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小波神經網絡

  • 小波變換在圖像邊緣檢測中的應用

    目前,被廣泛使用的經典邊緣檢測算子有Sobel算子,Prewitt算子,Roberts算子,Log算子,Canny算子等等。這些算子的核心思想是圖像的邊緣點是相對應于圖像灰度值梯度的局部極大值點。然而,當圖像中含有噪聲時這些算子對噪聲都比較敏感,使得將噪聲作為邊緣點。由于噪聲的干擾,不能檢測出真正的邊緣。一個擁有良好屬性的的邊緣檢測算法是每個研究者的追求。利用小波交換的特點,設計了三次B樣條平滑濾波算子。通過利用這個算子,對利用小波變換來檢測圖像的邊緣進行了一定的研究和理解。

    標簽: 小波變換 圖像邊緣檢測 中的應用

    上傳時間: 2013-10-13

    上傳用戶:kqc13037348641

  • 基于BP神經網絡的PID控制器的研究與實現

    基于BP神經網絡的PID控制器的研究與實現:

    標簽: PID BP神經網絡 控制器

    上傳時間: 2013-11-25

    上傳用戶:SimonQQ

  • 基于Gabor小波的人臉表情特征提取研究

    為了使計算機能更好的識別人臉表情,對基于Gabor小波變換的人臉表情識別方法進行了研究。首先對包含表情區域的靜態灰度圖像進行預處理,包括對確定的人臉表情區域進行尺寸和灰度歸一化,然后利用二維Gabor小波變換提取臉部表情特征,使用快速PCA方法對提取的Gabor小波特征初步降維。再在低維的空間中,利用Fisher準則提取那些有利于分類的特征,最后用SVM分類器進行分類。實驗結果表明,上述提出的方法比傳統的方法識別速度更快,能達到實時性的要求,并且具有很好的魯棒性,識別率高。

    標簽: Gabor 人臉 特征提取

    上傳時間: 2013-11-08

    上傳用戶:小眼睛LSL

  • 基于改進RBF神經網絡的電力負荷預測

    為了提高電力系統負荷預測的精度與速度的需求,提出使用交替梯度算法改進徑向基函數(RBF) 神經網絡, 對天津市電網進行負荷預測。改進的算法與傳統梯度下降算法相比,具有更快的收斂速度和更高的預測精度。 仿真結果表明該算法具有可行性。

    標簽: RBF 神經網絡 電力 負荷預測

    上傳時間: 2013-10-31

    上傳用戶:waixingren

  • BP神經網絡圖像壓縮算法乘累加單元的FPGA設計

    基于神經網絡的單片機開發

    標簽: FPGA BP神經網絡 圖像壓縮 算法

    上傳時間: 2014-12-28

    上傳用戶:432234

  • 多級小波逆變換實時系統方案

    提出了一種基于FPGA的多級小波逆變換的高速、實時的硬件解決方案。仿真驗證表明本方案能夠滿足連續輸入的數據進行實時處理的要求,并且所設計的系統具有功耗低、成本低等優點。

    標簽: 多級 小波逆變換 實時系統 方案

    上傳時間: 2014-12-28

    上傳用戶:Zero_Zero

  • 基于協同神經網絡的導彈攻擊目標識別方法研究

    針對目標識別問題,采取了基于協同學的模式識別理論,引入了協同神經網絡并對其穩定性進行了分析,提出了基于協同神經網絡對軍事目標進行識別的方法,并通過仿真驗證了該方法的有效性。

    標簽: 神經網絡 導彈 攻擊 目標識別

    上傳時間: 2013-11-02

    上傳用戶:gxmm

  • 基于專家系統和神經網絡的雷達伺服系統故障診斷方法

    針對專家系統在雷達伺服系統故障診斷中存在的不足,結合現代伺服設備的結構和故障特點,采用分層次分模塊的故障診斷方式,構建了一種基于專家系統和神經網絡融合的故障診斷模型,并給出了該模型的組成和功能表述,分析了診斷參數的選取方法、知識庫的建立及神經網絡模塊結構

    標簽: 神經網絡 故障診斷

    上傳時間: 2013-11-19

    上傳用戶:行旅的喵

  • 基于BP神經網絡的小麥碰撞聲信號分類

    小麥在儲藏階段由于各種災害導致損失巨大,并降低了面粉質量,及時檢測并分離小麥的受損顆粒迫在眉睫。文章以提取4類小麥碰撞聲信號為基礎,使用數字信號處理方法對小麥完好粒、蟲害粒、霉變粒及發芽粒的碰撞聲信號提取有效特征,最后利用BP神經網絡進行分類,對于3類小麥類型的識別取得了較好的識別率。應用結果表明BP神經網絡能夠較好地實現區分受損小麥顆粒與完好小麥顆粒。

    標簽: BP神經網絡 聲信號 分類

    上傳時間: 2014-12-29

    上傳用戶:lxm

  • 基于模糊神經網絡彈藥輸送車載供彈系統故障診斷

    針對彈藥輸送車載供彈系統故障的復雜性、多樣性故障難以診斷的問題,提出了一種基于模糊神經網絡彈藥輸送車載供彈系統故障診斷方法。該方法運用模糊神經網絡理論基礎和優點,通過對彈藥輸送車載供彈系統的故障分析,構建了彈藥輸送車載供彈系統故障診斷模型,并運用MATLAB語言編程進行仿真。仿真結果表明該方法不僅提高系統的診斷容錯能力和準確率,而且還為彈藥輸送車載供彈系統的精密故障診斷提供了有效的方法,具有廣泛的軍事應用前景。

    標簽: 模糊神經網絡 故障診斷 車載

    上傳時間: 2013-11-23

    上傳用戶:sclyutian

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