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基于神经网络的数字字符识别
- 基于BP神经网络的字符识别系统~用MATLAB编写`包括论文~以及代码~适合于毕业设计-BP neural network-based character recognition system using MATLAB ~ `~ including papers and code ~ suitable for graduate design 字符识别是模式识别领域的一项传统的课题，这是因为字符识别不是一个孤立的问题，而是模式识别领域中大多数课题都会遇到的基本问题，并且在不同的课题中，由于具体的
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
基于神经网络的教学质量评估模型
- 本文利用神经网络方法建立教学质量评估系统的数学模型，采用各评价指标作为其输入，教学效果作为输出，基于最小二乘思想，采用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值与期望输出值的误差均方值最小，经仿真计算证明，该数学模型具有较好的辨识精度。
CPLD实现快速低开关损耗的优化SVPWM算法
- 介绍了利用ALTERA公司的Maxplus Ⅱ软件及ACEX芯片,基于一种用于三相电压型逆变器的优化SVPWM算法,来实现变频调速系统,该算法采纳Kohonen神经网络的优点。选择适当的调制方法和改进的算法，不但可以显著地缩短计算时间,且显著减少开关损耗。用复杂可编程逻辑器件(CPLD) 来实现这种算法非常简单合适。
sasdw.rar
- 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
自组织神经网络在文本分类中的应用研究
- 针对信息挖掘中的文本自动分类问题 提出了一种基于自组织特征映射网络的分类方法 网络由输入层和 竞争层组成 输入层节点与竞争层节点实行全互连接 输入层完成分类样本的输入 竞争层提取输入样本所隐含的 模式特征 并对其进行自组织 在竞争层将分类结果表现出来 分无监督和有监督两个阶段完成对网络的分类训练 该方法在特征提取时充分考虑了特征项在文档中的位置信息 构造出模糊特征向量 使自动分类原则更接近手工分 类方法 以中国期刊网全文数据库部分文档数据为例验证了该方法的有效性
AerialImageClassificationMethodBasedonFractalTheor
- 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
Artificial_Neural_Networks
- 一种基于人工神经网络在线学习的自适应预测方法-Based on artificial neural network online learning adaptive prediction method
AnApproachToTheNeuralNetworkBasedDataMining
- 针对数据挖掘中的分类问题，本文提出了一种利用神经网络抽取分类规则都方法。为了易于抽取规则，采用遗传算法对神经网络的结构进行了进化。实际运行结果表明了该方法的有效性。-Classification is an inportant problem in data mining.This paper presents an approach to discover classification rules by using neural networks.Genetic algorithms is u
The_Status_Quo_of_Machine_Learning_of_Artificial_I
- 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
abcl
- 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
automaticwavemethod
- 一种求解TsP问题的新型人工神经网络方法 用自动波方法求解问题，该方法具有鲁棒 性和可靠性好、人规模并行计算等特点-Solving the problem TsP new artificial neural network method with an automatic-wave method to solve the problem, the method has the robustness and reliability, human-scale parallel computi
xiaobosjinwangl
- 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
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
Analog-circuit
- 模拟电路故障诊断，建立模型，设计诊断算法那，神经网络方法-Analog circuit fault diagnosis based on neural network method
neural-network-for-PTV
- 一种新型神经网络方法对于粒子追踪测速。与于、普通的单个粒子分析，匹配的算法不同的是，该算法是基于小整体的众多粒子一起分析的。-A new type of neural network method for particle tracking velocimetry
Hopfieldshenjingwangluo
- 利用Hopfield神经网络方法求解五阶TSP问题，求出最短路径-Hopfield neural network method for solving fifth-order TSP problem, find the shortest path
神经网络极速学习方法研究
- 单隐藏层前馈神经网络(Single-hidden Layer Feedforward Neural Network, SLFN)已经在模式识别、自动控制及数据挖掘等领域取得了广泛的应用，但传统学习方法的速度远远不能满足实际的需要，成为制约其发展的主要瓶颈。产生这种情况的两个主要原因是：（1）传统的误差反向传播方法(back propagation，BP)主要基于梯度下降的思想，需要多次迭代；（2）网络的所有参数都需要在训练过程中迭代确定。因此算法的计算量和搜索空间很大。针对以上问题，借鉴ELM的
主流的人脸识别技术
- 主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。 1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果； 2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。 3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。(The mainstream face recognition technology can
6退火遗传算法优化BP神经网络的研究
- 退火算法优化BP神经网络的研究，介绍了一种新的方法(Annealing algorithm to optimize BP neural network)