Erweiterte Quellcode. Com 31.10.2015 Matlab-Quellcode für die biometrische Erkennung wurde aktualisiert. Reduzierte Kosten. Alle Software wird mit grossen Diskonten versehen, viele Codes werden für freies angeboten. Bessere Leistungen. Einige kleinere Fehler wurden behoben. Verbesserte Software-Fähigkeiten. Wurden viele Codes in Bezug auf Geschwindigkeit und Speicherverwaltung verbessert. Folge uns auf Twitter Folge uns auf FaceBook Folge uns auf YouTube Folge uns auf LinkedIn Echtzeit Hilfe. Verbinden Sie uns jetzt mit WhatsApp 393207214179 Video-Tutorial. Software ist intuitiv, leicht verständlich und gut dokumentiert. Für die meisten Codes wurden viele Video-Tutorials auf unserem YouTube-Kanal veröffentlicht. Wir entwickeln auch Software on-Demand. Für jede mögliche Frage mailen Sie uns bitte. Join us21.06.2005 Ein biometrisches System kann als Mustererkennungssystem betrachtet werden, das aus drei Hauptmodulen besteht: dem Sensormodul, dem Merkmalsextraktionsmodul und dem Feature-Matching-Modul. Der Entwurf eines solchen Systems wird im Zusammenhang mit vielen häufig verwendeten biometrischen Modalitäten - Fingerabdruck, Gesicht, Sprache, Hand, Iris untersucht. Es werden verschiedene Algorithmen vorgestellt, die für jede dieser Modalitäten entwickelt wurden. 16.05.2006 Ein neuronales Netzwerk ist eine zusammenhängende Gruppe von biologischen Neuronen. Im modernen Gebrauch kann der Begriff auch auf künstliche neuronale Netze verweisen, die aus künstlichen Neuronen bestehen. So definiert der Begriff Neural Network zwei verschiedene Konzepte: - Ein biologisches neuronales Netzwerk ist ein Plexus von verbundenen oder funktionell verwandten Neuronen im peripheren Nervensystem oder im zentralen Nervensystem. - Auf dem Gebiet der Neurowissenschaften handelt es sich meist um eine Gruppe von Neuronen aus dem Nervensystem, die für die Laboranalyse geeignet sind. Künstliche neuronale Netze wurden entworfen, um einige Eigenschaften von biologischen neuronalen Netzwerken zu modellieren, obwohl die meisten Anwendungen technischer Natur sind, im Gegensatz zu kognitiven Modellen. Neuronale Netze bestehen aus Einheiten, die oft einfach in dem Sinne angenommen werden, dass ihr Zustand durch einzelne Zahlen, ihre Aktivierungswerte beschrieben werden kann. Jede Einheit erzeugt basierend auf ihrer Aktivierung ein Ausgangssignal. Die Einheiten sind genau miteinander verbunden, wobei jede Verbindung ein individuelles Gewicht hat (wiederum durch eine einzige Zahl beschrieben). Jede Einheit sendet ihren Ausgangswert an alle anderen Einheiten, an die sie eine ausgehende Verbindung haben. Durch diese Verbindungen kann der Ausgang einer Einheit die Aktivierungen anderer Einheiten beeinflussen. Die Einheit, die die Verbindungen empfängt, berechnet ihre Aktivierung durch eine gewichtete Summe der Eingangssignale (d. H. Sie multipliziert jedes Eingangssignal mit dem Gewicht, das dieser Verbindung entspricht, und fügt diese Produkte hinzu). Der Ausgang wird durch die Aktivierungsfunktion auf der Grundlage dieser Aktivierung bestimmt (z. B. erzeugt die Einheit Ausgang oder Brände, wenn die Aktivierung über einem Schwellenwert liegt). Netzwerke lernen, indem sie die Gewichte der Verbindungen ändern. Im Allgemeinen besteht ein neuronales Netzwerk aus einer Gruppe oder Gruppen von physikalisch verbundenen oder funktionell assoziierten Neuronen. Ein einzelnes Neuron kann mit vielen anderen Neuronen verbunden werden und die Gesamtzahl der Neuronen und Verbindungen in einem Netzwerk kann extrem groß sein. Verbindungen, die sogenannten Synapsen werden üblicherweise aus Axonen zu Dendriten gebildet, obwohl dentrodentritische Mikroschaltungen und andere Verbindungen möglich sind. Neben der elektrischen Signalisierung gibt es auch andere Formen der Signalisierung, die aus der Neurotransmitterdiffusion entstehen, die einen Einfluss auf die elektrische Signalisierung haben. So sind, wie andere biologische Netzwerke, neuronale Netze extrem komplex. Während eine detaillierte Beschreibung neuronaler Systeme derzeit unerreichbar ist, werden Fortschritte in Richtung eines besseren Verständnisses der grundlegenden Mechanismen gemacht. Künstliche Intelligenz und kognitive Modellierung versuchen, einige Eigenschaften von neuronalen Netzwerken zu simulieren. Während sie in ihren Techniken ähnlich sind, hat das erstere das Ziel, bestimmte Aufgaben zu lösen, während letztere darauf abzielt, mathematische Modelle biologischer neuronaler Systeme aufzubauen. Im Bereich der künstlichen Intelligenz wurden künstliche neuronale Netze erfolgreich auf Spracherkennung, Bildanalyse und adaptive Steuerung angewendet, um Software-Agenten (in Computer - und Videospielen) oder autonome Roboter zu konstruieren. Die meisten der derzeit eingesetzten künstlichen neuronalen Netze für künstliche Intelligenz basieren auf statistischer Schätzung, Optimierung und Steuerungstheorie. Das kognitive Modellierungsfeld ist die physikalische oder mathematische Modellierung des Verhaltens neuronaler Systeme, die von der individuellen neuronalen Ebene reichen (zB Modellierung der Spike-Response-Kurven von Neuronen zu einem Stimulus), über die neuronale Cluster-Ebene (zB Modellierung der Freisetzung und Wirkung von Dopamin) In den Basalganglien) bis hin zum kompletten Organismus (z. B. Verhaltensmodellierung der Reaktionen des Organismus auf Stimuli). 11.06.2007 Genetische Algorithmen bilden eine Klasse von Such-, Anpassungs - und Optimierungstechniken, die auf den Prinzipien der natürlichen Evolution basieren. Genetische Algorithmen wurden von Holland entwickelt. Andere evolutionäre Algorithmen umfassen Evolutionsstrategien, evolutionäre Programmierung, Klassifizierungssysteme und genetische Programmierung. Ein evolutionärer Algorithmus unterhält eine Population von Lösungskandidaten und bewertet die Qualität jedes Lösungskandidaten gemäß einer problembezogenen Fitnessfunktion, die die Umgebung für die Evolution definiert. Neue Lösungskandidaten werden durch die Auswahl von relativ passenden Mitgliedern der Bevölkerung geschaffen und durch verschiedene Operatoren wieder kombiniert. Spezifische evolutionäre Algorithmen dier in der Darstellung von Lösungen, die Auswahl Mechanismus, und die Details der Rekombinationsoperatoren. In einem genetischen Algorithmus werden Lösungskandidaten als Zeichenfolgen aus einem gegebenen (oft binären) Alphabet dargestellt. In einem besonderen Problem muss eine Abbildung zwischen diesen genetischen Strukturen und dem ursprünglichen Lösungsraum entwickelt werden, und es muss eine Fitnessfunktion definiert werden. Die Fitnessfunktion misst die Qualität der Lösung entsprechend einer genetischen Struktur. Bei einem Optimierungsproblem berechnet die Fitnessfunktion einfach den Wert der Zielfunktion. Bei anderen Problemen konnte die Fitness durch eine coevolutionäre Umgebung bestimmt werden, die aus anderen genetischen Strukturen besteht. Zum Beispiel könnte man die Gleichgewichtseigenschaften von spieltheoretischen Problemen untersuchen, bei denen sich eine Population von Strategien mit der Eignung jeder Strategie, die als durchschnittliche Auszahlung gegenüber den anderen Mitgliedern der Bevölkerung definiert wird, entwickelt. Ein genetischer Algorithmus beginnt mit einer Population von zufällig generierten Lösungskandidaten. Die nächste Generation wird durch die Rekombination vielversprechender Kandidaten geschaffen. Die Rekombination umfasst zwei Eltern, die zufällig aus der Population ausgewählt werden, wobei die Selektionswahrscheinlichkeiten zugunsten der relativ passenden Kandidaten voreingenommen sind. Die Eltern werden durch einen Crossover - Operator rekombiniert, der die beiden genetischen Strukturen an zufällig ausgewählten Orten voneinander trennt und ein Stück von jedem Elternteil zu einem Nachkommen vereint (als Schutz vor dem Verlust der genetischen Vielfalt werden gelegentlich zufällige Mutationen in die Nachwuchs). Der Algorithmus bewertet die Fitness der Nachkommen und ersetzt eines der relativ untauglichen Mitglieder der Bevölkerung. Neue genetische Strukturen werden produziert, bis die Generation abgeschlossen ist. Aufeinanderfolgende Generationen werden in derselben Weise erzeugt, bis ein wohldefiniertes Abbruchkriterium erfüllt ist. Die endgültige Population stellt eine Sammlung von Lösungskandidaten bereit, von denen eine oder mehrere auf das ursprüngliche Problem angewendet werden können. Obwohl evolutionäre Algorithmen nicht garantiert werden, um das globale Optimum zu finden, können sie eine akzeptable Lösung relativ schnell in einem breiten Spektrum von Problemen finden. Evolutionäre Algorithmen wurden auf eine Vielzahl von Problemen in den Bereichen Ingenieurwesen, Informatik, Kognitionswissenschaften, Wirtschaftswissenschaften, Managementwissenschaften und anderen Bereichen angewendet. Die Zahl der praktischen Anwendungen stieg stetig, vor allem seit den späten 1980er Jahren. Typische Geschäftsanwendungen umfassen Produktionsplanung, Job-Shop-Scheduling und andere schwierige kombinatorische Probleme. Genetische Algorithmen wurden auch auf theoretische Fragen in Wirtschaftsmärkten, auf Zeitreihenvorhersage und auf ökonometrische Schätzungen angewendet. String-basierte genetische Algorithmen wurden verwendet, um Markt-Timing-Strategien basierend auf fundamentalen Daten für Aktien-und Anleihemärkten. 23.04.2006 Eine Liste der matrixbasierten Programmiersprachen: Scilab - Scilab ist ein wissenschaftliches Softwarepaket für numerische Berechnungen, das eine leistungsstarke Open-Computing-Umgebung für Ingenieur - und Wissenschaftsanwendungen bietet. Entwickelt seit 1990 von Forschern aus INRIEN und ENPC wird es seit der Gründung im Mai 2003 vom Scilab-Konsortium unterhalten und weiterentwickelt. Das R-Projekt für Statistical Computing - R ist eine freie Softwareumgebung für statistische Berechnungen und Grafiken. Es kompiliert und läuft auf einer Vielzahl von UNIX-Plattformen, Windows und MacOS. Oktave - Oktave ist eine Hochsprache, die hauptsächlich für numerische Berechnungen gedacht ist. Es bietet eine komfortable Kommandozeilen-Schnittstelle für die Lösung linearer und nichtlinearer Probleme numerisch und für die Durchführung anderer numerischer Experimente mit einer Sprache, die meist kompatibel mit Matlab ist. Es kann auch als batch-orientierte Sprache verwendet werden. Python - Python ist eine dynamische objektorientierte Programmiersprache, die für viele Arten von Software-Entwicklung verwendet werden kann. Es bietet eine starke Unterstützung für die Integration in andere Sprachen und Werkzeuge, verfügt über umfangreiche Standardbibliotheken und kann in wenigen Tagen erlernt werden. Viele Python-Programmierer Bericht erhebliche Produktivitätsgewinne und fühlen sich die Sprache fördert die Entwicklung von höherer Qualität, mehr pflegbaren Code. Key Features Regression Techniken, einschließlich linear. Verallgemeinert linear, nichtlinear. Robust, regelmäßig. ANOVA, wiederholte Maßnahmen und Mixed-Effects-Modelle Große Datenalgorithmen zur Dimensionsreduktion, deskriptive Statistik, k-Clustering, lineare Regression, logistische Regression und Diskriminanzanalyse Univariate und multivariate Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Zufällige und quasi-zufällige Zahlengeneratoren. Und Markov-Ketten-Sampler Hypothesentests für Verteilungen, Dispersion und Lage sowie Design von Experimenten (DOE) - Techniken für optimale, faktorielle und Response-Oberflächenkonstruktionen Klassifikation Learner App und Algorithmen für das überwachte Maschinenlernen. Einschließlich Unterstützungsvektormaschinen (SVMs), gebooste und abgepackte Entscheidungsbäume, k-nächste Nachbarn, Nave Bayes, Diskriminanzanalyse und Gaußsche Prozessregression Unüberwachte maschinelle Lernalgorithmen, einschließlich k-Mittel, k-Medoide, hierarchische Gruppierung, Gaußsche Mischungen und Versteckte Markov-Modelle Bayessche Optimierung für Tuning-Maschinellen Lernalgorithmen durch die Suche nach optimalen Hyperparametern Erfahren Sie, wie Maschinenlernwerkzeuge in MATLAB verwendet werden können, um Regression, Clustering und Klassifizierungsprobleme zu lösen. Führen Sie statistische Modellierung und Analyse mit Statistik und Machine Learning Toolbox. Explorative Datenanalyse Statistiken und Machine Learning Toolbox bietet mehrere Möglichkeiten, um Daten zu erforschen: statistische Plotten mit interaktiven Grafiken, Algorithmen für die Cluster-Analyse und deskriptive Statistiken für große Datensätze. Statistisches Plotten mit interaktiven Grafiken Visualisierung von multivariaten Daten anhand verschiedener statistischer Darstellungen. Deskriptive Statistik Deskriptive Statistiken ermöglichen es Ihnen, potenziell große Mengen von Daten schnell zu verstehen und zu beschreiben mit ein paar sehr relevanten Zahlen. Statistik und Machine Learning Toolbox enthält Funktionen für die Berechnung: Mit Hilfe dieser Funktionen können Sie Werte in einem Datenprotokoll mit wenigen, sehr relevanten Zahlen zusammenfassen. In einigen Fällen ist es nicht möglich, Schlußfolgerungen über die Summenstatistik unter Verwendung parametrischer Methoden durchzuführen. Um mit diesen Fällen umzugehen, bietet Statistics und Machine Learning Toolbox Resampling-Techniken, einschließlich: Zufällige Stichproben aus einem Datensatz mit oder ohne Ersatz Eine nichtparametrische Bootstrap-Funktion zur Untersuchung der Verteilung von Statistiken mit Resampling Eine Klinkenfunktion für die Untersuchung der Verteilung der Statistiken mit Klinkenstecker Resampling Eine bootci-Funktion zum Schätzen von Konfidenzintervallen mit nichtparametrischem Bootstrap Statistics und Machine Learning Toolbox enthält Algorithmen zur Durchführung der Clusteranalyse, um Muster in Ihrem Datensatz zu entdecken, indem Daten basierend auf Ähnlichkeiten der Ähnlichkeit gruppiert werden. Verfügbare Algorithmen sind k-Mittel. K-Medoiden. Hierarchischen Clustering. Gaußsche Mischungsmodelle. Und versteckte Markov-Modelle. Wenn die Anzahl der Cluster unbekannt ist, können Sie Cluster-Auswertungstechniken verwenden, um die Anzahl der Cluster, die in den Daten vorhanden sind, basierend auf einer angegebenen Metrik zu bestimmen. Erfahren Sie, wie die Erkennung von Mustern in Gen-Expressionsprofilen durch die Untersuchung von Gen-Expression-Daten. Nonparametric Regression Statistics und Machine Learning Toolbox unterstützt auch nichtparametrische Regressionstechniken für die Erzeugung einer genauen Passung, ohne ein Modell anzugeben, das die Beziehung zwischen dem Prädiktor und der Antwort beschreibt. Nichtparametrische Regressionstechniken können breiter klassifiziert werden unter überwachtes maschinelles Lernen für Regression und umfassen Entscheidungsbäume. Angehobene oder abgepackte Regressionsbäume. Und Unterstützung Vektor-Maschine Regression. Vorhersage Versicherungsrisiko durch die Ausbildung Ensemble von Regressionsbäumen mit TreeBagger. Regression und ANOVA Regression Mit Regressionsmethoden können Sie eine kontinuierliche Antwortvariable als Funktion eines oder mehrerer Prädiktoren modellieren. Statistik und Machine Learning Toolbox bietet eine Vielzahl von Regressionsalgorithmen, einschließlich der linearen Regression. Verallgemeinerte lineare Modelle, nichtlineare Regression. Und Mixed-Effekt-Modelle. Lineare Regression Lineare Regression ist eine statistische Modellierungstechnik, die verwendet wird, um eine kontinuierliche Antwortvariable als Funktion einer oder mehrerer Prädiktorvariablen zu beschreiben. Es kann Ihnen helfen, das Verhalten komplexer Systeme zu verstehen und vorherzusagen oder experimentelle, finanzielle und biologische Daten zu analysieren. Statistik und Machine Learning Toolbox bietet verschiedene Arten von linearen Regressionsmodellen und Anpassungsmethoden an: Simple: Modell mit nur einem Prädiktor Multiple: Modell mit mehreren Prädiktoren Multivariate: Modell mit mehreren Antwortvariablen Robust: Modell in Gegenwart von Ausreißern Stufenweise: Modell mit Automatische Variablenauswahl Regularisiert: Modell, das mit redundanten Prädiktoren umgehen kann und Überkorrekturen verhindert. Lasso. Und elastische Netto-Algorithmen In diesem Webinar erfahren Sie, wie Sie mit Statistics und Machine Learning Toolbox präzise Vorhersagemodelle aus Datensätzen erstellen können, die eine große Anzahl korrelierter Variablen enthalten. Generalisierte lineare Modelle sind ein Spezialfall nichtlinearer Modelle, die lineare Methoden verwenden. Sie ermöglichen, dass die Antwortvariablen nicht-normale Verteilungen aufweisen und eine Verbindungsfunktion, die beschreibt, wie der erwartete Wert der Antwort mit den linearen Prädiktoren zusammenhängt. Statistik und Machine Learning Toolbox unterstützt die Anpassung verallgemeinerter linearer Modelle mit den folgenden Response-Distributionen: Normal Binomial (Logistik - oder Probit-Regression) Poisson Gamma Inverse Gaussian Evaluation Goodness von Fit Statistics und Machine Learning Toolbox bietet statistische Darstellungen, wie gut ein Datensatz einem bestimmten entspricht Verteilung. Die Toolbox enthält Wahrscheinlichkeitsdiagramme für eine Vielzahl von Standardverteilungen, darunter normale, exponentielle, extreme Werte, lognormal, Rayleigh und Weibull. Sie können Wahrscheinlichkeitsdiagramme aus vollständigen Datensätzen und zensierten Datensätzen erzeugen. Darüber hinaus können Sie Quantil-Quantil-Plots verwenden, um zu bewerten, wie gut eine gegebene Verteilung mit einer normalen Normalverteilung übereinstimmt. Statistik und Machine Learning Toolbox bietet auch Hypothesentests, um zu ermitteln, ob ein Datensatz mit unterschiedlichen Wahrscheinlichkeitsverteilungen übereinstimmt. Spezielle Verteilungstests beinhalten: Anderson-Darling-Tests Einseitige und zweiseitige Kolmogorov-Smirnov-Tests Chi-square Güteprüfungen Lilliefors-Tests Ansar-Bradley-Tests Jarque-Bera-Tests Durbin-Watson-Tests Die Toolbox bietet Funktionen zur Erzeugung von Pseudozufalls Und quasi-zufällige Zahlströme aus Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Sie können Zufallszahlen aus einer angepassten oder einer konstruierten Wahrscheinlichkeitsverteilung erzeugen, indem Sie die Zufallsmethode anwenden. Statistik und Machine Learning Toolbox bietet auch Funktionen für: Erzeugung von Stichproben aus multivariaten Verteilungen, wie z. B. t. Normal-, Copulas - und Wishart-Sampling aus endlichen Populationen Durchführung von lateinischen Hyperwürfelproben Erzeugen von Proben aus Pearson - und Johnson-Systemen von Distributionen Sie können auch quasi-zufällige Zahlenströme erzeugen. Quasi-Zufallszahlenströme erzeugen sehr gleichförmige Proben aus dem Einheits-Hyperwürfel. Quasi-Zufallszahlenströme können oft Monte-Carlo-Simulationen beschleunigen, da weniger Proben erforderlich sind, um eine vollständige Abdeckung zu erreichen. Verwenden Sie Copulas, um Daten aus multivariaten Verteilungen zu generieren, wenn es komplizierte Beziehungen zwischen den Variablen gibt oder wenn die einzelnen Variablen aus unterschiedlichen Distributionen stammen. Eine zufällige Variation kann es schwierig machen, festzustellen, ob die Proben, die unter verschiedenen Bedingungen aufgenommen wurden, tatsächlich unterschiedlich sind. Hypothesentests sind ein effektives Werkzeug, um zu analysieren, ob Stichprobenunterschiede signifikant sind und eine weitere Auswertung erfordern oder mit statistischen und erwarteten Datenänderungen übereinstimmen. Statistiken und Maschinelles Lernen Toolbox unterstützt weit verbreitete parametrische und nichtparametrische Hypothesen Testverfahren, darunter: Eine Probe und zwei Stichproben t-Tests Nichtparametrische Tests für eine Probe, paarweise Proben und zwei unabhängige Proben Verteilungstests (chi-square, Jarque-Bera, Lilliefors (Kolmogorov-Smirnov) Versuche zur Autokorrelation und Zufälligkeit Lineare Hypothesentests an Regressionskoeffizienten Mit Hilfe von Statistics and Machine Learning Toolbox können Sie eine kundenspezifische Gestaltung von Experimenten (DOE) definieren, analysieren und visualisieren ). Funktionen für DOE ermöglichen es Ihnen, praktische Pläne zu erstellen und zu testen, um Daten für die statistische Modellierung zu sammeln. Diese Pläne zeigen, wie man Dateneingaben im Tandem manipuliert, um Informationen über ihre Auswirkungen auf Datenausgänge zu generieren. Unterstützte Konstruktionstypen sind: Vollfaktorielle fraktionale faktorielle Ansprechoberfläche D-optimaler lateinischer Hypercube Beispielsweise können Sie Eingangseffekte und Eingangsinteraktionen mit ANOVA, linearer Regression und Response-Oberflächenmodellierung abschätzen und dann Ergebnisse visualisieren Durch Hauptwirkungsdiagramme, Interaktionsdiagramme und multivariaten Diagrammen. Statistics and Machine Learning Toolbox bietet eine Reihe von Funktionen, die statistische Prozesssteuerung (SPC) unterstützen. Diese Funktionen ermöglichen Ihnen die Überwachung und Verbesserung von Produkten oder Prozessen durch die Bewertung der Prozessvariabilität. Mit SPC-Funktionen können Sie: Durchführen von Wiederholgenauigkeits - und Reproduzierbarkeitsstudien Schätzung der Prozessfähigkeit Erstellen von Steuerdiagrammen Anwenden von Western Electric - und Nelson-Kontrollregeln zur Steuerung der Kartendaten Wählen Sie Ihr Land aus
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