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Visual_C++_MATLAB
- 《Visual C++_MATLAB图像处理与识别实用案例精选》本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。全书共分12章，第1章－第6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别；第7章－第10章是图像处理与识别的工程实例，涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例，并结合理论算法，提供了大量MATLAB代码程序，以帮助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。
shenjingwangluoyuandaima
- 经典/ 神经网络原理[源代码]/具体范例学习手把手教你学习神经网络-classic / neural network theory [source code] / Maxivista specific examples of your learning neural network learning
BP
- 基于神经网络的bp学习源代码，根据原理编写的，大家互相学习交流。
BP
- 根据小波分析和神经网络原理，参考网上的一些免费源码，以及自己对Bp神经网络的理解，使用飞狐的函数和数组书写
基于神经网络的字母识别
- 详细介绍了字母是别的过程，运用神经网络原理，matlab实现，可以运行。
License-Plate-Recognition-java
- 这个项目涉及了人工智能、机器视觉和神经网络等领域，实现一个车牌自动识别系统(ANPR)。它包括了一系列的数学算法原理，以保证数字车牌的检测与提取、字母分割、归一化和识别-This project involves the artificial intelligence, machine vision and neural networks in the field, the realization of a license plate recognition system (ANPR). It
digit
- 自己写的matlab源程序，神经网络原理与模式识别上的一个作业题，关于对数字1～9的识别的，用BP神经网络matlab工具箱来做的。-Their own source code written in matlab, neural network theory and pattern recognition operation on a title, with respect to figures 1 to 9 of identification, using BP neural network
ocr0
- 基于人工神经网络的光学字符识别系统及硬件实现 研究了人工神经网络及光学字符识别的基本理论、一般方法： 对人工神经网络的发展、现状、理论做了深入的研究。重点研究了BP网络的原理、特点、应用方法。研究了脱机光学字符识别的方法、理论。重点研究了基于K-L变换的字符图像的特征抽取方法。 研究了基于ARM技术的嵌入式系统的构造、设计： 通过实际动手，研究了基于ARM技术的处理器的基本构造、使用方法；使用并比较了三星4510b、atmel at91rm9200芯片的性能；掌握了高频印刷
Geneticalgorithm
- 传算法的基本原理、设计方法及其并行实现，以及它在组合优化、机器学习、图像处理、过程控制、进化神经网络-Propagation algorithm of the basic principles, design methods and their parallel implementation, as well as in combinatorial optimization, machine learning, image processing, process control, evoluti
analgorithmforextractionandanalysis
- 摘要图像特征的提取是视觉图像识别的重要方法之一，采用细胞神经网络（&’’）并行处理器进行图像特征的提取 具有实时快速的优点。该文将介绍&’’ 并行处理器的基本工作原理及其实现图像特征处理的逻辑组合通用方法，并以 图像的纹理分割与识别为例来说明&’’ 并行处理器应用于视觉图像识别的通用编程方法。-Abstract image feature extraction is a visual image to identify one of the important ways, the use
chepai
- 车牌自动识别系统(ANPR)源代码,这个项目涉及了人工智能、机器视觉和神经网络等领域，实现一个车牌自动识别系统(ANPR)。它包括了一系列的数学算法原理，以保证数字车牌的检测与提取、字母分割、归一化和识别。 -Automatic License Plate Recognition System (ANPR) source code, this project involves the artificial intelligence, machine vision and neural netwo
Particle-swarm-optimization
- 微粒群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO算法)源于鸟群和鱼群群体运 动行为的研究，是一种新的群体智能优化算法，是演化计算领域中的一个新的分支。它 的主要特点是原理简单、参数少、收敛速度较快，所需领域知识少。该算法的出现引起 了学者们极大的关注，已在函数优化、神经网络训练、组合优化、机器人路径规划等领 域获得了广泛应用，并取得了较好的效果。尽管粒子群优化算法发展近十年，但无论是 理论分析还是实践应用都尚未成熟，有大量的问题值得研究。 -
matlab_shibie
- 基于神经网络的图像识别的基本原理。基于图像像素数据的神经网络识别技术，是用高维的原始图像数据作为神经网络的训练样本。-Based on neural network image recognition of the basic principles. Image pixel data based on neural network identification technology is the use of high-dimensional raw image data as a neural
Digit
- Java实现的手写数字识别工具，基于人工神经网络和机器学习原理。先读入一个文件进行训练，然后可以识别相同格式文件中的手写数字。目录下的PNT文件即为手写数字的数据文件。-Java implementation of the handwritten numeral recognition tool, based on artificial neural networks and machine learning principles. To read a file into training, t
Study-of-Target-Tracking
- 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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- 根据小波分析和神经网络原理，参考网上的一些免费源码，以及自己对Bp神经网络的理解，使用飞狐的函数和数组书写-Some free source of reference online, as well as their own understanding of Bp neural network based on wavelet analysis and neural network theory, a function of the flying fox and an array of writ
MATLABshijingwangluoyishiliyingyong
- 神经网络原理与实例精解,有用，希望有帮组-Examples of neural network theory and refined solution
special
- MATLAB神经网络原理与实例精解，这是网上下载的资料，有需要的可以下载参考一下-MATLAB神经网络原理与实例精解，这是网上下载的资料，有需要的可以下载参考一下 Google 翻译微软翻译Click2TranslateCross LanguageSYSTRANReverso TranslationExcite JapanKODENSHALEC TranslationLingvoBit百度翻译有道翻译 : 英语中文(简体)日语韩语法语俄语西班牙语 英语日语韩语法语俄语西班牙语 MATL
exavjle
- 经典 神经网络原理源代码 具体范例学习手把手教你学习神经网络,-The principle of neural network classic source code Concrete example taught you how to study neural networks,
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- BP神经网络基本原理概述：这种网络模型利用误差反向传播训练算法模型，能够很好地解决多层网络中隐含层神经元连接权值系数的学习问题，它的特点是信号前向传播、误差反向传播，简称BP（Back Propagation）神经网络。BP学习算法的基本原理是梯度最快下降法，即通过调整权值使网络总误差最小，在信号前向传播阶段，输入信号经输入层处理再经隐含层处理最后传向输出层处理；在误差反向传播阶段，将输出层输出的信号值与期望输出信号值比较得到误差，若误差较大则把误差信号传回隐含层直至输入层，在各层神经元中使用