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搜索资源 - classification wavelet neural network
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小波神经网络程序，收敛性比BP神经网络好，可用于分类，函数逼近等-wavelet neural network program, convergence than BP neural network, and can be used for classification, function approximation etc.
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应用连续小波变换对脑机接口（BCI）信号处理，进入神经网络分类，包括BP网络和LVQ网络-continuous wavelet transform application of brain-machine interfaces (BCI) signal processing, neural network access classification, BP network including network and LVQ
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小波神经网络的分类识别，学习率因子，网络动量项因子，网络多分辨级数，网络平移参数 都可自己选。本例输入节点5，输出5。可识别五种信号。-wavelet neural network classification, the learning rate factor, network momentum contribution factor, network multiresolution series. Translation network parameters can be of his ow
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我收集的小波神经网络分类方法用于机器嗅觉识别的论文，本人觉得可供学习WNN的朋友参考-I collected wavelet neural network classification methods for machines olfactory identification papers, I think they can study WNN reference to a friend
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小波神经网络用于分类的基础源码，供参考！-Wavelet neural network for classification of basic source for information!
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wavelet network (wavelet function as activation function of the nodes of the hiden layer of the neural network , MLP) can be used for classification
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Wavelet transforms are used to reduce image information redundancy because only a subset of the transform coefficients are necessary to preserve the most important facial features such as hair outline, eyes and mouth. We demonstrate experimentally th
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本文提出了一种自动检测和电能质量扰动分类模糊专家系统。有关干扰的类型包括电压骤降，骤升，中断，切换瞬变，冲动，闪烁，谐波和缺口。据推测，在所分析的波形采样的形式提供。傅立叶变换和小波分析，利用独特的功能获得的波形一个模糊专家系统为主体的决定有关的干扰类型而设计的。仿真研究，验证了该方法的比较研究人工神经网络为基础的分类方法和该方法研究的准确性也报告，以显示该方法的优点-This paper presents a fuzzy-expert system for automated detectio
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小波神经网络用于分类的基础源码,希望对大家有用，可以用来发表论文，-Wavelet neural network based classification of source code, we hope to be useful, can be used to published papers, thank you
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本论文以 DSP 和计算机为硬件平台，以小波分析和人工神经网络为理论基础，设计了基于 TMS320F2812 的数据采集模块，对故障识别方法进行了深入研究，实现了电力电缆典型故障的识别。-Based on the hardware platform of DSP system & computer and the theory of wavelet analysis & artificial neural network, this paper designs the data acquisit
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Classification of Power Quality Problems Using
Wavelet Based Artificial Neural Network
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小波神经网络MATLAB程序，这是小波神经网络分类程序的经典代码，看懂了这个，你可以去任意发挥你的能力去编写数据自己的代码-MATLAB wavelet neural network program, which is wavelet neural network classification procedures classic code, read this, you can go to any play to your ability to write their own code dat
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包括调制，解调，信噪比计算，GRkQqHX参数是机器学习的例程，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，是一种双隐层反向传播神经网络，mDrZJgN条件采用了小波去噪的思想，部分实现了追踪测速迭代松弛算法。- Includes the modulation, demodulation, signal to noise ratio calculation, GRkQqHX parameter Machine learning routines, You can achieve data clas
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有小波分析的盲信号处理，pwm整流器的建模仿真，用MATLAB实现的压缩传感，关于神经网络控制，isodata 迭代自组织的数据分析，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。- There Wavelet Analysis Blind Signal Processing, Modeling and simulation pwm rectifier Using MATLAB compressed sensing, On neural network control, Isodata iterati
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多元数据分析的主分量分析投影，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，进行逐步线性回归，matlab小波分析程序，使用matlab实现智能预测控制算法，基于人工神经网络的常用数字信号调制。- Principal component analysis of multivariate data analysis projection, You can achieve data classification and regression pattern recognition, Stepwise li
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包括随机梯度算法，相对梯度算法，通过虚拟阵元进行DOA估计，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，Relief计算分类权重，matlab小波分析程序，BP神经网络用于函数拟合与模式识别。-Including stochastic gradient algorithm, the relative gradient algorithm, Conducted through virtual array DOA estimation, Including AHP, factor analysis,
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采用了小波去噪的思想，有均匀线阵的CRB曲线，多抽样率信号处理，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，基于负熵最大的独立分量分析，是一种双隐层反向传播神经网络。- Using wavelet denoising thought, There ULA CRB curve, Multirate signal processing, You can achieve data classification and regression pattern recognition, Based on neg
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Wavelet analysis is used as a pre processor for a back-propagation neural network with conjugate gradient learning. The inputs to the neural network are the wavelet maxima neighborhood coefficients of face images at a particular scale. The output of
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小波神经网络中用于分类的代码，代码比较复杂，需要多加学习。(The code used for classification in the wavelet neural network is more complex and needs more learning.)
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将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，内容涉及数字图像处理和识别技术的方方面面，包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、小波变换、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取的相关内容；同时对于机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了两种目前在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM），并在人脸识别这样的热点问题中结束《精通Matlab数字图像处理与识别》。(Combining theoretical knowledge, scientific re
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