3.1 判别函数 3.2 线性判别函数 3.3 广义线性判别函数 3.4 线性判别函数的几何性质 3.5 感知器算法 3.6 梯度法 3.7 最小平方误差算法 3.8 非线性判别函数
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7.1 模糊数学概述 7.2 模糊集合 7.3 模糊关系与模糊矩阵 7.4 模糊模式分类的直接方法和间接方法 7.5 模糊聚类分析法
文件格式: PPT大小: 4.26MB页数: 114
6.1 句法模式识别概述 6.2 形式语言的基本概念 6.3 模式的描述方法 6.4 文法推断 6.5 句法分析 6.6 句法结构的自动机识别
文件格式: PPT大小: 2.75MB页数: 72
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
文件格式: PPT大小: 1.93MB页数: 47
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
文件格式: PPT大小: 1.19MB页数: 40
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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