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手写体数字识别、nn算法、svm算法matlab实现
图像预处理包括图像的灰度化、二值化、反色处理、图形锐化、 数字分割、归一化等主要任务。特征提取为使用不同的特征提取方法,对于预处 理过的图像,进行数字特征提取
压缩包中包含4个文件，分别为mnist的train和test文件，其中两个文件是全集，例外两个是包含100条数据，用于前期测试神经网络使用。对应的代码在也可以在本人上传的其他资源中找到。
基于概率神经网络的手写体数字识别
简单手写体数字识别系统关于vb网络的编程基础知识winsock控件的使用，简单的聊天程序，局域网的网络编程
毕业都好几个月了，这个是我本科毕业的毕业论文。当初这个毕业设计被评分为91分.拿来卖应该问题不大，但是我想自己也不缺那几个钱，还不如给那些喜欢搞图像识别方面的同志共享一下。（注意：请勿用本论文，作为商
基于概率神经网络的手写体数字识别,用MATLAB实现，代码详细
本文论述并设计实现了一个脱机自由手写体数字识别系统。文中首先对待识别数字的预处理进行了介绍，包括二值化、平滑滤波、规范化、细化等图像处理方法；其次，探讨了如何提取数字字符的结构特征和笔划特征，并详细地
应用BP神经网络进行手写体字母数字识别。中国知网下载的。
采用ＢＰ神经网络、原始极限学习机、正则极限学习机和傅里叶变换优化极限学习机算法分别进行手写体数字字符识别仿真实验，通过ＭＩＮＩＳＴ数据库中＃１００００个手写体数字样本训练神经网络数据传输过程
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