Advertisement

基于模糊神经网络的Python目标自动识别

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究探讨了使用模糊逻辑与人工神经网络结合的方法，在Python编程环境中实现对图像中的目标进行智能、精准地自动识别。这种方法有效提高了复杂场景下的目标检测准确性，为计算机视觉领域提供了新的解决方案。 ATR-FNN是一种基于模糊神经网络的目标自动识别方法，在这一实现中，我们对两种神经网络进行了多类分类任务的比较研究。使用的数据集是MSTAR SAR DATA。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于模糊神经网络的Python目标自动识别
    优质
    本研究探讨了使用模糊逻辑与人工神经网络结合的方法，在Python编程环境中实现对图像中的目标进行智能、精准地自动识别。这种方法有效提高了复杂场景下的目标检测准确性，为计算机视觉领域提供了新的解决方案。 ATR-FNN是一种基于模糊神经网络的目标自动识别方法，在这一实现中，我们对两种神经网络进行了多类分类任务的比较研究。使用的数据集是MSTAR SAR DATA。
     
  • 基于自动规则生成的动态模糊神经网络.zip_动态模糊神经_动态神经网络_模糊神经_模糊神经网络_神经网络matlab
    优质
    本资源提供了一种基于自动规则生成的动态模糊神经网络方法，并附有Matlab实现代码，适用于研究和学习动态系统建模与控制。 使用MATLAB设计动态模糊神经网络可以实现自动生成规则的功能。
     
  • 基于深度卷积神经网络的SAR目标自动识别
    优质
    本研究提出一种基于深度卷积神经网络的方法，用于合成孔径雷达（SAR）图像中的目标自动识别，提升复杂环境下的目标检测精度与效率。 基于深度卷积神经网络的SAR自动目标识别技术能够有效提高对合成孔径雷达图像中的目标进行分类和识别的准确性与效率。这种方法利用了深层神经网络强大的特征学习能力，特别是在处理复杂背景下的小尺寸目标时表现尤为突出。通过训练大量标注数据集，模型可以学会提取关键信息，并在实际应用中实现高精度的目标检测及分类任务。
     
  • 动态模糊神经网络的MATLAB实现_动态模糊神经网络_模糊神经网络_
    优质
    本文介绍了动态模糊神经网络在MATLAB中的实现方法，探讨了该模型的设计原理及其应用价值，为相关领域的研究提供了技术支持。 应用MATLAB编写的动态模糊神经网络的程序实例展示了如何结合模糊逻辑与人工神经网络的优点来处理复杂系统中的不确定性问题。这种类型的模型能够适应环境变化，并且在非线性系统的建模、控制等领域有着广泛的应用前景。通过MATLAB提供的工具箱，如Fuzzy Logic Toolbox和Neural Network Toolbox，可以方便地实现动态模糊神经网络的设计、训练及仿真过程。 该程序实例通常包括以下步骤： 1. 定义输入变量与输出变量； 2. 设计模糊规则集以及隶属度函数； 3. 构建基础的前馈型或递归型人工神经网络架构； 4. 将模糊推理系统嵌入到神经网络中，形成动态调整参数的能力； 5. 利用训练数据对整个混合模型进行优化学习。 这样的程序实例能够帮助研究人员和工程师更好地理解和应用动态模糊神经网络技术，在实际工程项目中有很高的参考价值。
     
  • 基于自动生成功能的动态模糊神经网络
    优质
    本研究提出了一种基于自动生成功能的动态模糊神经网络模型，结合了模糊逻辑与神经网络的优点，能够适应环境变化并实现高效的信息处理和学习能力。 该代码主要涉及神经网络，并结合了模糊控制技术，能够自动生成规则。
     
  • ANFIS_BP-master.zip_模糊神经_模糊自适应_神经网络_BP_tricklqj
    优质
    本项目为一个结合了模糊逻辑与人工神经网络技术的代码库，主要实现基于ANFIS（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System）和BP（Backpropagation）算法的模型训练，适用于复杂系统的建模与仿真。 自适应模糊神经网络的一个模型可以用MATLAB语言实现。
     
  • 基于BP神经网络的性别识别研究-神经网络-性别识别-MATLAB-BP神经网络应用
    优质
    本文探讨了利用MATLAB平台下的BP（反向传播）神经网络技术进行性别识别的研究方法与应用实践，旨在优化性别分类模型。 《MATLAB神经网络与实例精解》一书由陈明著，第6章中的例6.1程序是一个基于BP（Backpropagation）神经网络的性别识别示例，这是学习BP神经网络的经典案例。
     
  • 基于Python和TensorFlow的动物识别卷积神经网络模型.zip
    优质
    本项目为一个利用Python与TensorFlow构建的动物识别系统，采用卷积神经网络技术，旨在高效准确地识别不同种类的动物图像。 基于Python与TensorFlow框架的动物识别系统采用卷积神经网络算法模型构建。
     
  • 基于卷积神经网络的遥感图像目标识别
    优质
    本研究探讨了利用卷积神经网络技术对遥感图像中的特定目标进行高效、精准识别的方法与应用。通过优化CNN模型架构及训练策略，显著提升了算法在复杂背景下的目标检测能力。 针对遥感图像中的目标检测问题，采用基于卷积神经网络的目标检测框架对目标进行提取，并制作了一个包含三类常见遥感图像目标的数据集。为了应对遥感图像中存在的较大旋转角度的问题，我们将空间变换网络融入到超快区域卷积神经网络中，提出了一种具备自学习能力的旋转不变性目标检测模型。通过与传统方法对比分析，我们探讨了不同技术对遥感图像目标检测效果的影响。实验结果表明，融合了空间变换网络的卷积神经网络在提取特征时具有更好的旋转不变特性，并能实现更高的检测精度。
     
  • 基于卷积神经网络的端到端SAR图像自动目标识别源码.zip
    优质
    本资源提供了一种基于卷积神经网络（CNN）实现的端到端SAR图像自动目标识别的完整代码。利用深度学习技术，能够有效提取和分类合成孔径雷达(SAR)图像中的目标特征，适用于研究与应用开发。 基于卷积神经网络端到端的SAR图像自动目标识别源码描述了这样的流程：首先从复杂场景中检测出潜在的目标，并提取包含这些目标的图像切片；然后，将含有目标信息的切片送入分类器进行类型识别。 在该过程中，采用经典的恒虚警率（CFAR）方法来执行初步的目标检测。为了展示全卷积网络在此类任务中的有效性，选择使用两级全卷积架构：第一级用于目标检测，第二级则专注于目标分类工作。 实验数据来源于MSTAR大场景数据集，其尺寸为1476×1784像素。由于该数据集中不存在明确的目标图像样本，因此需要将许多大小为88×88像素的已知目标嵌入到背景中去。这些目标和背景均是由同一机载SAR系统在标准工作条件下获取的标准分辨率（0.3米）图像构成，这使得手动添加目标成为可能。 通过上述方法处理后得到的目标切片以及它们被加入后的大幅场景图将用于后续实验分析与验证模型的性能。