数字图像处理及应用:使用MATLAB分析与实现
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模式识别MATLAB实现 评分:
《模式识别与智能计算―MATLAB技术实现(第3版)》广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论,将其应用到模式识别领域中;以一种新的体系,系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书分为14章,内容包括:模式识别概述,特征的选择与优化,模式相似性测度,基于概率统计的贝叶斯分类器设计,判别函数分类器设计,神经网络分类器设计(BP神经网络、径向基函数神经网络、自组织竞争神经网络、概率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神经网络),决策树分类器设计,粗糙集分类器设计,聚类分析,模糊聚类分析,禁忌搜索算法聚类分析,遗传算法聚类分析,蚁群算法聚类分析,粒子群算法聚类分析。
上传时间:2018-03 大小:28.65MB
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基于matlab模式识别
2022-04-17基于matlab模式识别 由于本版本的MATLAB不能实现对EXCEL的智能摄取,所以要手动修改数组。 (这点非常重要,意味着本程序不能马上执行)。
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基于matlab的模式识别
2018-10-18函数类= invest_risk(Xtest) 其中Xtest是一个矩阵,每一列包含一个与样本相关联的特征向量 (即与X格式相同),函数class的输出是一个包含 与每个样本相关联的预测类标签(即以与t相同的格式) 在创建您的代码需要的分类器时,是否已经对训练数据进行了预处理 对测试数据执行相同的预处理。 在投资风险的开始。你应该写一段关于这种方法的描述 你有使用。在这个描述中,您应该清楚地认识到代码的任何部分 你从网络资源、书籍或文章中复制或修改过。重用开源 软件是很好的实践,可以展示你的研究技能,但是,不承认 其他人的工作既是知识产权窃取,也是剽窃。任何提交 将报告未明确引用的其他人的代码 给大学不端行为委员会。您可能不会与他人共享代码,即使这是共享代码 承认。任何被标识为包含从其他学生复制的代码的提交 将会向学院行为失当委员会报告。你可以使用任何内置的 MATLAB函数在任何官方的MATLAB工具箱中无需确认
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模式识别第四版matlab代码
2018-09-04《模式识别》第四版demo matlab代码, Sergios Theodoridis Konstantinos Koutroumbas 李晶皎译 随书附赠的MATLAB_demo 诸位如需要本书的其他资料,前往http://booksite.elsevier.com/9781597492720/ 即可。(代码内容和卖价30B的是一样的)
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2021-09-10模式识别及matlab实现 源代码 杨杰编
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2021-09-11模式识别及MATLAB实现学习与实验指导 源代码 杨杰 郭志强编
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