支持向量機(jī)的手寫數(shù)字識(shí)別,絕對(duì)原創(chuàng),識(shí)別率100％
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)的手寫數(shù)字識(shí)別,絕對(duì)原創(chuàng),識(shí)別率100％
上傳時(shí)間： 2016-10-14
上傳用戶：小眼睛LSL
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)的SMO算法VC實(shí)現(xiàn),在模式識(shí)別和 許多方面很有用
上傳時(shí)間： 2015-04-14
上傳用戶：youmo81
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)的MATLAB訓(xùn)練測(cè)試源代碼,絕對(duì)好用.
上傳時(shí)間： 2014-01-01
上傳用戶：jackgao
資源簡(jiǎn)介：基于支持向量機(jī)的分類方法，主要用于模式識(shí)別。
上傳時(shí)間： 2014-08-21
上傳用戶：1109003457
資源簡(jiǎn)介：人工智能模式識(shí)別中基于支持向量機(jī)的分類算法在識(shí)別領(lǐng)域?qū)儆谳^新的應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2013-12-23
上傳用戶：270189020
資源簡(jiǎn)介：通過Java編寫的手寫數(shù)字識(shí)別器源代碼，功能為能自主學(xué)習(xí)和調(diào)整以適應(yīng)不同使用者，可以識(shí)別數(shù)字0-9
上傳時(shí)間： 2013-12-30
上傳用戶：hoperingcong
資源簡(jiǎn)介：這是一個(gè)用matlab實(shí)現(xiàn)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)手寫數(shù)字識(shí)別算法.此算法加入相應(yīng)的手寫數(shù)字圖后可以運(yùn)行.
上傳時(shí)間： 2015-05-08
上傳用戶：鳳臨西北
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)的模式識(shí)別的經(jīng)典算法--最小平方支持向量滟
上傳時(shí)間： 2015-02-12
上傳用戶：徐孺
資源簡(jiǎn)介：這是個(gè)英文資料 介紹模式識(shí)別中支持向量機(jī)的不錯(cuò)的資料
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：yyq123456789
資源簡(jiǎn)介：一種基于離散小波變換和支持向量機(jī)的人臉識(shí)別新方法，是PDF格式的
上傳時(shí)間： 2015-10-15
上傳用戶：fxf126@126.com
資源簡(jiǎn)介：提出了一種基于支持向量機(jī)的多類模擬調(diào)制方式識(shí)別算法。該算法通過分析模擬調(diào)制信號(hào)的特點(diǎn)，提取有效的特征向量以區(qū)分不同的調(diào)制方式，并基于支持向量機(jī)和判決樹分類思想，將特征向量映射到高維空間中加以分類。
上傳時(shí)間： 2014-01-16
上傳用戶：ls530720646
資源簡(jiǎn)介：基于支持向量機(jī)的分類識(shí)別程序，其中包含C的調(diào)用。 希望能對(duì)您有所幫助！
上傳時(shí)間： 2015-12-25
上傳用戶：czl10052678
資源簡(jiǎn)介：一個(gè)用vc寫成的手寫數(shù)字識(shí)別的例子，是學(xué)習(xí)人工智能編程的最好入門示例
上傳時(shí)間： 2016-01-09
上傳用戶：wfl_yy
資源簡(jiǎn)介：該文介紹了基于Gabor小波變換和支持向量機(jī)的人臉識(shí)別.
上傳時(shí)間： 2013-12-22
上傳用戶：dsgkjgkjg
資源簡(jiǎn)介：C針對(duì)模式識(shí)別問題H描述了支持向量機(jī)的基本思想H著重討論了OD=?PI最小二乘=?PI加權(quán)=?P 和直接 =?P 等新的支持向量機(jī)方法H用于降低訓(xùn)練時(shí)間和減少計(jì)算復(fù)雜性的海量樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法分塊法I分解法H提 高泛化能力的模型選擇方法H以及逐一鑒別法I一一區(qū)分法IPD....
上傳時(shí)間： 2014-01-15
上傳用戶：Ants
資源簡(jiǎn)介：用vc++實(shí)現(xiàn)的手寫數(shù)字識(shí)別算法，給做圖像處理的朋友一個(gè)參考。該程序能識(shí)別0~9的10個(gè)數(shù)字。
上傳時(shí)間： 2016-04-16
上傳用戶：sammi
資源簡(jiǎn)介：詳細(xì)說明了如何實(shí)現(xiàn)基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫數(shù)字識(shí)別。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于參數(shù)的設(shè)置是敏感的，尤其是隱藏層的單元個(gè)數(shù)，本文列出了一系列bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用的參數(shù)設(shè)置。結(jié)果表明，可以實(shí)現(xiàn)較好的模式識(shí)別功能
上傳時(shí)間： 2016-08-31
上傳用戶：youlongjian0
資源簡(jiǎn)介：用Java編寫的手寫數(shù)字識(shí)別器源代碼。能夠?qū)κ謱憯?shù)字有很好的識(shí)別能力。經(jīng)過試驗(yàn)，適應(yīng)性還是比較強(qiáng)的
上傳時(shí)間： 2014-01-02
上傳用戶：lanhuaying
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)的分類和回歸算法,可用于模式識(shí)別和預(yù)測(cè)
上傳時(shí)間： 2016-11-29
上傳用戶：氣溫達(dá)上千萬的
資源簡(jiǎn)介：一個(gè)支持向量機(jī)的坦克識(shí)別程序，希望大家多提寶貴意見！
上傳時(shí)間： 2014-07-04
上傳用戶：zmy123
資源簡(jiǎn)介：08和07年IEEE TRANSACTION的關(guān)于小波支持向量機(jī)的2篇文獻(xiàn).是多尺度方法在模式識(shí)別中的經(jīng)典,請(qǐng)大家共享.
上傳時(shí)間： 2017-02-18
上傳用戶：標(biāo)點(diǎn)符號(hào)
資源簡(jiǎn)介：同一本書上的手寫數(shù)字識(shí)別程序,里面有模板識(shí)別等等好幾種手寫數(shù)字識(shí)別方法,采用線形代數(shù)里概率論識(shí)別
上傳時(shí)間： 2017-05-26
上傳用戶：refent
資源簡(jiǎn)介：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)，用delphi編寫的，很有用哦~~~~~~~
上傳時(shí)間： 2014-07-13
上傳用戶：weiwolkt
資源簡(jiǎn)介：用Java編寫的手寫數(shù)字識(shí)別器源代碼。能夠?qū)κ謱憯?shù)字有很好的識(shí)別能力。經(jīng)過試驗(yàn)，適應(yīng)性還是比較強(qiáng)的。
上傳時(shí)間： 2017-09-05
上傳用戶：zl5712176
資源簡(jiǎn)介：具有結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則的支持向量機(jī)（SVM）對(duì)于小樣本決策具有較好的學(xué)習(xí)推廣性，并且故障樣本的不足在一定程度上制約了基于知識(shí)的方法在故障診斷中的運(yùn)用。針對(duì)這一問題，提出了利用支持向量機(jī)的方法對(duì)匝間轉(zhuǎn)子繞組短路故障診斷方法。該方法利用小波分析對(duì)...
上傳時(shí)間： 2013-11-04
上傳用戶：s363994250
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)的經(jīng)典算法，對(duì)于你學(xué)習(xí)模式識(shí)別非常有幫助，基于matlab 的平臺(tái)
上傳時(shí)間： 2014-01-16
上傳用戶：jjj0202
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)的方法，matlab編寫，用于分類檢測(cè)，模式識(shí)別
上傳時(shí)間： 2014-01-21
上傳用戶：獨(dú)孤求源
資源簡(jiǎn)介：這是關(guān)于支持向量機(jī)的一本電子書，寫的很不錯(cuò)噢（漢語版的）！這是一本權(quán)威認(rèn)證的書籍，如果對(duì)支持向量機(jī)感興趣的話就從這本書開始吧！
上傳時(shí)間： 2016-08-30
上傳用戶：13215175592
資源簡(jiǎn)介：關(guān)于支持向量機(jī)的Matlab源代碼，用于模式識(shí)別和非線性問題的程序。對(duì)于初學(xué)和不想具體了解支持向量機(jī)的很有用。
上傳時(shí)間： 2016-08-31
上傳用戶：hanli8870
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)的matlab程序?qū)崿F(xiàn)，可用于模式分類，模式識(shí)別
上傳時(shí)間： 2017-01-18
上傳用戶：asasasas
