運(yùn)用模式識(shí)別中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,實(shí)現(xiàn)識(shí)別數(shù)字!
資源簡(jiǎn)介:模式識(shí)別中基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或運(yùn)算的C++源代碼
上傳時(shí)間: 2013-12-17
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資源簡(jiǎn)介:C++ 模式識(shí)別程序 完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的向量聚類分析
上傳時(shí)間: 2013-12-30
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資源簡(jiǎn)介:運(yùn)用模式識(shí)別中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,實(shí)現(xiàn)識(shí)別數(shù)字!
上傳時(shí)間: 2014-01-11
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資源簡(jiǎn)介:運(yùn)用模式識(shí)別中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)模板匹配!
上傳時(shí)間: 2013-12-22
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資源簡(jiǎn)介:1,改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股市預(yù)測(cè)中的應(yīng)用.2,基于MATLAB工具箱的開(kāi)采煤層自燃危險(xiǎn)性預(yù)測(cè).3,基于改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)報(bào).4,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的灌溉用水量預(yù)測(cè).5,基于遺傳算法改進(jìn)BP網(wǎng)絡(luò)的地表沉陷預(yù)計(jì).6,利用遺傳算法改進(jìn)BP學(xué)習(xí)算法.7,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力市場(chǎng)...
上傳時(shí)間: 2013-12-27
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資源簡(jiǎn)介:軟件無(wú)線電中信號(hào)調(diào)制方式的識(shí)別——用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法
上傳時(shí)間: 2016-10-02
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資源簡(jiǎn)介:一個(gè)運(yùn)用遺傳算法來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序
上傳時(shí)間: 2015-03-06
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資源簡(jiǎn)介:模式識(shí)別中關(guān)于C均值的聚類算法的程序,輸入點(diǎn)進(jìn)行聚類.
上傳時(shí)間: 2014-01-24
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資源簡(jiǎn)介:基于BP的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉圖像識(shí)別方法的研究。其中詳細(xì)講述了基于BP的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別方法,還附有部分源程序
上傳時(shí)間: 2013-12-23
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資源簡(jiǎn)介:編程環(huán)境為matlab 該程序?qū)崿F(xiàn)在已經(jīng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的情況下,實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)字的識(shí)別任務(wù).
上傳時(shí)間: 2015-08-15
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資源簡(jiǎn)介:這是個(gè)英文資料 介紹模式識(shí)別中支持向量機(jī)的不錯(cuò)的資料
上傳時(shí)間: 2013-12-20
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資源簡(jiǎn)介:基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文字識(shí)別系統(tǒng), 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文字識(shí)別系統(tǒng)
上傳時(shí)間: 2015-09-06
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資源簡(jiǎn)介:模式識(shí)別中K均值算法的示例程序,可對(duì)一組數(shù)據(jù)分類并圖形輸出分類結(jié)果。
上傳時(shí)間: 2013-12-23
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資源簡(jiǎn)介:圖象識(shí)別——基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像感興趣區(qū)自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)
上傳時(shí)間: 2014-01-21
上傳用戶:標(biāo)點(diǎn)符號(hào)
資源簡(jiǎn)介:應(yīng)用MATLAB工具箱在VC++中實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序設(shè)計(jì)
上傳時(shí)間: 2016-04-22
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資源簡(jiǎn)介:人臉定位實(shí)例是模式識(shí)別中一個(gè)比較復(fù)雜的技術(shù) 希望能幫到大家
上傳時(shí)間: 2016-11-10
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資源簡(jiǎn)介:模式識(shí)別中Parzen窗函數(shù)的實(shí)現(xiàn),模擬對(duì)二維高斯分布的非參估計(jì)。窗函數(shù)有三種:高斯窗、指數(shù)窗、方窗
上傳時(shí)間: 2016-11-17
上傳用戶:moshushi0009
資源簡(jiǎn)介:基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別方法研究。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測(cè)研究。基于特征融合與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫體數(shù)字識(shí)別技基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫體數(shù)字識(shí)別研究術(shù)研究。基于遺傳優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的銀行票據(jù)手寫數(shù)字識(shí)別。一種改進(jìn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
上傳時(shí)間: 2014-11-03
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資源簡(jiǎn)介:Matlab中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和初始化訓(xùn)練前饋網(wǎng)絡(luò)的第一步是建立網(wǎng)絡(luò)對(duì)象。函數(shù)newff建立一個(gè)可訓(xùn)練的前饋網(wǎng)絡(luò)。這需要4個(gè)輸入?yún)?shù)。第一個(gè)參數(shù)是一個(gè)Rx2的矩陣以定義R個(gè)輸入向量的最小值和最大值。第二個(gè)參數(shù)是一個(gè)顢頇每層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的數(shù)組。第三個(gè)參數(shù)是包含...
上傳時(shí)間: 2014-12-04
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資源簡(jiǎn)介:C#中封裝MATLAB中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類 可以進(jìn)行數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換
上傳時(shí)間: 2014-11-27
上傳用戶:小眼睛LSL
資源簡(jiǎn)介:基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字母識(shí)別系統(tǒng)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字母識(shí)別系統(tǒng)
上傳時(shí)間: 2017-05-29
上傳用戶:417313137
資源簡(jiǎn)介:圖象 處 理和模式識(shí)別中經(jīng)常根據(jù)物體的形狀來(lái)識(shí)別物 體或?qū)ξ矬w進(jìn)行分類。形狀特征可以分為區(qū)域特征和邊界特 征兩大類,矩不變量是最基本的形狀特征。Hu提出的矩不變 量是圖象區(qū)域內(nèi)部細(xì)節(jié)的描述,是一種區(qū)域特征。它是建立 在對(duì)一個(gè)區(qū)域內(nèi)部灰度值的統(tǒng)計(jì)...
上傳時(shí)間: 2013-12-23
上傳用戶:lnnn30
資源簡(jiǎn)介:應(yīng)用MATLAB工具箱在VC++中實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序設(shè)計(jì)
上傳時(shí)間: 2013-12-10
上傳用戶:lht618
資源簡(jiǎn)介:著感是一個(gè)用JAVA描述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法,希望大家一起進(jìn)步哈
上傳時(shí)間: 2015-05-26
上傳用戶:jichenxi0730
資源簡(jiǎn)介:本人做的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)驗(yàn),步驟詳細(xì),分析具體,適合做入門學(xué)習(xí)用
上傳時(shí)間: 2013-12-11
上傳用戶:lanwei
資源簡(jiǎn)介:多個(gè)感知器分類,屬于人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的
上傳時(shí)間: 2014-01-18
上傳用戶:獨(dú)孤求源
資源簡(jiǎn)介:在人工智能以及許多領(lǐng)域應(yīng)用非常廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的源碼!
上傳時(shí)間: 2015-10-21
上傳用戶:xinyuzhiqiwuwu
資源簡(jiǎn)介:一個(gè)用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SOM算法程序,歡迎大家下載
上傳時(shí)間: 2015-10-21
上傳用戶:yulg
資源簡(jiǎn)介:matlab寫的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾個(gè)演示程序,有的是自己寫的,有的是根據(jù)別人寫的改的,bp、rbf、pnn、hopfield等
上傳時(shí)間: 2013-12-18
上傳用戶:zhenyushaw
資源簡(jiǎn)介:這里包含了幾種用matlab編的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序
上傳時(shí)間: 2016-04-05
上傳用戶:hasan2015