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现有数字信号自动调制识别方法大多只适用于无记忆信号，如PSK、ASK、FSK信号等。将有记忆
信号(MSK信号)和无记忆信号一起考虑，提出了一种改进的数字信号自动识别方法。该方法采用信号的瞬时统
计量作为特征参数，采用多层神经网络作为分类器。计算机仿真表明：当噪声采用高斯白噪声，并且信噪比大于
l5 dB时，识别率高于96％ ；当信噪比不低于l0 dB时，识别率不低于90％。,Existing digital signal automatic modulation recognition
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提出一种基于分形理论和BP 神经网络的航空遥感图像有监督分类方法。该方法尝试将航空图像
的光谱信息和纹理特征相结合。它首先将彩色航空图像由RGB 格式转化为HSI 格式,然后,根据亮度计算分
数维、多重分形广义维数谱q-D( q) 和“空隙”等基于分形的纹理特征,同时加入归一化的色度和饱和度作为光
谱特征,采用BP 神经网络作为分类器。通过对彩色航空图像的分类实验,结果证实该方法行之有效。-Based on fractal theory and BP neural network
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基于神经网络的多变量解耦控制方法研究,用神经网络进行解耦控制-Based on neural network decoupling control of multi-variable method, using neural network decoupling control
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本文提出了一种新的车辆许可证盘子识别,并在此基础上提出了一种自适应图像分割方法-In this paper, a new algorithm for vehicle license
plate identification is proposed, on the basis of a novel adaptive
image segmentation technique (Sliding Windows) in
conjunction with a character recogni
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利用多分辨分析方法,结合小波分析和神经网络思想构建一种新型的神经网络模型———小波神经网络,解决了传
统神经网络中隐层节点数难以确定的问题。通过对股票的预测,说明该方法能有效地提高预测精度, 避免了人工神经网
络模型的固有缺陷。
-Using multi-resolution analysis method, combined with wavelet analysis and neural network ideological construct a new neural net
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The decoding of Low Density Parity Check (LDPC) codes through the iterative process of belief propagation presents practical challenges for designers looking for real time performance in communication systems. Due to the geometric and finite pattern
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提出了一种支持矢量机的汉语声调识别新方法。论文首先在基频和对数能量的基础上，建立了一个适合于支
持矢量机分类的等维声调特征。然后对支持矢量机的多分类策略和不同核函数对声调识别的影响进行了实验研究。
与BP神经网络相比，支持矢量机具有更高的识别率和更强的推广能力。-This paper presents a novel support vector machine based Chinese tone recognition method．A
new tone recognition
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基于神经网络解耦控制的多电机同步系统
-Multi-motor Synchronous System Based on Neural Network Decoupling Control
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图像融合论文，基于小波变换和多通道脉冲耦合神经网络的高光谱图像融合-Image fusion papers, coupled wavelet transform and neural network-based multi-channel pulse hyperspectral image fusion
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Artificial neural network multi layer program !
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提出了一种复杂背景下的多车牌图像分割和识别方法，首先采用统计和特征匹配相结合的方法进行背景提取，将可能存在车辆的区域提取出来；然后分别对可能的车辆区域进行局部边缘检测，并使用车牌的先验知识确定车牌的位置和单个字符分割，包括车牌倾斜时的字符分割；最后使用PCA和神经网络相结合的方法精确识别车牌。-Proposed a multi-plate image segmentation and recognition method under a complex background, the first
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滚动轴承多部位多类别故障诊断属于大规模或者较复杂分类问题，利用智能方法诊断时需
要设计结构合理的神经网络才能实现高精度诊断 -Rolling multi-site multi-class fault diagnosis are more complex or large-scale classification problems, the need for the rational design of neural network structure in order to achieve
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通过BP神经网络来进行多输出的分类处理。处理之前进行滤波过程。-BP neural network to carry out multi output classification. Filtering process before processing.
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Vector Controlled Permanent Magnet Synchronous Motor Drive
Based on Neural Network and Multi Fuzzy Controllers
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基于人工神经网络的常用数字信号调制，多抽样率信号处理，基于多相结构的信道化接收机。- The commonly used digital signal modulation based on artificial neural network, Multirate signal processing, Channelized receiver based on multi-phase structure.
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