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Researchontheshapefeatureextractionandrecognition.
- 主分量分析(PCA ) 是统计学中分析数据的一种有效的方法, 可以将数据从高维数据空间变换到低维特征空间, 因而 可以用于数据的特征提取及压缩等方面。在该文的形状识别系统中, 用PCA 法提取图像的形状特征, 能够较好地满足识别 层的输入要求。在识别层研究了3 种识别方法: 最近邻法则、BP 网络及协同神经网络方法, 均取得了满意的实验效果。-Principal component analysis (PCA) is a statistical analysis of data in a
ebp4
- BP神经网络例子，主要用于图像处理以及数据挖掘-Examples of BP neural network, mainly for image processing and data mining
BP_iris
- 应用bp网络对iris数据进行分类，得到了比较准确的结果-Application bp iris data classification network, get more accurate results
ISAR
- ：近距离目标超高分辨率微波成像技术在安全检测、非破坏性控制、生物医学等领域中有着非常重要的应用 价值和广阔的应用前景。该文利用基于窄脉冲形式的超宽带时域雷达系统研究近距离目标的高分辨率ISAR成像， 给出了仿真和实测结果。利用转台旋转目标，基于超宽带脉冲源和超宽带收发天线以及高性能取样示波器，配以同 步触发脉冲和自行研发的数据采集软件，搭建了该时域雷达实验系统，提出了准确获取目标回波信息的实验条件， 和实现回波延时精确校正的误差补偿方法。并针对采样时间窗内的杂波干扰，讨论了时域后
eg2
- 用其中一半的数据采用ANN-BP算法设计分类器，另一半数据用于测试分类器性能。-Half of them with the data ANN-BP algorithm design classifier, and the other half data used to test the performance of classification.
BP-neural-network-classification
- 利用BP神经网络的数据分类的方法实现语音特征信号分类。-BP neural network data classification method voice feature signal classification.
document
- 自己编程实现的K_means、BP神经网络对Irisic数据分类、4点交比、单个神经细胞的线性分类’以及LOG与Lap的效果比较。并附有代码所使用的irisic的数据-Own programming of K_means, BP neural network Irisic data classification, 4:00 cross-ratio, a single linear classification of nerve cells' and the comparison of t
gui-bp-shenjing
- 里面的程序是bp神经网络的应用，另一个回归分析的程序还没有写。可以实现的功能是利用神经网络，然后上传数据，根据数据训练网络，然后可以输入部分数据，验证网络。通过界面来设计实现-Which the program is applied bp neural network, another regression analysis program also did not write. Function can be achieved by using neural network, and then
BP-pattern-recognition
- 基于神经网络的分类，实验数据与结果均在文件夹里，简单的例子将会初学者学习怎么样通过神经网络进行分类与模式识别，很实用的入门程序。-Classification based on the experimental data and the results of neural networks are in the folder, a simple example would be for beginners to learn how to classify and pattern recognit
BP
- 四类语音信号的BP神经网络识别： 四个特征信号矩阵合成一个矩阵， 根据BP网络输出找出语音数据属于哪类， 并求出判断正确率-BP neural network to identify four categories of speech signals MATLAB
selector
- 数字图像预处理中的分类器，主要包含BP,LVQ和PNN三种分类选择器的实现，还有部分数据可供测试参考。-Image processing classification consists mainly BP, LVQ and PNN three categories selectors realize, there are some data to test reference.
BPRBFshenjingwangluofenlei
- 利用BP神经网络与RBF（径向基函数）网络对行人、自行车、卡车三类目标进行分类，比较两种网络的分类性能，包含三类目标的数据信息，完整的代码-BP neural network and RBF (Radial Basis Function) network for pedestrians, bicycles, trucks three goals categorize performance comparison of the two networks, data information cont
train1
- 基于bp神经网络进行大量数据的分类分析训练。-Large amounts of data based on bp neural network classification analysis training.
Vehicle-License-Plate-Recognition
- 基于神经网络的车牌识别系统，matlab代码编写，训练bp网络，含训练过程和测试demo，可直接运行，也可以根据需要利用自己的数据集重新训练。-Vehicle License Plate Recognition
hlujoyi
- 公路客运量运量BP网络预测 现有某省1978～2002年的客运量数据,预测出2003年,2004年的客运量()