说明：BP神经网络代码 c语言实现 可以用于模式识别 比如车牌识别等

说明：在模式识别当中，MFA出现小样本问题。为解决这个问题。我们提出了PCA+MFA的方法。首先对其进行PCA预处理，然后在用MFA降维。

说明：应用主成分分析对数据降维，将得到的数据用于概率神经网络训练，进行模式识别。对于一组新数据，先计算主成分得分，再输入训练好的概率神经网络，就会得到识别结果，即改组数据属于何种类别。

说明：模式识别线性分类器设计,用C语言写的模式识别大作业。

说明：模式识别的matlab程序，神经网络进行图像识别和处理，非常基础程序。

说明：马尔科夫模型在模式识别领域具有重要作用，例如语音识别，图像识别，信号识别等。

说明：应用BP神经网络算法实现数字识别的模式识别大作业。

说明：希腊所写的模式识别第4版一书的课后源代码

说明：模式识别算法及设计过程，有助于全面了解常用的一些分类算法

说明：小波包分解及bp神经网络训练程序，可用于进行模式识别

说明：主成分分析、Fisher判别法与支持向量机在模式识别中的应用

说明：分类算法中k均值分类算法，可以用于简单的模式识别中去。

说明：多分类线性判别分析，主要用于近红外及红外光谱等多元数据的模式识别问题

说明：RPROP算法是BP神经网络的另外一个版本，但比BP神经网络算法在很多方面效果更优，对于模式识别问题，能得到较好的处理结果

说明：张学功模式识别的课件，里面介绍了进行模式分类的各种方法

说明：采用MATLAB神经网络中的BP网络进行26个英语字母的仿真识别。采用了改进型的BP算法设计了26个字符的模式识别系统。并对该系统进行了训练和测试。

说明：使用matlab仿真人工神神经网络 事项对四组向量的模式识别

说明：用Java写出一个基本K-mean算法的实现，供模式识别初学者学习

说明：BP 神经网络算法案例分析（模式识别）简单的程序仿真

说明：支持向量机的仿真程序简单案例分析（分类和预测）模式识别

说明：关于模式识别的参考文献，有LBP（局部二值模式），BLBP（多尺度二值模式），MBE-LBP等多种算法，可以看考一下，里面的内容是有关于人脸的识别。

说明：此例可采用BP神经网络算法用于设备故障类型的模式识别程序。 本次为变压器故障（均为低压测故障）类型的识别。

说明：SOM自组织分类仿真MATLAB代码，主要应用于模式识别分析研究

说明：《神经网络43案例分析》作为模式识别相关领域的书籍，由于采用的是实际例子讲解，实用性很大，相关源程序，程序已经调试过了，没有错误，可以直接运行

说明：模式识别的相关内容，MATLAB程序代码

说明：模式识别实验 k最近邻估计MATLAB程序

说明：感知器判别。这学期模式识别课程作业，无误。用以分类前列腺数据。

说明：Fisher判别程序，这学期模式识别作业，无误，是对前列腺数据的分类。

说明：贝叶斯分类器,自己这学期模式识别课程作业,可以有效准确分出两类别.

说明：RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。