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搜索资源 - bp image recognition
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BP neural network function fitting and pattern recognition, Convolution operation is intended to signal and image rendering, Including regression analysis and probability and statistics.
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Complete class-based image processing, contains all of the source code, auto image, BP neural network function fitting and pattern recognition, Use serial programming examples matlab GUI implementation.
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Calculation crosshairs diffraction image at different distances, BP neural network function fitting and pattern recognition, Comparison of soft threshold and hard threshold and today various threshold calculation method.
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Image optical flow calculation matlab program, Using matlab written narrowband noise occurs, BP neural network function fitting and pattern recognition.
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BP neural network function fitting and pattern recognition, Computation Method D phononic bandgap plane wave, Based on multi-document image obtained combining technique.
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BP neural network function fitting and pattern recognition, Convolution operation is intended to signal and image rendering, Modern signal processing used in the spectral estimation in matlab.
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Calculation crosshairs diffraction image at different distances, Using high-order cumulants of MPSK signal modulation recognition, BP neural network function fitting and pattern recognition.
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RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。
简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快。当网络的一个或多个可调参数（权值或阈值）对任何一个输出都有影响时，这样的网络称为全局逼近网络。由于对于每次输入，网络上的每一个权值都要调整，从而导致全局逼近网络的学习速度很慢。BP网络就是一个典型的例子。(RBF network
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该课题为基于MATLAB bp神经网络的雾霾天气下交通标志的识别系统。主要分两步骤，一是进行图像去雾，采用暗通道的方法获取光透射率，从而去除雾霾。得到清晰的图片后，利用颜色的方法进行交通标志的定位，众所周知，交通标志基本是红，蓝，黄三色组成，根据RGB不同组合可以定位到不同颜色，因为存在误差，所以需要借助形态学相关知识，将得到的误干扰面积去除，从而实现精准定位。定位后，在原图基础上进行分割出彩色图标，利用bp神经网络方法，进行训练，识别，从而得出结果。本设计配有一个GUI可视化界面，操作简单容易
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