機(jī)電設(shè)備管理系統(tǒng),適合于設(shè)備較多的企業(yè),比起人工管理,要方便的多.
標(biāo)簽： 機(jī)電設(shè)備 人工 管理系統(tǒng) 設(shè)備
上傳時(shí)間： 2013-11-28
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的c++實(shí)現(xiàn)源碼,含實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的類,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類,中文詳細(xì)注釋, 并含有使用示例,學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的好源碼
標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 源碼 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2013-12-26
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Aartificial Neural Network，下簡(jiǎn)稱ANN)是模擬生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)而提出的一種信息處理方法。早在1943年，已由心理學(xué)家Warren S.Mcculloch和數(shù)學(xué)家Walth H.Pitts提出神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型，后被冷落了一段時(shí)間，80年代又迅猛興起［1］。ANN之所以受到人們的普遍關(guān)注，是由于它具有本質(zhì)的非線形特征、并行處理能力、強(qiáng)魯棒性以及自組織自學(xué)習(xí)的能力。其中研究得最為成熟的是誤差的反傳模型算法(BP算法，Back Propagation)，它的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及算法直觀、簡(jiǎn)單，在工業(yè)領(lǐng)域中應(yīng)用較多。
標(biāo)簽： Aartificial Network Neural 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2014-01-03
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行動(dòng)通訊上的的編程 這本書集中在三個(gè)主要的挑戰(zhàn) 1.更高的編程效率 2.降低計(jì)算的複雜度 2.提升容錯(cuò)性
標(biāo)簽： 效率
上傳時(shí)間： 2017-06-05
上傳用戶：diets
基于圖像識(shí)別算法的森林防火系統(tǒng)設(shè)計(jì) 傳統(tǒng)的森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)技術(shù)包括人工護(hù)林監(jiān)測(cè)、飛機(jī)航測(cè)、衛(wèi)星監(jiān)測(cè)等。本文提出一種基于普通CCD 攝像頭和瞭望塔上現(xiàn)有 的短波無(wú)線通信設(shè)備的森林防火監(jiān)測(cè)系統(tǒng), 根據(jù)實(shí)時(shí)圖像與參考圖像的差分及小波分解結(jié)果, 當(dāng)有異常情況發(fā)生時(shí), 提取出火焰及 煙霧區(qū)域, 判斷提取區(qū)域是否具有煙霧和火焰的動(dòng)態(tài)特征。若判定發(fā)生火災(zāi), 即將壓縮后的圖像通過(guò)短波通信設(shè)備傳回指揮中心。
標(biāo)簽： CCD 監(jiān)測(cè) 防火 圖像識(shí)別
上傳時(shí)間： 2017-06-12
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這是一個(gè)可以自動(dòng)尋找圖像中的長(zhǎng)方形, 正方形, 圓形, 菱形的程式
上傳時(shí)間： 2017-06-13
上傳用戶：duoshen1989
遺傳算法人工生命模擬,這是一個(gè)遺傳算法關(guān)于人工生命模擬的實(shí)例
上傳時(shí)間： 2013-12-26
上傳用戶：xuanjie
經(jīng)典的SOM人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)例子源碼，經(jīng)測(cè)試可用，可作入門學(xué)習(xí)用
標(biāo)簽： SOM 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 源碼
上傳時(shí)間： 2017-06-14
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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。
標(biāo)簽： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 英文字母 數(shù)字圖像 代碼
上傳時(shí)間： 2013-12-08
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機(jī)器人避障算法---人工勢(shì)場(chǎng)法,在java的實(shí)現(xiàn),采用simbad平臺(tái)
標(biāo)簽： simbad java 機(jī)器人 人工勢(shì)場(chǎng)
上傳時(shí)間： 2017-07-01
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