使用matlab语言，编写的硬币识别程序代码，附图片 可识别一角、五角、一元的三种硬币，进行分类识别，并计算个数以及金额总和

基于KNN算法的声音分类训练及识别MATLAB代码，可以有效对检测的声音类型进行分类

基于MATLAB的树叶图像特征分类识别，图像分析处理 分割 特征提取 分类识别等

随着我国葡萄酒业的逐步发展，葡萄酒生产企业的规模和数量不断扩大。但中国的葡萄酒业仍面临着进口酒的激烈竞争以及质量检测体系不明确带来的市场紊乱。针对这些问题，本文分析了葡萄酒质量人工品尝存在的不足，并提出了如何提高基于数据挖掘技术的葡萄酒质量等级的识别率，对中国葡萄酒市场的稳定发展以及更好地酿造出高质量的葡萄酒有着实际的应用价值。在数据挖掘中，经常会遇到不平衡数据的分析。相对于多数类来说，少数类样本对准确率的影响力小，这意味着对所有样本进行分类，可以在不识别出任何少数类样本的情况下得到很高的正确率，识别少数类的分类规则也就被忽略了。本文的创新点在于从不平衡样本中提取平衡样本进行建模并对测试样本预测，进行多次的循环，得到多次的预测结果，选择次数出现最多的预测结果作为最终的预测结果，大大提高了低质量葡萄酒的识别率。本文采用BP神经网络对葡萄酒种类进行模式识别，通过对在意大利同一区域里三种的葡萄酒的化学成分分析，数据含有178个样本，每个样本含有13个特征分量，每个样本的类别标签已定。其中将这178个样本的65%作为训练样本，另外35%作为测试样本，用训练样本对BP神经网络进行训练可以得到相对应的分类模型，在利用训练好的模型对测试样本进行分类识别。

MIT-CBCL Car Database，麻省理工学院提供的车辆分类数据集，可以用来训练分类器，官网数据集下载地址已失效，上传到这里供大家使用。 128 × 128 PPM 格式图像 516个文件 17.8 MB已压缩：24.8 MB未压缩

资源主要是完成对COVID-19的分类识别，包括COVID图像数据集，数据降维算法PCA,LLE,PCA_LLE组合算法，利用SVM对图像进行分类识别，识别率超过80%，并且对算法性能进行优化比较，包括时间、算法最优参数选择（LLE的维度与邻域）、SVM的最优分类等等，是一个比较完整的课题实验。如有实验思路问题可私信。

Matlab BP神经网络 iris数据集分类，参数可修改，适用于其他类别分类

利用机器视觉技术检测红枣的缺陷，首先校正光照不均，然后提取红枣表明的颜色，纹理特征，利用卷积神经网络进行分类识别。

本次图像的分类识别实验采用的是基于 tensorflow+VGG-16 的图像分类识别模型。vgg是由 Simonyan 和 Zisserman 在文献《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale ImageRecognition》上提出的卷积神经网络模型。模型可以达到 2.7%的测试准确度,在 ImageNet达到前 5 位。实验中应用 TensorFlow 将网络编码在文件 vgg16.py 中，包括一个预处理层，该预处理层使用像素值在 0-255 之间的 RGB 图像，并减去平均图像值；并且在 vgg16_weights.npz

基于支持向量机的长波红外目标分类识别算法