BP神经网络方法在图像分割中的应用

卷积神经网络(CNN)是一种非常有效的工具，用于处理图像的分类、识别和检测等任务，它模拟了视觉神经系统的处理过程，可以从图像中提取出高级特征。本文将重点介绍卷积神经网络在图像检测中的应用，并分析其相对

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研究论文-脉冲耦合神经网络在指纹图像分割中的应用

Application of Elastic BP Neural Network in Identifying Letters with Noise

为了提高采用射频识别技术进行定位的精度,针对无源标签射频识别技术及采用BP神经网络对其定位精度的改善进行了研究。首先建立了基于无源标签的射频识别定位系统,之后建立了相应的BP神经网络,并通过实验进行了

以6种水化离子浓度作为判别突水来源的依据,为克服人工神经网络采用标准BP算法修正初始权值和阈值所带来的具有随机性和易陷入局部最小缺点,拟采取具有全局最优功能的遗传算法(GA)优化BP神经网络,从而建立

文章依据顶煤冒放性的自然影响因素,应用人工神经网络的理论与方法,建立了顶煤冒放性的BP神经网络评价模型,以29个放顶煤工作面的顶煤冒放性评价结果作为网络模型的学习训练样本,对网络进行训练。最后,应用训

针对鲍店煤矿巷道围岩的特点,提出一种基于BP神经网络,可采用巷道围岩力学参数与巷道位移变形之间的非线性关系的围岩参数反分析方法,反演的围岩参数代入数值模型后与实测值比较,结果误差小、精度高。

基于罗丹明6G 的分子荧光原理,通过对比不同实验条件下得到的罗丹明6G 荧光光谱,得出pH 为1条件下的相对荧光强度最大。罗丹明6G 试剂中加入钼酸铵、磷酸二氢钾、硫酸试剂生成络合物后,罗丹明6G 的