针对美国IASC-ASCE的结构健康监测科研组提出的基准结构进行结构自振频率识别研究.神经网络训练时使用的数据为有限元程序计算所得出,将有损伤结构在环境激励下某点的加速度响应,通过快速傅立叶变换得到的离散频率响应函数作为神经网络的输入;将损伤结构的自振频率作为神经网络的输出.通过对在不同噪声水平下训练的神经网络的识别结果进行分析比较,结果表明:应用人工神经网络进行结构自振频率识别是切实可行的.

Google OCR API源代码和神经网络识别OCR源代码

本代码在keras开源代码框架下，基于深度卷积神经网络，实现猫的图片识别。

使用手写识别的计算器 这个项目是我面向对象编程课程的最后一个项目。 下面介绍该算法为显示包含数学方程式的输入图像的结果而采取的步骤。 1-图像分割 该程序对输入图像进行分段，仅提取所需的数字或运算符进行计算，然后将每个数字或运算符转换为28x28像素的小图像，这将作为神经网络的输入。 程序接受的数字范围是0-9 ，有效的操作是：加法，减法，乘法，除法，幂和使用括号。 2-分类 从算法的第一步中提取的缩略图被馈送到仅具有一个隐藏层的预训练神经网络，该神经网络的预测是S形激活的向量，每个描述输入的依存概率p（i）图像属于第（i）类。 3-计算结果 对每个分割的图像进行分类后，我们将此分类转换为相应的数字或运算符，并将其隐含为表达式字符串。 然后，我们将此字符串传递给基于堆栈的计算器以计算其结果。 然后使用简单的GUI将所有这些包装到JavaFX应用程序中。 将发布文档，以获取有关算法步骤以及

基于Tensorflow（卷积神经网络）识别花卉图片 数据文件在ModelJS文件夹里，已经加了两个批处理文件，需要先运行代码再依次打开

(运用BP神经网络识别26个英文字母源代码

人体的视觉系统是一个相当神奇的存在，对于下面的一串手写图像，可以毫不费力的识别出他们是504192，轻松到让人都忘记了其实这是一个复杂的工作。 实际上在我们的大脑的左脑和右脑的皮层都有一个第一视觉区域，叫做V1，里面有14亿视觉神经元。而且，在我们识别上面的图像的时候，工作的不止有V1，还有V2、V3、V4、V5，所以这么一看，我们确实威武。 但是让计算机进行模式识别，就比较复杂了，主要困难在于我们如何给计算机描述一个数字9在图像上应该是怎样的，比如我们跟计算机说，9的上面是一个圈，下右边是1竖。然而有的人写9会带勾，有的人还会在圈周围多出点什么，总的来说，这种描述法太容易出现其他状况。况且

识别数字字母神经网络

人工智能-超声检测系统中信号降噪算法与缺陷的人工神经网络识别方法的研究与实现.pdf

神经网络识别图像matlab代码TransferNet：使用深度卷积神经网络学习语义分割的可迁移知识 创建者 , , 和 项目页面：[] 介绍 该存储库包含以下论文中描述的语义分割算法的源代码： Seunghoon Hong、Junhyuk Oh、Honglak Lee、Bohyung Han， “使用深度卷积神经网络学习语义分割的可转移知识”在 IEE 计算机视觉和模式识别 (CVPR) 会议上，2016 年。 @inproceedings{HongOLH2016, title={Learning Transferrable Knowledge for Semantic Segmentation with Deep Convolutional Neural Network}, author={Hong, Seunghoon and Oh, Junhyuk and Lee, Honglak and Han, Bohyung}, booktitle={Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016 IEEE Conference