2 最大似然估计与贝叶斯估计的不同（作业）
3 对于c类问题，假定各类条件概率密度函数均为多元正态分布。在最小错误率贝叶斯决策框架下，在什么情况下可以得到线性判别函数？
（作业题，PPT上有）
4 (1) 用parzen窗方法估计概率密度函数p(x)的一般函数形式
(2) 最近邻的一道计算题，类似这道（作业）
2021-06-04 16:36:16
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中科院自动化所模式识别机器视觉组胡占义、董秋雷、高伟老师讲义，涵盖了特征提取、图像配准、运动分析和三维重建，非常系统！！
2021-06-04 10:20:49
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神经网络常用算法实验报告，贝叶斯分类器、Fisher判别、K近邻、PCA特征提取、C均值聚类，包含算法原理、实验代码（MATLAB）、结果展示
2021-06-04 09:09:32
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当前电子鼻对有毒气体的识别存在数据量少,训练生成的神经网络映射能力差等问题。本文以甲醛和甲醇为目标气体,采用自制的气敏传感器对甲醛和甲醇进行数据采集,并对采集到的数据进行滤波和平滑处理,以提取不同传感器对目标气体的响应值。依据准则函数生成伪随机数,并建立伪随机特征值矩阵以扩大有效数据量。利用主成分分析 (PCA)法对特征值进行降维处理,选择贡献率大的主元成分作为反向传播(BP)神经网络的输入向量,构造PCA-BP神经网络。分别用实测特征值矩阵和伪随机特征值矩阵训练PCA-BP神经网络,通过对比分析两个网络得出,实测特征值矩阵的识别率为92%,而伪随机特征值矩阵的识别率为97%。结果表明,伪随机特征值矩阵能有效提高PCA-BP神经网络的映射能力,提高识别正确率。
2021-06-02 15:15:22
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入口文件是sharks.m，它提供了软件的图形界面。 MFCC的识别率非常好。
2021-06-01 16:03:09
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Convolutional deep belief networks on CIFAR-10.pdf
2021-05-31 14:03:44
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