基于BP神经网络的齿轮箱故障诊断

该代码实现了用于教程目的的多层反向传播神经网络，并允许在输入、输出和隐藏层中训练和测试任意数量的神经元。 隐藏层的数量也可以变化。 共有三个文件，其中 MLBPN_Train.m 用于在所需输入模式上构建和训练多层网络，MLBPN_Test.m 用于测试训练后的神经网络。 您可以通过修改DefinePattern.m文件来提供自己的训练模式。 如果需要，学习率、总迭代次数和激活函数都可以更改。 该代码使您能够单独修改前向和反向传播阶段，以允许在复杂的训练数据上快速收敛。

神经网络模型讲义 蒙特卡洛算法和模拟退火的单纯形法

神经网络实现分类matlab代码Cousera_MarchineLearning 这是 Andrew Ng 制作的在线课程 Machine Learning 的笔记本。 内容以“周”分隔，并在文件名后面注明了一个关键思想。 Week_1：优化线性回归模型的 θs：[1] Gradient Descent ； [2]正规方程； Week_2：梯度下降和正态方程的正则化方法； Week_3：分类模型 Week_4：神经网络 在每个文件中，有： LectureNote.md：本周课堂笔记； Script_intro.md：方法在脚本中是如何实现的，并附有实例以及与MATLAB内置函数的结果对比 Method.m：代码实现。

肝了3天，近400个篮球样品，我在网上硬是没找到单独篮球的训练数据集 COCO格式的篮球数据集。 为了提升训练性能，图片的分辨率都不是特别高，所以整个文件并不大

肝了3天，近400个篮球样品，我在网上硬是没找到单独篮球的训练数据集 VOC格式的数据集。 为了提升训练性能，图片的分辨率都不是特别高，所以整个文件并不大

针对汉字的多样性和相似性不同于西方字母，识别相对困难的问题，提出了基于ART神经网络的汉字识别方法．在识别前，利用OpenCV(开源计算机视觉库)将汉字进行图像处理，为后续识别提供输入数据；然后经ART神经网络对输入数据进行训练识别．采用8组相似度较高的汉字作为样本进行实验，证明了方法的有效性．

大学深度学习论文提交，描述了生成模型G，判别模型D

针对显著性检测中特征选择的主观片面性和预测过程中特征权重的难以协调性问题，提出了一种基于全卷积神经网络和多核学习的监督学习算法。首先通过MSRA10K图像数据库训练出的全卷积神经网络（FCNN），预测待处理图像的初步显著性区域；然后在多尺度上选择置信度高的前景、背景超像素块作为多核支持向量机（SVM）分类器的学习样本集，选择并提取八种典型特征代表对应样本训练SVM；接着通过多核SVM分类器预测各超像素显著值；最后融合初步显著图和多核学习显著图，改善FCNN网络输出图的不足，得到最终的显著性目标。该方法在SOD和DUT-OMRON数据库上有更高的AUC值和F-measure值，综合性能均优于对比方法，验证了该方法在显著性检测中准确性的提高，为目标识别、机器视觉等应用提供更可靠的预处理结果。

【摘要】本文完整地完成了车牌识别的三个流程：定位、分割、识别，实现了较为可靠的车牌识别功能。针对不同的情况，本文综合运用了HSV色彩空间、边缘检测以及Faste