复合噪声图像去噪

在现实的图像处理中,图像往往含有加法均匀或者高斯分布噪声的干扰.如果只使用邻域平均法或中值滤波法都不能很好的对图像进行去噪.提出了一种复合型去噪法.该算法首先利用分离像素法把不同噪声污染的像素区别开来,然后分别再用中值滤波或邻域平均法去噪.实验结果表明,此方法具有很强的可信度.     

BP神经网络在煤与瓦斯突出预测的研究

从煤与瓦斯突出的机理出发,构建了多层BP神经网络预测模型,将煤与瓦斯突出的综合影响因素作为特征向量.经过对不同结构的网络的训练,得到最佳结构.该研究可以用来预测工作面煤与瓦斯突出,使定性预测转为定量预测,提高了煤与瓦斯突出预测的科学性和准确性.     

基于BP神经网络的手写字符识别系统

基于BP神经网络对非线性系统辨识的通用性和自适应性等特点,构建了一个BP神经网络模型,增强了网络的自适应能力和学习能力,提高了网络的精度和收敛速度,并在此基础上开发出一个高效准确的手写体字符识别系统.