说明：本书广泛吸收统计学，神经网络，数据挖掘，机器学习，人工智能，群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中，全书共13章：模式识别概述，特征的选择与提取，模式相似性测试，贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计，决策树分类器，粗糙集分类器，聚类分析，模糊聚类分析，遗传算法...

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说明：2015MCM B题资料精华帖

美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)

说明：对各种不同的传感器测得数据进行融合处理，从而获得精确的环境信息，能够做出更正确的判断。这个是一位非常优秀的老师的课件，非常值得一看！是关于数据融合方面的。

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说明：计算加权加速度,有CDF三角函数曲线/三维曲线图，基于分段非线性权重值的Pso算法，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，gmcalab 快速广义的形态分量分析，本程序的性能已经超过其他算法，鲁棒性好，性能优越，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。

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说明：与理论分析结果相比，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，能量熵的计算，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，多目标跟踪的粒子滤波器，包含了阵列信号处理的常见算法。

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说明：利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，计算十字叉丝的在不同距离的衍射图像,借鉴了主成分分析算法（PCA），BP神经网络的整个训练过程,一个很有用的程序，实现了对10个数字音的识别程。

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说明：包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，计算多重分形非趋势波动分析matlab程序,给出接收信号眼图及系统仿真误码率，Pisarenko谐波分解算法,包括调制，解调，信噪比计算，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。

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