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搜索资源 - image neural network
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一种新的彩色图像特征检测算法 -学术论文 - 图像图形网-机器视觉,数字水印,遥感,指纹,人脸识别,生物医学,神经网络,人工智能,GIS,小波变换-a new color image feature detection algorithm-academic-Image Network Graphics-machine vision, digital watermark, remote sensing, fingerprint, face recognition, biomedical, neur
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Version : 5.0 (New Version)
1- copy all files and directories to the MATLAB's work folder
* In order to run the program you must have Image Processing and Neural Networks Toolboxes
2- find the file named "main.m"
3- Double click
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投影寻踪学习网络的遥感影像分类 与传统神经网络相比优势明显-Projection Pursuit Learning Network for Remote Sensing Image Classification with the traditional neural networks have obvious advantages compared with
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用MATLAB做的BP神经经网络，能识别简单易懂的图象
-BP Neural through the network using MATLAB, and can identify simple image
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这是一个好的建模学习资料,赶快下载吧, 数学建模十大算法 ( 包含:蒙特卡罗算法、数据拟合、参数估计、 插值等数据处理算法、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题、 图论算法、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法、 最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法、 网格算法和穷举法、一些连续离散化方法、数值分析算法、图象处理算法）-This is a good model to study the information, download it quick
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这是一个关于神经网络的镜像对称实验，网络连接权值有镜像对称的关系-This is a mirror image of experiments on neural networks, network connection weights have mirror symmetry relations
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部分实现了追踪测速迭代松弛算法，虚拟力的无线传感网络覆盖，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,LCMV优化设计阵列处理信号，在MATLAB中求图像纹理特征，基于分段非线性权重值的Pso算法。- Partially achieved tracking speed iterative relaxation algorithm, Virtual power wireless sensor network coverage, Including the least squares metho
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多种深度学习框架，主要包括堆栈稀疏自动编码器，深信度网络，卷积神经网络等。对于灰度图像和高维图像，展现非常强大的学习性能。-A variety of deep learning framework, including automatic stack sparse encoder, is convinced of the network, convolution neural networks. For grayscale images and high-dimensional image, s
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人工神经网络是深度学习的基础，并在图像识别上应用非常多。本代码内容是一个经典的BP网络，S1和S2分别表示中间层和输出层的神经元个数，学习3幅不同类型的图像并输出。-Artificial neural networks are the basis of deep learning and are used in image recognition. The contents of this code is a classic BP network, S1 and S2, respectively
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卷积神经网络进行图像去噪，比较经典的一篇文章代码。(The convolutional neural network performs image denoising and compares the classic article code.)
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这篇论文提出了一种较好的水下图像增强的方法。首先使用经过端到端训练的卷积神经网络去测量输入图片，同时以自适应双边滤波器对传输图片进行处理。接着提出一种基于白平衡的策略来消除图片的颜色偏差，用拉普拉斯金字塔融合获得无雾和色彩校正图像的融合结果。 最后，输出图像被转换为混合小波和方向滤波器组（HWD）域，用于去噪和边缘增强。 实验结果表明，该方法可以消除颜色失真，提高水下图像的清晰度。(This paper proposes a better underwater image enhancement
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以python语言为基础，利用tensorflow机器学习架构，两层卷积神经网络实现，CiFar数据集图片分类功能。(Based on Python language, using tensorflow machine learning architecture, two-layer convolutional neural network, CiFar data set image classification function.)
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BP神经网络，matlab程序编写，有原始数据，可用于遥感图像分类，并且对遥感图像的土地利用类型进行预测。(BP neural network, matlab programming, with original data, can be used for remote sensing image classification, and remote sensing image land use type prediction.)
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采用神经网络进行图像分类，分类方法简单，但是效果略差。(Using neural network for image classification, the classification method is simple, but the effect is slightly poor.)
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该代码实现了使用Matlab实现卷积神经网络来对图像进行去雾操作。(This code implements a convolutional neural network using Matlab to defog the image.)
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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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