研究论文基于脉冲耦合神经网络的指纹识别方法

基于小波变换与神经网络的指纹识别算法

一种基于粗糙集和神经网络的识别方法

关于BP神经网络人脸识别方法的一篇小文该文利用BP神经网络进行特征的提取和识别，提出了隐层神经元个数的选取原理．讨论了网络初始权值的设置原则等并对BP算法进行了改进，提高了识别的正确率，减少了训练时间

在这里，有全部关于脉冲耦合神经网络的相关论文

第三代人工神经网络模型脉冲耦合神经网络该文档是其MATLAB的程序实现可以直接利用

基于分组BP神经网络的车型识别方法，康艳萍，，将BP神经网络应用于汽车车型的自动识别。在简述车型图像预处理和特征抽取的基础上。重点讨论学习算法的选取问题，提出一种新的分�

matlab语言PCNN实现图像分割边缘检测图像增强等

实现指纹识别需要大量的运算,在ARM平台上运行速度较慢,满足不了系统实时性需求,针对这个问题提出了指纹识别系统设计方案.采用ARM控制器S3C2410为主控CPU,进行任务管理、输入输出接口和外部设备

在许多安全和执法应用中，指纹识别和识别被认为是流行的技术。本文的目的是提出一种基于指纹作为生物特征类型的身份验证系统，该系统能够识别具有高置信度和最小错误率的人员。使用Matlab2015b实施设计的

机械结构的损伤发展到一定程度,会对其功能产生严重影响,所以及早检测出损伤非常必要。针对机械结构在损伤发生时其内部能量分布会发生变化的情况,对加速度计测得的结构振动信号进行短时傅立叶变换,获得可以反映能

以2005年A股制造业的36个财务欺诈公司及相应的配对公司为样本，采用23个财务指标，通过数据挖掘途径，运用多元判别分析、支持向量机、决策树和自己设计的集成分类方法构建了财务欺诈识别模型。实证结果表明

为提高掌纹图像识别率,首先利用手掌的几何轮廓对所采集到的掌纹图像进行预处理,进行分割得到感兴趣的区域。再利用小波变换对掌纹图像分别进行多层分解,进而提取小波特征。最后利用BP神经网络进行分类。通过仿真

基于脉冲耦合神经网络的混沌控制

针对高速公路环境下的车型识别问题,利用深度学习Caffe 框架中的AlexNet 和传统方法支持向.量机( SVM) ,分别对车辆图像进行网络训练与测试,得到两种车型识别方法的准确率并进行比较验证。.

采用Na++K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO42-和HCO3-六种常规水化学指标作为矿井突水水源识别的依据，利用Piper三线图分析了各充水水源水化学特征，筛选出适用于模型构建的样本。运用SPS