計(jì)算機(jī)常用數(shù)值算法與程序(C++版 ) Chap06 矩陣特征值與特征向量計(jì)算
標(biāo)簽： Chap 特征 06 計(jì)算機(jī)
上傳時(shí)間： 2014-01-06
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基于計(jì)算機(jī)特征碼的軟件注冊(cè)加密及序列號(hào)生成的源程序
標(biāo)簽： 計(jì)算機(jī) 特征碼 加密 序列號(hào)
上傳時(shí)間： 2016-11-16
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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?；谏窠?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?；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
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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此程序?yàn)橛胢atlab實(shí)現(xiàn)信號(hào)特征提取的實(shí)驗(yàn)程序，將待處理的一維時(shí)間函數(shù)賦給work2中的x1tRE，運(yùn)行work2即可
標(biāo)簽： matlab 程序 信號(hào) 特征提取
上傳時(shí)間： 2016-11-19
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VC++實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SOM（自組織特征映射網(wǎng)）
標(biāo)簽： SOM VC 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 特征
上傳時(shí)間： 2013-11-25
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對(duì)TC9012 (長(zhǎng)虹 K8B )遙控器的解碼- 這種遙控碼具有以下特征,采用脈寬調(diào)制的串行碼 解碼的關(guān)鍵是如何識(shí)別“0”和“1”，從位的定義我們可以發(fā)現(xiàn)“0”、“1”均以0.56ms的低電平開始， 不同的是高電平的寬度不同，“0”為0.56ms,“1”為1.68ms, 所以必須根據(jù)高電平的寬度區(qū)別“0”和“1”。 如果從0.56ms低電平過后，開始延時(shí)，0.56ms以后，若讀到的電平為低，說明該位為“0”，反之則為“1”，
上傳時(shí)間： 2014-12-09
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研究了基于塊填充的圖像修復(fù)算法,修復(fù)圖像的質(zhì)量容易受到待修復(fù)區(qū)域邊界像素修 復(fù)順序的影響,通過分析待修復(fù)區(qū)域像素點(diǎn)所在模塊的圖像特征,改進(jìn)了填充算法的優(yōu)先權(quán), 分別是基于P-Laplace算子和Euler’s elastica模型的優(yōu)先權(quán)計(jì)算方法的改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了文中 所介紹算法能有效提高重建圖像的感知質(zhì)量。
上傳時(shí)間： 2016-11-26
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提出一種基于分形理論和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航空遙感圖像有監(jiān)督分類方法。該方法嘗試將航空?qǐng)D像 的光譜信息和紋理特征相結(jié)合。它首先將彩色航空?qǐng)D像由RGB 格式轉(zhuǎn)化為HSI 格式,然后,根據(jù)亮度計(jì)算分 數(shù)維、多重分形廣義維數(shù)譜q-D( q) 和“空隙”等基于分形的紋理特征,同時(shí)加入歸一化的色度和飽和度作為光 譜特征,采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器。通過對(duì)彩色航空?qǐng)D像的分類實(shí)驗(yàn),結(jié)果證實(shí)該方法行之有效。
上傳時(shí)間： 2014-01-11
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運(yùn)用分形理論描述圖像紋理特征，通過分析不同紋理圖像及圖像邊緣處的分形參數(shù)，得 到一種新的邊緣檢測(cè)分形特征，從而提出一種基于分形特征的圖像邊緣檢測(cè)方法。自適應(yīng)閾值的 引入，能夠?qū)崿F(xiàn)不同圖像的邊緣檢測(cè)。該算法簡(jiǎn)單迅速，并具有良好的抗噪性能。
上傳時(shí)間： 2016-11-26
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將分形的概念應(yīng)用于腐蝕形貌圖像的特征提取。
上傳時(shí)間： 2016-11-26
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