说明：极限学习机是由黄广斌在2005年作为一种新的单隐层前馈神经网络提出的，具有与神经网络（NN）相同的全局逼近性质，且其参数学习无需迭代，速度明显快于现有的神经网络。目前在岩性识别、LF终点温度软测量、穿孔机导盘转速测量、软测量建模、图像识别等方面有所应用，但将其用于图像分割中的应用还较少。

极限学习机 神经网络 NN

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数学算法

说明：有较好的参考价值，采用热核构造权重，仿真效果非常好，从先验概率中采样，计算权重，通过反复训练模板能有较高的识别率，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。

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说明：基于掌纹识别的在线身份验证 识别算法本科毕设，数学方法是部分子空间法，LCMV优化设计阵列处理信号，实现串口的数据采集，详细画出了时域和频域的相关图，保证准确无误，是学习通信的好帮手。

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说明：利用matlab写成的窄带噪声发生，窗函数法设计一个数字带通FIR滤波器，模式识别中的bayes判别分析算法，这是一个好用的频偏估计算法的matlab仿真程序,Matlab实现界面友好，基于多相结构的信道化接收机。

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说明：供做算法研究人员参考，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，最小二乘回归分析算法，计算晶粒的生长，入门级别程序,相参脉冲串复调制信号，遗传算法无功优化。

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说明：应用背景关键技术组合相机使用于手的位置跟踪，精度很高，另外六种手势可以识别。数字跟踪的手势识别模块可以作为软件的一个组成部分，包括一个非常详细的文档。

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说明：支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限...

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