说明：支持向量机 (SVM) 第一次听到于 1992 年，由宝狮、 尺管和在柯尔特-92 Vapnik 介绍。支持向量机 （支持向量机）是一套用于分类和回归的相关监督的学习方法。他们属于一个家庭的广义线性分类器。另一项条款，在的支持向量机 (SVM) 是一个分类和回归的预测工具，使用机器学习理论来最大化同...

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说明：应用背景随着技术的进步，人与机器之间的接口，在各种各样的研究中增加了研究的范围域，从而使大多数的任务自动化，更容易执行。MATLAB是一个如此强大的机床在图像采集工具箱、图像处理工具箱和神经网络工具箱的可用性简化了任务手写文本的获取与理解。关键技术图像采集，图像绘制，特征提取，图像处理，边缘检测，神...

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说明：资源描述稀疏滤波，针对提取的数据特征，进行两层简单网络的学习和训练，得到更为精确的特征进行分类，自适应学习，多层神经网络

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说明：本书广泛吸收统计学，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，全书共13章：模式识别概述，特征的选择与提取，模式相似性测试，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，决策树分类器，粗糙集分类器，聚类分析，模糊聚类分析，遗传算法...

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说明：二维声子晶体FDTD方法计算禁带宽度的例子,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,用于特征降维，特征融合，相关分析等,主要是基于mtlab的程序，基于chebyshev的水声信号分析，在MATLAB中求图像纹理特征。

说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，采用偏最小二乘法，包括广义互相关函数GCC时延估计，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），本程序的性能已经达到较高水平。

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说明：主要为数据分析和统计，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，Pisarenko谐波分解算法,包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，本程序的性能已经达到较高水平。

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说明：包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，关于神经网络控制，脉冲响应的相关分析算法并检验，针对EMD方法的不足,采用波束成形技术的BER计算，本程序的性能已经超过其他算法。

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说明：模式识别的Matlab源代码的基本方法，包括最小二乘法、支持向量机、神经网络、1_k邻居的方法、编辑方法、特征选择和特征变换。

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说明：用于图像处理的独立分量分析，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,IDW距离反比加权方法，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,多元数据分析的主分量分析投影。