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搜索资源列表

  1. EAR

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  2. 人耳识别技术是20世纪90年代末开始兴起的一种生物特征识别技术,与其它生物特征识别技术比较具有以下几个特点:(1)与人脸识别方法比较,耳识别方法不受面部表情、化妆品和胡须变化的影响,同时保留了面部识别图象采集方便的优点,与人脸相比,整个人耳的颜色更加一致、图像尺寸更小,数据处理量也更小。(2)与指纹识别方法比较,耳图象的获取是一种被动方式,即通过非接触方式获取耳图像,不存在通过接触传染疾病的机会,因此,其信息获取方式具有容易被人接受的优点。(3)与虹膜识别方法比较,首先,由于人脸和头发的存在,需
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:198.23kb
    • 提供者:蒋建军
  1. Matlab_for_Neuroscientists

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  2. matlab神经科学常用编程,可以帮您从零开始迅速掌握神经科学常用matlab编程方法,包括心理、生理、分子等常见神经科学分支。-Neuroscience common programming by matlab
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-30
    • 文件大小:12.31mb
    • 提供者:雷太龙
  1. NN_code

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  2. 為了在語音及影像辨認獲至與人腦相似的功能,自1940年起,科學家即著手從事此方面的研究,仿造最簡單的神經元模式,開始建立最原始的類神經網路(Artificial Neural Network ANN),歷經40年的發展,類神經的研究工作雖曾一度陷入低潮,近幾年又再度復甦,並且結合了生理,心理,電腦等科技而成為新的研究領域。-Voice and image recognition in order to be similar to the function of the human brain,
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-03-30
    • 文件大小:467.67kb
    • 提供者:cy-chen
  1. pid

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  2. 人工神经网络(Artificial Neural Network)是从生理角度对智能的模拟,具有极 高的学习能力和自适应能力,能够以任意精度逼近任意函数,完成对系统的仿真; 而遗传算法是对自然界生物进化过程的模拟,具有极强的全局寻优能力,这两种 算法都是当下研究较多的智能方法。将这两种方法与常规的 PID 控制相结合, 构成智能 PID 控制器,使其具有参数自整定、自适应的能力,以适应复杂环境 下的控制要求,这一思路对提高控制效果具有很好的现实意义。 -Artificia
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-01
    • 文件大小:646.48kb
    • 提供者:baijiaxuan
  1. ECG-classification

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  2. 心电图是一种经胸腔的以时间为单位记录心脏的电生理活动,并通过皮肤上的电极捕捉并记录下来的诊疗技术,能警示人体心脏健康状况。我们对十种不同心脏状况的心电图(ECG)数据进行实验,在对原始数据进行了一系列预处理后,利用PCA和ICA进行特征提取降维得到新的特征空间,并利用支持向量机进行训练,最后对未分类心电数据进行分类标记并评价其性能。-Electrocardiography (ECG) is a transthoracic interpretation of the electrical acti
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-14
    • 文件大小:4.51kb
    • 提供者:Kevin Lee
  1. Augsburg-affective-recognition

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  2. 德国奥格斯堡基于生理信号的情感识别GUI工具箱。包括心电,皮电,呼吸和肌电信号。-Augsburg, Germany-based GUI toolkit emotion recognition of physiological signals. Including ECG, galvanic skin, respiratory and EMG.
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-19
    • 文件大小:5.28mb
    • 提供者:褚亚齐
  1. APEN

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  2. 该程序用于计算多种生理信号的非线性特征近似熵,对于解决提取特征提供了便利-The program is used to calculate a variety of physiological signal of the nonlinear characteristic of approximate entropy, to solve the extracted features convenience,,,,
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-15
    • 文件大小:6.04kb
    • 提供者:一帆
  1. SVM分类

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  2. 基于SVM的疲劳驾驶系统。基于神经网络的非接触式疲劳驾驶检测已成为当前针对疲劳驾驶检测领域炙手可热的研究方向。它有效解决了接触式疲劳检测方法给驾驶员带来的干扰以及单一信号源对于反映疲劳程度可靠性低的问题,同时通过设计神经网络模型对多源信息进行分类,实现对疲劳状态的高精度和高速度的检测。选取合适的特征值对网络检测准确率以及准确反映疲劳程度至关重要。基于驾驶员生理信号检测可靠性和准确性较高。(Fatigue driving system based on SVM)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2020-09-18
    • 文件大小:87kb
    • 提供者:pakchoi007
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