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基于遗传神经网络的图像分割.zip,VC++编写,供学习研究使用
提出了一种用多层神经网络对图像进行非线性分割的方法,讨论了所用多层神经网络的学习速度的改进与训练样本的选择方法。实验表明,该多层神经网络系统可用于实时图像分割,并能获得很好的结果。
为了提高遥感图像语义分割的效果和分类精度,设计了一种结合ResNet18网络预训练模型的双通道图像特征提取网络。将多重图像特征图进行拼接,融合后的特征图具有更强的特征表达能力。同时,采用批标准化层和带
针对模糊神经网络结构设计问题及模糊集在语言描述上存在的不足, 提出一种基于扩展的卡尔曼滤波(EKF)的自组织T-S 模糊Elman 网络, 并推导了网络训练算法. 分别采用递归最小二乘法和EKF 对线
基于简化OSPF协议的自组织网络
针对传统的模糊C均值聚类算法(FCM)在图像分割中对噪声十分敏感这一局限性,提出一种自适应的FCM图像分割方法。该方法充分考虑图像像素的灰度信息和空间信息,根据像素的空间位置自适应地计算一个合适的相似
基于神经网络的ＲＧＢ－Ｄ图像分割，可在代码基础上修改，进行二次开发．
基于自适应阈值的彩色图像分割算法研究，王博，宋苗，图像分割是由图像处理转换到图像分析的关键，人脸图像分割是人脸检测最重要的环节，好的人脸分割算法将会使得后续的人脸检测定位
无线传感器网络是当前信息技术的前沿之一，在生态环境监测、基础设施安全、先进制造、物流管理、医疗健康、工业传感、智能交通控制、智能能源及军事等领域具有十分广阔的应用前景。无线传感器网络独特的要求和制约因
一种自组织自适应无线传感器网络路由及实现技术
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