天文导航是以已知准确空间位置、不可毁灭的自然天体为基准，被动探测天体位置，经解算确定测量点所在平台的经度、纬度、航向和姿态等信息。其中以通过对恒星成像进行光电转换获取星点信息进行姿态确定的星敏感器应用最为广泛，他主要包括两个部分：星点提取和星点识别，本文主要关注前者。除了成像器件本身的噪声缺陷，由于空间辐射会导致星敏感器拍摄星图背景灰度均值增大, 背景起伏明显, 另一方面星敏感器探测的是微弱的恒星星光,对杂散光非常敏感,,主要的杂散光源为日光、月光和地气光等杂散辐射源,主要呈现为斜坡噪声。 传统的几何方法主要需要针对某一种情况下的某种应用，当成像器件、光学环境和空间环境等发生变化时，相应的方法也会发生改变。使用全卷积神经网络可在不改变网络结构的情况下，通过更改训练样本，灵活实现星点提取。具体到本文，主要解决三个方面的问题：1不同背景均值下的提取，2散点噪声下的提取，3斜坡噪声下的提取。

这是一个基于CNN卷积神经网络的天气识别案例分享，可以运行实现~，同时里面包含对应的数据集。

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这是 使用卷积核提取图像特征的举例（包含边缘特征提取和浮雕特征提取等）。具体的实现效果还不错，这个博客中已经有所展示。欢迎下载交流。资源中包含全部源代码以及注释，同时使用的所有图片在包含在内。

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MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元时间序列预测（完整源码和数据） 卷积门控循环单元时间序列预测，数据为单变量时间序列数据,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2020b及以上，运行主程序即可。

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机器学习大作业线性回归模型和卷积模型识别数字手写体.zip使用TensorFlow技术和Flask框架相结合，采用MNIST数据集作为数据，通过前端HTML和jQuery框架，利用canvas画布将用户在屏幕上的手写文字传入到后台Flask的Restful API中，然后flask通过调取模型接口，把数据传入模型中进行手写体识别，形成一个完整的闭环。本文使用两种方法训练数据，线性和卷积的方法，并将结果进行对比。训练结果较为理想，可以有效识别出手写数字，并得到较好的准确率。 本次MNIST手写数字识别首先使用MNIST来导入数据，建立模型，建立了线性模型和卷积模型。再通过调取模型，进行训练，建立训练模型，保存参数模型，得到训练模型。通过前端请求，加载模型，进行调用。完成数据传入，训练，打包，调用。可以作为基础，可以通过相关数据集训练进行更多图像分类。