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adapterSystemPaper
- 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,
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
基于BP神经网络的图像分类
- 基于BP神经网络的图像分类
ANN
- 哈工大的神经网络课件，内含源代码，很实用，欢迎下载-HIT the neural network software, including source code, it is useful, please download
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
bp
- 利用bp神经网络对遥感图像进行分类，输入样本值后，根据样本值对遥感图像不同的地物进行分类，分类后计算每种地物所占面积-The use of bp neural network classification of remote sensing images, enter a sample value, based on the sample value of the different features of remote sensing image classification, classif
NeuralNetwork_BP
- BP神经网络用于分类与回归的matlab源码 注释很详细-1、NeuralNetwork_BP_Classification.m- 分类 2、NeuralNetwork_BP_Regression.m- 回归
3D-geological-fault-structure-model-
- 辅以纹理特征的高分辨率遥感影像分类为了提高对高分辨率影像的分类精度,通过灰度差矢量法快速提取纹理特征,利用BP神经网络并辅以纹理特征,对一幅江西某地0·2m分辨率的航空影像进行分类。-In order to improve the classification accuracy of high-resolution images
Support-vector-machine-
- 提出了一种支持矢量机的汉语声调识别新方法。论文首先在基频和对数能量的基础上，建立了一个适合于支 持矢量机分类的等维声调特征。然后对支持矢量机的多分类策略和不同核函数对声调识别的影响进行了实验研究。 与BP神经网络相比，支持矢量机具有更高的识别率和更强的推广能力。-This paper presents a novel support vector machine based Chinese tone recognition method．A new tone recognition
BP
- BP神经网络，matlab环境下利用BP算法，采用BP神经元网络的设计方法实现分类器的设计-BP neural network BP algorithm Matlab environment, using BP neural network design method classifier design
BP
- BP神经网络进行三分类的matlab仿真-Matlab simulation of BP neural network for three classification
支持向量机非线性回归通用MATLAB源码
- 支持向量机和BP神经网络都可以用来做非线性回归拟合，但它们的原理是不相同的，支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。大量仿真证实，支持向量机的泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合，GreenSim团队推荐您使用。
BP-fenlei
- 选取了民歌，古筝，摇滚和流行不同音乐，用神经网络对其进行有效分类。-Different from folk songs, guzheng, rock and pop music, using neural network to classification effectively.
PID-shenjingwangluo-kongzhi
- BP神经网络 作为弱分类器，反复训练，多个BP神经网络组成强分类器-The BP neural network as a weak classifier, repeated training, many of the BP neural network classifier
bp
- 通过BP神经网络来进行多输出的分类处理。处理之前进行滤波过程。-BP neural network to carry out multi output classification. Filtering process before processing.
shuizhifenxi
- MATLAB语言编写的一个水质分析的程序，应用BP神经网络思想对水质进行分类。-A water quality analysis MATLAB language program, BP neural network to classify the water quality of thought.
BP
- 用BP神经网络实现对6维二进制数据的识别和分类，判断其是否为对称模式。-Using BP networks to achieve the identification and classification of six-dimensional binary data, and determining whether it is symmetric mode
Matlab神经网络方面案例分析
- BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类,可以帮助到学习Matlab的人们