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基于神经网络的数字字符识别
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- 利用遗传算法优化人工神经网络权值论文. 遗传算法（Genetic Algorithm－GA）是一种基于自然选择和基因遗传学原理的优化搜索方法。
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- 常用的说话人识别方法有模板匹配法、统计建模法、联接主义法(即人工神经网络实现)。考虑到数据量、实时性以及识别率的问题，采用基于矢量量化和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方法。 说话人识别的系统主要由语音特征矢量提取单元(前端处理)、训练单元、识别单元和后处理单元组成，
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- 几篇关于神经网络的文章，结合遥感图像的特性，介绍了人工神经网络在遥感图像分类中的作用-Several articles on the neural network, combined with the characteristics of remote sensing images on the artificial neural networks in remote sensing image classification in the role of
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- 机器学习是人工智能的一个子领域，是人工智能中非常活跃且范围甚广的主要核心研究领域之一，也是现代智能系统的关键环节和瓶颈。机器学习吸取了人工智能、概率统计、计算复杂性理论、控制论、信息论、哲学、生理学、神经生物学等学科的成果，主要关注于开发一些让计算机可以自动学习的技术，并通过经验提高系统自身的性能。本文介绍了机器学习的概念、基本结构和发展，以及各种机器学习方法，包括机械学习、归纳学习、类比学习、解释学习、基于神经网络的学习以及知识发现等，并简单叙述了机器学习的相关算法，包括决策树算法、随机森林算
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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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