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Apriori(VC程序)
- 本程序是数据挖掘中的关联规则模型中著名的Aprior算法的VC实现程序，可用于知识发现、数据挖掘、人工智能、模式识别等领域（请先解压文件）-The code is the VC implementation of the well-known Aprior algorithm in Association Rule Model of Data Mining field, can be used in Knowledge Discovery, Data Mining, AI, Pattern Re
assignt
- duda的模式分类作业源代码，第二章上机练习第2题。2类问题的分类器设计。c语言编程。-duda the pattern classification operations source code, the second chapter on the first two aircraft that practice. Two categories of classified design. C programming language.
20060712003
- 一种汉字模式识别的VC++源代码，里面包含了学习与识别的算法实现，识别一种汉字前，先学习几遍。识别率高，对学习与研究模式识别很有好处。方便修改。-a Chinese character pattern recognition VC source code, which contains the learning and recognition algorithm, a Chinese character recognition, first learn several times. The hi
SVM
- 支持向量机是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中-Support vector machine is Cortes and Vapnik in 1995 first proposed, it solve the small sample, nonlinear and high dimensional pattern recognition performance in many
BP
- 根据所学BP神经网络进行数据分类，先训练已知数据，然后根据已知数据训练的模式对未分类数据进行分类-According to BP neural network learned the data classification, the first known training data, then the basis of known data pattern of training data to classify unclassified
FFF
- 神经网络是通过模拟生物神经系统的结构功能而构成的一种信息处理系 统。经过40余年的发展，神经网络已经成为机器学习、模式识别、信号处理等 信息科学领域中一类十分重要的方法。 本文首先概括地总结了神经网络的发展历程。在三个不同阶段中，神经网 络的发展具有不同的特点。到20世纪90年代，神经网络成为信息科学中一个 重要的热点研究领域。文中还讨论了神经网络的特点、常见的分类方法、学习 类型和学习算法等内容。 -Through the simulation of biologi
CLIPS_6.30_Beta.R3
- clips最新版 CLIPS是一种专家系统工具，最初由NASA/Lyndon B. Johnson太空中心软件技术研究室开发出来。自1986年首次发布以来，CLIPS经历了不断的改进和完善。现在它已经被广泛的应用在数以万计的全球用户中。 CLIPS被开发出来以促进集成人类知识和经验的软件发展。 在CLIPS中，知识的表示有三种方式： l 规则，规则表示法是基于启发式经验知识库的首要选择。 l 自定义函数和通用函数，这种方式是程序式知识表示的首选。 l 面向对象设计，也
date_T_A2037794
- 本书介绍了模糊数学在自动化中的应用技术,反映了这一领域中模糊应用技术的新进展。首先, 本 书阐述了模糊数学的基础知识, 尔后重点介绍了自动化领域中的模糊应用技术, 内容涉及模糊推理、模 糊控制、模糊线性规划、模糊决策和模糊模式识别等,讲述了在这些方面模糊技术的基本理论和设计方 法,并列举设计实例, 便于读者学习掌握。模糊控制是本书的重点,对其工作原理、设计方法、工程实现和 模糊控制方法的发展等作了较详细的介绍。 本书适合于从事自动化技术的科技工作者及工程技术人员, 也可供高等
hopfield
- 一、 实验目的 1. 通过本实验加深对Hopfield神经网络原理的认识与理解； 2. 进一步熟练MATLAB软件和该软件平台上神经网络的模式识别功能。 二、 实验内容 本实验利用Hopfield神经网络来对0-9这10个数字进行识别，并实现噪声数字的识别。 -First, the purpose of the experiment Through this experiment to deepen knowledge and understanding of the H
Speech-signal-classification-
- 语音特征信号识别是语音识别研究领域中的一个重要方面,一般采用模式匹配的原理解 决。语音识别的运算过程为:首先,待识别语音转化为电信号后输入识别系统,经过预处理后用数学方法提取语音特征信号,提取出的语音特征信号可以看成该段语音的模式。然后将该段语音模型同已知参考模式相比较,获得最佳匹配的参考模式为该段语音的识别结果.-Speech characteristic signal recognition is an important aspect in the field of speech re
classification-of-Speech-signal-
- 语音特征信号识别是语音识别研究领域中的一个重要方面,一般采用模式匹配的原理解 决。语音识别的运算过程为:首先,待识别语音转化为电信号后输入识别系统,经过预处理后用数学方法提取语音特征信号,提取出的语音特征信号可以看成该段语音的模式。然后将该段语音模型同已知参考模式相比较,获得最佳匹配的参考模式为该段语音的识别结果-Recognition is the speech characteristic signal in the field of speech recognition is an i
bp
- 逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程 它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理 这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上 2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。-Logical thinking refers to the process according to t
bp_demo
- 逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程 它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理 这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上 2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。-Logical thinking refers to the process according to t
PRMLT-1.0
- 模式识别和机器学习工具箱，十分有用。此版本为第一版。-Pattern recognition and machine learning toolbox very useful. This version is the first edition.
python基础数据分析实例
- 假设要分析的数据包括属性age。数据元组的年龄值为（按递增顺序）13、15、16、19、20、20、21、22、22、25、25、25、25、25、30、33、35、35、35、36、40、45、46、52、70。另外，假设一家医院用上述年龄属性对所选样本受试者的年龄和体脂数据进行测试，得到结果，并执行下列操作： 1、将上述数据保存在逗号分隔值文件中。 2、将逗号分隔值文件中的数据读入R中的变量。 3、年龄和脂肪百分比的平均、中等和标准差是多少？ 4、这个时代的模式是什么？评论数据的形式（即双峰