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MoShiPiPei
- 有一串10000位数的主串由1、2、3、4四位数随机获得，n位模式串是指有4的n次方个模式串，如2位模式串有：11、12、13、14、21、22、23、24、31、32、33、34、41、42、43、44等16个数组成。现在进行模式匹配，假设主串为：431324113122341324132等等，则第一次比较是43，第二次比较是31，第三次比较是13，依此类推，每比较一次则落得模式串中的一个，当所有模式串（有4的n次方个）都被找到时
pattrnRecognization
- 文件包中是关于模式识别中神经网络法，模板匹配，Fisher判别法和细化算法（用于轮廓检测）以及数字识别的vc程序-packages on the pattern recognition neural network, template matching, Fisher Discriminant and thinning algorithm (used for contour detection), and digital identif
Some_DataStruct_Arithmetic_Implement_by_C
- 1 归并链表 2 静态链表 3 堆栈 4 KMP模式匹配 5 排序 6 关键路径-a static Chain Chain 2 3 4 stack KMP Ranking 6 5 Critical Path
duifengpei.cpp
- KMP目录下是字符串的堆分配存储表示源程序，其中使用KMP算法完成模式匹配 -KMP directory is the string heap memory allocation, said the source, the use of KMP completed pattern matching algorithm
changyongsousuosuanfa
- 常用搜索算法 光盘上包括了书上提供的例程及算法，均可在Visual C++ 6.0下编译通过。 读者可参照书籍了解程序的使用。 实验素材里面提供了一些模式识别实验用的数据库。其中“数字和字母图像” 用于脱机字符识别里的模板匹配法，USPS字库用语Fisher线性判定识别手写数 字。由于一些原因，有些数据库不能提供，需要读者自己采集样本。 -search algorithm commonly used on
lianjizifushibie
- 联机字符识别 实验素材里面提供了一些模式识别实验用的数据库。其中“数字和字母图像” 用于脱机字符识别里的模板匹配法，USPS字库用语Fisher线性判定识别手写数 字。由于一些原因，有些数据库不能提供，需要读者自己采集样本。 -online character recognition experimental materials inside provided some experimental pattern reco
tuojizifushibie
- 脱机字符识别 实验素材里面提供了一些模式识别实验用的数据库。其中“数字和字母图像” 用于脱机字符识别里的模板匹配法，USPS字库用语Fisher线性判定识别手写数 字。由于一些原因，有些数据库不能提供，需要读者自己采集样本。 -experimental materials inside provided some experimental pattern recognition database. These &q
AlgorithmonMaximalMatchingofStrings
- 给定两个串S和T，长分别m和n，本文给出了一个找出二串间最大匹配的算法。该算法可 用于比较两个串S和T的相似程度，它与串的模式匹配有别-given two series of S and T, length m and n, the paper presents a series of two to identify the largest matching algorithm. The algorithm can be used
Hamming_NN
- Hamming 神经网络从功能上来看是最小Hamming 距离分类器．利用它能够完成不完整输入信息与所存储模式的最小汉明距离分类． Hamming 网络是一个双层神经网络，第一层网（即匹配子网络）是用来计算输入模式与该网络已经学习过的各样本之间的匹配测度．第二层网（即竞争子网络）接收从匹配子网络送来的未知模式与已存各样本的匹配测度，然后经过多次迭代运算就可以求得与输入模式相匹配的样本．-Hamming neural netwo
off_line_recognition
- 模式识别中的脱机字符识别，包括手写数字识别之Fisher线性判别，手写数字识别之模板匹配法，数字识别之神经网络法及细化算法。-pattern recognition of Offline Character Recognition, including handwritten digital identification Fisher Linear Discriminant. Handwritten identification tem
LasVegas
- 这是根据算法设计课上讲的LasVegas算法用java实现的模式匹配算法-This algorithm is based on the design of the curriculum speaking with java LasVegas algorithm to achieve the pattern matching algorithm
CHARpipei
- 字符串模式匹配的C语言实现.在Windows系统wintc下编译-string pattern matching the C language. In the Windows system under compiler wintc
recongnation
- 图像模式识别 模板匹配法 神经网络分类器 几何分类器 基于概率统计的贝叶斯分类器-image pattern recognition template matching neural network classifiers classification is based on geometric probability and statistics Bayesian classifier
patternmatch
- 模式识别,使用了几何匹配功能,可以在360度范围内寻找目标.-pattern recognition, the use of the geometric matching function, in the range of 360 to look for targets.
FindSub
- 串模式匹配的测试小程序，使用数据结构的链表存储管理-string pattern matching small test procedures, the use of the linked list data structure Storage Management
TPS_finger_match
- 本工程在C++环境下面实现了指纹的TPS模板匹配,并且比较了传统模式的匹配,最终证实了TPS模板的优越性-works in the C environment to achieve below the TPS, the fingerprint template matching, and compared the traditional mode of the match, TPS ultimately proved the super
findsub
- 这个是串模式匹配的类定义和实现的c++程序。程序首先给出了串模式匹配的的定义，接着给出了它的实现，最后测试，输出结果。 FindSub.cpp就是程序 FindSub.txt是运行结果-the string pattern matching is the type definition and realization of the c procedures. First procedures given the string p
SimpleDataStruct
- 小弟初学者，简单数据结构： 包括单链表逆置，对陈矩阵相乘，分解单链表，分块查找，交换左右自述，模式匹配，二叉排序树、删除子串，冒泡排序等-younger beginners, a simple data structure : single-chain including inverse home, Chen matrix multiplication, single-chain decomposition. Search Bloc
Perlprimer
- 第1学时Perl 入门 第2学时Perl 的基本构件：数字和字符串 第3学时控制程序流 第4学时基本构件的堆栈：列表与数组 第5学时进行文件操作 第6学时模式匹配 第7学时哈希结构 第8学时函数-1 hour introductory paragraph 2 Perl school Perl's basic components : Digital string section and three s
gps_source
- 实现GPS定位的常用算法，包括路径计算，模式匹配等-Realize the common algorithms for GPS positioning, including path calculation, pattern matching, etc.