【總結(jié)】2022/1/31§2-1、判別函數(shù)§2-2、線性判別函數(shù)§2-3、線性判別函數(shù)的性質(zhì)§2-4、廣義線性判別函數(shù)§2-5、非線性判別函數(shù)第二章判別函數(shù)2022/1/32§2-1判別函數(shù)?假設(shè)對(duì)一模式X已抽取n個(gè)特征,表示為:
2025-11-28 23:39
【總結(jié)】2022/5/291第三章分類(lèi)器的設(shè)計(jì)?線性分類(lèi)器的設(shè)計(jì)?分段線性分類(lèi)器的設(shè)計(jì)?非線性分類(lèi)器的設(shè)計(jì)2022/5/292§3-1線性分類(lèi)器的設(shè)計(jì)上一章我們論討了線性判別函數(shù)形式為:g(x)=WTX+Wn+1
2025-05-01 02:36
【總結(jié)】第一篇:模式識(shí)別與智能系統(tǒng) 模式識(shí)別與智能系統(tǒng) 所屬院系:自動(dòng)化科學(xué)與工程學(xué)院 一、學(xué)科概況 模式識(shí)別與智能系統(tǒng)是在信號(hào)處理、人工智能、控制論、計(jì)算機(jī)技術(shù)等學(xué)科基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的新型學(xué)科。該學(xué)科...
2025-10-31 22:26
【總結(jié)】模式識(shí)別原理實(shí)驗(yàn)報(bào)告基于貝葉斯方法對(duì)鳶尾花數(shù)據(jù)的分類(lèi)一.貝葉斯原理貝葉斯準(zhǔn)則又稱(chēng)為最大后驗(yàn)概率,用和分別表示兩個(gè)不同的類(lèi)別,用和分別表示和各自的先驗(yàn)概率。用和分別表示和的類(lèi)條件概率密度函數(shù)。則由全概率公式,可知觀測(cè)樣本出現(xiàn)的全概率密度由式1表示:
2025-07-22 16:30
【總結(jié)】模式識(shí)別:物體測(cè)量在物體從圖像中分割出來(lái)后,進(jìn)一步就可以對(duì)它的幾何特征進(jìn)行測(cè)量和分析,在此基礎(chǔ)上可以識(shí)別物體,也可以對(duì)物體分類(lèi),或?qū)ξ矬w是否符合標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行判別,實(shí)現(xiàn)質(zhì)量監(jiān)控。與圖像分割一道,物體測(cè)量與形狀分析在工業(yè)生產(chǎn)中有重要的應(yīng)用,它們是機(jī)器視覺(jué)的主要內(nèi)容之一。例如,能將馬鈴薯或蘋(píng)果等農(nóng)產(chǎn)品按品質(zhì)自動(dòng)分類(lèi)的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng),自動(dòng)計(jì)算不規(guī)則形狀所包含面積的
【總結(jié)】模式識(shí)別PatternRecognition張正道江南大學(xué)通信與控制工程學(xué)院信息安全系第二章貝葉斯決策理論?貝葉斯分類(lèi)器?最小風(fēng)險(xiǎn)Bayes分類(lèi)器?聶曼-皮爾遜判別準(zhǔn)則?最大最小判別準(zhǔn)則?序貫分類(lèi)?正態(tài)分布決策理論?關(guān)于分類(lèi)的錯(cuò)誤率分析2-1引言?應(yīng)用要求
2025-01-19 14:51
【總結(jié)】第三章分類(lèi)器的設(shè)計(jì)?線性分類(lèi)器的設(shè)計(jì)?分段線性分類(lèi)器的設(shè)計(jì)?非線性分類(lèi)器的設(shè)計(jì)§3-1線性分類(lèi)器的設(shè)計(jì)上一章我們討論了線性判別函數(shù)形式為:g(x)=WTX其中X=(X1,X2…Xn)n維特征向量W=(W1,W2…Wn,Wn+1)n維權(quán)向量
【總結(jié)】1廣義線性判別函數(shù)?出發(fā)點(diǎn)–線性判別函數(shù)簡(jiǎn)單,容易實(shí)現(xiàn);–非線性判別函數(shù)復(fù)雜,不容易實(shí)現(xiàn);–若能將非線性判別函數(shù)轉(zhuǎn)換為線性判別函數(shù),則有利于模式分類(lèi)的實(shí)現(xiàn)。2廣義線性判別函數(shù)?基本思想設(shè)有一個(gè)訓(xùn)練用的模式集{x},在模式空間x中線性不可分,但在模式空間x*中線性可分,其中x*的各個(gè)分量是
2025-05-12 12:18
【總結(jié)】模式識(shí)別與智能系統(tǒng)PatternRecognition&IntelligentSystem(專(zhuān)業(yè)代碼:081104)一、學(xué)科概況本校模式識(shí)別與智能系統(tǒng)學(xué)科為國(guó)務(wù)院1993年批準(zhǔn)的博士學(xué)位授予權(quán)學(xué)科,2001年經(jīng)國(guó)務(wù)院學(xué)位委員會(huì)批準(zhǔn)為國(guó)家級(jí)重點(diǎn)學(xué)科(二級(jí)學(xué)科);本學(xué)科所在的控制科學(xué)與工程學(xué)科具有一級(jí)學(xué)科博士學(xué)位授予權(quán),同時(shí)擁有一級(jí)學(xué)科博士后流動(dòng)站。本
2025-06-17 16:20
【總結(jié)】PCA與SVD相融合的人臉識(shí)別算法設(shè)計(jì)與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)摘要:主成分分析是基于K-L變換思想的優(yōu)秀線性分類(lèi)算法之一,根據(jù)方差最大化原理,將信號(hào)在一組新的規(guī)范正交基下展開(kāi),其在人臉識(shí)別中具有重要應(yīng)用價(jià)值,所形成的算法稱(chēng)為本征臉?lè)椒?,然而,由于該方法將圖像變換為本征臉空間的一點(diǎn),因此對(duì)光照,角度和平移等因素比較敏感。奇異值分解作為一種有效的
2025-06-06 08:34
【總結(jié)】模式識(shí)別-概念、原理及其應(yīng)用黃慶明中科院研究生院信息學(xué)院/劉純熙(助教)cxliu@引言課程對(duì)象?計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專(zhuān)業(yè)碩士研究生的專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)課?電子科學(xué)與技術(shù)學(xué)科碩士研究生的專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)課與模式識(shí)別相關(guān)的學(xué)科?統(tǒng)計(jì)學(xué)?概率論?線性代數(shù)(矩
2025-10-08 16:42
【總結(jié)】第4講基于判別函數(shù)的分類(lèi)方法點(diǎn)到平面的距離公式222000CBADCzByAxd??????點(diǎn)(x0,y0,z0)到平面Ax+By+Cz+D=0的距離為:內(nèi)積和向量空間?x和y的內(nèi)積(點(diǎn)積)定義為?如果xTy=0,則x和y是正交的.?向量的模定義為要點(diǎn):
2025-10-10 04:15
【總結(jié)】模式識(shí)別授課教師:劉家鋒第一章緒論一、模式識(shí)別的概念?什么是模式識(shí)別??模式識(shí)別研究的內(nèi)容?二、模式識(shí)別的應(yīng)用?工業(yè)用途:產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn),設(shè)備故障檢測(cè),智能機(jī)器人的感知系統(tǒng);?商業(yè)用途:錢(qián)幣的自動(dòng)識(shí)偽,信函的自動(dòng)分揀,電話信息查詢(xún),聲控?fù)芴?hào);?醫(yī)學(xué)用途:對(duì)心電、腦電、CT等信號(hào)進(jìn)行處理
2025-03-04 13:52
【總結(jié)】.....人臉識(shí)別技術(shù)綜述控制工程陳龍斌12013002342摘要:簡(jiǎn)要介紹了人臉識(shí)別技術(shù)的研究背景及其發(fā)展歷程;對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的常用方法進(jìn)行了分類(lèi)總結(jié);重點(diǎn)對(duì)近年來(lái)人臉識(shí)別方法的研究進(jìn)展進(jìn)行綜述并對(duì)各種方法加以評(píng)價(jià);總結(jié)了
2025-06-28 11:51
【總結(jié)】實(shí)驗(yàn)報(bào)告實(shí)驗(yàn)課程名稱(chēng):模式識(shí)別姓名:王宇班級(jí):20110813學(xué)號(hào):2011081325實(shí)驗(yàn)名稱(chēng)規(guī)范程度原理敘述實(shí)驗(yàn)過(guò)程實(shí)驗(yàn)結(jié)果實(shí)驗(yàn)成績(jī)圖像的貝葉斯分類(lèi)K均值聚類(lèi)算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別
2025-08-02 20:23