5.1 基本概念 5.2 类别可分性测度 5.3 基于类内散布矩阵的单类模式特征提取 5.4 基于K-L变换的多类模式特征提取
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8.1 人工神经网络发展概况 8.2 神经网络基本概念 8.3 前馈神经网络 8.4 反馈网络模型Hopfield网络
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实验一 总体概率密度分布的非参数方法 实验二 感知器准则算法实验 实验三 Fisher线性判别实验 实验四 BP神经网络算法实验 实验五 支持向量机算法实验
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武汉理工大学：《模式识别》课程授课教案（讲义）第8章 神经网络在模式识别中的应用
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武汉理工大学：《模式识别》课程授课教案（讲义）第3章 概率密度函数的参数估计
文件格式: PDF大小: 658.23KB页数: 14
