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BP算法
项目代码与实验报告-MFC实现
BP算法
项目代码与实验报告-MFC实现 人工智能其他基础算法,见我博客
2024-04-14 11:13:03
150KB
BP
1
SAR-GMTI实验matlab代码(BP-DPCA-ATI)
动目标检测和成像,该代码采用
BP算法
,对一片区域进行成像,在系统噪声和杂波背景下能够有效对动目标进行检测和成像,并且使用ATI技术估计动目标信息。 但该份代码还是存在着一些问题,随着斜视角的增大,动目标的位置估计与实际偏差会越大,正侧视的情况下(斜视角为0),偏差最小。 如有朋友能够解决该问题或提供解决思路,本人将不胜感激!
2024-01-17 17:04:51
84KB
matlab
合成孔径雷达
BP算法
脉冲压缩
1
合成孔径后向投影
BP算法
仿真
首先成像区域中与雷达距离相同的点,它们到雷达的时延是相同的,减去回波信号起始点的时间后,它们的时延仍然相同。以蓝色为例,假设图中的红点是点目标所在的位置,红色曲线为点目标的距离徙动曲线,当雷达运动到蓝色位置时刚好扫到点目标。取当前方位向距离升采样后回波数据,由于成像区域中与雷达距离相同的点,它们到回波信号采样起始点的时延是相同的,因此它们在升采样数据上的移动距离也是相同的。实现代码: ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「Xc Lbb」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/jshdhhdhy/article/details/131563123
2023-11-25 13:19:19
2KB
1
压缩感知
BP算法
压缩感知
BP算法
2023-04-26 00:18:41
19KB
压缩感知
BP算法
matlab代码
1
MATLAB车牌识别系统
基于MATLAB的模板匹配车牌识别系统。含界面GUI。完美运行。流程是:读取车牌,灰度,二值化,边缘检测,车牌定位,字符切割,车牌识别。每个步骤都非常详细的注释。
2023-04-13 16:07:11
10.94MB
车牌识别
matlab车牌识别系统
模板匹配车牌识别
车牌识别bp算法
1
SAR成像中后向投影(BP)算法Matlab代码;
SAR成像中,BP成像算法简单,鲁棒性好,分辨率高,适用于任何轨道或飞行轨迹模型,不存在斜距近似假设,运动补偿容易。尤其适合双基和多基SAR成像。
2023-04-07 09:44:35
9KB
SAR成像
BP算法
matlab
1
改进型
BP算法
本程序是根据一个c++ bp神经网络算法改写的,由于网上的那个算法编译会出现若干错误,所以进行改进和编译
2023-03-13 18:10:21
16KB
BP算法
C语言
改进型
1
matlabbp神经网络激活函数的代码-DeepLearning_BP_5:
bp算法
lab5音频识别
matlab bp神经网络激活函数的代码DeepLearning_BP_5
bp算法
lab5音频识别 实验5-手写数字到语音转换器 信息 课程:了解深度神经网络 老师:张艺 学生: ID: 档案文件 lab5.m该实验主要过程的MATLAB代码文件。 fc.m用于前馈计算的MATLAB代码文件。 bc.m用于向后计算的MATLAB代码文件 mnist_small_matlab.mat手写数字数据集的MATLAB数据文件 audio/[0-9].wav数字标准音频的WAVE文件 指示 在fc.m和bc.m实现前向计算和后向计算。 您可以根据程序需要更改界面。 例如,您可能希望传递一个函数句柄以指定激活函数。 该过程与实验4相似。您可以整体或部分输入图像。 目标从数字标签更改为音频波。 而且您现在还没有准确性。 音频波是浮点小数的序列,范围为[-1,1]。 我们已将每个音频剪切为相同的长度(2983)。 音频文件的采样率为4000。 您可以在MATLAB中使用audioread()来读取音频文件。 您可以在MATLAB中使用soundsc()播放音频波。 有关这些功能的更多详细信息,请参见
2023-03-07 14:57:29
10.04MB
系统开源
1
基于
BP算法
的无模型自适应迭代学习控制
为了改善针对一般非线性离散时间系统的控制性能,引入“拟伪偏导数”概念,给出了一般非线性离散时间系统沿迭代轴的非参数动态线性化形式,并综合BP神经网络以及模糊控制各自的优点,提出了基于
BP算法
无模型自适应迭代学习控制方案。仿真结果表明,该控制器对模型有较强的鲁棒性和跟踪性。
2023-02-27 15:26:40
389KB
BP算法
1
基于IQPSO-
BP算法
的煤矿瓦斯涌出量预测
针对煤矿回采工作面瓦斯涌出的非线性特征,提出一种基于改进量子粒子群优化BP神经网络(IQPSO-BP)的瓦斯涌出量预测方法。鉴于量子粒子群算法的遍历能力有限,采用混沌序列来初始化量子的初始角位置。同时,采用凸函数调整惯性权重,以平衡算法的全局勘探和局部开发能力。并依此来优化BP神经网络的权值、阈值参数,进而建立了瓦斯涌出量预测模型。试验结果表明,IQPSO-
BP算法
具有较强的泛化能力及较高的预测精度,可有效用于煤矿瓦斯涌出量的预测。
2023-02-20 16:24:13
223KB
瓦斯涌出量
预测
改进量子粒子群优化算法
BP神经网络
1
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