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基于神经网络和滤波理论的信息融合算法研究.kdh
随着训练数据的增加以及机器性能的提高，基于卷积神经网络的目标检测冲破了传统目标检测的瓶颈，成为当前目标检测的主流算法。因此，研究如何有效地利用卷积神经网络进行目标检测具有重要价值。首先回顾了卷积神经网
群签密是一种能够同时提供群签名和群加密的密码体制。首次将群签密的应用范围推广到仅需要完整性的场合，给出了广义群签密的定义。广义群签密既有群签密的属性，又有对特定的输入单独提供群签名的功能。基于ACJT
近年来，深度学习中的卷积神经网络已经广泛运用于图像识别领域，它不仅显著提升了识别准确率，同时在特征提取速度方面也优于许多传统方法。针对高速公路环境下的车型识别问题，引入卷积神经网络（CNNs）理论，设
目前最常见的边缘检测算子是Sobel算子,但是它存在对非0°和非90°朝向的边缘检测时,其输出幅度不强、抗干扰和抗亮度变化弱的问题。通过仔细比较Sobel算子与猫（以及雪貂和猴）的初级视皮层的简单细胞
本文采用经验模式分解（EMD）和BP_AdaBoost神经网络对油价进行建模。 基于这两种方法的优势，我们通过使用它们来预测油价。 在一定程度上有效地提高了短期价格预测的准确性。 将该模型的预测结果与
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论文研究-BP神经网络应用中的前后处理过程研究.pdf, 在BP网络的应用过程中,采用数理统计中的一些技巧,用主成分分析法作为前处理过程进行样本集的选择与优化,用回归分析和相关性分析的方法作为后处理过
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