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首先对图像进行灰度化、二值化、平滑去噪、归一化、细化的预处理，对设计好的神经网络进行训练，对比训练的结果与期望的结构，并根据对比的结果对神经网络的一些权值进行修改，最终得到训练好的神经网络。选择测试样本，进行仿真测试。
目前,在字符识别研究中使用最广泛的是光学字符识别,即OCR 方法。其统计模式识别方法注重数量特征,便于特征提取、分析和计算。但是,它将字符看成一种随机的二维点阵,没有考虑字符的结构特征和结构信息。因此,这种方法对单一字符比较有效,而对不同字...
NUMERICAL RECIPES The Art of Scientific Computing Third Edition国外权威的数字计算方法库NUMERICAL RECIPES的第三版源码，学习C++必看
指出了超声波在测距应用中的局限性, 并给出解决方案。着重从新的角度补偿超声传感器的误差, 提出了用BP前馈神经网络补偿超声波声速受温度、湿度变化而引起的误差。
本文阐述了BP 网络在信号处理领域的基本原理、方法和模型。文中指出了传统信号检测方法的局限性,并利用BP 网络强大的学习、并行运算能力和非线性映射等功能,提出了一种高效、简单的基于BP 网络信
电力系统负荷变化易受多方面因素的影响，负荷曲线呈现出强烈的非线性。而BP 神经网络具有较强的非线性映射特性，它只需输入输出样本数据而不需要做复杂的相关假定即可完成系统的建模。通过实验证明将该方
基于BP 神经网络能以任意精度逼近任何非线性连续函数的原理。通过在MATLAB环境下，对典型的不稳定、非线性、强耦合的倒立摆系统建立了BP 神经网络辨识结构，并对辨识结果进行了分析。结果