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• 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識(shí)別免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識(shí)別，預(yù)測(cè)等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，ART和BP是常用的形式。

  標(biāo)簽： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模式識(shí)別

  上傳時(shí)間： 2015-11-03

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• 利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做模式識(shí)別的例子程序源代碼免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做模式識(shí)別的例子程序源代碼

  標(biāo)簽： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模式識(shí)別 程序 源代碼

  上傳時(shí)間： 2013-12-22

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• 闡述了利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)法、二叉樹法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法 識(shí)別害蟲的理論依據(jù)、研究情況及關(guān)鍵問題免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：闡述了利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)法、二叉樹法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法 識(shí)別害蟲的理論依據(jù)、研究情況及關(guān)鍵問題，指出了實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別的前景及難點(diǎn)，以期促進(jìn)該項(xiàng)技術(shù)在我 國的應(yīng)用。

  標(biāo)簽： 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué) 二叉樹 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 識(shí)別

  上傳時(shí)間： 2014-11-28

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• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（模式識(shí)別模塊）軟件開發(fā)包!!!可以識(shí)別任何事物免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（模式識(shí)別模塊）軟件開發(fā)包!!!可以識(shí)別任何事物，適用于圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自動(dòng)控制等諸多領(lǐng)域，具有簡(jiǎn)單、易學(xué)、開發(fā)周期短、識(shí)別率高等特點(diǎn)。

  標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模式識(shí)別 模塊 開發(fā)包

  上傳時(shí)間： 2015-02-22

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• 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在ARM平臺(tái)上的應(yīng)用.pdf免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在ARM平臺(tái)上的應(yīng)用.pdf

  標(biāo)簽： ARM 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  上傳時(shí)間： 2013-12-17

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• 用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行人臉識(shí)別免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行人臉識(shí)別

  標(biāo)簽： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人臉識(shí)別

  上傳時(shí)間： 2014-01-19

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• 鼎鼎大名的Kmeans的VC實(shí)現(xiàn)。廣泛用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識(shí)別領(lǐng)域。免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：鼎鼎大名的Kmeans的VC實(shí)現(xiàn)。廣泛用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識(shí)別領(lǐng)域。

  標(biāo)簽： Kmeans 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模式識(shí)別

  上傳時(shí)間： 2015-09-20

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• MATLAB實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障模式識(shí)別的示例免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：MATLAB實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障模式識(shí)別的示例

  標(biāo)簽： MATLAB BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 故障模式 識(shí)別

  上傳時(shí)間： 2013-11-26

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• 基于Gabor小波變換和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：基于Gabor小波變換和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法，matlab代碼。

  標(biāo)簽： Gabor 小波變換 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人臉識(shí)別方法

  上傳時(shí)間： 2015-12-15

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• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在手勢(shì)識(shí)別中的應(yīng)用及其相關(guān)的一些例子.免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在手勢(shì)識(shí)別中的應(yīng)用及其相關(guān)的一些例子.

  標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 手勢(shì)識(shí)別 中的應(yīng)用

  上傳時(shí)間： 2015-12-31

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• 該文介紹了BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉識(shí)別中的比較。免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：該文介紹了BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉識(shí)別中的比較。

  標(biāo)簽： RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人臉識(shí)別 中的比較

  上傳時(shí)間： 2016-01-29

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• 基于形態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 模式識(shí)別方法免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：基于形態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 模式識(shí)別方法，我覺得還可以，雖然識(shí)別率不是很高

  標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模式 識(shí)別方法

  上傳時(shí)間： 2016-02-24

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• 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別的程序,第三章是預(yù)處理程序,第四章是有導(dǎo)前饋網(wǎng)絡(luò),第九章是hopfield網(wǎng)絡(luò),第十章是ART原理程序免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別的程序,第三章是預(yù)處理程序,第四章是有導(dǎo)前饋網(wǎng)絡(luò),第九章是hopfield網(wǎng)絡(luò),第十章是ART原理程序

  標(biāo)簽： hopfield 程序 ART 網(wǎng)絡(luò)

  上傳時(shí)間： 2016-04-03

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• 《人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制中的應(yīng)用及發(fā)展前景》免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：《人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制中的應(yīng)用及發(fā)展前景》，本文根據(jù)目前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的現(xiàn)狀及發(fā)展方向，預(yù)測(cè)了此方法在自動(dòng)控制領(lǐng)域的應(yīng)用

  標(biāo)簽： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 中的應(yīng)用 控制 發(fā)展

  上傳時(shí)間： 2016-06-14

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• 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌識(shí)別免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌識(shí)別，識(shí)別效率不錯(cuò)哦

  標(biāo)簽： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 車牌識(shí)別

  上傳時(shí)間： 2016-10-31

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• 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。一種改免費(fèi)下載

  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

  標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)字識(shí)別 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 圖像識(shí)別

  上傳時(shí)間： 2014-11-03

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• 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別算法,可以用于設(shè)備的故障診斷免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別算法,可以用于設(shè)備的故障診斷

  標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模式識(shí)別 故障診斷 算法

  上傳時(shí)間： 2016-11-28

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• 是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別源代碼免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別源代碼，可以直接使用；很好用的！

  標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模式識(shí)別 源代碼

  上傳時(shí)間： 2016-12-10

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• 7類別的 Adaline 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別程序, 可自行變換或者定義要分類的目標(biāo)和向量的長(zhǎng)度免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：7類別的 Adaline 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別程序, 可自行變換或者定義要分類的目標(biāo)和向量的長(zhǎng)度

  標(biāo)簽： Adaline 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模式識(shí)別 變換

  上傳時(shí)間： 2014-01-10

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• matlab中應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)模式識(shí)別的源碼免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：matlab中應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)模式識(shí)別的源碼

  標(biāo)簽： matlab BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模式識(shí)別 源碼

  上傳時(shí)間： 2014-01-27

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• MATLAB中應(yīng)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)模式識(shí)別處理免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：MATLAB中應(yīng)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)模式識(shí)別處理

  標(biāo)簽： MATLAB RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模式識(shí)別

  上傳時(shí)間： 2013-12-26

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• MATLAB中應(yīng)用支持向量肌（SVN）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)模式識(shí)別處理免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：MATLAB中應(yīng)用支持向量肌（SVN）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)模式識(shí)別處理

  標(biāo)簽： MATLAB SVN 向量 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  上傳時(shí)間： 2013-12-13

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• 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別源程序免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別源程序，各種識(shí)別方式都有，可直接用

  標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模式識(shí)別 源程序

  上傳時(shí)間： 2017-04-11

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• 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：該文檔為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)簡(jiǎn)介文檔，是一份很不錯(cuò)的參考資料，具有較高參考價(jià)值，感興趣的可以下載看看………………

  標(biāo)簽： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 電力系統(tǒng)

  上傳時(shí)間： 2021-11-16

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• 《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)》的電子版免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)》的電子版，主要介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)規(guī)則，重點(diǎn)是對(duì)這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)分析、訓(xùn)練方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識(shí)別、信號(hào)處理以及控制系統(tǒng)等工程實(shí)踐問題中的應(yīng)用。

  標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 電子版

  上傳時(shí)間： 2013-12-12

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• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)+.+美國+Hagan.清晰版免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：本書主要講述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念，介紹實(shí)用的網(wǎng)絡(luò)模型、學(xué)習(xí)規(guī)則和訓(xùn)練方法。全書分19章，內(nèi)容涵蓋神經(jīng)元模型和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、感知機(jī)學(xué)習(xí)規(guī)則、有監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)、Widrow—Hoff學(xué)習(xí)算法、反向傳播算法及其變形、聯(lián)想學(xué)習(xí)、競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)、Grossberg網(wǎng)絡(luò)、自適應(yīng)諧...

  標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  上傳時(shí)間： 2022-06-21

  上傳用戶：默默

• 本書是清華大學(xué)自動(dòng)化教材,主要討論統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別理論和方法,包括了貝葉斯決策理論、線性和非線性判別函數(shù)、近鄰規(guī)則、經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化、特征提取和選擇、聚類分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊模式識(shí)別、模擬退火和遺傳算法免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：本書是清華大學(xué)自動(dòng)化教材,主要討論統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別理論和方法,包括了貝葉斯決策理論、線性和非線性判別函數(shù)、近鄰規(guī)則、經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化、特征提取和選擇、聚類分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊模式識(shí)別、模擬退火和遺傳算法，以及統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)等內(nèi)容，還介...

  標(biāo)簽： 清華大學(xué) 教材 判別 函數(shù)

  上傳時(shí)間： 2014-01-04

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• 遺傳算法在模式識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、工業(yè)優(yōu)化控制、自適應(yīng)控制、生物科學(xué)、社會(huì)科學(xué)等方面都得到應(yīng)用。免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：遺傳算法在模式識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、工業(yè)優(yōu)化控制、自適應(yīng)控制、生物科學(xué)、社會(huì)科學(xué)等方面都得到應(yīng)用。

  標(biāo)簽： 算法 模式識(shí)別 圖像處理 優(yōu)化控制

  上傳時(shí)間： 2013-12-20

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• 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（感知器模型和BP算法） 模式識(shí)別課程實(shí)驗(yàn)免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（感知器模型和BP算法） 模式識(shí)別課程實(shí)驗(yàn)

  標(biāo)簽： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP算法 模型 實(shí)驗(yàn)

  上傳時(shí)間： 2015-10-23

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• 統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、線性或非線性回歸以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法是數(shù)據(jù)挖掘的有效工具免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、線性或非線性回歸以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法是數(shù)據(jù)挖掘的有效工具，支持向量分類（support vector classification，簡(jiǎn)稱SVC）算法是一個(gè)很有發(fā)展前景的方向。

  標(biāo)簽： 模式識(shí)別 回歸 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)挖掘

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