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模式识别与智能计算-Matlab技术实现

于 2022-09-03 发布 文件大小:26.34 MB
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模式识别与智能计算-Matlab技术实现  PDF+光盘资料本书广泛吸取统计学、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;以一种新的体系,系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书共分为13章,内容包括:模式识别概述,特征的选择与提取,模式相似性测度,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(BP神经网络、径向基函数冲经网络、自组织竞争神经网络、慨率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神经网络),决策树分类器,粗糙集分类器,聚类分析,模糊聚类分析,遗传算法聚类分析,蚁群算法聚类分析,粒子群算法聚类分析。本书内容新颖,实用性强,理论与实际应用密切结合,以手写数字识别为应用实例,介绍理论运用于实践的实现步骤及相应的Matlab代码,为广大研究工作者和工程技术人员对相关理论的应用提供借鉴。本书可作为高等院校计算机工程、信息工程、生物医学工程、智能机器人学、工业自动化、模式识别等学科本科生、研究生的教材或教学参考书,亦可供相关工程技术人员参考。

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    程序只产生均值为0,方差为1的随机数,要产生均值为E,方差为D的随机数,只要随机数*D+E就可以了。高斯随机数程序还是带参数的,参数是用来描述正态分布的一个浮点数表。在执行程序时,先生成这个表(只做一次),而后就可以任意多次地执行高斯随机数产生程序了。使用C是为了保证通用性,如果有人觉得麻烦,可以用C++做个类,把这些东西都封装进去。另外,如果有人有兴趣,也可以把它修改成任意形式分布的连续随机数产生程序,修改非常简单,这里就不提示了。-procedures have only mean of 0 and variance for a random number to produce the mean E, D variance for the random number, as long as a few random E* D on it. Gaussian random process parameters or with the parameter is used to describe a normal distribution of the float table. In the implementation process, Mr. into the table (one-off), and you can repeatedly arbitrary implementation Gaussian random number generator proceedings. The use of C is to ensure commonality, if someone finds trouble, can be used to be a Class C, all these things into account Packaging. Also, if someone is interested, can you change the form of arbitrary distribution of continuous random number generator procedure is very simple changes, I will not be sacrificed as a result.
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