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人工智能/神经网络 本书是清华大学自动化教材,主要讨论统计模式识别理论和方法,包括了贝叶斯决策理论、线性和非线性判别函数、近邻规则、经验风险最小化、特征提取和选择、聚类分析、人工神经网络、模糊模式识别、模拟退火和遗传算法

本书是清华大学自动化教材,主要讨论统计模式识别理论和方法,包括了贝叶斯决策理论、线性和非线性判别函数、近邻规则、经验风险最小化、特征提取和选择、聚类分析、人工神经网络、模糊模式识别、模拟退火和遗传算法,以及统计学习理论和支持向量机等内容,还介绍了模式识别在人脸识别、说话人语音识别及字符识别等中的应用实 ...
https://www.eeworm.com/dl/650/246639.html
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其他书籍 适用于银行票据手写数字串切分的滴水算法 摘要:在连通域提取与属性判别的基础上,得到不固定长度的粘连字串,利用波形分析的方法对字串个数进行判 断,用具有指导信息的改进滴水切分算法解决了覆盖、粘连

适用于银行票据手写数字串切分的滴水算法 摘要:在连通域提取与属性判别的基础上,得到不固定长度的粘连字串,利用波形分析的方法对字串个数进行判 断,用具有指导信息的改进滴水切分算法解决了覆盖、粘连等非约束不确定位数的手写数字串切分问题.该切分算 法在实际的银行票据自动识别系统中取得了实用化的效果. 关 键 词: 票 ...
https://www.eeworm.com/dl/542/465094.html
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软件设计/软件工程 本文档包括了对软件中用到的多元统计分析中判别分析与聚类分析的主要方法(包括距离判别分析,费希尔判别分析,贝叶斯判别分析,逐步判别分析及聚类分析)原理及在本软件中使用的基本方法与设计流程图进行了详尽的阐

本文档包括了对软件中用到的多元统计分析中判别分析与聚类分析的主要方法(包括距离判别分析,费希尔判别分析,贝叶斯判别分析,逐步判别分析及聚类分析)原理及在本软件中使用的基本方法与设计流程图进行了详尽的阐释,在通过本文档的阅读对软件有一个总体的了解后再确定您要使用的分析方法 ...
https://www.eeworm.com/dl/684/478861.html
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电源技术 判别三相变压器联结组别的简易方法

摘要要判别三相变压器联结组别, 只需记住个标准的联结组 关键词三相变压器联结组判别 根据变压器、次绕组线电动势的相位关系,把变压器的绕组分成不同的组合, 称为绕组的联结组。为了区分不同的联结组, 采用时钟表示法, 即把时钟的长针表示为高压侧的线电动势, 把时钟的短针表示为低压侧的线电动势。 ...
https://www.eeworm.com/dl/505/24899.html
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教程资料 物联网智能交通拥堵判别算法的研究与实现

    针对城市道路交叉口的常发性交通拥堵现象,依据RFID检测系统的特点,提出了一种基于物联网前端信息采集技术的交通流检测方法。并且对城市道路交叉口采集到的交通流量相对增量、车辆的时间占有率相对增量以及地点平均车速等信息进行了对比性分析和统计推导,从理论上论证了交通拥挤产生时的交通流特点, ...
https://www.eeworm.com/dl/fpga/doc/32506.html
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可编程逻辑 物联网智能交通拥堵判别算法的研究与实现

    针对城市道路交叉口的常发性交通拥堵现象,依据RFID检测系统的特点,提出了一种基于物联网前端信息采集技术的交通流检测方法。并且对城市道路交叉口采集到的交通流量相对增量、车辆的时间占有率相对增量以及地点平均车速等信息进行了对比性分析和统计推导,从理论上论证了交通拥挤产生时的交通流特点, ...
https://www.eeworm.com/dl/kbcluoji/39835.html
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编译器/解释器 编译中的LL(1)分析方法的实现。对于输入的文法

编译中的LL(1)分析方法的实现。对于输入的文法,判断其有效性,用LL(1)方法进行语法分析,并可判别输入的符号串是否为该文法的句型。
https://www.eeworm.com/dl/628/145671.html
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人工智能/神经网络 Fisher线性判别是线性分类算法中最基本的一种算法

Fisher线性判别是线性分类算法中最基本的一种算法,其基本思想是将d维空间中的样本投影到一条最易于分类的投影线上,再进行分类。本文将用使用matlab实现Fisher线性判别算法,并给出4种阈值选择的方法。
https://www.eeworm.com/dl/650/257170.html
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数学计算 一种计算逆矩阵的方法

一种计算逆矩阵的方法,可以判别矩阵是否有逆
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其他 传统的有声无声检测方法只能在相对安静的环境下(<20dB)进行。因此传统方法不能满足噪声环境下的检测要求;另一方面

传统的有声无声检测方法只能在相对安静的环境下(<20dB)进行。因此传统方法不能满足噪声环境下的检测要求;另一方面,一直以来,单通道语音增强没有取得突破性进展,一个很重要的原因是没有找到高效的有声无声检测方法。研究了一种有声/无声检测算法是根据信号低频带、高频带短时能量包络的动态变化范围来判别噪声和含噪语 ...
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