大桔灯文库logo

下载提示:1. 本站不保证资源下载的准确性、安全性和完整性,同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,大桔灯负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。

相关文档

  • .ppt

    统计理论要解决的是从数据中做出一些 推断它为解决随机观测事件的决策过程 提供了理论基础PR中的分类问题是根据识别对象特征的观测值将其分到相应的类别中去而统计决策理论是模式分类的主要理论和工具之一下面我们介绍统计模式识别以及几种最常用也是最基本的统计决策方法运用统计决策理论设计的分类系统又称为分类器贝叶斯决策是一种统计模式识别决策法它有如下基本假定: 1.各类别总体的概率分布是已知的 2

  • -课程.ppt

    #

  • 课时5_技术.ppt

    第五章 模式识别技术简介荆晓远 教授南京邮电大学自动化学院与模式识别相关的学科统计学概率论线性代数(矩阵计算)形式语言机器学习人工智能图像处理计算机视觉 机构、会议、刊物1973年 IEEE发起了第一次关于模式识别的国际会议“ICPR”(此后两年一次),成立了国际模式识别协会-“IAPR”1977年IEEE成立PAMI委员会,创立IEEE Trans on PAMI,并支持ICCV, CVPR两

  • VI视觉.doc

    VI视觉识别系统设计简介什么是VI设计?VI即(Visual Identity)通译为视觉识别系统是CIS系统最具传播力和感染力的部分是将CI的非可视内容转化为静态的视觉识别符号以无比丰富的多样的应用形式在最为广泛的层面上进行最直接的传播设计到位实施科学的视觉识别系统是传播企业经营理念建立企业知名度塑造企业形象的快速便捷之途 在品牌营销的今天没有VI设计对于一个现代企业来说就意味着它的形象将淹没于

  • .ppt

    单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第二章 贝叶斯决策理论单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第二章 贝叶斯决策理论单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第

  • .ppt

    单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版

  • .ppt

    单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级模式识别理论及其应用简介 Pattern Recognition and its Application什么是模式识别模式识别(Pattern Recognition)是一种从大量信息和数据出发在专家经验和已有认识的基础上利用计算机和数学推理的方法对形状模式曲线数字字符格式和图形自动完成识别的评价的过程 从数学角度而言模式

  • (PPT).ppt

    单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级模式识别- 概念原理及其应用引 言 课程对象计算机应用技术专业硕士研究生的专业基础课电子科学与技术学科硕士研究生的专业基础课 与模式识别相关的学科统计学概率论线性代数(矩阵计算)形式语言机器学习人工智能图像处理计算机视觉…教学方法着重讲述模式识别的基本概

  • (2).ppt

    单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级模 式 识 别宿 富 林哈尔滨工业大学电子与信息工程学院 信息工程系86403225主楼1201本门课的教学目的掌握模式识别的基本概念原理和方法 模式识别对不同领域都极为重要所以必须了解和掌握模式识别技术了解术语含义了解模式识别系统基本结构了解模式识别中关键问题掌握具体的模式识别方法理解各种算法原理教材和参考书教材模式识

  • (1).ppt

    单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式模式识别 第五次学习总结 陈书燊近邻法6.1 最近邻法6.2 k—近邻法6.3 关于减少近邻法计算量和存储量的考虑6.4 可做拒绝决策的近邻法6.5 最佳距离度量近邻法 在上一章的非线性判别函数中曾讨论了利用每一类的代表点设计分段线性分类器这是最简单而

违规举报

违法有害信息,请在下方选择原因提交举报


客服

顶部