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主要內(nèi)容包括：視頻課程內(nèi)容介紹及慎拍不拍說明與參考文獻(xiàn)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)基本概念、理論推導(dǎo)及算法步驟，圖像卷積與池化運算及MATLAB程序效果，識別合成數(shù)字用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與MATLAB自帶函數(shù)程序，人臉識別用CNN識別數(shù)字自帶程序并作全面研究，GoogLeNet應(yīng)用于識別狼狗，花朵及轎車等圖像，增強數(shù)據(jù)及圖像識別分類用自帶函數(shù)程序解決，合成數(shù)字圖像角度回歸預(yù)測及校正問題用自帶函數(shù)程序求解，

基于MATLAB平臺PCA的人臉識別，程序已調(diào)通，可將自己的數(shù)據(jù)替換進(jìn)行識別。得到識別準(zhǔn)確率結(jié)果。購買后可下載視頻中的源程序文件。

全部提供MATLAB程序，提供輔導(dǎo)答疑。【第2版說明】 2019年6月5日，【第2版BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用與MATLAB程序詳解視頻】完成重新錄制視頻。對原來第1版的內(nèi)容全部作了細(xì)化講解。新增加了BP回歸預(yù)測分析未來幾天上證指數(shù)、乳腺腫瘤診斷的建模及篩選主要影響因素、利用BP識別手寫體數(shù)字、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別及預(yù)測函數(shù)表達(dá)式等四章共33個視頻內(nèi)容。

主要內(nèi)容包括：支持向量機（SVM）基本概念與基本理論，線性分類器及其尋找最好分類面的建模分析，線性不可分及核函數(shù)和松弛變量與懲罰因子，支持向量機SVM用于多類分類問題，支持向量機SVM及MATLAB程序實現(xiàn)，基于支持向量機利用圖像屬性分類與程序實現(xiàn)，基于LIBSVM軟件利用圖像屬性分類與程序實現(xiàn)，基于SVM分析意大利葡萄酒多個分類，參數(shù)優(yōu)化及交叉驗證方法與最佳參數(shù)計算，支持向量機進(jìn)行手寫體數(shù)字圖像識別分類

基于MATLAB的車牌識別模型。包括車牌識別系統(tǒng)，完成車牌定位、車牌字符分割和車牌字符識別。用到灰度化、圖像增強、邊緣檢測、車輛定位、分割車牌、車輛預(yù)處理、字符分割最后得到識別結(jié)果。程序已調(diào)通，可直接運行。