基于模式识别的多项式因式分解算法及其应用,建议研究模式识别的各位兄弟看看这篇文章!
资源简介:基于模式识别的多项式因式分解算法及其应用,建议研究模式识别的各位兄弟看看这篇文章!
上传时间: 2015-06-11
上传用户:gxmm
资源简介:基于模式识别的图像聚类程序,如:聚类分析,模糊聚类,遗传算法。
上传时间: 2016-02-18
上传用户:dengzb84
资源简介:linux环境下的快速因式分解算法
上传时间: 2015-01-21
上传用户:tb_6877751
资源简介: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
上传时间: 2015-06-16
上传用户:xiaodu1124
资源简介:本科毕业论文--基于模式识别的手写汉字识别系统设计
上传时间: 2013-11-29
上传用户:lifangyuan12
资源简介:本文介绍了一种基于模式识别的可控整流电路故障的诊断方法
上传时间: 2013-12-17
上传用户:dragonhaixm
资源简介:这个是以前开始研究模式识别的关于C均值算法和固定增量法的VC++程序,可以直接运行。
上传时间: 2014-01-11
上传用户:sdq_123
资源简介:一种改进的静态克隆选择算法及其应用研究
上传时间: 2016-07-17
上传用户:myworkpost
资源简介:一种改进的静态克隆选择算法及其应用研究
上传时间: 2016-07-17
上传用户:asdkin
资源简介:这是一个基于遗传算法的图像模式识别的程序
上传时间: 2014-01-23
上传用户:wxhwjf
资源简介:ISODATA算法是一种基于统计模式识别的非监督学习动态聚类算法,有较强的实用性。介绍了ISODATA算法原理和实现步骤,结合具体算例进行了聚类分析,得到了理想的分类结果,并分析了参数的选取将对分类结果产生的影响。
上传时间: 2014-07-10
上传用户:xiaohuanhuan
资源简介:模式识别中关于感知器算法的程序,输入点进行聚类.
上传时间: 2015-03-15
上传用户:zhangzhenyu
资源简介:模式识别的经典算法FISHER算法,课程设计的实验作品
上传时间: 2015-05-07
上传用户:bakdesec
资源简介:支持向量机的模式识别的经典算法--最小平方支持向量滟
上传时间: 2015-02-12
上传用户:徐孺
资源简介:模式识别的一个powerpoint文档 介绍最新的模式识别算法
上传时间: 2015-08-21
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资源简介:一篇《基于向量基的皮肤显微图像识别>模式识别的文章,
上传时间: 2014-11-28
上传用户:fandeshun
资源简介:k均值算法是模式识别的聚分类问题,这是用C实现其算法以下是程序源代码
上传时间: 2014-01-14
上传用户:风之骄子
资源简介:这是基于k-l分类方法的人脸模式识别的源代码实现
上传时间: 2014-11-16
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资源简介:k均值算法是模式识别的聚分类问题,这是用C实现其算法以下是程序源代码
上传时间: 2013-12-18
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资源简介:模式识别的聚类方法:C-均值算法,求得不同的分类
上传时间: 2016-01-22
上传用户:一诺88
资源简介:模式识别的经典算法之一,动态聚类的k均值算法,采用matlab进行编程
上传时间: 2016-02-06
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资源简介:pca算法的源代码。在做人工智能与模式识别的朋友必须的。用于降维。
上传时间: 2016-02-07
上传用户:kelimu
资源简介:模式识别的一些算法,包括sodata,均值算法,需要的下载
上传时间: 2016-02-12
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资源简介:The Pattern recognition of oil-gas bed基于模式识别 BP网络技术的油气层识别.doc发表的论文
上传时间: 2014-01-02
上传用户:guanliya
资源简介:详细讲解了模式识别的算法理论,如近邻法,贝叶斯决策理论等,以及人工神经网络的主要算法
上传时间: 2016-04-27
上传用户:nanfeicui
资源简介:本源码为matlab下所有用于模式识别的聚类算法的程序
上传时间: 2016-05-12
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资源简介:基于模式增长的关联规则数据挖掘算法,FP_Growth是一个很好的关联规则挖掘算法 ,已测试通过。
上传时间: 2016-05-19
上传用户:waizhang
资源简介:模式识别中使用对分算法进行聚类分析的一种方法
上传时间: 2014-01-14
上传用户:xiaoyunyun
资源简介:用matlab语言实现k均值的模式识别的聚类算法
上传时间: 2014-01-10
上传用户:bcjtao
资源简介:基于隐马尔可夫模型的人脸识别源代码,是作模式识别的最好学习代码
上传时间: 2014-01-07
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