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神经网络bp算法ppt讲义

于 2020-12-09 发布

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代码说明：

感知器神经网络内容包括基于BP算法的多层前馈网络模型BP算法的实现，基本思想，推导过程，程序实现，BP学习算法的功能

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three.js+objLoader.js源码包，内含测试3D建模
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C语言编程规范 MISRA C 2012 + MISRA2012 Guideline + 英文MISRA-C-2012
主要是汽车电子行业c编程规范 MISRA C 2012 Addendum 1 - Rule Mapping。MISRA 2012 Guideline for the use of the C language in critical systems.。英文版本的MISRA-C-2012，汽车电子行业嵌入式开发可以下载学习

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主观题阅卷系统
基于相似度计算的主观题阅卷系统设计，此系统通过ictclas把答案进行分词，然后把分词结果对照中文停用词表把一些没有实际意义的词语过滤掉，然后根据余弦定理计算出学生答案和标准答案的相似度。句子分词是直接用的中科院的ictclas，其他地方是自己写的，包括分词后每个词的权值啦，去除无意义的词啦（比如：的，像，是，好。。。等等对照停用词表），最后通过自己的计算公式，计算出学生答案和标准答案的相似度百分比。可以直接在main方法中测试，不过自己又添加了struts，所以也可以在页面当中进行测试。功能经过自己测试完全通过，至于美化页面，自己有兴趣可以完善一下。

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基于视频检测的车辆测速方法基于视频检测的车辆测速方法《现代电子技术》2009年第23期总第310期b电子技术应用1.4基于灰度的图像匹配图像下端位置在世界坐标中的点(即Pa)距离相机的水由于拍摄范围较小,在两帧间.忽略车辆因远离相平距离,即图像中距离相机的最近点:;D_FAR为图像机产生的几何变化,根据图像块间的灰度差平方和作为上端位置在世界坐标中的点(即P)距离相机的水平距匹配判定依据离,即图像中距离相机的最远点;O为摄像机光心;HsiE=∑/li,j-I1(i,j)76)为图像高度;P为机动车上某一点,该点在图像坐标系式中:1,(i,j是第n帧中车尾处图像块l()为中的纵坐标上(即图像高度方向)对应点Q;dst为机第n+1帧中,从对应于第n帧的车尾位置开始,向上动车上的点P距离摄像机的水平距离;Y为机动车上依次搜索到的图像块的点P距离地面的高度如图2所示,在第87帧的帧差边缘二值图像中(c)由世界坐标中的相互关系可得检测到车尾时,将86帧中车尾区域对应图像作为被匹Z0= arctan(D_NEARH-CAM) (8)配图像(图2(a)),在87帧中搜索与该图像最匹配的位arctan(D-FARH- CAM置(图2(b))。图2(a)、(b)屮矩形框在垂直方向上移动结合图像坐标系的像素,即相机坐标系下车辆移功的距离∠0=(∠甲-∠0)12= arctan/ H/22车辆测速方法∠U= arct an2.1速度测量在各种测速方法中,所有的测速设备都是依据由式(5)可得:式(7)得到的n△s/△(7)利用视频检测方法对午辆进行测速时,Δt为两帧对车辆上任意点P到相机光心连线,与相机垂直图像之间的时间差,可根括摄像机采集帧率计算得到,方向的夹角通常是一个固定值,Δs需要通过图像处理方法在图像∠中= arctan H_CAM-y序列中找到被测车辆实际移动的距离。考虑图中∠中,∠0,∠8∠之间的关系,有:2.2距离测量考虑摄像机架设位置和角度,对两张图像中相匹配∠φ=∠0+(∠4-∠0)/2+∠V1Qn>H/2点建立车辆移动距离模型,如图3所示∠0+(∠9-∠0/2-∠Qv

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