针对实际项目采用了webservice进行搭建分布应用及多线程进行分布式并行开发应用。本项目主要针对图象学的图象处理对已存在的图象进行数字识别，本项目还利用BP神经网络（人工智能）技术进行识别应用，本项目采用OCR、体征、BP三种识别方法进行有效识别，识别效率达到98 -100 ，运行效率95ms/56ms/0.9ms。-Webservice used for the actual project to build distributed applications and multi-threa

基于SOM的神经网络图像聚类 源代码 神经图像分类原理 图像聚类 图片数据分类 数据故障诊断 可视化展示-Data based on SOM neural network image clustering source code for image classification principles of neural image clustering image classification visualize data Troubleshooting

让机器拥有想象力 神经网络对于物体的本质是怎么“想”的？ 为了搞懂这个问题，谷歌大脑的研究人员使用GAN，让神经网络的“想法”呈现在你的眼前。当然，这些“想法”看起来十分迷幻。 其实这原本是一个图像分类器，而生成的迷幻图片，是故意对图像进行过度处理的副产品。现在这套系统有个单独的名字：“深梦（Deep Dream）”。(Let the machine have imagination How does the neural network think about the es

实现图像识别，基于小波变换实现图像特征提取，然后神经网络进行训练(The image recognition is realized, the image feature extraction is realized based on wavelet transform, and then the neural network is trained.)