本文件為用C語言實(shí)現(xiàn)的可實(shí)現(xiàn)廣義異或問題的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。該問題是對標(biāo)準(zhǔn)異或問題的推廣。在標(biāo)準(zhǔn)異或問題中，輸入X1和X2取離散量-1或+1，在廣義異或問題中，輸入（X1,X2）可以在區(qū)間[-1，+1] X [-1, +1]內(nèi)任意取值，而輸出為Y=sign(x1,x2)，其中sign()為符號函數(shù)，在區(qū)間[-1，+1] X [-1, +1]內(nèi)隨機(jī)產(chǎn)生500個(gè)訓(xùn)練樣本.本程序用標(biāo)準(zhǔn)BP網(wǎng)實(shí)現(xiàn)該分類問題.
標(biāo)簽： 標(biāo)準(zhǔn) C語言 廣義 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
上傳時(shí)間： 2015-05-03
上傳用戶：清風(fēng)冷雨
車牌定位－－－VC++源代碼程序 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個(gè)初始閾值T對圖像A進(jìn)行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進(jìn)行中值濾波 區(qū)域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進(jìn)行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時(shí)間： 2013-11-26
上傳用戶：懶龍1988
在工業(yè)溫度測控場合K型熱電偶因其線性度 好,價(jià)格便宜,測量范圍寬而得到廣泛的使用.但它往往需要冷端補(bǔ)償,且電路較復(fù)雜,調(diào)試麻煩,而 K型熱電偶串行模數(shù)轉(zhuǎn)換器MAX6675 不但可將模擬信號轉(zhuǎn)換成溫度值對應(yīng)的數(shù) 字量，而且自帶冷端補(bǔ)償， 其溫度分辨能力達(dá)0.25。可以滿足絕大多數(shù)工業(yè)應(yīng)用場合。
上傳時(shí)間： 2015-08-16
上傳用戶：上善若水
一個(gè)用于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究中計(jì)算網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)參數(shù)（度分布，簇系數(shù)等）的c程序（其中的數(shù)據(jù)是具體的可換成其他的數(shù)據(jù)）。很簡單但是對于做復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的卻很有啟發(fā)的哦。
標(biāo)簽： 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 參數(shù) 分布 計(jì)算
上傳時(shí)間： 2013-12-10
上傳用戶：無聊來刷下
基于DOS的多任務(wù)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn) 1. 用C語言完成線程的創(chuàng)建和撤消，并按優(yōu)先權(quán)加時(shí)間片輪轉(zhuǎn)算法對多個(gè)線程進(jìn)行調(diào)度； 2. 改變時(shí)間片的大小，觀察結(jié)果的變化。思考：為什么時(shí)間片不能太小或太大； 3. 假設(shè)兩個(gè)線程共用同一軟件資源（如某一變量，或某一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)），請用記錄型信號量來實(shí)現(xiàn)對它的互斥訪問； 4. 假設(shè)有兩個(gè)線程共享一個(gè)可存放5個(gè)整數(shù)的緩沖，一線程不停的計(jì)算1到50的平方，并將結(jié)果放入緩沖中，另一個(gè)線程不斷的從緩沖中取出結(jié)果，并將他們打印出來，請用記錄型信號量實(shí)現(xiàn)這一生產(chǎn)者和消費(fèi)者的同步問題； 5. 實(shí)現(xiàn)消息緩沖通信，并于3，4中的簡單通信進(jìn)行比較； 6. 思考：在線程間進(jìn)行消息緩沖通信時(shí)，若對消息隊(duì)列的訪問沒有滿足互斥要求，情況會怎么樣？
標(biāo)簽： DOS C語言 多任務(wù)系統(tǒng) 線程
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：趙云興
本算法的基本功能是用C＋＋語言實(shí)現(xiàn)了APRIORI算法，用戶可以先選擇要進(jìn)行的操作。然后再輸入支持度和置信度，就可得到挖掘的結(jié)果。 輸出的結(jié)果主要包括兩個(gè)部分。 1．輸出所有的頻繁項(xiàng)集。 2．輸出所有的產(chǎn)生的規(guī)則。 算法還能夠輸出初始的事務(wù)集合，并且可以輸出產(chǎn)生的中間結(jié)果。
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：wpwpwlxwlx
1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個(gè)初始閾值T對圖像A進(jìn)行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進(jìn)行中值濾波 區(qū)域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進(jìn)行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時(shí)間： 2014-01-08
上傳用戶：songrui
基于小波零樹特性的視覺感知度模型的優(yōu)化方案, 給出了兩種水印算法: 一種算法嵌入的是高斯序列水印, 通過相關(guān)檢測實(shí)現(xiàn)盲檢測 另一種算法嵌入的是二值圖像水印, 水印的提取是非盲提取。這兩種算法在所有重要小波系數(shù)( 包括最低頻系數(shù)) 中嵌入水印, 以達(dá)到最大化水印嵌入量的目的, 并結(jié)合感知度模型在水印的透明性和魯棒性之間實(shí)現(xiàn)了較好的平衡, 對于常見的圖像處理操作, 特別是對于JPEG 和小波壓縮均有較好的魯棒性。
上傳時(shí)間： 2015-09-27
上傳用戶：lmeeworm
灰度空間共現(xiàn)矩陣(SGLD)是著名的提取目標(biāo)紋理的特征，已經(jīng)成功地應(yīng)用于人臉檢測等計(jì)算機(jī)視覺中。大家可研究此MAtlab代碼，在實(shí)用中轉(zhuǎn)化為C代碼使用。
上傳時(shí)間： 2014-09-02
上傳用戶：Ants
1。使用ASP.NET+C# VS.NET 2003制作，代碼和界面分離，調(diào)試維護(hù)方便。是用用戶控件，大量修改方便。 2。使用SQL2000，支持大數(shù)據(jù)量的應(yīng)用。 3。貼圖看圖功能強(qiáng)； 4。無第三方控件，調(diào)試運(yùn)行方便； 5。代碼完全開放，使用技術(shù)簡單明了，適用于初學(xué)者學(xué)習(xí)，也適用于中高級開發(fā)人員發(fā)展分支。
上傳時(shí)間： 2014-11-04
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