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  1. 基于人工神经网络和灰度矩阵的泵功图诊断.pdf

  2. 人工神经网络和灰度矩阵 抽油泵示功图 人工神经网络和灰度矩阵 抽油泵示功图

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-04-22
    • 文件大小：183296
    • 提供者：penglixing

  1. 基于人工神经网络和灰度矩阵的泵功图诊断

  2. 为了有效利用泵功图技术改善机械有杆采油系统采收率，对抽油泵不同工况所具有的不同泵 功图进行图形特征分析，并利用改进算法的神经网络完成泵功图工况诊断．实例诊断结果与实际测 试结果吻合，证明改进后的神经网络能够对不同工况的泵功图进行准确有效的特征聚类和模式识 别．该方法具有工程应用价值．

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2011-11-16
    • 文件大小：183296
    • 提供者：laowan66

  1. VC++数字图像模式识别技术及工程实践

  2. 目录 第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-05-16
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：a121649982

  1. Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践工程源代码

  2. 第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主要步骤

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-05-17
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：a121649982

  1. 煤矸石图像分类方法

  2. 针对人工排矸法、机械湿选法、γ射线分选法等传统煤矸石分选方法无法兼顾快速高效性、安全无害性、简单操作性的问题，提出了基于机器视觉的煤矸石图像分类方法。对煤矸石图像进行增强、平滑去噪等预处理，采用基于距离变换的分水岭算法实现煤矸石图像分割提取。针对煤矿矸石分割图像，选取煤矸石图像的HOG特征及灰度共生矩阵，分别以支持向量机、随机森林、K近邻算法作为分类器进行基于特征提取的煤矸石分类识别；分别建立浅层卷积神经网络和基于ImageNet数据集预训练的VGG16网络，进行基于卷积神经网络的煤矸石分类识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38722052

  1. 一种基于混合纹理特征的木板材表面缺陷检测方法

  2. 利用计算机视觉技术检测木板材表面缺陷。提出了一种基于混合纹理特征的表面缺陷检测算法,能准确、鲁棒地检测出木板材表面图像中是否有缺陷。首先,分别使用灰度共生矩阵方法、Gabor滤波方法和几何不变矩方法提取了10个优化后的图像纹理及尺度、平移、旋转不变特征;然后,对特征向量进行有效组合;最后,基于融合后的混合纹理特征向量,应用BP人工神经网络对样本集进行训练和检测。实验表明,该方法能准确地对木板材表面缺陷进行检测,平均检测成功率达96.2%。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：746496
    • 提供者：weixin_38608025