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- 论文标题:自适应模糊系统在手写体数字识别中的应用研究 作者:张镭 作者专业:计算机软件人工智能 导师姓名:黄战 授予学位:硕士 授予单位:暨南大学 授予学位时间:19990501 论文页数:59页 文摘语种:中文文摘 分类号:TP18 TP391.4 关键词:手写体数字 自适应 模糊逻辑 神经网络 模式识别 摘要:该文针对模式识别的特点,构造了适合于模式识别问题的自适应模糊系统,对三种不同学习算法加以改进,在手写全数字识别上对分类器进行了实现,
BPshenjing
- 一种用于车牌定位的改进BP神经网络方法，这可是花银子才下来的哦
BP-gaijin
- 介绍一种bp在神经网络上改进算法，效果比原bp算法要好-A bp improvement in the neural network algorithm, the effect is better than the original algorithm bp
BPe
- 有关BP神经网络改进算法的一篇论文,增加动量项,自适应学习率等-Of the BP neural network algorithm to improve the paper to increase the momentum, the adaptive learning rate
BPparame
- BP神经网络参数改进方法综述，对BP参数的研究-BP parame research,and give programe method
improvebp
- 一篇关于改进BP神经网络的文章，用于检测表面缺陷-A BP neural network on the improvement of the article, used to detect surface defects
MATLAB
- 本文 通 过 对己有模型和锅炉运行现状的分析，尝试用BP神经网络的方法分析讨论锅炉效率在线计算和运行优化等问题。研究工作主要包括:基于BP神经网络进行煤的工业分析结果和元素分析结果之间的转换 考虑到煤在锅炉中燃烧时有固体未燃碳存在，给出了煤组成成分的实际结果的概念 详细讨论了过量空气系数的两种定义及特点，说明运行中用烟气分析结果确定过量空气系数时，对测得的湿烟气含氧量进行修正的必要性和方法:以反平衡法为基础给出了改进的锅炉效率在线计算模型 以效率在线计算为基础，尝试运用神经网络方法确定锅炉运行中
Improved-BP-neural-network-c
- 改进的BP神经网络算法，基于拟牛顿算法。-Improved BP neural network algorithm, based on the quasi-Newton algorithm.
wzrh
- (1)针对在线计算量大这一缺陷，将预测控制中的柔化输出信号的思想推广到柔化输入信号，使得约束条件被简化为仅对当前控制量的约束，可以直接计算得出；同时该方法避免了求逆矩阵，大大减小了计算量，并能够保证控制算法的可行性和良好的控制性能。 (2)针对传统算法中设计参数整定困难这一缺点，应用基于BP神经网络变参数设计的广义预测控制算法，实现了对控制量柔化参数的在线调整。 (3)利用带有遗忘因子的最小二乘法对系统辨识。本文通过仿真发现该方法对于Hénon混沌系统并不完全适用，可考虑利用其他优化系统
BP.m
- BP神经网络代码，使用LM算法（高斯牛顿法的改进，具有很好的鲁棒性）-BP neural network code, use the LM algorithm (modified Gauss-Newton method has good robustness)
Implementation-of-BP-neural-network
- BP神经网络算法实现及优化，较好的对传统算法进行了改进和优化。-BP neural network algorithm and optimization, better improvement on traditional algorithms and optimization.
BP-neural-network-model
- 研究并分析了B P神经网络的结构和特点，针对不足之处提出改进方法。在改进的基础 上建立神经网络软件可靠性新模型。通过MATL AB仿真工具进行了实例仿真，证实该新模型比传统 模型预测精度高，泛化能力强-Research and analysis of the structure and characteristics of BP neural network, an improved method for the shortcomings. In the modified base
MFL
- 基于改进BP神经网络算法的管道缺陷漏磁信号识别-Identification of magnetic flux leakage signals of Pipeline Defects Based on improved BP neural network algorithm
GA-BP
- GA-BP代码（遗传算法改进优化BP神经网络算法）-GA-BP code (genetic algorithm improved BP neural network algorithm)
Image-filter.tar
- 提出了一种基于改进 BP 神经网络和粒子群优化算法( PSO) 的图像滤波方法 。该方法利用双曲正切形式 的误差函数代替 BP 神经网络传统的最小均方误差函数( LMS),并将改进后的 BP 神经网络利用 PSO 算法优 化,用来减小图像噪声对神经网络精度的影响以及避免神经网络陷入局部极小值点,从而提高神经网络去噪能 力。实验结果表明,与传统滤波方法相比,该方法不仅能有效地滤除图像中的高斯噪声而且能很好地保护图像 细节 。- U63D0 u51FA u4E86 u4E00