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  1. Sealrecognition

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  2. 1、编制程序显示印章图像(24位真彩色位图); 2、读出位图中每一像素点的(R,G,B)样本值; 3、以RGB其中某两个(或三个)为坐标,取一定数量的图像点为分析样本,分析其坐标系中的分布; 4、采用本章学习的方法找到分类判别函数,对这些样本进行分类;(要求首先将印章与底纹区分,如有可能将印章、底纹、签字区分) 5、将分类后的结果标记到原始图像上,检查其效果。 -1, the preparation procedures showed that the seal image
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-02
    • 文件大小:373016
    • 提供者:苏朗
  1. CPSO

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  2. 用CPSO算法求解带约束的函数优化问题。目标函数为f=(x(3)+2)*x(2)*x(1)^2,求其最小值;约束为g(1)=1-x(2)^3*x(3)/(71785*x(1)^4) g(2)=(4*x(2)^2-x(1)*x(2))/(12566*(x(2)*x(1)^3-x(1)^4))+1/(5108*x(1)^2)-1 g(3)=1-140.45*x(1)/(x(2)^2*x(3)) g(4)=(x(1)+x(2))/1.5-1 决策变量取值范围:x1-[0.05,
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-11-09
    • 文件大小:1909792
    • 提供者:weixing
  1. GA-BP

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  2. 算法基本要素: 1.染色体编码方法 2.适应度函数 3.遗传操作—-(选择、交叉、变异) 4.运行参数—(参数:群体大小M、遗传代数G、交叉概率Pc和变异概率Pm)(Basic elements of algorithm: 1. chromosome coding method 2. fitness function 3. - the genetic operation (selection, crossover and mutation) 4. operating pa
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2018-01-01
    • 文件大小:6144
    • 提供者:Guoshanchuan
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