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模式识别的两个重要算法:剃度下降法,固定增量法.另付数据结构中:高级排序算法,波兰式-two important pattern recognition algorithm : tonsure decline, fixed increment. Extra data structure : High ranking algorithm, Poland -
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本程序在winXP+visual prolog5.2环境开发完成，具有简单的英语句子识别功能，目前本程序仅能识别如下语法结构的英语句子：名词短语+动词短语的简单句。程序能够分析出一个句子是不是符合该句型，并顺序列出句中单词的词性（冠词、形容词、名词以及动词）。-This procedure in winXP+ Visual prolog5.2 the completion of environmental development, with simple English sentence rec
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模糊模式识别,类结构,根据陈守煜的方法编写
C#语言-Fuzzy pattern recognition, class structure, according to the method of preparation of CHEN Shou-yu C# Language
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移动机器人对其工作环境的有效辨识、感知与重构，是其自主导航与环境探索的基
础和前提条件。为实现非结构化环境的三维场景重构，本文在自主移动机器人平台上构
建了三维激光测距系统，设计和开发了三维场景重构软件 采用基于线段端点的ICP算
法准确快速的实现不同视点下的场景匹配 提出了基于核心场景的多场景重构策略，并
采用栅格划分法对重合区域进行数据精简，从而实现大范围三维场景重构。本文通过对
算法的实现和实验数据的比较分析，尝试对非结构化环境三维场景重构问题进行创新性
的探索与研
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工神经网络应用系统。在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人等等。-Working neural network applications. In the network model and algorithm based on the actual composition of the artificial neural network application systems, for example,
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ART网络采用竞争学习策略和自稳机制，能够对任意复杂的环境输入模式实现自稳定和自组织的识别。ART神经网络模型主要有三种结构，即ART1、ART2、ART3。ART1用于处理二进制输入的信息，ART2可用于处理二进制和模拟信息两种输入，ART3具有人类神经元生物电-化学反应机制，用于分级搜索。-ART network adopt competitive learning strategy and instability mechanism, since any complex environme
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VC下编写的基于ISODATA算法的模式识别程序，内含配套的实验数据，注释很清楚，数据结构完整，很合适初学模式识别的朋友借鉴-VC prepared ISODATA algorithm based on pattern recognition program that includes matching the experimental data, a comment is clear, the data integrity of the structure, it is an appropri
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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
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《神经网络设计》本书介绍了神经网络的基本结构和学习规则，重点是对这些神经网络的数学分析，训练方法和神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统等工程实践问题中的应用-The book introduces the basic structure of the neural networks and learning rules focus on the mathematical analysis of these neural networks, training methods and neura
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采用典型的BP算法实现了基于MNIST的手写数字识别采用输入层、隐含层和输出层的三层结构，实现了BP算法下的神经网络。用7000个样本进行自洽检验，正确率99.79 。-Using typical BP algorithm based on MNIST handwritten numeral recognition using input layer, hidden layer and output layer, three-layer structure, to achieve the neu
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一个计算声子晶体结构的一维传递矩阵法,完整的基于HMM的语音识别系统，汽车课设货车Matlab驱动力图程序。- A one-dimensional transfer matrix method to calculate the phonon crystal structure, Complete HMM-based speech recognition system, Car class-based truck driver trying to Matlab program.
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实现了对10个数字音的识别程序基于多相结构的信道化接收机，阐述了负荷预测的应用研究。- Realization of 10 digital audio recognition program Channelized receiver based on multi-phase structure, It describes the application of load forecasting.
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实现的一个用于手写数字识别的框架，可以设置神经网络结构，用的数据是mnist的(Implementation of a handwritten numeral recognition framework, you can set the neural network structure, the training data is MNIST)
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卷积神经网络的结构模型，可实现对图像进行训练与识别(The structure model of the convolution neural network can realize the training and recognition of the image)
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深度学习允许由多个处理层组成的计算模型来学习具有多个抽象层次的数据表示。这些方法极大地提高了语音识别、视觉对象识别、目标检测以及药物发现和基因组学等许多领域的最新进展。深度学习发现复杂的结构在大数据集，通过使用反向传播算法来指示一台机器应该如何改变其内部参数，用于计算在每一层的代表性，从上一层的代表。深层卷积网在处理图像、视频、语音和音频方面取得了突破性进展，而递归网络则在文本和语音等连续数据上起到了作用。(Deep learning allows computational models th
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从卷积神经网络的发展历史开始，详细阐述了卷积神经网络的网络结构、神经元模型和训练算法。在此基础上以卷积神经网络在人脸检测和形状识别方面的应用为例，简单介绍了卷积神经网络在工程上的应用，并给出了设计思路和网络结构。(Starting from the history of the convolution neural network, the network structure, neuron model and training algorithm of the convolution neur
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卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CNN）。现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。(Convolution neura
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项目基于Tensorflow进行实现。
#### 文件说明：
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* input_data.py: 图片的输入
* traffic_sign_cnn.py: 用cnn进行训练分类
* testDemo.py: 用于测试已经训练出来的模型，输入单个图片输出结果，并分类到文件夹
#### 数据集说明：
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* 这里是列表文本使用的是比利时的交通标志数据集，可以网上自己找，里面有62个分类。
#### 网络说明：
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使用tensorflow框架对高光谱图像进行识别、分类(Recognition and classification of hyperspectral images using densenet structure)
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