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基于高温物体的温度不同,与之相对应通过数码相机摄取的高温物体的颜色也不同,提出一种神经网络的图像颜色测温方法.选取RGB模型的R、G和B作为模式特征向量,用BP网络拟合高温物体的颜色和温度之间的非线性关系.实验结果表明,该方法精度高,运行速度快,切实可行. 相似文献
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基于MATLAB的改进BP神经网络的实现与比较 总被引:7,自引:0,他引:7
BP神经网络应用广泛,且算法很多,研究多种神经网络的优势与不足,以能在不同对象下选取合适的神经网络算法。运用MATU出来实现各种BP神经网络的设计和训练。并以函数逼近为例,通过对不同的BP神经网络仿真与原函数图像的拟合,比较不同的BP神经网络的性能,验证新型BP网络的优势,得出如何根据对象选取神经网络的结论。 相似文献
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高温物体的温度不同,通过数码相机摄取的高温物体的颜色也不同,由此提出一种基于神经网络的图像颜色测温方法.选取RGB模型的R、G和B作为模式特征向量,用BP网络拟合高温物体的颜色和温度之间的非线性关系.实验结果表明,该方法精度高,运行速度快,切实可行. 相似文献
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