基于 BP 神经网络的双月分类系统的设计与实现.pdf基于 BP 神经网络的双月分类系统的设计与实现.pdf基于 BP 神经网络的双月分类系统的设计与实现.pdf

cpc_json 将CPC XML转换为JSON。 合作专利分类（CPC）是一种专利分类系统，由欧洲专利局（EPO）和美国专利商标局（USPTO）共同开发。[1] CPC基本上基于先前的欧洲分类系统（ECLA），而欧洲分类系统本身是国际专利分类（IPC）系统的更具体和详细的​​版本。 可以从批量获取CPC XML文件

糖尿病性视网膜病变 一种基于人眼图像的系统，使用图像处理和机器学习方法对糖尿病性视网膜病进行分类。 这是Kaggle竞争的解决方案。 可以在找到具有完整方法描述的论文。 图像处理 形态学图像处理方法用于提取特征性疾病的特征，例如渗出液和红色病变。 机器学习 XGBoost库用于将疾病分为五类。

基于Python图像识别的垃圾分类系统，图像识别的垃圾分类系统，基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系于Python图像识别的垃圾分类系统于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统统基于P基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统hon图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统

人工智人-家居设计-电子邮件智能分类系统的设计与实现.pdf

目 录 第一章 绪 论 1 1.1研究背景 1 1.2国内外研究现状 1 1.3目的及意义 2 第二章 相关技术介绍 4 2.1 微信开发者工具 4 2.2微信小程序 4 2.2.1微信小程序简介 5 2.2.2微信小程序生命周期 5 2.2.3微信小程序特点 5 2.3 云开发技术介绍 6 2.4 Javascript介绍 7 第三章 需求分析 8 3.1可行性分析 8 3.1.1经济可行性 8 3.1.2技术可行性系 8 3.2解决重点问题分析 9 3.3 系统功能需求 9 3.4 业务流程分析 10 3.5系统用例图 11 3.6数据流程图 12 3.7数据字典 14 第四章 系统总体设计 15 4.1结构功能设计 15 4.2系统总体结构图 15 4.2.1总体结构图 15 4.2.2后端结构图 16 4.3 系统数据库设计 16 4.3.1 系统E-R实体图设计 16 4.3.2数据库逻辑结构设计 17 第五章 系统功能实现 19 5.1 微信主界面功能实现 19 5.2 文字搜索功能实现 20 5.3拍照识别功能实现 21 5.4课堂功能实现 24 5.5帮助功能实现 2

文献----基于特征模式提取的时间序列分类系统ppt

深度学习基于神经网络进行图像识别处理的智能垃圾分类系统源码，使用PyQt5进行界面设计，做了数据集并进行训练，使用神经网络进行图像识别处理。测试时识别准确率为百分百。 软件架构 软件架构说明 PyQt5做界面设计，采用多线程（树莓派CPU不够用）处理任务，主界面是主线程，后台神经网络识别、拍照等都在次线程里面。 使用说明gcxls文件夹里面是源码，train和val分别是我的训练数据集和验证数据集 深度学习基于神经网络进行图像识别处理的智能垃圾分类系统源码，使用PyQt5进行界面设计，做了数据集并进行训练，使用神经网络进行图像识别处理。测试时识别准确率为百分百。 软件架构 软件架构说明 PyQt5做界面设计，采用多线程（树莓派CPU不够用）处理任务，主界面是主线程，后台神经网络识别、拍照等都在次线程里面。 使用说明gcxls文件夹里面是源码，train和val分别是我的训练数据集和验证数据集

基于MATLAB图像处理的菌菇分类系统源码+使用文档 软件架构 四个文件夹A、B、A&B、C分别是A、B类蘑菇图像，未分类的A、B类蘑菇和有异物的C类蘑菇（异物之下仍然是A或B类蘑菇） excel文件是我统计的A、B类蘑菇参数 程序文件 m2.m:单张照片分类 m3.m:A&B类批量处理设计分类器 mogu.m:GUI可视化界面程序（回调函数设计） mogu.fig:GUI可视化界面设计 flow_svmModel2.mat:SVM分类器模型（可直接调用进行分类） 使用说明 GUI界面 设计可视的GUI界面分为显示、操作、图像处理三个部分。 GUI界面 显示部分 有左右两边两个显示框，可以分别进行显示 操作部分 操作部分由打开文件、撤销、还原、保存、关闭和关闭图像组成。 （1）打开文件 打开文件的后会在左边坐标侧显示原图，在右侧显示剪裁后的图像。默认可打开所有形式图像文件 （2）保存文件 保存文件是指保存右边处理后的文件，左侧坐标一直显示原始图像。保存图片格式默认为 .png。 （3）撤销 由于在每经过一次图像处理显示，都会保存在全局变量B{K}里，图像标题保存在N{K

深度学习基于卷积神经网络水果识别分类系统源码+演示视频+项目总结ppt。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行水果分类，可以有效的识别香蕉，苹果，奇异果等水果，并且可以联入互联网进行时间，天气温度，湿度的获取，有效的解放人们双手，有助于科学地贮藏不同种类的水果 水果种类识别 (CNN,3+3) + 联网获取天气，时间数据 + 提供相应水果贮藏建议…… 1.AI功能本地运算，无需借助云端。 2.水果识别准确率较高，系统运行稳定，鲁棒性强。 3.系统可移植性强，应用场景广。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行水果分类，可以有效的识别香蕉，苹果，奇异果等水果，并且可以联入互联网进行时间，天气温度，湿度的获取，有效的解放人们双手，有助于科学地贮藏不同种类的水果 水果种类识别 (CNN,3+3) + 联网获取天气，时间数据 + 提供相应水果贮藏建议…… 1.AI功能本地运算，无需借助云端。 2.水果识别准确率较高，系统运行稳定，鲁棒性强。 3.系统可移植性强，应用场景广。