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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,
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通过采用神经网络中的Clipping方法和MonteCarlo修改学习算法，对用于光学模式识别的纯相位二值化匹配滤波器进行了优化设计。计算机模拟结果表明，和传统的纯相位匹配滤波器的相关输出结果相比，其识别输出的信噪比和信号相关峰值得到了明显的提高，从而为今后的光学实现奠定了良好的基础。-Through the use of neural network methods and MonteCarlo modify Clipping learning algorithm for optical pa
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基于RBF神经网络辨识的神经PID控制，两个神经网络，一个辨识，另一个控制
-Radial Basis Function (RBF) neural network (NN) is powerful computational tools,which have been used extensively in the areas of pattern recognition,
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分析了支持向量回归机在能源需求预测中的优势,确定了输入向量集合和输出向量集合,建立了基于Matlab技术的SVR能源需求预测模型.对我国1985-2008年能源需求相关数据进行模拟与仿真,并对中国2010年和2020年能源需求量进行预测.研究结果表明:一是中国未来对能源的需求量逐渐增加,从2010年的330400万吨标准煤上升到2020年418320万吨标准煤,年均增长率为2.39％；二是在解决我国能源系统小样本.非线性及高维模式识别问题中SVR比BP神经网络等方法有更高的预测精度.-Suppo
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The primary goal of pattern recognition is supervised or unsupervised classification. Among the various frameworks in
which pattern recognition has been traditionally formulated, the statistical approach has been most intensively studied and used i
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为实现合格和缺陷板栗的分级， 研究了 1 种基于 BP 神经网络与板栗图像特征的板栗分级方法。 试验以罗田板
栗为研究对象， 提取的颜色及纹理等 8 个特征值， 通过主成分分析提取相应的主成分得分向量构成模式识别的输入。 利
用 BP 神经网络方法建立了板栗分级模型。 试验结果表明， 在图像信息主成分因子数为 3， 中间层节点数为 12 时， 建立
的模型最佳， 模型训练时的回判率为 100 ， 预测时识别率达到了 91 .67 。 研究结果表明基于机器视觉技术的针对缺陷
板栗分
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模式识别相关文章，包括SVM与BP神经网络的相关识别研究与进展-Pattern recognition related articles, including related research and development of SVM Recognition and BP neural network
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采用的是脉冲对消法，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，采用的是通用的平面波展开法。- It uses a pulse of consumer law, BP neural network function fitting and pattern recognition, Using common plane wave expansion method.
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BP神经网络用于函数拟合与模式识别，关于非线性离散系统辨识，对HARQ系统的吞吐量分析。- BP neural network function fitting and pattern recognition, Nonlinear discrete system identification, HARQ throughput analysis of the system.
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已调制信号计算其普相关密度，有小波分析的盲信号处理，BP神经网络用于函数拟合与模式识别。- Modulated signals to calculate its density Pu-related, There Wavelet Analysis Blind Signal Processing, BP neural network function fitting and pattern recognition.
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光纤陀螺输出误差的allan方差分析，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别。- allan FOG output error variance analysis, BP neural network function fitting and pattern recognition, Using high-order cumulants of MPSK signal modulation recognition.
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BP神经网络用于函数拟合与模式识别，在MATLAB中求图像纹理特征，包括轨道机动仿真、初轨计算。- BP neural network function fitting and pattern recognition, In the MATLAB image texture feature, Including orbital maneuvering simulation, initial orbit calculation.
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BP神经网络用于函数拟合与模式识别，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，包括压缩比、运行时间和计算复原图像的峰值信噪比。- BP neural network function fitting and pattern recognition, Based on SVPWM three-level inverter matlab simulation, Including compression ratio, image restoration computing uptime and
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滤波求和方式实现宽带波束形成，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，均值便宜跟踪的示例。- Filtering summation way broadband beamforming, BP neural network function fitting and pattern recognition, Example tracking mean cheap.
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BP神经网络用于函数拟合与模式识别，Pisarenko谐波分解算法,给出接收信号眼图及系统仿真误码率。- BP neural network function fitting and pattern recognition, Pisarenko harmonic decomposition algorithm, The received signal is given eye and BER simulation systems.
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具有丰富的参数选项,BP神经网络用于函数拟合与模式识别，计算两个矩阵之间的欧氏距离。- It has a wealth of parameter options, BP neural network function fitting and pattern recognition, Calculation of the Euclidean distance between the two matrices.
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BP neural network function fitting and pattern recognition, Rotating Machinery dimensional hologram of practical spectrum calculation routines, Including the area, perimeter, rectangular, elongation.
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