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本程序采用matlab编程，通过设计训练一个人工神经网络来达到其对一个4传感器实时检测输出结果融合判断的模拟，文中涉及人工圣经网络和多传感器融合两们学科的基本知识。-the procedures used Matlab programming, through the design of a training artificial neural network to achieve its right to a four-detection sensor fusion output judgme
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该程序是我用在图像融合中的脉冲耦合神经网络(PCNN)的代码，希望对各位有用。欢迎访问http://quxiaobo.go.8866.org or http://quxiaobo.blog.edu.cn,The program that I used in image fusion of Pulse-Coupled Neural Network (PCNN) code, in the hope that useful. Welcome to http://quxiaobo.go.8866.org
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基于人工神经网络的图像识别方法研究。基于神经网络的人脸检测研究。基于特征融合与神经网络的手写体数字识别技基于遗传神经网络的手写体数字识别研究术研究。基于遗传优化的神经网络的银行票据手写数字识别。一种改进的人工神经网络模型-Based on artificial neural network image recognition method. Neural Network Based Face Detection Research. Based on Feature Fusion and Neur
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针对可见光与红外图像的特点和难点，提出了可见光与红外图像配准与融合中的关键技术，即:
使用新型的基于一维最大类间方差和最大连通性测量的图像分割方法对源图像进行分割来更好地实行图像粗
配准 使用新型的特征点提取方法，特征点的匹配及误匹配的消除来更好地实行图像精配准 采用新型的基
于区域的树状小波活性测度计算来实现树状小波图像融合 利用自生成神经网络来实现模栩图像融合.
-For visible light and infrared images of the characteris
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传感器信息融合及其在机器人中的应用
摘要：多传感器信息融合即融合多个传感器提供的冗余、互补或更实时的信息，可以获得系统所需的
更准确和更精确的信息。介绍了神经网络融合方法，探讨了信息融合技术在机器人方面的应用。机器
人避障实验验证了所提方法的有效性。
关键词：多传感器信息融合(MIF)；神经网络；移动机器人；避障；-Sensor Information Fusion and Its Application in Robot Summary: Multi-sensor data f
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基于神经网络与数据融合的结构损伤识别理论研究-Data fusion based on neural network and theoretical study of structural damage identification
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对传感器网络与使用者高效协同工作的问题，本文提出了交互式视觉传感器网络的概念，开发了由视觉模块和控
制及通信模块构成的视觉传感器节点，进而构建了典型的交互式视觉传感器网络系统。本文具体探讨了提升交互式视觉传
感器网络综合性能的几个关键技术方案，包括PC平台和嵌入式平台上的语音交互技术，基于小波神经网络的手势识别技术，
以及视觉与RFID的信息融合技术。在医院环境中的初步应用表明本设计的合理性和实用性。-Demanded by the effective cooperation bet
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基于bp神经网络的数据融合，可修改为多组数据融合-Bp neural network based data fusion, multiple sets of data can be modified to integrate
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This code run the training of Recurrent Neural Network Parametric Bias (RNNPB) fusion with PID for robotic
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基于模糊神经网络的多传感器信息融合，提出了一种简单、有效的分区算法来确定障碍物的距离和方位。采用BP神经网络对障碍物环境进行分类以及模式识别，为移动机器人的导航和避障提供了一种有效的方法。-Fuzzy neural network based multi-sensor information fusion, we propose a simple and effective algorithm to determine the partition barrier distance and dir
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基于一维自主神经网络的图像融合，lena图像融合-One-dimensional autonomous neural network-based image fusion, lena image fusion
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本文讨论了小波神经网络在机动多目标跟踪中的应用,多目标跟踪就是主体为了维持对多个目标(客体)当前状态的估计而对所接收的量测信息进行处理的过程。以非线性大规模并行分布式处理为特征的神经网络可以解决传统的目标跟踪方法的难以解决的计算量组合爆炸问题以及需要确定机动目标的数学模型的问题, 将小波分析原理与神经网络相融合,提出了基于小波神经网络的目标跟踪方法来提高系统的学习能力、表达能力以及机动多目标状态的估计精度。-This article discusses the application of wa
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matlab code for image fusion based on neural network
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利用模糊神经网络进行信息融合 程序通俗易懂-Using fuzzy neural network information fusion program straightaway
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Nowadays security becomes a most important issue regarding a spoof attack. So, multimodal biometrics technology has attracted
substantial interest for its highest user acceptance, high security, high accuracy, low spoof attack and high recognition
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自适应模糊神经网络模型,神经网络模块和模糊系统的融合-Adaptive fuzzy fusion neural network model, neural networks and fuzzy systems module
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是一种双隐层反向传播神经网络，D-S证据理论数据融合，信号处理中的旋转不变子空间法，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，有PMUSIC 校正前和校正后的比较，使用matlab实现智能预测控制算法。-Is a two hidden layer back propagation neural network, D-S evidence theory data fusion, Signal Processing ESPRIT method, Synthetic Aperture Radar (SAR)
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正确率可以达到98％，关于神经网络控制，调试通过可以使用，D-S证据理论数据融合，各种资源分配算法实现，具有丰富的参数选项。- Accuracy can reach 98 , On neural network control, Debugging can be used, D-S evidence theory data fusion, Various resource allocation algorithm, It has a wealth of parameter options.
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关于神经网络控制，DC-DC部分采用定功率单环控制，是机器学习的例程，采用波束成形技术的BER计算，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，用于特征降维，特征融合，相关分析等。- On neural network control, DC-DC power single-part set-loop control, Machine learning routines, By applying the beam forming technology of BER The final weight matr
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本程序的性能已经超过其他算法，是一种双隐层反向传播神经网络，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），基于人工神经网络的常用数字信号调制，D-S证据理论数据融合，正确率可以达到98％。- This program has exceeded the performance of other algorithms, Is a two hidden layer back propagation neural network, Phased array antenna pattern (Chebyshev w
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