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搜索资源列表

  1. 神经网络在图像处理方面中的研究论文

  2. 本文就神经网络在图像处理中的应用作了研究。首先简要介绍了图像处理研究的内容以及常用的图像处理技术，如图像压缩、图像分割等的常用技术;其次介绍了神经网络的原理结构，以及在图像处理等领域常用的几种神经网络模型，介绍了BP网络算法、RBF及H叩field等网络的结构和原理，重点分析了神经网络在图像压缩和图像分割中的应用。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-05-24
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：ronjo

  1. 基于MATLAB的RBF神经网络的应用 论文

  2. 基于MATLAB的RBF神经网络的应用 论文论文

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-04-25
    • 文件大小：157kb
    • 提供者：yu3773536

  1. MATLAB在RBF神经网络模型中的应用

  2. MATLAB在RBF神经网络模型中的应用 很好的论文 顶一下

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-09-28
    • 文件大小：204kb
    • 提供者：shishuai4952

  1. 神经网络的预测论文RBF数据预测

  2. 搜集的RNF的论文 对研究该领域侧初学者会有帮助哦，希望大家顶一下

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-10-02
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：wangkongfengaa

  1. [论文]基于免疫RBF神经网络的语音情感识别

  2. 免疫RBF神经网络的语音情感识别 免疫RBF神经网络的语音情感识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-03-20
    • 文件大小：194kb
    • 提供者：stutom

  1. FCM&KFCM图像分割系统

  2. 使用核聚类算法实现的MRI图片的分割，matlab实现,带有GUI界面。附带一篇与程序算法相关的论文。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-11
    • 文件大小：391kb
    • 提供者：wxx1130

  1. 一些RBF的相关论文

  2. 基于RBF神经网络的人体运动跟踪与姿态，一种径向基函数神经网络的参数求解方法，自构造RBF神经网络及其参数优化等六篇论文，需要者自己下载。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-09-03
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：aiaizhangli

  1. RBF径向基函数神经网络

  2. RBF径向基函数神经网络,内附训练方法等，注重理论的说明，适用用论文撰写引用。使之具有初步研究RBF神经网络的能力。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-12-19
    • 文件大小：219kb
    • 提供者：xiaoxiannan

  1. rbf的pid控制器

  2. rbf的pid控制器 很实用 我所使用过的最好用的基于rbf的pid控制器,本人发表的论文中的程序基本上都是基于它的,推荐给大家

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-03-28
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：zl1732

  1. RBF神经网络学习算法的研究 毕业论文

  2. BF神经网络学习算法的研究 共50页 摘要 本文研究了RBF神经网络的各种学习算法。在总结概述前人工作优缺点的基 础上本文分析了三种优良的学习算法。与现存的学习算法相比在具有良好性 能的前提下本文的算法可以产生更紧凑的网络结构。 本文首先回顾RBF神经网络的网络结构及其基本的学习过程。第二章详细 介绍了径向基函数与插值、RBF网络模型和RBF网络的逼近性能。第三章对现阶 段流行的各种RBF神经网络学习算法作了概述给出了正交最小二乘法(OLS)、 递阶遗传训练算法(HGA)和粒子群优化

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-05-31
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：rong736

  1. 神经网络论文中的函数逼近matlab源码

  2. 函数逼近（Function Approximation ）是函数论中的一个重要组成部分,其在数值计算中的作用是十分重要的。运用神经网络进行函数逼近,为函数逼近的发展提供了一条新的思路。 用神经网络作函数的逼近有许多优点: 首先,它提供了一个标准的逼近结构及逼近工具,这个工具可以随着隐层个数改变来达到任意精度; 其次,有标准的学习算法用以确定逼近函数的参数,并且这一过程是拟人的,即很好地模拟了人的学习过程;最后,能处理的数据对象十分广泛:适用于大规模的,高度非线性的,不完备的数据处理。 本文以几

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-11-08
    • 文件大小：7kb
    • 提供者：checkpaper

  1. 基于RBF和BP神经网络的入侵检测模型比较研究

  2. Comparisons between two models of neural networks, this journal is suitable to be used in research for essay or review.

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-10-20
    • 文件大小：162kb
    • 提供者：dx4321

  1. RBF神经网络中在控制应用论文

  2. RBF神经网络理论及其在控制中的应用，需用知网阅读器打开

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-03
    • 文件大小：232kb
    • 提供者：sprite5

  1. 基于DCT和RBF神经网络的人脸识别系统.zip

  2. 基于DCT和RBF神经网络的人脸识别系统，学位论文，详细介绍了人脸的两种算法

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-02-19
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：bingerlee

  1. 基于改进ＰＳＯ 优化 ＲＢＦ神经网络的 温室温度预测研究

  2. 论文以温室内外的气象数据为输入量， 以温室内温湿度等气象因子为输出量， 使用改进 ＰＳＯ 算法优化的 ＲＢＦ 神经网络构建温室内环境温湿度的预测模型。通过实验对预测模型进行仿真测试与性能评估， 验证该方法的可行性和有效 性。该模型数据获取方便、 所需参数少、 模拟精度高， 为温室内极端温度的预测、 调控和管理优化提供了科学依据

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-25
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：lc1991224

  1. RBF神经网络在直接鲁棒系统仿真

  2. RBF神经网络在直接鲁棒系统仿真,主要是根据论文的内容要求来学习的一个基于RBF神经网络逼近直接鲁棒自适应系统的MATLAb仿真模型

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-12-10
    • 文件大小：7kb
    • 提供者：qq_24182661

  1. 基于RBF网络辨识的模型参考自适应控制系统分析与仿真_张艳.caj

  2. 基于RBF网络辨识的模型参考自适应控制系统分析与仿真论文资料

  3. 所属分类：专业指导

  1. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量.pdf

  2. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量.pdf 四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用 摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990 年至2004 年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。对2005 年至2007 年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。 关键词：人口总量；灰色系统；BP 人工神经网络；灰色人工神经网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：317kb
    • 提供者：weixin_39840515

  1. 基于RBF神经网络照明定量计算应用

  2. 基于RBF神经网络照明定量计算应用，林锦，，论文提出了基于RBF神经网络的定量照明计算方法。照明计算方法比较复杂。还要依据大量的数据表格，并不是你想要数据就能得到相应的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-06
    • 文件大小：261kb
    • 提供者：weixin_38610870

  1. RBF-Softmax-源码

  2. RBF软件 是一种简单但有效的深度神经网络图像分类损失函数。 用编写并从修改过的RBF-Softmax项目。 在RBF-Softmax中，对数由RBF内核计算，然后由超参数缩放。 因此，此处将最后一个FC中的权重视为类原型。 RBF-Softmax管道 MNIST玩具演示可视化的RBF-Softmax和其他损失。 RBF软件 gif后面是在MNIST上训练的RBF-Softmax的2D特征可视化。 随着训练的进行，内部阶级的距离越来越小。 功能可见。 介绍 培训和测试RBF-Sof

  3. 所属分类：其它

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