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[畢業(yè)設(shè)計(jì)論文]基于matlab的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字圖像識別(參考版)

2024-12-05 23:38本頁面
  

【正文】 運(yùn) 假公濟(jì)私 ,那么你要嘗試學(xué)習(xí)如何與不同的人相處 ,提高自己化 。杜哈提說,不論他出多小兩種能力是:第一,能思想;第二,能按事情的重要程度來做事。一名高效 能人士不會到處為自己找借口,開脫責(zé)任;相反,無倫出現(xiàn)什么情況,他都會自覺主動地將自己的任務(wù)執(zhí)行到底。只要把問題想透徹了,才能找到問題到底是什么,才能找到解決問題最有效的手段。蓋茨所 説 : “通向最高管理層的最迅捷的途徑,是主動承擔(dān)別人都不愿意接手的工作,并在其中展示你出眾的創(chuàng)造力和解決問題的能力。 發(fā)現(xiàn)問題關(guān)鍵 在許多領(lǐng)導(dǎo)者看來,高效能人士應(yīng)當(dāng)具備的 最重要的能力就是發(fā)現(xiàn)問題關(guān)鍵能力,因?yàn)檫@是通向問題解決的必經(jīng)之路。如果一個(gè)人沒有重點(diǎn)地思考,就等于無主要目標(biāo),做事的效率必然會十分低下?!备惶m克林將自己一生的成就歸功于對“在一定時(shí)期內(nèi)不遺余力地做一件事”這一信條的實(shí)踐。”現(xiàn) 實(shí)中那些頂尖的成功人士不是成功了才設(shè)定目標(biāo),而是設(shè)定了目標(biāo)才成功。 運(yùn) 假公濟(jì)私 ,那么你要嘗試學(xué)習(xí)如何與不同的人相處 ,提高自己化 能人士的 50 個(gè)習(xí)慣 在行動前設(shè)定目標(biāo) 有目標(biāo)未必能夠成功,但沒有目標(biāo)的肯定不能成功。杜哈提說,不論他出多小兩種能力是:第一,能思想;第二,能按事情的重要程度來做事。一名高效能人士不會到處為自己找借口,開脫責(zé)任;相反,無倫出現(xiàn)什 么情況,他都會自覺主動地將自己的任務(wù)執(zhí)行到底。只要把問題想透徹了,才能找到問題到底是什么,才能找到解決問題最有效的手段。蓋茨所 説 : “通向最高管理層的最迅捷的途徑,是主動承擔(dān)別人都不愿意接手的工作,并在其中展示你出眾的創(chuàng)造力和解決問題的能力。 發(fā)現(xiàn)問題關(guān)鍵 在許多領(lǐng)導(dǎo)者看來,高效能人士應(yīng)當(dāng)具備的最重要的能力就是發(fā)現(xiàn)問題關(guān)鍵能力,因?yàn)檫@是通向問題解決 的必經(jīng)之路。如果一個(gè)人沒有重點(diǎn)地思考,就等于無主要目標(biāo),做事的效率必然會十分低下。”富蘭克林將自己一生的成就歸功于對“在一定時(shí)期內(nèi)不遺余力地做一件事”這一信條的實(shí)踐。”現(xiàn)實(shí)中那些頂尖的成功人士不是成功了才設(shè)定目標(biāo),而是設(shè)定了 目標(biāo)才成功。 運(yùn) 假公濟(jì)私 ,那么你要嘗試學(xué)習(xí)如何與不同的人相處 ,提高自己化 能人士的 50 個(gè)習(xí)慣 在行動前設(shè)定目標(biāo) 有目標(biāo)未必能夠成功,但沒有目標(biāo)的肯定不能成功。杜哈提說,不論他出多小兩種能力是:第一,能思想;第二,能按事情的重要程度來做事。一名高效能人士不會到處為自己找借口,開脫責(zé)任;相反,無倫出現(xiàn)什么情況,他都會自覺主動地將自己的任務(wù)執(zhí)行到底。只要把問題想透徹了,才能找到問題到底是什么,才能找到解決問題最有效的手段。蓋茨所 説 : “通向最高管理層的最迅捷的途徑,是主動承擔(dān)別人都不愿意接手的工作,并在其中展示你出眾的創(chuàng)造力和解決問題的能力。 發(fā)現(xiàn)問題關(guān)鍵 在許多領(lǐng)導(dǎo)者看來,高效能人士應(yīng)當(dāng)具備的最重要的能力就是發(fā)現(xiàn)問題關(guān)鍵能力,因?yàn)檫@是通向問題解決的必經(jīng)之路。如果一個(gè)人沒有重點(diǎn)地思考,就等于無主要目標(biāo),做事的效率必然會十分低下?!备惶m克林將自己一生的成就歸功于對“在一定時(shí)期內(nèi)不遺余力地做一件事”這一信條的實(shí)踐。”現(xiàn)實(shí)中那些頂尖的成功人士不是成功了才設(shè)定目標(biāo),而是設(shè)定了目標(biāo)才成功。 參考文獻(xiàn) [1] 夏慶觀,盛黨紅,溫秀蘭,基于 MATLAB GUI的零件圖像識別 2021年 12月 中國制造業(yè)信息化 第 37卷 第 23期 [2] 尹芳, 王衛(wèi)兵, 陳德運(yùn),印刷體英文文檔識別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報(bào)第 13卷第 6期 2021年 12月 [3] 汪益民,梅林,張義超,基于 OCR技術(shù)的書寫文字識別系統(tǒng)設(shè)計(jì) 甘肅科技第 23卷第 8期 2021年 8月 [4] 葉晨洲,廖金周,一種基于紋理的牌照圖象二值化方法,微型電腦應(yīng)用, 1999(6) [5] 朱學(xué) 芳等,一種自適應(yīng)細(xì)化方法,模式識別與人工智能, , 1997(6) [6] 楊萬山等,基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程圖紙圖形符號的識別,微型電腦應(yīng)用, , , 2021 [7] 袁志偉,潘曉露 .車輛牌照定位的算法研究 [J].昆明理工大學(xué)學(xué)報(bào), 2021, 26(2) [8] 劉陽,伊鐵源等 .數(shù)字圖象處理應(yīng)用于車輛牌照的識別 .遼寧大學(xué)學(xué)報(bào) .2021 [9] 許志影 、 李晉平 .MATLAB極其在圖像處理中的應(yīng)用 .計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化, 2021(4) [10] 崔 江 、 王友仁 .車牌自動識別方法中的關(guān) 鍵技術(shù)研究 .計(jì)算機(jī)測量與控制, (4) [11] 梁瑋 、 羅劍鋒 、 賈云得 .一種復(fù)雜背景下的多車牌圖像分割與識別方法 [D]. 2021. [12] 張 引,潘云鶴,面向車輛牌照字符識別的預(yù)處理算法,計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究, 1999(7) 能人士的 50 個(gè)習(xí)慣 在行動前設(shè)定目標(biāo) 有目標(biāo)未必能夠成功,但沒有目標(biāo)的肯定不能成功。 同樣此次 USRP 也 大大提高了我們的 動手的能力,使我 們 充分體會到了在創(chuàng)造過程中探索的艱難和成功時(shí)的喜 悅。此外, 我們 還 總結(jié)出 :知識必須通過應(yīng)用才能實(shí)現(xiàn)其價(jià)值!有些東西以為學(xué)會了,但真正到用的時(shí)候才發(fā)現(xiàn)是 兩回事,所以我 們 認(rèn)為只有到真正會用的時(shí)候才是真的學(xué)會了。 當(dāng)然, 理論只有應(yīng)用到實(shí)際中才能學(xué)著更有意義。 這次 USRP 讓我學(xué)到了很多東西,在這整個(gè)過程中我們查閱了大量的資料, 涉及到方方面面的知識 。 但是系統(tǒng)本身還存在許多不足,距離具體實(shí)用的要求仍有很大差距。 字符識別的基本方法通常又三類: ; 匹配法; 。最常用的是投影分割,主要是針對在車牌定位,圖像預(yù)處理后比較規(guī)則的車牌圖像。這里我采用的是邊緣檢測的方法實(shí)現(xiàn)定位的。在此次實(shí)驗(yàn)中,也汲取了以上一些算法的思想,結(jié)合實(shí)際,反復(fù)比較,綜合分析;二是在有效性和實(shí)用的原則下,結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工智能的新技術(shù)的應(yīng)用是研究的一個(gè)方向。 總之,盡管目前牌照字符的識別率還不理想,但是只要在分割出的字符的大小、位置的歸一化,以及嘗試 提取分類識別能力更好的特征值和設(shè)計(jì)分類器等環(huán)節(jié)上再完善,進(jìn)一步提高識別率是完全可行的。 當(dāng)然,也經(jīng)常有識別錯(cuò)誤的情況發(fā)生。traingdx39。mse39。initlay39。trains39。 0] layerConnect: [0 0。 圖 318 識別結(jié)果圖形 訓(xùn)練后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及權(quán) 重結(jié) 果信息為: = Neural Network object: architecture: numInputs: 1 numLayers: 2 biasConnect: [1。 圖 3 17 測試樣例 識別結(jié)果 如下: FileName:D:\test a = 3 答案正確。 圖 315 訓(xùn)練過程中誤差曲線變化 圖 316 訓(xùn)練結(jié)束時(shí)誤差曲線 可見,當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成后,其樣本得出的輸出結(jié)果和期望輸出結(jié)果完全 相同,即誤差為零。誤差曲線 即測試樣例經(jīng)訓(xùn)練后的實(shí)際輸出結(jié)果和期望輸出的差值情況。 =train(,p,t) 即創(chuàng)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 =10。 =3000。learngdm39。traingdx39。purelin39。logsig39。比較輸出結(jié)果和期望值,若沒有達(dá)到要求的誤差程度或者訓(xùn)練次數(shù),即經(jīng)過輸出層、隱層和輸入層,來調(diào)節(jié)權(quán)值,以便使網(wǎng)絡(luò)成為一定適應(yīng)能力的模型。反向傳 播其節(jié)點(diǎn)單元特征通常為 Sigmoid型 {f(X)=1/ [1+exp(一 Bx)],B0}。 同層節(jié)點(diǎn)中沒有任何耦合,每一層節(jié)點(diǎn)的輸出只影響下一層節(jié)點(diǎn)的輸出。輸 入 層各神經(jīng)元負(fù)責(zé)接收來自外界的輸入信息,并傳給中間各隱層神經(jīng)元;隱層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部信息處理層,負(fù)責(zé)信息變換。在 MATLAB工具箱中已經(jīng)有了BP神經(jīng)識別的函數(shù),這里使用 newlin函數(shù) adapt函數(shù),使用這些函數(shù)需要輸入預(yù)期的待學(xué)目標(biāo)的輸入范圍,指定一個(gè)延遲輸入信號和一個(gè)有延遲輸 入信號以及學(xué)習(xí)速度的參數(shù),這樣字符就能很好地在 MATLAB中得到識別。每個(gè)節(jié)點(diǎn)的激活函數(shù)采用 O. 1函數(shù),輸出節(jié)點(diǎn)的輸出值為 0, 1二值。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是通過一種模擬的方式對對象進(jìn)行識別,它可以像人認(rèn)識事物過程一樣,逐漸地認(rèn)清事物從而去模擬實(shí)現(xiàn)它。 ( 2) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Back Propagation Neural Net. work,簡稱 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) )即反向傳輸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 。⑥具有高速
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