通过使用模糊认知图来模拟分类过程，构造了一种模糊认知图分类器，提出了它的两种模糊认知图分类模型，并在此基础上给出了使用它进行分类的推理机制。实验证明，该方法具有良好的分类性能。

将CST中方向图导入到MATLAB中，包括二维模型和三维模型

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数据结构课程设计，老师要求写以图识图，一周的结果，需要的同学选择性下载

心音图数据集，该数据集包含3126个心音图(PCG)记录和同时记录的心电图(ECG)，记录时间为10-60秒。四种最常用于听心音的位置，根据最容易听到瓣膜的位置来命名，最常被用于听心音的四个位置是位于右侧第二肋间隙的主动脉区中心。肺区-在第二肋间间隙沿左胸骨边界。三尖瓣区-在第四肋间隙沿左胸骨边缘。二尖瓣区位于心尖，在锁骨中线的第五肋间隙。

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用于图分类的基准图数据集的存储库 图分类简介 近年来，目睹了涉及具有结构关系的对象的越来越多的应用，包括生物信息学中的化合物，大脑网络，图像结构和学术引用网络。 对于这些应用程序，图形是用于建模和捕获对象之间的依赖关系的自然而强大的工具。 与传统数据不同，在传统数据中，每个实例均以特征值矢量格式表示，图具有节点-边缘结构关系，并且没有自然矢量表示。 近年来，这一挑战激发了许多图分类算法。 给定一组训练图，每个训练图与一个类别标签相关联，图分类旨在从训练图中学习模型，以预测将来看不到的图。 下图显示了矢量数据和图形数据之间的betweeb分类差异。 数据集汇总 该存储库维护31个基准图数据集，这些数据集广泛用于图分类。 图形数据集包括： 化学化合物 引文网络 社交网络 脑网络 化学化合物图形数据集采用“ .sdf”或“ .smi”格式，其他图形数据集则表示为“ .nel”格式。 所有这些

Neo4j图数据库的中文版书籍，Neo4j的资源很少，书籍中文的就更少了，这本书是北邮出版的，在我写论文的时候有了很大的帮助，希望也能够帮助到大家