小麥在儲藏階段由于各種災害導致損失巨大，并降低了面粉質量，及時檢測并分離小麥的受損顆粒迫在眉睫。文章以提取4類小麥碰撞聲信號為基礎，使用數字信號處理方法對小麥完好粒、蟲害粒、霉變粒及發(fā)芽粒的碰撞聲信號提取有效特征，最后利用BP神經網絡進行分類，對于3類小麥類型的識別取得了較好的識別率。應用結果表明BP神經網絡能夠較好地實現區(qū)分受損小麥顆粒與完好小麥顆粒。
資源簡介：小麥在儲藏階段由于各種災害導致損失巨大，并降低了面粉質量，及時檢測并分離小麥的受損顆粒迫在眉睫。文章以提取4類小麥碰撞聲信號為基礎，使用數字信號處理方法對小麥完好粒、蟲害粒、霉變粒及發(fā)芽粒的碰撞聲信號提取有效特征，最后利用BP神經網絡進行分類...
上傳時間： 2014-12-29
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資源簡介：基于BP神經網絡解決小麥群體特征的圖像理解問題，神經網絡方面的論文
上傳時間： 2013-12-13
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上傳時間： 2013-05-23
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上傳時間： 2013-07-03
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上傳時間： 2013-06-17
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上傳時間： 2013-11-25
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資源簡介：基于BP神經網絡的貨運量預測matlab實現
上傳時間： 2013-12-23
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上傳時間： 2013-12-22
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上傳時間： 2015-08-04
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上傳時間： 2015-08-25
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資源簡介：基于BP神經網絡的電機系統的波形控制 闡述了BP神經網絡模型和算法，建立了電流型交——交變頻同步電動機的波形控制神經網絡BP模型，并將計算結果與仿真結果作了比較。
上傳時間： 2013-12-26
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資源簡介：基于BP神經網絡的pid控制算法，可以有效的控制滯后對象
上傳時間： 2015-11-29
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資源簡介：圖象識別——基于BP神經網絡的圖像感興趣區(qū)自動檢測技術
上傳時間： 2014-01-21
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資源簡介：基于BP神經網絡的方法建立預測模型，利用一組數據進行學習，預測將來
上傳時間： 2016-02-29
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資源簡介：基于BP神經網絡的 參數自學習控制 （1）確定BP網絡的結構，即確定輸入層節(jié)點數M和隱含層節(jié)點數Q，并給出各層加權系數的初值 和 ，選定學習速率 和慣性系數 ，此時k=1； （2）采樣得到rin(k)和yout(k)，計算該時刻誤差error(k)=rin(k)-yout(k)； （3）計算...
上傳時間： 2016-04-26
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資源簡介：基于BP神經網絡的文字識別系統本，主要包括圖像預處理和網絡識別2部分，圖像預處理部分包含許多圖像處理技術，然后是特征的提取，其結果利用BP神經網絡進行訓練識別，是對圖像處理和模式識別進行綜合學習的好資料！
上傳時間： 2013-12-02
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資源簡介：基于BP神經網絡的數字圖像邊緣檢測算法的研究
上傳時間： 2013-12-27
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上傳時間： 2013-12-25
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上傳時間： 2013-12-11
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上傳時間： 2016-08-31
上傳用戶：youlongjian0
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上傳時間： 2014-10-11
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上傳時間： 2014-01-02
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上傳時間： 2016-11-24
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上傳時間： 2017-01-19
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上傳時間： 2013-12-24
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資源簡介：基于BP神經網絡的PID參數自整定的研究 是M文件，控制效果非常好
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上傳時間： 2017-05-02
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資源簡介：基于BP神經網絡的字符識別，VC++的 很好的數字識別的代碼和說明需要的話可以索要程序
上傳時間： 2017-07-02
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