基于PCNN改进算法的手写体识别研究

脉冲神经网络(PCNN)被广泛应用于图像处理、模式识别等领域。提出了一种基于PCNN的凹点检测改进算法。首先改进神经元激励函数,并利用小波收缩法去噪,保持图像的层次性,然后通过凹点检测识别手写体。实验结果表明,提出的方法能有效提高手写字母的识别率,尤其是在噪声环境下,识别率得到大幅提升。     

基于改进脉冲耦合神经网络的动态人脸识别

动态人脸识别在实时监控和人员追踪等领域具有广泛应用前景,是目前人脸识别技术的研究热点之一.针对传统人脸识别技术在动态人脸识别应用中识别率不高的问题,提出一种基于背景差分法的改进脉冲耦合神经网络的动态人脸识别方法.利用脉冲耦合神经网络时空总和特性,将脉冲耦合神经网络神经元与人脸图像像素对应,使对不同人脸图像像素产生不同点火序列,通过对图像像素点火序列分析,可以进行不同人脸的区分.对500组动态人脸图像的随机抽取实验表明,改进脉冲神经网络对实际场景中的动态人脸识别性较好,可以较好地对不同人物进行区分,具有稳定鲁棒性.     

基于CDIO模式的JavaScript课程实验设计

阐述以JavaScript课程实验为例,将CDIO工程教育模式引入计算机专业课程实验中的课程实验教学设计和教学方法,分析在课程实验中使用CDIO教学模式和反射式教学法,能帮助学生快速掌握实验技能,提高学习主动性和积极性。     

小组教学模式在高职院校C语言教学中的实践与成果

“C语言程序设计”是计算机相关专业和其他有志从事计算机技术的人员的一门重要的专业基础课程。对于培养目标是实用型技术人才的高职院校的学生来说,学好C语言课程非常重要,但学习该课程有相当的难度。本文抓住高职院校学生的特点,并以实际教改过程为依据,详细阐述了小组教学模式在课堂教学中的意义及实施过程,在实际运用中,取得了明显的效果。     

基于遗传算法的模糊神经网络公交到站时间预测模型研究

公交到站时间的预测受到诸多因素的影响,各种因素对预测准确度不可度量,很难采用传统数学模型进行建模解决。采用基于遗传算法的模糊神经网络模型对公交到站时间进行预测,该模型将遗传算法和模糊推理系统融入多层前馈神经网络中,并通过模糊规则的隶属度进行初始化与更新网络各个参数初始值,同时利用多子群自适应遗传算法进行宏观搜索,提高整个网络的寻优能力。模型以成都市某线路公交运行时间预测为例对其进行了模拟仿真,仿真结果表明基于遗传算法的模糊神经网络公交到站时间预测模型具有较高的准确性与可靠性。