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搜索资源列表

  1. VB版4层结构BP神经网络类

  2. 通用的BP神经网络,具有4层结构;enjoy it !
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2007-08-16
    • 文件大小:18432
    • 提供者:bluepan
  1. 高斯混合模型(GMM)方面的论文集

  2. 在在文本无关说话人识别中常用的说话人识别方法有矢量量化法(vector quantization:VQ)和高斯混合模型法 (Gaussian Mixture Model;GMM),这个论文集中搜集了很多关于GMM的paper,希望对大家有用 GMM/ANN混合说话人辨认模型.pdf MATLAB环境下的基于GMM模型的说话人识别系统.pdf 一种改进的基于正交GMM的说话人辨识方法.pdf 与文本无关的说话人辨认系统中一种新的使用基音周期方法研 噪声环境中基于GMM汉语说话人识别.pdf 基于
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-08-08
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:csstu
  1. 人工神经网络入门教程

  2. 进入ANN入门级第一手技术参考资料!1.单层人工神经网络应用示例;2.人工神经基本概念介绍;3.多层人工神经网络应用示例;4.AForge.Net简介...
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2009-10-27
    • 文件大小:165888
    • 提供者:huating008
  1. ANN神经网络-结构健康监测

  2. 型钢混凝土梁抗扭刚度的实验研究 结构健康监测中缆索动态频率识别
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2009-11-30
    • 文件大小:97280
    • 提供者:yangspear
  1. 学英语的英语单词词根表

  2. 用词根及英语单词更轻松,示例: 词根 1 ag=do,act 做,动agent 代理人 2 ann, enn=year 年annual 每年的,年度的 3 audi, audit=hear 听audible 听得见的 4 bell=war 战rebellion 反叛,反抗 5 brev=short 短abbreviate 缩短,节略 6 cas=down 落下occasion 发生;时机 7 cand=bright 白,光candle 蜡烛 8 ced,ceed=go 行走precedent
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-04-13
    • 文件大小:192512
    • 提供者:wangpo1988
  1. Prolog语言的表(list)结构

  2. 表是同一数据域(同一类型)的任意数量的元素的有序集合。 例如: [ 1, 2, 3 ] [dog, cat, canary] ["valerie ann", "jennifer caitlin", "benjamin thomas"] 表,不同于其他语言的数组,后者元素的数量是固定的;也不同于结构型数据,后者每个个体可以取于不同的域。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-04-23
    • 文件大小:123904
    • 提供者:PXH8410
  1. 《数字图像处理与机器视觉--Visual C++与Matlab实现》书的源代码资料1

  2. 《数字图像处理与机器视觉--Visual C++与Matlab实现》书的源代码 本书将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来,介绍了数字图像处理和识别技术的方方面面,内容包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取。本书还对于机器视觉进行了前导性的探究,重点介绍了两种在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM),并在配套给出的识别案例中直击光学字符识别(OCR)和人脸识别两大热点问题。 全书结构紧凑,内容深入浅
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2010-05-10
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:limindaihong
  1. 《数字图像处理与机器视觉--Visual C++与Matlab实现》书的源代码2

  2. 《数字图像处理与机器视觉--Visual C++与Matlab实现》书的源代码2 本书将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来,介绍了数字图像处理和识别技术的方方面面,内容包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取。本书还对于机器视觉进行了前导性的探究,重点介绍了两种在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM),并在配套给出的识别案例中直击光学字符识别(OCR)和人脸识别两大热点问题。 全书结构紧凑,内容深入
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2010-05-10
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:limindaihong
  1. 《数字图像处理与机器视觉--Visual C++与Matlab实现》书的源代码3(第11章)

  2. 《数字图像处理与机器视觉--Visual C++与Matlab实现》书的源代码3 本书将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来,介绍了数字图像处理和识别技术的方方面面,内容包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取。本书还对于机器视觉进行了前导性的探究,重点介绍了两种在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM),并在配套给出的识别案例中直击光学字符识别(OCR)和人脸识别两大热点问题。 全书结构紧凑,内容深入
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2010-05-10
    • 文件大小:35840
    • 提供者:limindaihong
  1. 《数字图像处理与机器视觉--Visual C++与Matlab实现》书的源代码4(第12章)

  2. 《数字图像处理与机器视觉--Visual C++与Matlab实现》书的源代码4 本书将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来,介绍了数字图像处理和识别技术的方方面面,内容包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取。本书还对于机器视觉进行了前导性的探究,重点介绍了两种在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM),并在配套给出的识别案例中直击光学字符识别(OCR)和人脸识别两大热点问题。 全书结构紧凑,内容深入
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2010-05-10
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:limindaihong
  1. 《数字图像处理与机器视觉--Visual C++与Matlab实现》书的源代码5(第13章)

  2. 《数字图像处理与机器视觉--Visual C++与Matlab实现》书的源代码5 本书将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来,介绍了数字图像处理和识别技术的方方面面,内容包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取。本书还对于机器视觉进行了前导性的探究,重点介绍了两种在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM),并在配套给出的识别案例中直击光学字符识别(OCR)和人脸识别两大热点问题。 全书结构紧凑,内容深入
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2010-05-10
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:limindaihong
  1. 色貌模型的人工神经网络方法的研究

  2. :色貌模型(CAM)主要解决不同观察条件、不同背景和不同环境下的颜色真实再现问题。采用人工神经网 络(ANN)的方法来实现目前最新的色貌模型CIECAM 02的预测,包括正向预测(从色度参数到色貌属性参数)和逆向预 测(从色貌属性参数到色度参数),应用自然色系统(NCS)中的部分色样作为神经网络的训练和测试样本。由于正向输 出色貌属性参数空间不是均匀的,对于网络预测精度用特殊方法评估,而对于逆向模型则可直接利用 B色差公式评 价。测试的结果表明:用神经网络对CIECAM 02模型的预测达到了较
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2010-11-10
    • 文件大小:178176
    • 提供者:qfzcx
  1. 数字语音信号处理1111

  2. 前言 语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科,是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。同时,语言也是人与机器之间进行通信的重要工具,它是一种理想的人机通信方式,因而可为信息处理系统建立良好的人机交互环境,进一步推动计算机和其他智能机器的应用,提高社会的信息化程度。 语音信号处理是一门新兴的学科,同时又是综合性的多学科领域和涉及面很广的交叉学科。虽然从事这一领域研究的人员主要来
  3. 所属分类:硬件开发

    • 发布日期:2011-03-06
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:c429375860
  1. ANN-BP算法设计分类器

  2. ANN-BP 算法全程为人工神经网络反向传播算法。其主要思想是从后向前逐层传播输出层的误差,以间接算出隐层误差。算法分为两个阶段:第一个阶段输入信息从输入层经隐层逐层计算各单元的输出值;第二阶段内输出误差逐层向前算出隐层各单元的误差,并用此误差修正前层权值。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-06-30
    • 文件大小:33792
    • 提供者:garrisongao
  1. 手写数字的数据挖掘研究(基于神经网络算法)

  2. 不可多得的数据挖掘的好东东!压缩包内含有数据挖掘的完整文档,长达数十页。同时,附有全套的程序代码,由VC写成,代码又分两部分:数据提取代码;数据挖掘代码。代码调试过,可以生成完整的数据挖掘软件!同时,附有原始数据。总之,压缩包内已经含有了基于神经网络的手写数字数据挖掘的全部资料了!!!
  3. 所属分类:教育

    • 发布日期:2012-07-18
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:shuibaiz
  1. OCR:一个有趣的网页版手写数字识别程序

  2. 这是一个用ANN(人工神经网络)对手写数字进行识别的程序。 有以下一些特性: 1)前端(网页)用Javascr ipt,html 5,css开发; 2)后端(服务器)用python写的(2.7版本); 3)功能:#支持在网页画布上(用鼠标)写数字,并会返回预测结果; #支持重置网页画布; #支持向服务器发送训练样本; #支持图片预览,图片上传; #支持对上传的图片中英文字母的识别。 这是一个非常酷的程序,C/S架构,代码也不是很复杂,而且设计了一些很有趣的知识(机器学习,神经网络,http数据
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-07-04
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:weixin_39278265
  1. 实训答辩ppt:车牌识别,使用ANN、模板匹配方法

  2. 车牌识别软件开发实训成果答辩ppt:包括ANN、模板匹配两种方法的详细介绍;分工;实训感想收获;涵盖的技术内容等
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2019-03-21
    • 文件大小:39845888
    • 提供者:weixin_38051815
  1. 一种基于EKF和ANN的车载组合导航方法

  2. 车载组合导航通常选用GPS和INS作为子系统,由于车载导航中实时性的要求,选用复杂度较低的扩展卡尔曼(EKF)作为组合导航滤波方法。提出了一种基于神经网络(ANN)和EKF相结合的方法进行组合导航。当GPS信号有效时,对ANN进行训练;当GPS发生间隔时,ANN的输出分量去修正INS输出偏差。同时考虑到GPS和INS信号中高频噪声的存在,采用小波变换方法进行预处理去噪,从而提高ANN训练样本的精度。跑车试验证明,所提出的车载组合导航方法,位置定位平均误差小于3.5 m,可满足车载导航的实际需求。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-17
    • 文件大小:365568
    • 提供者:weixin_38687539
  1. 人工神经网络(ANN)及BP算法

  2. 本文来自于csdn,本文是主要介绍了神经网络应用在分类问题中效果,以及神经网络结构及算法,希望对您的学习有所帮助。1.1基本结构说明:通常一个神经网络由一个inputlayer,多个hiddenlayer和一个outputlayer构成。图中圆圈可以视为一个神经元(又可以称为感知器)设计神经网络的重要工作是设计hiddenlayer,及神经元之间的权重添加少量隐层获得浅层神经网络SNN;隐层很多时就是深层神经网络DNN如果你觉得这篇文章看起来稍微还有些吃力,或者想要系统地学习人工智能,那么推荐你
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-03
    • 文件大小:966656
    • 提供者:weixin_38688145
  1. 人工神经网络(ANN)简述

  2. 本文来自于简书,本文主要介绍人工神经网络入门知识的总结,希望对您的学习有所帮助。我们从下面四点认识人工神经网络(ANN:ArtificialNeutralNetwork):神经元结构、神经元的激活函数、神经网络拓扑结构、神经网络选择权值和学习算法。1.神经元:我们先来看一组对比图就能了解是怎样从生物神经元建模为人工神经元。人工神经元建模过程下面分别讲述:生物神经元的组成包括细胞体、树突、轴突、突触。树突可以看作输入端,接收从其他细胞传递过来的电信号;轴突可以看作输出端,传递电荷给其他细胞;突触可
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:688128
    • 提供者:weixin_38673738
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