基于有监督分类的地物识别

深度学习模型训练时需要大量的注释样本,但在医学领域注释数据难以获取。针对此问题,提出了一种结合部分注释数据的自监督学习算法,以提高3D肺结节的分类性能。在传统自监督训练的网络结构基础上,设计了一种多任

摘要—极限学习机(ELM)是单隐藏层神经网络,并且比传统的神经网络具有更快的学习速度。 然而,内核ELM(KELM)由于其鲁棒性而越来越受到高光谱图像(HSI)分类的关注。 KELM中广泛使用的RBF

通过模式识别原理，对手写程序进行识别，基于VC++开发。

这是《模式识别》的课程实验作业，基于C均值的分类器，可以随机生成样本，然后训练，错误率分析等内容，具有动态效果，分类进度高。

摘 要 ： 针对海天背景下红外舰船目标识别提出了一种基于机器学习的分类算法。 该算法首先利用分 割 算法提取红外图像中的连通区域,并对原图相应的位 置进行标记和归一 化处理 ,然后利 用HOG 特 征

基于MATLAB，数字图像处理，更便于图像的识别和分类

此程序用c++编写，模式识别课程设计，基于贝叶斯分类的手写数字识别软件

基于深度学习的花卉识别分类研究.caj

针对声学特征(韵律特征和MFCC特征)对情感语音的分类识别性能不理想的问题,提出了一种将声学特征与情感语音PAD数据相结合的级联分类方法用于情感语音识别。首先提取情感语音的声学特征,对特征分别单独识别

C++水果分类识别matlab代码，有详细的注释，matlabdemo。水果的分类识别，有详细的注释，希望能给你带来帮助。水果分类在水果相互无遮挡的条件下，按照形状、大小、颜色等特征区分香蕉、苹