基于贝叶斯分类器的手写体数字识别,识别率为87%,加大训练样本识别率更高。
2023-01-02 09:40:34 11.48MB 贝叶斯分类器
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2023-01-01 19:13:16 714KB
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随着脉冲密度的增加,对于现代电子侦察,尤其是对于脉冲压缩雷达信号,信号分类变得极为困难。 盲源分离(BSS)是一种新技术,用于从混合观测数据中分离出信号。 在本文中,我们提出了各种脉冲压缩雷达信号的瞬时混合模型,包括线性调频,多相编码,相移键控和跳频信号。 针对雷达信号,提出了快速独立分量分析(FastICA)和联合对角化BSS算法的组合。 采用性能指标(PI)和信噪比(SIR)来分析不同信噪比下的分离性能。 实验结果证明了该方法的有效性和正确性。
2023-01-01 18:27:55 797KB 研究论文
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matlab开发-xlswrite3D。允许您将三维数组写入Excel
2023-01-01 16:21:55 2KB 未分类
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本系统功能如下: 管理员:用户管理、垃圾分类管理、垃圾站点、垃圾运输、保修管理、投诉管理。 用户,主要是查看:垃圾分类、垃圾站点、垃圾运输、保修信息、添加投诉等。
2023-01-01 11:45:20 250KB java 开题报告 毕业设计
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2022-12-31 17:52:06 656KB
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K均值分类 IRIS数据集上的k均值分类
2022-12-31 17:32:05 67KB JupyterNotebook
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主要包含相衬成像原理、分类以及相衬成像的优势等。
2022-12-31 14:18:29 770KB 医疗技术 图像处理
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CNN与RNN图像分类 该程序使用卷积神经网络和递归神经网络对来自MNIST手写数字数据集的图像进行分类。 CNN最适合计算机视觉应用,因为可以使用RNN,但并不流行。该项目的目的是证明CNN模型相对于RNN可​​能具有的优势。 设置 需要Python 3.5-3.8才能与所有必需的模块兼容 # Clone this reposititory git clone https://github.com/JohnNooney/CNN_vs_RNN_Image_Classification # Go into repository cd ../cnn_vs_rnn_image_classification # Install required modules pip install -r requirements.txt 用法 使用python app.py启动应用程序后,将出现一个窗口,您可以
2022-12-30 22:17:56 3.99MB Python
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钢板表面质量决定钢板的抗腐蚀性、抗磨性和疲劳强度等使用性能,决定相关产品的安全性能。目前还没有一种算法可很好的解决钢板表面缺陷分类问题。应用BP神经网络算法识别钢板表面缺陷,并采用高阶扰动理论解决BP神经网络算法固有的缺点,如学习速度慢、易陷入局部极值等。最后通过实验验证了算法的有效性,钢板缺陷识别率达到83%。
2022-12-30 17:00:17 201KB 自然科学 论文
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