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随着网络规模的增长,Overlay网络流量预测已经日渐成为研究热点。与传统网络相比,Overlay网络本身的特性决定了传统的预测方法已不能适应它的要求。提出一种基于模拟退火的粒子群神经网络来预测Ove
本报告旨在通过深入研究卷积神经网络(CNN)的原理及应用,探究其在图像检测领域中的优势和应用。我们在该领域进行了一系列的实验,通过数据分析和结果对比,得出了一些有价值的结论和建议,为相关领域开展更深入
磁共振成像(MRI)是早期检测脑肿瘤的重要诊断技术,由于其形状,位置和图像强度不同,从MRI图像分类脑肿瘤是一项具有挑战性的研究工作。 为了成功分类,需要使用分割方法来分离肿瘤。 然后从分割的肿瘤中提
基于卷积神经网络的心电信号分析方法研究,胡阳生,俞俊生,心电图(ECG),是由心脏的每个心动周期中的生物电的变化形成的图形,它含有丰富的人体健康的信息,对临床诊断有着重要的意义。卷积�
基于卷积神经网络的图像识别研究
基于卷积神经网络的人脸性别识别研究与应用,耿凯悦,刘晓鸿,人脸包含着人类的性别、种族、肤色,年龄等重要信息,如果可以用计算机识别人脸,就可以方便且非接触式地获得大量人类的生物特征
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