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基于神经网络的数字水印技术的研究 总被引：1，自引：1，他引：0
文章将讨论神经网络在数字水印实现技术上的应用,并具体研究基于RBF神经网络的数字水印和基于离散Hopfield网络的改进方案。 相似文献
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农口国家工程技术研究中心是所有涉农国家工程技术研究中心的总称。本文在明确农口国家工程技术研究中心职能定位,梳理其发展现状的基础上,基于离散Hopfield神经网络方法,实现对农口国家工程技术研究中心综合实力的分级评价,并根据结果对评价指标提出了修正建议。 相似文献
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车牌自动识别系统是一种利用车辆的动态视频或静态图像从而进行车牌号码自动识别的模式识别技术,是计算机视觉技术与模式识别技术相结合的技术领域。本文应用图像处理技术对车牌进行定位、获取字符,对字符进行分割,利用神经网络识别技术来对车牌字符进行识别,从而达到较好的自动识别效果。 相似文献
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基于Hopfield的脱机手写数字识别理论及算法 总被引：1，自引：0，他引：1
脱机手写数字识别在很多领域具有广泛的应用前景,国内外学者对此做了大量的研究工作,提出了很多预处理和模式识别的算法,大大提高了手写数字的识别精度。为了提高手写数字识别的精度,本文将Hopfield神经网络应用于脱机手写数字识别分析中,Hopfield神经网络的“能量函数”的能量在网络运行过程中,具有不断地减少最后趋于稳定的平衡状态的特性,而且网络一旦建立即可自动运行,无需训练。脱机手写数字的识别过程分为两步：训练阶段,识别阶段。在训练阶段,提取训练样本集的代数特征,建立网络模型,以输八向量为目标向量,保存网络连接权值和闺值以及代数特征;在识别阶段,将待识别数字特征送入网络运行,待网络运行到平衡状态后,将输出结果与数字特征库的向量进行比较,距离最小者即为待识别的数字。 相似文献
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针对当前车辆识别算法,由于传统的特征提取车牌识别方法,直接通过图像的灰度特征进行车牌识别,当外界光线不足时,图像灰度特征不明显而不能准确识别相似字符,造成车牌误识别的问题.提出了一种改进的神经网络算法的车牌识别系统.通过建立汉字网络、字母数字网络找出相似字符之间的差异进行识别,实验表明,这种识别算法实现简单,识别准确率高. 相似文献
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文字图像由于受噪声、随机污点的干扰,以及图像边框的影响,其字符很难精确分割,直接影响后续的特征提取以及识别工作.为解决上述问题,本文提出采用分形理论进行字符切分,仿真结果证明此方法和传统的基于上下轮廓凹凸特征的分割方法相比,可以有效抑制噪声特别是图像边框干扰,提高了切分的正确率. 相似文献
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基于Hopfield神经网络的概念检索技术 总被引：3，自引：1，他引：3
本文首先介绍了概念检索技术的发展，然后通过对概念共现率的分析和计算，以此构建Hopfield神经网络，给出了一个基于Hopfield神经网络来实现概念联想的算法；最后抽取《中国分类主题词表》中的部分主题词作为试验数据，得出实验结果。 相似文献
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本文通过利用Gronwall不等式和巴拿赫不动点原理,并结合一些分析技巧,获得了保证一类Hopfield神经网络平衡点的存在性和全局指数稳定性的一些充分条件,所得结果改进和推广了一些已有的结果。我们的结果有助于设计全局指数稳定的Hopfield神经网络。 相似文献
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把Ｄｉｒａｃ符号表示引入四态离散复数神经网络模型中，从理论和数值模拟上初步考罕了模型的稳定性，存贮容量和容错能力，四态离散复数神经网络模型可应用于四态灰度或彩色图象的识别中，该模型也可应用于具有矢量点特征的图象识别中。 相似文献
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为实现限速交通标志的快速准确识别,采用模板匹配对限速交通标志进行识别。首先图像进行倾斜校正,并在HSV颜色空间进行分割,提取感兴趣区域(ROI),然后利用垂直投影分割字符,最后通过和模板字符进行匹配,比较两者相似度来识别字符。实验结果表明,该方法能够有效分割出限速交通标志的字符,并能准确的识别出标志。 相似文献
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三种常用的人工神经网络 总被引：1，自引：0，他引：1
人工神经网络是一种由大量简单的处理单元组成的非线性、自适应、自组织系统。本文介绍了神经网络的基本要素、网络拓扑结构特性及不同网络拓扑结构下的工作特性,并综述了BP神经网络、RBF神经网络、Hopfield神经网络这三种应用比较广泛的神经网络的网络拓扑结构及算法。 相似文献
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离散系统最优控制中动态规划的神经网络算法 总被引：1，自引：0，他引：1
王彦保 《内蒙古科技与经济》2003,(9):61-62
本文对解决动态规划中最优路径的Hopfield神经网络的算法进行了改进，提出了应用该神经网络算法解决离散系统最优控制中动态规划问题，讨论了系统中状态、控制和终点均有约束情形的具体实现步骤。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2017,(10)
设计了一款基于安卓平台的数字识别应用程序,该程序利用设备相机进行图像采集,经过一系列图像处理,能对字符进行识别功能。试验结果表明,该应用程序对手写字符的识别达到较好的效果。 相似文献