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GA
- 在详细论述模糊神经网络技术基础上,提出了基于GA 的模糊神经网络控制器构造方法. 选择 MATLAB 作为开发工具,使用所提供的神经网络和模糊逻辑工具箱,完成了基于GA 的模糊神经网络控制 器设计,并应用ActiveX 技术在虚拟测控系统中实现了对其的调用.
rljc
- 人脸识别技术可以应用于基于网络的身份认证，我们实现了基于WebCam的人脸识别与跟踪系统。本文以WebCam采集的视频流为数据源，截取视频流中的单帧图像，通过转换色彩空间、人脸肤色建模、后处理操作和人脸定位算法实现了人脸检测，并以此为基础实现了在视频流中对于人脸的跟踪。试验结果表明，我们所实现的人脸识别算法适用于近距离人脸的检测，可以应用于基于WebCam的身份认证。
lunwen
- 针对 深 人 基础I程施1_的特点，围绕深基坑}_程自身的稳定性和环境岩十}，程问题这一突出 的技术难题。对于日益加人、加深的岩十}程问题，传统的研究方法中存在着“参数给不准”和 “模型给不准”两个主要困惑，它们已经成为制约岩}月程发展的瓶颈。这就需要另辟蹊径，实 现思维方式的变革，引入其他相关学科的最新成果，诸如智能神经网络、模糊数学理论、遗传算 法等软科学方法，来研究深大基础}_程施}_变形的钾能预测与控制方法。本文对地卜}程施!_过 程中的稳定性和安全性进行了较系统的分
qichejishufazhan
- 在收集整理大量国内外相关研究文献的基础上,针对知识获取方法、 知识表示方法及推理策略等这些 关键技术相应的解决方法进行了分析,包括对传统方法的改进,如故障规则的自动获取、 组合的知识表示方法和 推理方法的多样化等,以及新理论新技术的应用,如基于案例的专家系统、 基于模糊的专家系统、 基于神经网络 的专家系统以及基于行为的专家系统等,并提出智能化、 网络化和集成化是未来故障诊断专家系统的发展方向。 -Collected a large number of domestic and
artificial-neural-network
- 人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出和发展起来的，旨在反映人脑结构及 功能的一种抽象数学模型。自1943 年美国心理学家W. McCulloch 和数学家W. Pitts 提 出形式神经元的抽象数学模型—MP 模型以来，人工神经网络理论技术经过了50 多年 曲折的发展。特别是20 世纪80 年代，人工神经网络的研究取得了重大进展，有关的理 论和方法已经发展成一门界于物理学、数学、计算机科学和神经生物学之间的交叉学科。 它在模式识别，图像处理，智能控制，组合优化，金融预测与
DS18B20
- 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。第11章－第12章，是两个综合性较强的实例，分别足Visual
神经网络模式识别
- 模式识别与智能系统是20世纪60年代以来在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。该学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。(Pattern recognition and intelligent syst
深度学习入门：基于Python的理论与实现.pdf+代码
- 本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。(This book is a true sen