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2024-08-08 21:58本頁面

　　

【正文】】 Performance Evaluation of Neural Networks for Shape identification in Image Processing 【 23】 Edge flow. A Framework of Boundary Detection and Image Segmentation 【 24】 An Experimental Comparison of Autoregressive and FourierBased Descriptors in 2nd shape Classification 【 25】 A Comparative study of Fourier Descriptors for Shape Representation and Retrieva 【 26】 Shape Discrimination using Shape Descriptors 【 27】基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的木材缺陷檢測(cè)研究【 28】基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn) 【 29】人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像處理中的應(yīng)用【 30】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在冷軋帶鋼表面質(zhì)量檢測(cè)中的應(yīng)用研究 21:58 感謝王婓老師在這 11周對(duì)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程的教學(xué)，使我學(xué)到了很多東西，有了一定人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的基礎(chǔ)，為以后對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的運(yùn)用打下了良好的基礎(chǔ)，使我增長(zhǎng)了一種解決問題的方法。 21:58 下表是對(duì)于 219個(gè)樣本，分別運(yùn)用模糊識(shí)別方法， BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別方法，模糊 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別方法的錯(cuò)誤率。 βh是一個(gè)平滑系數(shù)， θrj（ r=1,2,3…… n s ）為隱層傳遞函數(shù)的一個(gè)階躍門限，即第 r個(gè) sigmoid函數(shù)的位置，其值可以通過對(duì)類內(nèi)條件方差的極小化過程進(jìn)行學(xué)習(xí)到，（ r=1,2,3…… n s ）為第 r個(gè) Sigmoid函數(shù)的輸出。設(shè)X=(x1， x2 ， x3 ， … ， xk)T為一個(gè)輸入樣本的特征向量，則第 J個(gè)隱層神經(jīng)元的輸出為：

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2025-06-04 02:15

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2024-10-03 10:43

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2025-01-13 04:53

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2025-01-17 06:15

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2024-10-27 23:31

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2025-01-14 23:19

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