该课题为基于MATLAB的bp神经网络的交通标志识别系统，可以识别禁令标志，警示标志，指示标志三种标志，带GUI界面，流程为，输入测试图，训练，定位，分割，识别。
可自动识别是三种中的哪一种。
定位是采用颜色的方法，分割是几何位置分割，识别bp神经网络。
注释详细。
可自动识别是三种中的哪一种。
定位是采用颜色的方法，分割是几何位置分割，识别bp神经网络。
注释详细。
2024/3/15 10:18:01
916KB
1
基于BP神经网络的原理，在C++平台上制作而成的人脸识别软件，能直接运行，也可以学习源码后，整理并提升成为自己的东西！网上找的！赚分用绝对值
2024/3/13 21:27:28
1.83MB
1
BP神经网络算法，直接可运行，注释详细，可帮助理解，内含详细的代码说明，方便大家阅读，内含3个程序，可参考学习
2024/3/5 18:03:19
10KB
1
针对神经网络算法在当前PM2．5浓度预测领域存在的易过拟合、网络结构复杂、学习效率低等问题，引入RFR（randomforestregression，随机森林回归）算法，分析气象条件、大气污染物浓度和季节所包含的22项特征因素，通过调整参数的最优组合，设计出一种新的PM2．5浓度预测模型——RFRP模型。
同时，收集了西安市2013--2016年的历史气象数据，进行模型的有效性实验分析。
实验结果表明，RFRP模型不仅能有效预测PM2．5浓度，还能在不影响预测精度的同时，较好地提升模型的运行效率，其平均运行时间为O．281S，约为BP-NN（backpropagationneuralnetwork，BP神经网络）预测模型的5．88％。
同时，收集了西安市2013--2016年的历史气象数据，进行模型的有效性实验分析。
实验结果表明，RFRP模型不仅能有效预测PM2．5浓度，还能在不影响预测精度的同时，较好地提升模型的运行效率，其平均运行时间为O．281S，约为BP-NN（backpropagationneuralnetwork，BP神经网络）预测模型的5．88％。
2024/3/5 9:44:07
1.18MB
1
神经网络故障诊断和数据预测的matlab程序；
故障诊断运用的是BP神经网络，数据预测运用的是RBF神经网络，已经程序测试，成功完美运行
故障诊断运用的是BP神经网络，数据预测运用的是RBF神经网络，已经程序测试，成功完美运行
2024/2/26 7:39:17
1KB
1
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