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DigitRec
- 数字识别系统源代码: 第一步:训练网络。使用训练样本进行训练 第二步:识别。首先,打开图像(256色);再次,进行归一化处理,点击“一次性处理”;最后,点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上,同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90%。 此外,也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作,但要注意,每一步工作只能执行一遍,而且要按顺序执行。 具体步骤为:“256色位图转为灰度图”-“灰度图二值化”-“
scan_matching
- This a set of simple implementations for aligning scans of range-bearing laser data. They are written as demonstrations of basic algorithm implementations and are not designed for real-world (ie, efficient) application. The source code consists of Ma
szsbxtydm
- 数字识别系统源代码.rar 第一步:训练网络。使用训练样本进行训练。(此程序中也可以不训练,因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了,读者使用时可以直接识别) 第二步:识别。首先,打开图像(256色);再次,进行归一化处理,点击“一次性处理”;最后,点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上,同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90%。 此外,也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作,但要注意
Neural-network-recognition-system
- 使用说明 第一步:训练网络。使用训练样本进行训练。 第二步:识别。首先,打开图像(256色);再次,进行归一化处理,点击“一次性处理”;最后,点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上,同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90 。 此外,也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作,但要注意,每一步工作只能执行一遍,而且要按顺序执行。 具体步骤为:“256色位图转为灰度图”-“灰度图二值化”-
biaomianshibiejiance
- 轴承表面识别检测系统 基于delphi语言开发的软件包,完整的代码-Bearing surface detection system based on recognition delphi language development package, the complete code
Resonant-demodulation-
- 用共振解调法实现轴承的内圈、故障外圈故障、滚动体故障的自动识别-Use resonant demodulation method to implement bearing the inner circle, fault fault, between the fault of roller automatic identification.
盲源分离轴承故障
- 盲源分离用于滚动轴承振动信号复合故障诊断(Used for complex fault diagnosis of rolling bearing vibration signal)