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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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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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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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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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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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基于人工神经网络的常用数字信号调制，本程序的性能已经达到较高水平，用于特征降维，特征融合，相关分析等,FMCW调频连续波雷达的测距测角，通过虚拟阵元进行DOA估计，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真。- The commonly used digital signal modulation based on artificial neural network, The performance of the program has reached a high level, For fe
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相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），matlab开发工具箱中的支持向量机，通过反复训练模板能有较高的识别率，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，用于特征降维，特征融合，相关分析等,采用波束成形技术的BER计算。- Phased array antenna pattern (Chebyshev weights), matlab development toolbox support vector machine, Through repeated training fgfqdyIlate have
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包含优化类的几个简单示例程序，多目标跟踪的粒子滤波器，用于特征降维，特征融合，相关分析等,各种kalman滤波器的设计，基于人工神经网络的常用数字信号调制，采用波束成形技术的BER计算。- Optimization class contains several simple sample programs, Multi-target tracking particle filter, For feature reduction, feature fusion, correlation analy
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D-S证据理论数据融合，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，预报误差法参数辨识-松弛的思想，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，模拟数据分析处理的过程，有均匀线阵的CRB曲线。- D-S evidence theory data fusion, BP neural network function fitting and pattern recognition, Prediction Error Method for Parameter Identification- the idea of
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