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SOFM神经网络代码

于 2022-01-21 发布 文件大小:101.65 kB
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代码说明:

自组织特征映射(SOFM)学习对输入向量进行分类,根据它们在输入空间的组合规律。自组织映射在竞争层不同于在该相邻的神经元中学会识别的输入空间的邻接部。因此,自组织映射学习神经元分布(就像竞争层)和都是受过训练的输入向量的拓扑结构。本代码是关于自组织特征映射的c++代码,实现了聚类的功能,可以帮助初学者理解神经网络的相关变成内容

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  • bmp基础 Vc++ MFC
    包括8位、24位位图的读取、重写、灰度化、滤波、边缘检测、旋转等操作,对于初学者有极好的参考价值
    2022-02-05 21:18:09下载
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  • c#二维码解码
    调用zing实现多种格式的二维码解码,功能强大,处理速度较快。调用zing实现多种格式的二维码解码,功能强大,处理速度较快。调用zing实现多种格式的二维码解码,功能强大,处理速度较快。调用zing实现多种格式的二维码解码,功能强大,处理速度较快。
    2022-01-28 20:35:36下载
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  • matlab 非常好用 非常好用
    Z变换(Z-transformation), 是对离散序列进行的一种数学变换。常用以求线性时不变差分方程的解。它在离散时间系统中的地位,如同拉普拉斯变换在连续时间系统中的地位。这一方法 ( 即离散时间信号的Z变换)已成为分析线性时不变离散时间系统问题的重要工具。在数字信号处理、计算机控制系统等领域有广泛的应用。 z变换的存在充分必要条件是:级 请点击左侧文件开始预览 !预览只提供20%的代码片段,完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报 打分 发表评论 暂无评论 0 粉丝 0 发布 0 获赞 关注 查看主页 matlab非常好用 相关源码推荐 目标跟踪运行 camshift算法 0 0 暂无评分基于循环含量比的盲反卷积(BD-RCC)的Matlab代码 0 0 暂无评分排列熵计算 0 0 暂无评分正向运动学 0 0 暂无评分FBMC_UFMC_OFDM_5G-master 0 0 暂无评分 介绍信息预览(0条)评论打分
    2022-11-15 18:45:04下载
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  • 隐写术 VB
    隐写术是的隐藏事实通信正在地方,由隐藏信息的一门艺术其他的信息。可以使用许多不同的载体,文件格式,但数字图像是最由于其频率对互联网的流行。对于隐藏秘密信息在图像中的,都存在种类繁多的隐写技术,有些是比其他人更复杂和所有的人都各自的强、 弱点。不同的应用程序有不同的要求信息隐藏技术的使用。例如,一些应用程序可能需要的绝对不可见性秘密信息,而另一些需要更大的秘密口信要隐藏。本文旨在给图像隐写术,其用途和技术概览。它还试图标识要求一种好的隐写算法的简要反映了哪些隐写技术的更多 适用于哪些应用程序。
    2023-07-19 13:35:06下载
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  • 分析
    能够对给定文件的图像的纹理进行分析,提取相关的数据:包括能量、熵、惯性矩、局部平稳性、相关等信息,并显示分析结果
    2022-03-06 11:52:20下载
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  • 分割源码
    资源描述源码里面实现了一些数字图像中相关的图像分割算法。对于初学者来说会是一个很好的参考。
    2022-06-18 04:24:16下载
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  • 快速双边滤波源代码
    上传代码是 "Fast O(1) bilateral filtering using trigonometric range kernels," IEEE Trans. Image Proc., vol. 20, no. 11, 2011.的源代码,代码由本文作者提供,该源码显著提高了双边滤波的运行速度。希望对大家有所帮助!!
    2023-03-28 03:25:03下载
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  • 基于opencv的查找质心算法
    这个程序用来查找有些不规则的图像,找出不规则图像的质心,需要用到opencv的库支持。
    2022-01-26 03:56:23下载
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  • 直方的计算与显示
    分析图像、物体和视频信息过程,我们常把看到的物体用直方图(histogram)表示,直方图可以用来描述各种不同的事情,如物体的色彩分布、物体边缘梯度模板,以及表示目标位置的概率分布。直方图广泛应用在计算机视觉应用中,简单说,直方图就是对数据进行统计,将统计值组织到一系列事先定义好的bin中,bin中的数值是从数据中计算出的统计量,这些数据可以是诸如梯度、方向、色彩或任何其他特征。直方图获得的是数据分布的统计图。 cvCvtPixToPlane openCV里面的一个函数 可以看作cvSplit是他的宏:  
    2022-07-19 07:26:25下载
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  • 色调映射
    下面是该算法的伪代码:(a) 载入一个 HDR RGB 图像(b) 计算强度层我(c) 计算 log(I)(d) 筛选使用双边滤波获得 log(F) log(I)(e) 计算详细信息通道 D = log(I)-log(F)(f) 计算: 三角洲 = max[log(F)]-min[log(F)](g) 计算: γ = log(constrast) / 三角洲(h) 计算新的强度层: N = 10^[gamma*log(F) + D](i) 规模的 RGB 值由 N / 我(j) 保存 LDR 图像
    2022-03-20 02:40:04下载
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