关于二叉树结构的一个应用小实例

基于卷积神经网络处理中文文本分类

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目标识别是计算机视觉一个重要的研究领域，由此延伸出的车辆型号识别具有重要的实际应用价值，特别是在当今交通状况复杂的大城市，智能交通系统成为发展趋势，这离不开对车辆型号进行识别和分类的工作，本文围绕如何利用计算机视觉的方法进行车辆型号的识别和分类展开了一系列研究：本文对当前的目标识别和分类的特征和算法做了总结和归纳。分析比较了作为图像特征描述常见的特征算子，总结归纳了他们的提取方法、特征性能以及相互之间的关联。另外，介绍了在目标识别工作中常用的分类方法,阐述了他们各自的原理和工作方法。研究了深度神经网络的理论依据，分析比较了深度神经网络不同的特征学习方法，以及卷积

该程序很规范的应用核回归 Kernel regression 理论 以及应用了自适应高斯函数做核，达到图像处理的去噪，去模糊，超分等处理，本人项目用应用到的，感觉其他人也会用，因此分享，这是Takeda在07年发表的文章《Kernel Regression for Image Processing and Reconstruction》（IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL. 16, NO. 2, FEBRUARY 2007）中提供的代码，对于学习核回归理论的朋友很有帮助！

用RBF神经网络构造内部模型，并求得逆模型，整个闭环过程能良好的控制跟踪

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