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基于边缘检测和BP神经网络的大豆杂草识别研究.pdf

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基于BP神经网络的水果识别研究.pdf

基于PCNN脉冲耦合神经网络的图像分割的MATLAB仿真+含代码操作演示视频+参考文献资料 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

基于感知器神经网络判断气体污染物的分类研究

1、项目要求： ​基于 pytorch 搭建神经网络分类模型识别花的种类，输入一张花的照片，输出显示最有可能的前八种花的名称和该种花的照片。 2、分三大步骤操作： 数据集预处理操作： 读取数据集数据 构建神经网络的数据集 1）数据增强：torchvision中transforms模块自带功能，将数据集中照片进行旋转、翻折、放大…得到更多的数据 2）数据预处理：torchvision中transforms也帮我们实现好了，直接调用即可 3）处理好的数据集保存在DataLoader模块中，可直接读取batch数据 网络模型训练操作： 迁移pytorch官网中models提供的resnet模型，torchvision中有很多经典网络架构，调用起来十分方便，并且可以用人家训练好的权重参数来继续训练，也就是所谓的迁移学习 选择GPU计算、选择训练哪些层、优化器设置、损失函数设置… 训练全连接层...... 详细介绍见：https://blog.csdn.net/zhaohaobingniu/article/details/119922606?spm=1001.2014.3001.5501

use CNN recognize captcha by tensorflow. 本项目针对字符型图片验证码，使用tensorflow实现卷积神经网络，进行验证码识别。 项目封装了比较通用的校验、训练、验证、识别、API模块，极大的减少了识别字符型验证码花费的时间和精力。 里面有项目介绍和种种验证码识别的方法，可以快速部署到项目之中，或者对其进行改进和加强，都是很方便的，希望对你们有帮助

传统智能故障诊断算法需要依赖人工特征提取和专家知识,而旋转机械设备复杂的工作环境和工况使得传统算法在实际应用中缺乏良好的自适应性和泛化性.针对以上问题,提出基于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)的层级化故障诊断算法(CNN based hierarchical fault diagnosis,CNN-HFD).首先,将原始振动信号进行分段预处理,以实现数据扩容;然后,分别根据故障类型和故障程度设计多个卷积神经网络,并将原始振动数据以某一时间步进行分割,作为卷积神经网络的输入进行训练;最后,将待识别信号送入CNN-HFD模型,经过分层故障诊断,在末端卷积神经网络输出相应故障类别和程度.通过滚动轴承振动数据库的实验表明,所提出的算法不仅具有高达99.5%以上的故障识别率,而且在负载发生变化时依然可以保持高达97%以上的故障识别率,具有较好的鲁棒性和泛化性能.