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  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:14mb
    • 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:14mb
    • 提供者:a121649982
  1. 基于多源信息融合的煤层气水平井随钻判识技术

  2. 针对目前采用单一数据源进行煤层气水平井随钻测量与判识的局限和不足,提出随钻测量与判识技术是煤层气水平井钻井施工过程中实现地质导向的关键,是钻头在目的层中顺利延伸的有力保障,充分利用多源信息融合技术处理不同信息源的优势,以BP神经网络作为融合算法,将综合录井数据与元素随钻测量技术进行融合,优选出与多源信息融合技术配套的元素随钻测量仪器,并设计了随钻测量仪器联机方案,确定了随钻判识功能实现的技术流程,建立了多源信息融合随钻判识网络。在沁水盆地某井利用基于多源信息融合的随钻判识网络进行实际应用可知,其
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-04-22
    • 文件大小:288kb
    • 提供者:weixin_38524139
  1. BP神经网络在信息融合技术中的应用

  2. BP神经网络在信息融合技术中的应用,宋志英,,主要介绍了组合导航系统中GPS/INS(卫星导航定位/惯性系统制导)中的传感器信息融合方法,并提出了多源图像融合制导的思想与方法.本文指
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-01-31
    • 文件大小:327kb
    • 提供者:weixin_38692707
  1. 物联网感知技术在危险源预警系统中的应用

  2. 针对现有危险源预警系统存在数据来源单一、依赖人工经验判断等问题,将物联网感知技术应用到危险源预警系统设计中,构建了适应井下巷道分布的簇状树形无线传感网络,设计了传感节点和Sink节点的硬件结构;基于特征选择Relief算法和BP神经网络,研究了信息融合和处理的应用算法,并进行了仿真实验。实验结果表明,将物联网感知技术应用于危险源预警系统提高了环境监测的覆盖面和数据采集效率,降低了系统的虚警率和漏检率。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-25
    • 文件大小:570kb
    • 提供者:weixin_38589314
  1. 基于多传感器信息融合技术在滚动轴承故障诊断中的应用

  2. 为了提高滚动轴承故障诊断的准确性,运用了将多传感器信息融合技术用于故障诊断的检测方法。由电流传感器和加速度传感器采集电流信号和振动信号,经小波变换等预处理后通过能量算子获得故障特征值,再经过动量改进BP神经网络进行训练,实现对滚动轴承故障的准确诊断。通过实验证明该方法可行。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-28
    • 文件大小:493kb
    • 提供者:weixin_38587924
  1. 多传感器信息融合技术在瓦斯监测中的应用

  2. 采用分批估计理论和BP神经网络对井下多传感器信息进行两级融合的瓦斯监测系统设计方案能够大大提高数据测量的准确性、可靠性,并能实时、客观地给出矿井安全状况综合评价。利用多个煤矿的井下环境实测数据进行仿真实验,结果表明该方法是可行的。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-15
    • 文件大小:134kb
    • 提供者:weixin_38611796