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
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:基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漢語(yǔ)語(yǔ)音情感識(shí)別的研究。很好的描述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方面
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資源簡(jiǎn)介:用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的bp的方法解決異或問(wèn)題
上傳時(shí)間: 2015-01-05
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資源簡(jiǎn)介:軟件無(wú)線電中數(shù)字調(diào)制信號(hào)的自動(dòng)識(shí)別,,,信號(hào)自動(dòng)識(shí)別的可一
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資源簡(jiǎn)介:該文檔為軟件無(wú)線電中信號(hào)中頻與采樣頻率的選擇講解文檔,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………………
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上傳時(shí)間: 2021-11-27
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資源簡(jiǎn)介:兩本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的經(jīng)典電子書 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)論.pdf 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)用教程.pdf 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是智能控制技術(shù)的主要分支之一。本書的主要內(nèi)容有:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類與學(xué)習(xí)方法,前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其算法,改進(jìn)的BP網(wǎng)絡(luò)及其控制、辨識(shí)建模,基于遺...
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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:基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火災(zāi)圖象探測(cè)方法, 從火災(zāi)科學(xué)中得來(lái)
上傳時(shí)間: 2015-07-19
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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)
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資源簡(jiǎn)介:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)入門講稿 作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入門,作者希望通過(guò)對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其基本網(wǎng)絡(luò)模型的介紹,使學(xué)生初步了解智能系統(tǒng)描述的基本模型,掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念、單層網(wǎng)、多層網(wǎng)、循環(huán)網(wǎng)等各種基本網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)、特點(diǎn)、典型訓(xùn)練算法、運(yùn)行方...
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資源簡(jiǎn)介:基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漢語(yǔ)數(shù)字語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)統(tǒng)一解壓密碼: www.image2003.com
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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。
上傳時(shí)間: 2015-12-15
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資源簡(jiǎn)介:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課件,介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念、單層網(wǎng)、多層網(wǎng)、循環(huán)網(wǎng)等各種基本網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)、特點(diǎn)、典型訓(xùn)練算法、運(yùn)行方式、典型問(wèn)題
上傳時(shí)間: 2016-01-02
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資源簡(jiǎn)介:基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字音頻水印算法。 提出了一種新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)的數(shù)字音頻水印算法,采用本算法在一段數(shù)字音頻 數(shù)據(jù)中隱藏了一幅不可感知的二值圖像.通過(guò)后向傳播算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練出模板信號(hào)與嵌入了水印信號(hào)的音頻之間的關(guān)系特征,由于神...
上傳時(shí)間: 2016-02-25
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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
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資源簡(jiǎn)介:這是一份基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉訓(xùn)練源碼??梢杂糜谟?xùn)練識(shí)別表情,定位人臉以及五官。并且里面還有一個(gè)圖形庫(kù)的包
上傳時(shí)間: 2014-01-09
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資源簡(jiǎn)介:闡述了利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)法、二叉樹(shù)法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法 識(shí)別害蟲(chóng)的理論依據(jù)、研究情況及關(guān)鍵問(wèn)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(guó)的應(yīng)用。
上傳時(shí)間: 2014-11-28
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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。
上傳時(shí)間: 2014-02-16
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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
上傳時(shí)間: 2016-10-31
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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?;谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測(cè)研究?;谔卣魅诤吓c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?;谶z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: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
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資源簡(jiǎn)介:基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫英文字母、數(shù)字圖像識(shí)別的源程序代碼。
上傳時(shí)間: 2013-12-08
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資源簡(jiǎn)介:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的源碼編程,RBF訓(xùn)練和識(shí)別程序,C++的,供大家參考!
上傳時(shí)間: 2015-05-11
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資源簡(jiǎn)介:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)典教材,主要內(nèi)容有hopfield網(wǎng)絡(luò)、bp網(wǎng)絡(luò)的詳細(xì)介紹,另外書中還附有源碼
上傳時(shí)間: 2014-01-27
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資源簡(jiǎn)介:用matlab實(shí)現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Bp網(wǎng)絡(luò)算法,有利于圖形圖像的提取和識(shí)別
上傳時(shí)間: 2013-12-21
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資源簡(jiǎn)介:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)驗(yàn)報(bào)告,用于模式識(shí)別、函數(shù)逼近和網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)。
上傳時(shí)間: 2017-07-16
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資源簡(jiǎn)介:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具想函數(shù)一覽表,可以查詢很方便的
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資源簡(jiǎn)介:用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)格林碼的編碼,通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練實(shí)現(xiàn),輸入一串0/1碼得到其格林碼
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資源簡(jiǎn)介:用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)異或的功能。用反向傳播算法(BP)來(lái)實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),正確率可以達(dá)到80%
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