基于分形理论和Kohonen神经网络的纹理图像分割方法
用户评论
推荐下载
-
模糊理论和神经网络的基础与应用模糊理论和神经网络的基础与应用_10280267.rar
模糊理论和神经网络的基础与应用-模糊理论和神经网络的基础与应用_10280267.rar 清华大学出版社,美国加州赵振宇博士著作:神经网络和模糊理论方面的专著。供m友学习参考
16 2020-06-12 -
基于超图和卷积神经网络的高光谱图像分类
针对高光谱图像数据维数多,光谱信息和空间信息难以提取的问题,提出了一种基于超图和卷积神经网络的分类算法,依据高光谱图像中像素之间的光谱关系和空间关系构建超图;通过超图构建具有谱空联合特征的样本,将其送
17 2021-02-01 -
标量场理论的回归和生成神经网络
我们在量子场论的背景下探索机器学习技术的观点。特别是,我们讨论了在非零温度和化学势下的二维复标量场理论-一种具有非平凡相图的理论。根据现场配置,成功地训练了神经网络,以识别该系统的不同阶段并预测各种可
23 2020-05-06 -
一种基于分形理论的多尺度多方向纹理特征提取方法
一种基于分形理论的多尺度多方向纹理特征提取方法
20 2019-05-16 -
人工神经网络理论
人工神经网络理论、设计、应用,讲解了包括BP神经网络和SOM网络等在内的大多网络结构
19 2019-05-20 -
神经网络训练理论pdf
神经网络训练理论pdf涉及了神经网络训练的理论基础和实践应用。这些论文可能探讨了不同的神经网络训练方法,其中一种可能基于物理学原理。这些研究可能深入分析了利用物理模型来改进神经网络训练的策略,提供了在
62 2023-12-06 -
模糊理论-模糊神经网络
1、模糊理论1965年,Zadeh教授发表论文“模糊集合”(Fuzzy set),标志模糊数学的诞生。模糊集合的基本思想是把经典集合中的绝对隶属关系灵活化,即元素对“集合”的隶属度不再是局限于取0或1
8 2024-07-08 -
MIScnn具有卷积神经网络和深度学习的医学图像分割框架源码
开源Python库MIScnn是一个直观的API,只需几行代码,即可使用最新的卷积神经网络和深度学习模型快速设置医学图像分割管道。 MIScnn提供了几个核心功能: 用于二元和多类问题的2D / 3D
10 2021-02-07 -
25 个 MATLAB 神经网络案例分析与图像分割
这套资料包含 25 个 MATLAB 神经网络案例分析,涵盖基于 SVM 的图像分割以及真彩色图像分割。
4 2024-05-01 -
基于神经网络和证据理论的煤矿风险预警模型
建立了煤矿风险预警指标体系,提出基于BP神经网络和D—S证据理论的煤矿风险预警模型。通过多个BP神经网络输出结果构造证据理论的基本可信度分配(BPA),可以克服BPA传统构造方法带来的主观因素影响,也
15 2020-07-17
暂无评论