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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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- 基于视觉传感器实现道路信息的理解是目前移动机器人自主导航的重要研究方向，其中道路图象的正确分割 是提取有效路径信息的关键。该文针对复杂、干扰因素多的室外环境下传统方法难以实现道路图象正确分割的问题，提 出了一种基于’() 神经网络的道路图象分割方法。该方法通过选取道路图象的归一化色彩分量为特征向量，应用基于 ’() 学习算法的神经网络分类器进行道路与非道路识别；为解决环境噪声对神经网络输出的影响，本文设计了串行级联 式四阶形态滤波器实现对神经网络输出的分割图象的滤波处理。通过对实
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- 几篇关于神经网络的文章，结合遥感图像的特性，介绍了人工神经网络在遥感图像分类中的作用-Several articles on the neural network, combined with the characteristics of remote sensing images on the artificial neural networks in remote sensing image classification in the role of
AnApproachToTheNeuralNetworkBasedDataMining
- 针对数据挖掘中的分类问题，本文提出了一种利用神经网络抽取分类规则都方法。为了易于抽取规则，采用遗传算法对神经网络的结构进行了进化。实际运行结果表明了该方法的有效性。-Classification is an inportant problem in data mining.This paper presents an approach to discover classification rules by using neural networks.Genetic algorithms is u
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
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
matlab
- 基于神经网络的植物叶片分类识别 -Plant leaves Plant leaves classification based on neural network classification based on neural network
matlab-feature-extraction
- 提取灰度共生矩阵的分类作用，有利于后续的人工神经网络的进行-To extract the classification of the gray level co-occurrence matrix, is advantageous to the subsequent artificial neural network
chapter27
- 无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别-No teacher learning neural network classification of mine water inrush water
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.
phd-elm
- 一篇博士论文-关于极限学习机及其在分类问题中的应用。极限学习机是近年来出现的一种批处理学习的神经网络，值得研究-a phd thesis on the applicaiton in classification problems of ELM, which is a newly developed learning machine
Neural-network-classifier
- 神经网络分类器，利用神经网络的学习能力，可以用神经网络实现任意精度的曲线，从而可以将曲线两边的不同对象区别开。-Neural network classifier, neural network learning ability can be used to achieve any degree of accuracy of the neural network curve to distinguish different objects can be opened on both sides
chapter10
- 离散Hopfield神经网络的分类-高校科研能力评价- Prediction of GRNN data based on generalized regression neural network