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人工智能/神经网络  BP神经网络

BP神经网络，可对给定样本进行训练并可进行有关参数的预测。

https://www.eeworm.com/dl/650/400995.html

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文章/文档  提出了一种利用人眼的视觉特性

，提出了一种利用人眼的视觉特性，采用不规则块、随机覆盖法和曲线最优匹配的纹理合成新方法L新方法分两个步骤：首先根据人眼的视觉特性，采用智能选择工具从样本纹理中抽取出具有明显边界特征的不规则块，然后采用随机覆盖法和曲线最优匹配法来决定如何把不规则块拷贝到目标纹理中L和已有的合成方法相比，新方法能更好 ...

https://www.eeworm.com/dl/652/405611.html

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matlab例程  LIBSVM 是台湾大学林智仁 (Chih-Jen Lin) 博士等开发设计的一个操作简单、易于使用、快速有效的通用 SVM 软件包

LIBSVM 是台湾大学林智仁 (Chih-Jen Lin) 博士等开发设计的一个操作简单、易于使用、快速有效的通用 SVM 软件包，可以解决分类问题（包括 C- SVC 、n - SVC ）、回归问题（包括 e - SVR 、 n - SVR ）以及分布估计（ one-class-SVM ）等问题，提供了线性、多项式、径向基和 S 形函数四种常用的核函数供选择，可以有效地解决 ...

https://www.eeworm.com/dl/665/410158.html

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人工智能/神经网络  该程序包实现了模式识别中的两个特征提取算法

该程序包实现了模式识别中的两个特征提取算法，主成分分析PCA和线性判别分析LDA。采用C++语言编写，开发环境VS。程序包还提供了两个测试样本文件。

https://www.eeworm.com/dl/650/413031.html

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人工智能/神经网络  该程序包实现了三个模式识别的聚类算法

该程序包实现了三个模式识别的聚类算法，分别是K-means、LVQ2和GLVQ聚类算法。采用C++语言编写，开发环境是VS。另外，压缩包中还提供了两个测试样本文件。

https://www.eeworm.com/dl/650/413051.html

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数值算法/人工智能  本目录主要包括：文档和两个源代其中源代码是识别程序的

本目录主要包括：文档和两个源代其中源代码是识别程序的，另一个是矩阵类库的。已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。当然也可以自行用训练样本训练网络，不过要注意训练样本的选择，否则可能识别率很低。训练样本 ...

https://www.eeworm.com/dl/518/413879.html

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人工智能/神经网络  先用C-均值聚类算法程序

先用C-均值聚类算法程序，并用下列数据进行聚类分析。在确认编程正确后，采用蔡云龙书的附录B中表1的Iris数据进行聚类。然后使用近邻法的快速算法找出待分样本X（设X样本的4个分量x1=x2=x3=x4=6；子集数l=3）的最近邻节点和3-近邻节点及X与它们之间的距离。 ...

https://www.eeworm.com/dl/650/420705.html

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数学计算  该算法将实际问题通过非线性变换到高维的特征空间

该算法将实际问题通过非线性变换到高维的特征空间，在高维空间中构造线性判别函数，以替换原空间中的非线性判别函数，这样能保证机器有较好的推广能力，同时它巧妙地解决了维数问题，其算法复杂度与样本维数无关

https://www.eeworm.com/dl/641/421959.html

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数学计算  核函数是利用支持向量机解决不可分问题时引入的一种非线性变换的手段。基本思想是通过非线性变换

核函数是利用支持向量机解决不可分问题时引入的一种非线性变换的手段。基本思想是通过非线性变换，使样本变换之后的特征空间中变得线性可分。然后利用线性可分时构造最优超平面的方法，在特征空间中实现最优超平面的求解。 ...

https://www.eeworm.com/dl/641/421962.html

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人工智能/神经网络  采用经典的机器学习分类算法SVM

采用经典的机器学习分类算法SVM，对训练样本进行训练和学习，来实现对预定目标的分类。

https://www.eeworm.com/dl/650/424084.html

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