式要求，将其写成函数形式，并保存在相应的路径上。(In order
phpanalysis2.0.tar
- PHPAnalysis是目前广泛使用的中文分词类，使用反向匹配模式分词，因此兼容编码更广泛，现将其变量与常用函数详解如下： 一、比较重要的成员变量 $resultType = 1 生成的分词结果数据类型(1 为全部， 2为 词典词汇及单个中日韩简繁字符及英文， 3 为词典词汇及英文) 这个变量一般用 SetResultType( $rstype ) 这方法进行设置。 $notSplitLen =
程序
- 模式识别课程，相关实验的手写字符识别代码。(Pattern recognition course, handwritten character recognition in related experiments)