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搜索资源列表

  1. TrackEye_src.zip

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  2. 一个由zafersavas于2008年完成的完全基于VC++6实现的人脸检测和人眼跟踪程序,通过设置相应的参数实现不同的功能。人脸跟踪中使用了camshift算法和Haar算法,眼睛检测中使用了自适应PCA算法和模板匹配算法,还支持文件和网络摄像头两种输入方式,经过试验,检测速度比较快和准确度也比较高。附带demo程序。 使用步骤: 菜单TrackEye Menu --> Tracker Settings 输入源Input Source: video 选择文件输入指定为: ..\Avis\
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2012-04-13
    • 文件大小:2.51mb
    • 提供者:sichuanlu
  1. SVMhybridsystem

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  2. A distributed PSOSVM hybrid system with feature selection and parameter optimization -Abstract This study proposed a novel PSO–SVM model that hybridized the particle swarm optimization (PSO) and support vector machines (SVM) to improve the clas
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-03-23
    • 文件大小:551.66kb
    • 提供者:alice
  1. contacts1

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  2. 利用线性表实现一个通讯录管理,通信录的数据格式如下: struct DataType { int ID //编号 char name[10] //姓名 char ch //性别 char phone[13] //电话 char addr[31] //地址 } 要求: ? 实现通讯录的建立、增加、删除、修改、查询等功能 ? 能够实现简单的菜单交互,即可以根据用户输入的命令,选择不同的操作。 ? 能够保
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-03-26
    • 文件大小:1.7kb
    • 提供者:贾森
  1. LDPC

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  2. 这是关于LDPC信道编码模块设计的程序 打开源程序,先运行gengrate_h.m程序,陆续将码长设置为756bit,列重设置为3,行重设置为9。在Workspace中同时将H、A、B、C、D、E、Hget、Fget、g、Tget这是个变量选择另存为encode_in.mat 格式。再运行main_encode.m进行编码,主程序运行后,在当前目录下,自动生成编码结果文件“encode—out.mat”,这将作为下一次扩频调制仿真实验的的输入信号。最后分别查看Workspace中的变量s
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-03-25
    • 文件大小:14.64kb
    • 提供者:吴健
  1. SVM

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  2. SVM核心思想是:对于输入空间中非线性可分的情形,选择一个适当的非线性映射,将输入空间中的样本点映射到一个高维空间,然后通过一系列核函数、参数因子的选择得到最优分界面。-SVM core idea is: For the non-linear input space can be divided into the case, select an appropriate nonlinear mapping the input space sample point is mapped to a hi
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-01
    • 文件大小:760.22kb
    • 提供者:adhw
  1. BP

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  2. 建立BP神经网络负荷预测模型,并对BP神经网络的节点(输入层、中间层、输出层)进行选择,并选用合适的小波神经网络的训练函数,提高收敛速度和负荷预测精度。-The establishment of BP neural network load forecasting model, and the BP neural network nodes (input layer, middle layer, output layer) to select and choose the appropriate
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-03-28
    • 文件大小:187.84kb
    • 提供者:bug
  1. CNN

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  2. 卷积神经网络是近年发展起来,并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代,Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性,继而提出了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks-简称CNN)。现在,CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一,特别是在模式分类领域,由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理,可以直接输入原始图像,因而得到了更为广泛的应用。(Convolution neura
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

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