论文研究基于卡尔曼滤波的神经网络修剪算法研究 .pdf

基于神经网络的隐写指数估计算法，岳普，李学明，现今大多数隐写算法只关注如何在给定图像中选择适合修改的像素，很少有关注图像内容对隐写影响。本文研究了载体图像内容与载体图

泰勒序列展开定位算法在视距（LOS）环境下有着较好的定位精度，但是在非视距（NLOS）环境下，泰勒序列展开定位算法的定位精度大大下降。为了减小NLOS传播的影响，提出了基于RBF神经网络的泰勒序列展开

用实时间回馈（RTRL）算法和实编码基因遗传（RCGA）算法训练二阶递归神经网络进行模糊文法推导，表现出了精度高的良好性能，但速度较慢。然而作为目前最快的递归神经网络算法Levenberg-Marqu

针对双目视觉中的图像立体匹配问题，提出了一种基于径向基神经网络的立体匹配算法。该算法提取图像的尺度不变特征变换（SIFT）特征建立特征匹配矩阵，对特征匹配向量进行约简，最后将约简的特征匹配向量输入径向

提出基于Bagging算法集成BP神经网络的入侵检测方法。采用BP神经网络为分类器，以用户的网络连接行为为特征进行检测，为进一步提高BP神经网络的分类性能，采用Bagging算法对BP神经网络分类器进

为提高神经网络的逼近能力，提出一种基于序列输入的神经网络模型及算法。模型隐层为序列神经元，输出层为普通神经元。输入为多维离散序列，输出为普通实值向量。先将各维离散输入序列值按序逐点加权映射，再将这些映

借鉴分层递阶结构原理和蚁群算法的思想，提出了一种基于信息素的粒子群算法并用来优化前向神经网络的结构和权值。通过在控制基因中释放信息素进行粒子控制基因的更新，实现了粒子间信息的共享。粒子群的惯性权重采用

为了应对大量图像的分类问题，提出一种基于深度卷积神经网络和CUDA-cuDNN并行运算的快速图像分类方法。该方法利用深度卷积神经网络自动学习特征的优势来解决手工设计特征普适性差等问题，同时结合基于CU

KDH文件，需要用CAJViewer打开，介绍了基于神经网络的心音信号识别算法研究

从神经网络的结构、激励函数、权值调整算法等方面对三种广义同余神经网络（generalized congruence neural network,GCNN）及传统BP神经网络（back propaga