说明：在此代码中模拟身份查验过程自适应控制的例子。静态参数建模是重要和常用模型的识别问题。在这种模拟我们讨论这种识别策略用于控制的线性时不变植物的自适应控制问题。

matlab 静态 参数 模型

说明：ART-similarity分类器进行训练，识别出设备的性能状态

YU范数 振动状态识别 进给系统 距离评估方法 特征参数评估

说明：贝叶斯分类实验，设计简单的线性分类器，了解模式识别的基本方法。掌握利用贝叶斯公式进行设计分类器的方法。

贝叶斯分类 模式识别-分类器 bayes-classifier 贝叶斯 matlab-bayes

说明：主要包括免疫识别、免疫学习、免疫记忆、克隆选择、个体多样性、分布式和自适应等，

ics 克隆选择 克隆选择-matlab 自适应-克隆 YAI

说明：粗糙集的简单入门介绍。用于模式识别和属性约简。

粗糙集约简 约简 粗糙集识别 粗-集 粗糙集

说明：采用遗传算法对男女生样本数据中的身高，体重，喜欢数学，喜欢文学，喜欢运动，喜欢模式识别共6个特征进行特征选择，并基于所得到的最佳特征采用SVM设计男女生分类器，并计算模型预测性能（包含SE,SP,ACC和AUC ）。提示：可以用6位的0/1进行编码，适应度函数可以考虑类似 。

AUC-SVM 特征选择算法 男女生分类器 svm-auc svm识别分类

说明：1.从图像中识别几何形状的基本方法；基本原理是在于利用点与线的对偶性，将原始图像空间给定的曲线通过曲线表达形式变为参数空间的一个点，这样就把原始图像中给定的检测问题转化为寻找参数空间的峰值问题。 2.基于Gabor变换的人眼检测MATLAB实现。 3.基于Radon的车牌矫正方法。 4.基于模型函数...

hough-曲线检测 hough、Gabor、Radon、 wdcbm2 headata matlab-车牌矫正

说明：核独立主元分析(KICA算法)在模式识别、过程监测、故障诊断等不同领域的应用中都表现了很好的性能。

核主元分析 模式识别 独立主元分析 核KICA dependd63

说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，本科毕设要求参见标准测试模型，给出接收信号眼图及系统仿真误码率，主要为数据分析和统计，有循环检测，周期性检测，应用小区域方差对比，程序简单。

说明：数据模型归一化，模态振动，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，一种噪声辅助数据分析方法,加入重复控制，本程序的性能已经达到较高水平，应用小区域方差对比，程序简单。