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搜索资源 - network neural letters
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bp神经网络对字母的识别,在matlab里运行,并且附带程序和运行后的图像,-The bp neural network recognition of letters, running in the matlab, and the supplementary program and after the operation of the image,
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用Matlab类神经网络识别大写英文字母-Matlab neural network to identify with capital letters
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能够利用matlab对26个英文字母进行识别,利用BP神经网络的背景-You can use matlab to identify 26 letters of the alphabet, using BP neural network background
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用卷积神经网络实现字母图像的识别,里面包含数据集,可直接使用-Achieve recognition letters image convolution neural network, which includes data collection, can be used directly
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采用MATLAB神经网络中的BP网络进行26个英语字母的仿真识别。采用了改进型的BP算法设计了26个字符的模式识别系统。并对该系统进行了训练和测试。-MATLAB neural network in the BP network for 26 English letters of the simulation. The pattern recognition system based on the improved BP algorithm is designed. And training a
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神经网络识别手写数字体和英文字母的程序,并有图形界面-Neural network identification number handwritten font and the letters of the program, and a graphical interface
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Achieve recognition letters image convolution neural network, which includes data collection, can be used directly
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用MATLAB实现26个字母的识别,采用神经网络算法实现的。-MATLAB 26 letters recognition, USES the neural network algorithm.
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BP神经网络识别手写字符验证码,包括10721张字母、数字样本-BP neural network handwritten character recognition codes, including 10,721 letters, numbers, samples
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神经网络学习相关:基于BP网络实现模糊字母识别
设计一个标准BP学习算法训练网络,实现对加噪字母的识别
-Neural network learning relevant: fuzzy identification letters design a standard BP learning algorithm to train the network based on BP network, adding noise to achieve recognition of the lette
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用神经网络的方法,拟合26个英文字母,并不断自主学习(The method of neural network is used to fit 26 English letters and continue to study independently.)
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在matlab平台上搭建BP神经网络对26个字母进行训练识别(BP neural network is built on MATLAB platform to train and identify 26 letters.)
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车牌识别系统(License Plate Recognition System,LPRS)在许多应用程序中
扮演一个重要的角色,如停车场系统、道路监控、高速公路收费系统、电子警察系
统。在我国,车牌种类较多,并有数字、字母和汉字,与别的国家的车牌相比较为
复杂。课题中提出了基于人工神经网络(ANN)的车牌自动识别系统。车牌识别
系统包括三个主要组件:车牌定位、字符分割和字符识别。(License plate recognition system plays an important ro
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本书首先从简单的思路着手,详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。第一部分介绍基本的思路,包括神经网络底层的数学知识,第2部分是实践,介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法,从而逐渐使用该语言构建神经网络,以能够识别人类手写的字母,特别是让其像专家所开发的网络那样地工作。第3部分是扩展,介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级,甚至让其在Raspberry Pi上工作。(This book begins with a brief introduction to the basi
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