说明:支持向量机是统计学习理论的一个重要分支,也是解决模式识别问题的一个有力工具。本文简要介绍支持向量机理论,构建基于径向基函数的支持向量机,对分别来自两个不同的电话语音数据库中的汉语普通话、英语、日语、白族语和纳西语等5种语言进行识别研究。实验结果表明,支持向量机, 对不同数据库语言的语种识别依然能达到...
说明:模式识别中的bayes判别分析算法,均值便宜跟踪的示例,基于互功率谱的时延估计,matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数,混沌的判断指标Lyapunov指数计算,BP神经网络用于函数拟合与模式识别。
说明:针对EMD方法的不足,BP神经网络用于函数拟合与模式识别,Matlab实现界面友好,模式识别中的bayes判别分析算法,供做算法研究人员参考,微分方程组数值解方法。
说明:gmcalab 快速广义的形态分量分析,包括脚本文件和函数文件形式,空间目标识别,采用PM算法,模式识别中的bayes判别分析算法,通过虚拟阵元进行DOA估计,有循环检测,周期性检测。
说明:支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是Corinna Cortes和Vapnik等于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。 在机器学习中,支持向量机(SVM,还支持矢量网...
说明:机器学习推荐书籍(共5本)