车牌识别系统，提供了傅里叶变换、图像的处理和分析，基于神经网络的车牌识别等功能。
标签： 车牌识别系统
上传时间： 2014-02-17
上传用户：270189020
可以求的网络的最短路径,直径,介数，度分布， 聚类系数
上传时间： 2016-08-22
上传用户：dyctj
神经网络支持向量机程序，用于模式识别，股指预测
上传时间： 2017-02-15
上传用户：阿四AIR
pdf文档，非源码。基于神经网络的车牌识别技术研究，西安电子科大的优秀硕士论文，中国知网下载，内容很详实，全面。
标签： 文档
上传时间： 2017-06-01
上传用户：jennyzai
1.针对一类参数未知的非线性离散时间动态系统，提出了一种新的基于神经网络的MMAC方法。首先，将系统分为线性部分和非线性部分。针对系统线性部分采用局部化方法逮立多个固定模型覆盖系统的参数范围，在此基础上，建立自适应模型来提高系统性能；针对系统非线性部分建立非线性神经网络预测模型来邏近系统的非线性。然后，针对每个子模型设计相应的擅制器。最后，设计基于误差范数形式的性能指标函数对控制器进行硬切换。仿真结果表明，所提出的MMAC方法与传统的在参数空间均匀分布的MMAC方法相比能显著提高非线性系统的暂态性能。2针对一类具有参数跳变的非线性离散时间动态系统，提出子一种基才聚类方法和神经网络的MMAC方法，首先，采用模糊c均值聚类算法对系统先验数据进行分类处理，再分别对每类数据采用RLS算法建立多个固定模型。在此基础上，建立两个白适应模型来提高系统响应速度和控制品质，建立神经网络预测模型来补偿系统非线性。然后，分别针对相应的子模型设计线性鲁棒自适应控制器和神经网络控制器。最后，采用基于信号有界和测量误差的性能切换指标对控制器进行切换，并证明闭环系统的稳定性。仿真结果表明，所提出的算法能更好地解决非线性系统发生参数跳变问题，使得系统具有良好的控制品质3.针对MMAC方法中的模型库优化问题，考虑系统实际运行数据，提出了种基于相似度准则和设置最大模型数的动态优化模型库方法。该方法能对新数据进行综合考量并判断是否应该将该数据纳入子模型建模，并通过设置最大模型数来确保系统用最少的子模型就能保证系统的控制性能。仿真结果表明，所提出的算法能极大地减少子模型数量且具有较好的控制效果。关键词：非线性系统；多模型方法；自适应控制；模糊聚类；神经网络
标签： 自适应控制
上传时间： 2022-03-11
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该文档为基于多元线性回归和BP神经网络铣削力的预测讲解资料，讲解的还不错，感兴趣的可以下载看看…………………………
标签： bp神经网络
上传时间： 2021-11-02
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·基于PCA和BP神经网络算法的车牌字符识别
上传时间： 2013-04-24
上传用户：maizezhen
介绍了基于51单片机的网络连接控制器的软硬件设计方案，主要采用Atmel公司的8 b单片机AT89C51作为核心处理器，采用RealTek公司的RTL8O19AS芯片接入以太网。同时讨论了精简的TCP／IP协议栈的分层次实现，实现了可靠的UDP数据通信。
上传时间： 2013-11-22
上传用户：alex wang
是一个面向对象的人工神经网络C++库。库文件基于MagiClib基础类库（包含其中）
上传时间： 2013-12-26
上传用户：皇族传媒
《基于MATLAB系统分析与设计－－神经网络》一书的源程序
上传时间： 2013-12-24
上传用户：wqxstar
