在笔迹鉴别中为了便于获取特征字符的细微特征，基于线性矩和小波变换提出了提取特征字符纹理特征的方法。小波变换能有效地提取字符的结构特征，而矩能够很好地对其进行描述。在该方法中，一幅特征字图像可以用一个含有52个元素的特征矢量表示，然后通过训练多个神经网络，并应用神经网络集成的方法将其结果合成，对特征空间进行正确分类。分别在特征字和候选人数变化的情况下进行实验，实验结果显示识别准确率较同类算法平均提高百分之五。

人脸识别技术是模式识别与人工智能的研究热点之一。在生物特征识别中，人脸识别占有极为重要的地位。它在访问控制、司法应用、电子商务和视频监控等领域都有广泛的应用。人脸特征提取是人脸识别过程的核心，特征提取的有效性直接影响到分类的速度和识别的性能

介绍 基于深度卷积神经网络实现的人脸表情识别系统，系统程序由Keras, OpenCv, PyQt5的库实现，训练测试集采用fer2013表情库。 主要功能 （1）可以通过从本地图片导入系统，或者直接相机进行拍摄等方法对图片和视频进行处理并分析。 （2）可以切换模型对图片进行处理。 实现原理 （1）表情库的建立 目前，研究中比较常用的表情库主要有:美国CMU机器人研究所和心理学系共同建立的Cohn-Kanade AU-Coded Facial Expression Image Database(简称CKACFEID)人脸表情数据库;fer2013人脸数据集等等，这里我们的系统采用fer2013人脸数据集。 （2）表情识别: ①图像获取:通过摄像头等图像捕捉工具获取静态图像或动态图像序列。 ②图像预处理:图像的大小和灰度的归一化，头部姿态的矫正，图像分割等。（改善图像质量，消除噪声，统一图像灰度值及尺寸，为后序特征提取和分类 识别打好基础） （3）特征提取:将点阵转化成更高级别图像表述—如形状、运动、颜色、纹理、空间结构等,?在尽可能保证稳定性和识别率的前提下，对庞大的图像数据进 行降维

给大家分享一套课程——《深度学习-图神经网络实战课》，提供全部数据与代码。 图神经⽹络模块课程旨在帮助同学们快速掌握深度学习在图模型领域算法及其应⽤项⽬。

6种算法（线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）对电力系统负荷进行预测。通过一个简单的例子。 各种算法（线性回归、随机森林、支持向量机、BP 神经网络、GRU、LSTM）用于电力系统负载预测/电力预测。

PyRecognizer 一个简单的人脸识别引擎 火车/预测视频指南 模型为一些名人调整 以下列表包含名人的姓名和用于训练的照片数，按照片数排序 名人名单George_W_Bush 530 Colin_Powell 236 Tony_Blair 144 Donald_Rumsfeld 121 Gerhard_Schroeder 109 Ariel_Sharon 77 Hugo_Chavez 71 Junichiro_Koizumi 60 Jean_Chretien 55 John_Ashcroft 53 Serena_Williams 52 Jacques_Chira

基于脉冲耦合神经网络的图像NMI特征提取及检索方法，论文的程序仿真，带单处理和批量处理功能，里面包含原论文，可以用于场景相似性检测，以图识图等，matlab仿真实现

基于粒子群优化的ATO控制策略

内含RBF、BP神经网络，粒子群、遗传等算法用于函数优化、旅行商求解。

基于布里渊效应的分布式光纤传感器以其可在沿光纤中同时获得被测量场时间和空间上的连续分布信息，成为当前国际的研究热点。根据光纤中布里渊散射谱的传输特点和高精度特征提取的要求，提出了利用莱文伯马夸特(L-M)算法调节权值的径向基函数神经网络(RBFN)对布里渊散射谱进行特征提取。通过与反向传播(BP)神经网络、五次多项式曲线拟合法和三次样条插值法进行预测比较，在中心频率为11.213 GHz，权重比为4∶1的仿真散射谱模型中，本方法相对误差最小，仅0.0015179%，温度相对误差仅为0.152 ℃，且拟合度较好。在不同脉宽和不同温度下的同一检测系统中，前者的综合评价指标优于其他三种拟合方法。数值分析和实验研究均表明径向基函数神经网络适用于对布里渊散射谱进行拟合，有效提高了预测精度。