pnn
共 16 篇文章
pnn 相关的电子技术资料，包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等，共 16 篇文章，持续更新中。
概率神经网络的分类预测器
本资源提供了一套基于概率神经网络（PNN）的高效分类预测器，特别适用于变压器故障诊断领域。通过精确的数据分析与模式识别技术，该程序能够实现高精度的故障预判，极大提升了设备维护效率及安全性。对于从事电力系统运维、嵌入式开发或机器学习研究的专业人士而言，这是一份不可多得的学习资料和技术参考。现在即可免费下载完整版代码，加速您的项目进展。
基于小波分析和概率神经网络的心音诊断研究
· 摘要： 心音对大多数心血管疾病具有极高的临床诊断价值,对心音信号进行分析有助于临床上对心脏疾病的诊断.为了利用计算机智能分析心音信号,提出利用多尺度小波分解消除信号中的噪声,从各频带提取特征值,用概率神经网络(PNN)来进行心音信号的自动分析诊断.用Matlab仿真的方法测试了5种不同类型心音信号的分类情况,结果表明该方法可行.
基于Pseudo-Zernike不变矩的PNN车牌汉字识别
基于不变矩理论，提出一种应用概率神经网络作为识别器的车牌汉字识别技术。利用Pseudo-Zernike 矩特征的旋转不变性和良好的抗噪性能，将其作为车牌汉字识别的特征矢量，结合Pseudo-Zerni
基于分数布朗运动和概率神经网络的自然纹理分类
<p><br/></p><p>摘要 该文基千自然纹理的分数布朗运动(FBM) 模型， 引入一种新的分形特征参数－一分形尺度， 提出计符分形尺度</p><p>的截矩线性度 (IAL) 方法．实验表明，将纹理图像的分形尺度与分形维数结合， 既反映了物理表面分形的尺度范围又</p><p>反映了该尺度范围内的纹理粗糙程度，从而更有效地描述和区分纹理特征．文中利用纹理图像在水平、垂直
matlab培训教程之从基础到实践
<p>本文档的主要内容详细介绍的是matlab培训教程之从基础到实践的详细教材免费下载，适用于MATLAB初学者，简单易懂内容包括了：一 MATLAB入门基础 二 MATLAB进阶与提高 三 BP神经网络 四 RBF、GRNN和PNN神经网络 五 竞争神经网络与SOM神经网络 六 支持向量机（Support Vector Machine， SVM）七极限学习机（Extreme Learning M
matlab培训教程之从基础到实践的详细教材
<p>本文档的主要内容详细介绍的是matlab培训教程之从基础到实践的详细教材免费下载，适用于MATLAB初学者，简单易懂内容包括了：一 MATLAB入门基础 二 MATLAB进阶与提高 三 BP神经网络 四 RBF、GRNN和PNN神经网络 五 竞争神经网络与SOM神经网络 六 支持向量机（Support Vector Machine， SVM）七极限学习机（Extreme Learning M
概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断
<p>该文档为概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断简介文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………</p>
Matlab PNN network with realization using simple console
Matlab PNN network with realization using simple console
Straightforward implementation of the exact pairwise nearest neighbor (PNN) algorithm takes (O3) ti
Straightforward implementation of the exact pairwise
nearest neighbor (PNN) algorithm takes (O3) time
基于MATLAB实现的说话人识别程序
基于MATLAB实现的说话人识别程序，分别用bp、pnn、som、rbf、lvq等算法，对语音文件进行训练和测试，效果不错。~..~
下面说明一下bprengong程序：
数据分别用来训练和测试两部分。
具体程序分为两部分，第一部分为：计算识别模型 变量v是mfcc处理以后的矢量。因为数据可能长短不一，所以放在同一进行截取。p的每一行代表一个语音数据（共15个）。变量Pr为每一行的最大最
用java实现了数学上的排列组合问题
用java实现了数学上的排列组合问题，包括Cmn,Pmn,Pnn三种排列组合的情况
概率神经网络翻译资料,较为详细的解说了PNN网络的特点和网络结构以及几种优化结构
概率神经网络翻译资料,较为详细的解说了PNN网络的特点和网络结构以及几种优化结构
基于GMM的概率神经网络PNN具有良好的泛化能力
基于GMM的概率神经网络PNN具有良好的泛化能力，快速的学习能力，易于在线更新,并具有统计学的贝叶斯估计理论基础，已成为一种解决像说话人识别、文字识别、医疗图像识别、卫星云图识别等许多实际困难分类问题的很有效的工具。而且PNN不但具有GMM的大部分优点，还具有许多GMM没有的优点，如强鲁棒性，需要更少的训练语料，可以和其他网络其他理论无缝整合等。
matlab写的神经网络的几个演示程序
matlab写的神经网络的几个演示程序，有的是自己写的，有的是根据别人写的改的，bp、rbf、pnn、hopfield等
PNN又称为概率神经网络,它最初由数学家Specht于1990年提出,后经Master[1995]等不断发展和完善,已成功地应用于机器学习、人工智能、自动控制等众多领域.概率神经网络比多层前馈网络的数
PNN又称为概率神经网络,它最初由数学家Specht于1990年提出,后经Master[1995]等不断发展和完善,已成功地应用于机器学习、人工智能、自动控制等众多领域.概率神经网络比多层前馈网络的数学原理简单,且易于实现
基于小波神经网络PNN 的说话人识别程序
基于小波神经网络PNN 的说话人识别程序，希望对大家有所帮助