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论文标题:自适应模糊系统在手写体数字识别中的应用研究
作者:张镭
作者专业:计算机软件人工智能
导师姓名:黄战
授予学位:硕士
授予单位:暨南大学
授予学位时间:19990501
论文页数:59页
文摘语种:中文文摘
分类号:TP18 TP391.4
关键词:手写体数字 自适应 模糊逻辑 神经网络 模式识别
摘要:该文针对模式识别的特点,构造了适合于模式识别问题的自适应模糊系统,对三种不同学习算法加以改进,在手写全数字识别上对分类器进行了实现,
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模式识别-模糊聚类算法--传递闭包法，追踪法-matlab程序,Pattern Recognition- Fuzzy Clustering Algorithm- transitive closure procedures for law-matlab
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图像模式识别聚类分析、模糊聚类、遗传算法聚类-Cluster analysis of image pattern recognition, fuzzy clustering, genetic algorithm clustering
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基于MATLAB的模糊模式识别在癌细胞识别中的应用-Based on the MATLAB language Use computer fuzzy pattern recognition to determine the classification of cancer cells
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popfnn神经网络，它是一种模糊伪输出的神经网络(pseudo-outer-production fuzzy nerual network).可用于模式识别。运行pop1可以训练输入的特征向量，extractionpop使用来抽取图片的特征向量的。-popfnn neural network, it is a pseudo-output fuzzy neural network (pseudo-outer-production fuzzy nerual network). can be use
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Atanassov’s Intuitionistic Fuzzy Sets (A-IFS) , described using two characteristic functions expressing the degree of membership and the degree of non-membership of elements of the universe to the A-IFS, provide a flexible mathematical framework to d
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聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分为若干子集，使相似的样本尽可能归于一类，而把不相似的样本划分到不同的类中。硬聚类把每个待识别的对象严格的划分某类中，具有非此即彼的性质，而模糊聚类建立了样本对类别的不确定描述，更能客观的反应客观世界，从而成为聚类分析的主流。-Clustering analysis is a kind of multivariate statis
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The past two decades have seen an explosion of renewed interest in the areas of Artificial Intelligence and
Information Processing. Much of this interest has come about with the successful demonstration of real-world
applications of Artificial Ne
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西奥多里蒂斯著，李晶皎译
本书系统阐述了模式识别的原理与方法，并在此基础上介绍了模式识别的应用。全书分为：基础部分和应用部分：基础部分主要包括统计模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别等内容；应用部分有车牌识别和语音识别。 -This paper discussed the principles and methods of pattern recognition, and based on this, the application of pattern recognition. Enc
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Pattern Recognition using Fuzzy logic
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模式识别与智能计算的一个基于matlab运行的识别分类软件，聚集了模糊聚类，SVM，神经网络等各种流行的分类算法于一体，便于比较测试数据在不同分类算法下的分类效果-Pattern Recognition and Intelligent Identification and Classification of the calculation to run a matlab software, gathered a variety of popular fuzzy clustering, SVM,
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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
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模式识别中的模糊c均值算法，详细易懂，适合于用于matlab模式识别编程参考-Pattern recognition, fuzzy c-means algorithm, detailed and easy to understand
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k均值算法是模式识别的聚分类问题，采用模糊C均值对数据集data聚为cluster_n类 -k-means algorithm is a pattern recognition poly classification,by using Fuzzy C-Means data sets, data gathered cluster_n class
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K means fuzzy, for implementation in matlab with pattern recognition
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基于MATLAB的模糊模式识别在癌细胞识别中的应用-Based on MATLAB fuzzy pattern recognition in recognition of cancer cells
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模式识别中的模糊聚类，采用K-L信息作为先验概率，高水平文章。-Pattern recognition, fuzzy clustering, using KL information as a priori probability, high-level posts.
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模式识别中的模糊聚类，没有采用传统的高斯分布，而是采用学生t分布，具有重尾特性，识别率更高。-Pattern recognition, fuzzy clustering, without using the traditional Gaussian distribution, instead of using the Student' s t distribution with heavy-tailed characteristics, the recognition rate highe
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模式识别中的模糊聚类，比较经典的文章，考虑了本地信息的FCM。-Pattern recognition, fuzzy clustering, more classic article, considering local information FCM.
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模式识别中的模糊聚类，采用隐马尔科夫链，考虑了先验概率，进行图像识别。-Pattern recognition, fuzzy clustering, using hidden Markov chain, taking into account a priori probability for image recognition.
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