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基于支持向量机的手写数字识别（小论文+matlab编程及结果）
- 支持向量机的研究现已成为机器学习领域中的研究热点，其理论基础是Vapnik[3]等提出的统计学习理论。统计学习理论采用结构风险最小化准则，在最小化样本点误差的同时，缩小模型泛化误差的上界，即最小化模型的结构风险，从而提高了模型的泛化能力，这一优点在小样本学习中更为突出。SVM理论正是在这一基础上发展而来的，经过十几年的研究和发展，已开始逐步应用于一些领域。在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势，已经在模式识别、函数
jiqi
- 机器手末端轨迹规划程序.rar-Robot trajectory planning for the end of the procedure. Rar
myrobot1
- 一个简单的机器手模拟 是自己做的 希望会有用啊 -one single robot do by myself which is not pefect
shou
- 机器手源码设计 机器手源码设计 机器手源码设计-Source robot design robot robot source design source code source code designed robot design
Robot_Control
- 在三菱FX-1sPLC上，使用梯形图语言，实现了机器手的运动控制系统开发。-In the Mitsubishi FX-1sPLC, using ladder language, achieved the robot motion control system development.
robotrobothand
- 机器有及机器手的控制介绍，有比较经典的力学分析及控制程序实例-The machine and robot control of presentation, there are more classic example of the mechanical analysis and control procedures
jiqishou
- 机器手、转台和切割机组成的铺贴模拟仿真系统，可以用来模拟现实中的机器手 -Robot, turntable and cutting machine simulation system consisting of paving can be used to simulate real-world robot
Simulation-robot-motor-control
- 默认一个机器手的存在，并对其进行操作，有左右移动，上下移动，抓住物体和松开物体等几个状态。用谓词逻辑语言对其进行操作。-The default a machine hand of existence, and the operation, of moving around, move, seize the objects and loosen objects and so on several state. Use predicate
handcontrol
- 机器手控制程序，编译过没有语法错误，没有做过具体产品，可以借鉴一下-handcontrol is compile by me
fountain
- 喷泉控制、LED数码显示以及机器手控制的问题的PLC代码。简单实用。-The of the PLC of the the problem of control by the fountain control, LED digital display, as well as the machine hand code. Simple and practical.
robotGA
- 机器人遗传算法，可以算出6自由度机器手的逆解，比传统方法快-Robots genetic algorithm, can calculate the inverse of 6-DOF robot solutions faster than traditional methods
2.ForwardLeftRightBackward
- 配合硬件实现机器手摆动的功能，也可以用LED模拟该功能-With hardware implementation swing robot functions, you can also simulate this function with LED
ic_test
- 用msp430的a/d转换器，在一个线路板上可以测几种芯片，还有跟机器（如：探针台，机器手）通讯了。-using a/d of msp430,there shoud being measured a lot of ic characters in one board
neuralnetwork-sample
- 由java编写的，具有gui界面的，手写数字识别神经网络示例(Written by Java, with GUI interface, handwritten numeral recognition neural network examples)
train-labels-idx1-ubyte
- 用于手写数字识别的训练数据（标签） 数据格式：前32位为2049，再32位为数据数量，之后每一位都是标签值(Training data (tags) for handwritten digit recognition)
t10k-labels-idx1-ubyte
- 用于手写数字识别的预测数据（标签） 数据格式：前32位为2049，再32位为数据数量，之后每一位都是标签值(Predictive data (tags) for handwritten numeral recognition)
train-images-idx3-ubyte
- 用于手写数字识别的训练数据（图片） 数据格式：前32位为2049，再32位为数据数量，再32位为图片宽度M，再32位为图片高度N，之后每N*M位都是图片的像素值(Training data (pictures) for handwritten digit recognition)
opencv 的手写数字字符识别
- 基于opencv 和机器学习方法的手写数字字符识别(Handwritten numeral character recognition of opencv)
基于机器学习的手写数字识别
- 基于Python机器学习的手写数字识别 基于Python机器学习的手写数字识别(Handwritten digit recognition based on Python machine learning Handwritten digit recognition based on Python machine learning)
JIQISHOUPSO
- 粒子群算法优化机器手的运动轨迹参数，驱动机器手(Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm optimizes the trajectory parameters of the manipulator to drive the manipulator)