轉接網路識別 的英文怎麼說

中文拼音 [zhuǎnjiēwǎnglùzhìbié]
轉接網路識別 英文
transit network identification
  • 轉 : 轉構詞成分。
  • 接 : Ⅰ動詞1 （靠近;接觸） come into contact with; come close to 2 （連接; 使連接） connect; join; put ...
  • 網 : Ⅰ名詞1 （捕魚捉鳥的器具） net 2 （像網的東西） thing which looks like a net 3 （像網一樣的組織或...
  • 路 : 1 （道路） road; way; path 2 （路程） journey; distance 3 （途徑; 門路） way; means 4 （條理） se...
  • 識 : 識Ⅰ動詞[書面語] （記） remember; commit to memory Ⅱ名詞1. [書面語] （記號） mark; sign 2. （姓氏） a surname
  • 別 : 別動詞[方言] （改變） change （sb. 's opinion）
  • 轉接 : change-over; throw-over; switch; transfer; transit; reset; adapter coupling; built-up connection
  • 網路 : 1. [電學] network; electric network2. （網） meshwork; system; graph （指一維復形）; mesh
  • 識別 : 1 （辯別; 辯認） discriminate; distinguish; discern; tell the difference; spot 2 [計算機] identif...
  1. 2 artificial neural network, which is one of services provided from the matlab platform, is applied to simulate the relationship between input and output in the system in order to recognize the system so that the performance function can be transformed into the random variable from the force

    在matlab平臺上利用人工神經網路來模擬系統的輸入與輸出關系，對系統進行識別，從而使大壩功能函數由對應于的應力表達直接轉化為外界隨機變量來表達。
  2. Later on, after elaborating the disadvantages of the old methods in detecting and recognizing moving objects, a series of corresponding approaches are proposed, such as grid scan, local tracking bug and dynamic window in object tracing to reduce the huge data needed to be processed, maximum and minimum for selecting a proper segmentation threshold and improved conversion from rgb model to hsv and so on to decrease the influence of inhomogeneous lighting and the color noise, a bilinear interpolation in each quadrant to eliminate the bad effect on the recognition precise because of the distortions of the camera. after that, much emphasis is given on application study in pattern recognition with a feed - forward neural network. both the basic bp algorithm and improved bp algorithm in the study process are described in detail, and the later is used to quicken convergence speed and improve validity of the network

    然後，分析和闡明了傳統的運動目標檢測方法的不足，並在此基礎上結合研究中的實際實驗環境，提出了一系列解決方法，包括針對降低龐大數據量而提出的網格掃描、局部「跟蟲」追蹤和動態窗口掃描等目標檢測方法，針對實驗環境中光照不均和顏色干擾提出基於人機交互的最大最小值閾值選取方法和引入改進的rgb模型到hsv模型的轉換方法，為消除圖像畸變對識別精度的惡劣影響而採用的通過控制點進行雙線性插值進行畸變校正的方法；緊接著，概述了神經網路的發展歷史和幾種常用神經網路模型的特點，重點研究了前饋型神經網路在模式識別中的應用問題，詳細闡述了基本的bp演算法和學習過程中bp演算法的改進，從而使網路收斂速度更快，解決問題更有效，並在此基礎上，設計了一個基於bp神經網路的運動目標識別系統，給出了實驗結果。
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