说明：多分类器集成系统是当前机器学习领域的一个研究热点。由于使用多个基分类器构建的集成系统通常比单个优秀的分类器具有更强的泛化能力,因此多分类器集成系统为许多基于传统模式识别方法很难解决的分类问题提供了新的解决方案。DNA微阵列技术是一种由物理学、微电子学与分子生物学等几个领域综合交叉形成的高新技术,该技...

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说明：在心电信号的分析中，最为首要而且关键的问题就是QRS波群的检测。可靠的QRS波群检测，不仅是诊断心律失常的重要依据，而且是计算心率、每分钟心输出量等心功能参数的重要依据。  完成了基于小波变换的QRS特征提取算法研究与实现。首先基于小波变换算法对心电信号进行了波形预处理，滤除了心电信号中的肌电干扰和...

说明：有循环检测，周期性检测，实现了对10个数字音的识别程序算法优化非常好，几乎没有循环，采用的是通用的平面波展开法,pwm整流器的建模仿真，人脸识别中的光照处理方法。

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说明：应用背景1999 年D. D. Lee 和H. S. Seung [26, 27] 在Nature上提出了一种新的矩阵分 解思想—非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF). 该文章的发 表迅速引起了各个学术领域研究人员的重视: 一方面, 科学研...

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说明：有循环检测，周期性检测，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,抑制载波型差分相位调制，模式识别中的bayes判别分析算法，有信道编码，调制，信道估计等，雅克比迭代求解线性方程组课设。

说明：应用背景直线通常对应着重要的边缘信息，直线提取是计算机视觉中一项非常关键重要的技术，因此把直线单独抽取出来研究有重要的意义，其提取方法与一般的边缘检测方法不同。关键技术hough变换是对二值图像进行直线检测的有效方法，其实质是对图像进行坐标变换，将图像空间的点映射到参数空间，使变换的结果便于检测和识...

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说明：有循环检测，周期性检测，均值便宜跟踪的示例，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，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，预报误差法参数辨识-松弛的思想。

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说明：Kohonen网络是自组织竞争型神经网络的一种，该网络为无监督学习网络，能够识别环境特征并自动聚类。Kohonen神经网络是芬兰赫尔辛基大学教授Teuvo Kohonen提出的，该网络通过自组织特征映射调整网络权值，使神经网络收敛于一种表示形态，在这一形态中一个神经元只对某种输入模式特别匹配或特别敏...

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说明：基于CNN的卷积神经网络应用，近年来深度学习算法的应用越来越广泛， 针对深度学习，重点研究了其中较为主流的两类模型结构， CNN 与 DBNs ，并在MATLAB 中构建这两种深度学习模型结构并分别应用于表面缺陷识别中，利用 CNN 学习输入数据中的特征信息，进行分类识别；利用DBNs 进行重构得到...

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