搜索资源列表
-
0下载：
Classify using a probabilistic neural network
-
-
1下载：
基于BP神经网络的遥感图像分类代码。从样本中提取崇明岛东滩十种地物的光谱特征，并训练BP网络，再利用网络进行分类-BP neural network-based remote sensing image classification code. Extracted from samples of 10 kinds of Chongming Island, Dongtan features of the spectral characteristics and to train BP networ
-
-
0下载：
简单分类器 可用于基于神经网络的字母识别，适合初学者使用。
-Simple classifier based on neural network can be used to identify the letters, suitable for beginners to use.
-
-
0下载：
利用机器视觉系统代替人眼获取各项大米参数,再参照国标对其进行等级划分。在此基础上, 利用MATLAB软件的神经网络工具箱在数理统计基础上完成检测模型的构建,从而实现对未知大米外特性的评判,并为检测大米综合品质奠定了基础。-rice detection.At p resent, the evaluation method of the rice quality in China is still at the level of naked eye observation.
How to cla
-
-
0下载：
：基于脑电信号的身份识别是通过采集试验者的脑部信号来进行身份认证。对于同一个外部刺激或者主体在思考同一个
事件的时候，不同人的大脑所产生的认知脑电信号不同。选取与运动意识想象有关的电极后，分析不同个体在特定状况下脑
电的个体差异，采用以回归系数、能量谱密度、相同步、线性复杂度多种信号处理结合方法对运动想象脑电信号进行处理来
进行特征提取。组合多元特征向量并运用多层BP 神经网络对不同个体的脑电信号进行分类，并在不同的意识想象及不同数
据长度、不同的波段对试验者进行识别率验证分析。
-
-
0下载：
这是采用matlab编程，用神经网络对水面漂浮物特征进行分类-This is using matlab programming, neural network floats on the surface of the water feature to classify
-
-
0下载：
Classify using a probabilistic neural network
-
-
0下载：
构造人脸数据库，利用粗糙集进行属性约减，最后利用神经网络就行分类-Construct face , using rough sets attribute reduction , and finally the use of neural network to classify
-
-
0下载：
采用人工神经网络对数据进行分类，测试样本分类的正确率-Classify our data with artificial neural network and test the accuracy of the classification of sample data.
-
-
0下载：
该案例使用BP神经网络对语音特征信号进行分类-This case classify speech characteristic signal using the BP neural network
-
-
0下载：
神经网络的建立，实现分类字符的判定,有源代码和图片素材-Neural network is established, the decision to classify characters
-
-
0下载：
利用BP神经网络对邮件分类，2分类，实现反向传播算法细节，非直接函数调用(BP neural network is used to classify mail, 2 classifications, to implement the details of backpropagation algorithm, non direct function call.)
-
-
0下载：
在linux平台上运用caffe使用神经网络算法对图像进行分类，预测。在计算机视觉中（机器人视觉中）占主导作用。(On the Linux platform, Caffe is used to classify and predict the image using neural network algorithm. It plays a dominant role in computer vision (robot vision).)
-
