识别0-9十个数字,BP神经网络数字识别源代码使用说明第一步:训练网络。
使用训练样本进行训练。
(此程序中也可以不训练,因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了,读者使用时可以直接识别)第二步:识别。
首先,打开图像(256色);
再次,进行归一化处理,点击“一次性处理”;
最后,点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。
识别的结果显示在屏幕上,同时也输出到文件result.txt中。
该系统的识别率一般情况下为90%。
此外,也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作,但要注意,每一步工作只能执行一遍,而且要按顺序执行。
具体步骤为:“256色位图转为灰度图”-“灰度图二值化”-“去噪”-“倾斜校正”-“分割”-“标准化尺寸”-“紧缩重排”。
注意,待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录,这两文件保存训练后网络的权值参数。
具体使用请参照书中说明。
2024/3/24 15:29:46 59KB BP神经网络
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毕业设计,matlab神经网络实现手写数字的识别
2024/3/13 20:56:15 327KB 数字识别
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MATLAB程序DTW,MFCC数字语音识别,可以直接运行,有语音库,若有需要或者问题请联系
2024/3/11 13:47:48 209KB MATLAB DTW MFCC
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数字识别0到9c++MFC代码清晰,算法简单,注释丰富
2024/2/27 16:21:46 3.47MB 数字识别 0-9 c++ MFC
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BP神经网络实现手写数字识别,使用matlab实现。
内有测试数据及实验结果,非常适合入门者使用。
绝对超值、值5分。
0.99MB的文件下载该文档,你不会吃亏。
2024/2/15 22:34:12 1018KB BP神经网络 数字识别 手写数字识别
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针对opencv入门的同学,本程序使用模板匹配的方法,实现了图片中数字的自动识别,包括有划痕和有噪点的图片识别。
2024/2/15 22:57:22 28.51MB opencv 数字识别
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MATLAB神经网络30个案例分析(高清+源码)包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。
MATLAB神经网络30个案例分析(高清+源码)该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序),包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络;
还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍,同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
-------目录第1章P神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第30章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类MATLAB
2024/2/14 6:12:17 29.15MB MATLAB 神经网络 案例分析 RBF
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代码主要实现了对手写数字的识别,可通过代码得到识别的错误率,
2024/1/27 13:27:42 1KB BP神经网络 mnist数据集
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基于FPGA的印刷体数字识别系统设计
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Matlab实现的阿拉伯数字识别程序代码
2024/1/23 16:32:52 156KB 数字识别
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡