范例程序下载:http://files.cnblogs.com/gpcuster/ANN3.rar如果您有疑问,可以先参考 FAQ 如果您未找到满意的答案,可以在下面留言:) 0 目录人工神经网络入门(1) —— 单层人工神经网络应用示人工神经网络入门(2) —— 人工神经基本概念介绍人工神经网络入门(3) —— 多层人工神经网络应用示例人工神经网络入门(4) —— AForge.Net简介 1 介绍这篇文章中,我们将介绍一个用C#实现的框架AForge,利用这个框架,您可以方便地操作人工网络,

原文:人工神经网络简介和单层网络实现AND运算--AForge.NET框架的使用(五) 前面4篇文章说的是模糊系统,它不同于传统的值逻辑,理论基础是模糊数学,所以有些朋友看着有点迷糊,如果有兴趣建议参考相关书籍,我推荐<模糊数学教程>,国防工业出版社,讲的很全,而且很便宜(我买成7元钱). 人工神经网络的简介 人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型.它是一种运算模型,由大量神经元和相互的连接组成,每个神经元代表一种特定的输出函数,称为激励函数(activati

时间过得真快啊,转眼今年就要过去了,大半年都没有写博客了,要说时间嘛,花在泡妹子和搞英语去了,哈哈...前几天老大问我 怎么这么长时间都没写博客了,好吧,继续坚持,继续分享我的心得体会. 这个系列我们玩玩aforge.net,套用官方都话就是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的,这个框架提供了不同的类库和关于类库的 资源,还有很多应用程序例子,包括计算机视觉与人工智能,图像处理,神经网络,遗传算法,机器学习,机器人等领域,这个系列研究的重点 就是瞎几把搞下AForge.Imaging这个命

前言: AForge.NET 是用C#写的一个关于计算机视觉和人工智能领域的框架,它包括图像处理.神经网络.遗传算法和机器学习等.在C#程序中使用摄像头,我习惯性使用AForge.NET提供的类库.本文讲解如何在WPF程序中调用AForge.NET控件实现视频和抓拍功能. AForge.NET控件下载地址:http://code.google.com/p/aforge/ WPF与WinForm控件交互: 要实现视频功能,需要使用AForge.Controls命名空间中的VideoSourcePl

原文:进化计算简介和遗传算法的实现--AForge.NET框架的使用(六) 开学了,各种忙起来了… 上一篇介绍了AForge.NET在人工神经网络上的一点点使用,但是老觉不过瘾.matlab用着实在不习惯,就又琢磨了一下进化计算. 进化计算简介 进化计算算不上新的方法了,已经有大量研究人员作出了努力,这导致了大量的进化计算算法出现.他们不仅研究算法本身,还致力于扩大算法的应用范围. 众所周知,现实世界存在大量复杂问题,它们中一部分无法用常规方法在合理的时间内获得精确解,而另一部分甚至没有行之有效

原文:模糊系统架构和简单实现--AForge.NET框架的使用(四) 先说一下,为什么题目是简单实现,因为我实在没有弄出好的例子. 我原来用AForge.net做的项目中的模糊系统融入了神经网络和向量机,没法抽出来当例子,就用了个最老的自动车辆的例子. 模糊系统(Fuzzy System)架构 前面零零散散说来一下有关模糊系统和模糊理论的东西,这里来个总结. 模煳系统的基本架构如图8.1所示,其中主要的功能方块包括:(1)模煳化机构.(2)模煳规则库.(3)模煳推论引擎.以及(4)去模煳化机构.

原文:子句判断.启动强度和去模糊化--AForge.NET框架的使用(三) 使用AForge.NET进行模糊运算 上一篇说来一些模糊运算的数学问题,用AForge.NET做相关运算就很简单了. 1.联集运算中的标准联集 数学:s (p,q) = max (p,q) 程序: public class MaximumCoNorm : ICoNorm { public float Evaluate( float membershipA, float membershipB ) { return Mat

原文:模糊集合和隶属度函数--AForge.NET框架的使用(一) 什么是AForge.NET? AForge.NET是一个为开发人员和研究人员开发的框架,它可以用于计算机视觉,遗传算法,图像处理,神经网络,机器人学习与控制,机器学习和模糊系统. AForge.NET的官方文档比较丰富,网上也有一些相关文章,但是多是关于视觉和神经网络的,而我个人对模糊系统比较感兴趣,故写下自己的一些感受. 模糊系统和模糊理论简述 模糊系统主要是区别于经典系统(或称为常规系统).在研究人机系统,管理系统,特别是经

本文主要内容包含: (1) 介绍神经网络基本原理,(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法,(3) Matlab实现前向神经网络的方法 . 第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的測试数据集.Iris数据集能够在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现须要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼

AForge.NET是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的,这个框架提供了不同的类库和关于类库的资源,还有很多应用程序例子,包括计算机视觉与人工智能,图像处理,神经网络,遗传算法,机器学习,机器人等领域. AForge.NET 工具源码下载 http://www.csdn.net/tag/aforge.net/download

时间过得真快啊,转眼今年就要过去了,大半年都没有写博客了,要说时间嘛,花在泡妹子和搞英语去了,哈哈...前几天老大问我 怎么这么长时间都没写博客了,好吧,继续坚持,继续分享我的心得体会. 这个系列我们玩玩aforge.net,套用官方都话就是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的,这个框架提供了不同的类库和关于类库的 资源,还有很多应用程序例子,包括计算机视觉与人工智能,图像处理,神经网络,遗传算法,机器学习,机器人等领域,这个系列研究的重点 就是瞎几把搞下AForge.Imaging这个命

AForge.NET是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的,他包括计算机视觉与人工智能,图像处理,神经网络,遗传算法,机器学习,模糊系统,机器人控制等领域.这个框架由一系列的类库组成.主要包括有:AForge.Imaging —— 日常的图像处理和过滤器AForge.Vision —— 计算机视觉应用类库AForge.Neuro —— 神经网络计算库AForge.Genetic -进化算法编程库AForge.MachineLearning —— 机器学习类库AForge.Robotics

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 下载Demo - 2.77 MB (原始地址):handwritten_character_recognition.zip 下载源码 - 70.64 KB (原始地址) :nnhandwrittencharreccssource.zip 介绍 这是一篇基于Mike O'Neill 写的一篇很棒的文章:神经网络的手写字符识别(Neural Network for Recognition of Handwritten Digits)而给出的一个

序列 名称 介绍 1 Aforge AForge   AForge名称空间的核心名称空间.微软网络框架,其中包含核心类所使用的其他框架的命名空间和类,可以独立用于各种用途. 2 AForge.Controls AForge.控制命名空间包含不同的有用的UI控件,这可能是与其他类AForge一起使用的框架. 3 AForge.Fuzzy 模糊的命名空间包含的接口和类与模糊集来操作 4 AForge.Genetic 基因遗传命名空间包含遗传计算的接口和类.名称空间和它的子名称空间包含类,可以解决很多

Andrew Kirillov 著 Conmajia 译 2019 年 1 月 12 日 原文发表于 CodeProject(2006 年 11 月 19 日),已获作者本人授权. 本文介绍了一个用于神经网络计算的 C# 库,并展示了如何用这个函数库进行问题求解. 全文约 3700 字,建议阅读时间 8 分钟.原文是 13 年前的旧文章,这篇译文也是我早期学英语的习作.胜在题材选的好,人工智能基础研究,放到今天不仅没有过时,反而正是风头十足的前沿科技. 这个库最终命名为 ANNT(Artific

AForge.NET是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的,这个框架提供了不同的类库和关于类库的资源,还有很多应用程序例子,包括计算机视觉与人工智能,图像处理,神经网络,遗传算法,机器学习,机器人等领域. 这个框架由一系列的类库组成.主要包括有: AForge.Imaging —— 一些日常的图像处理和过滤器 AForge.Vision —— 计算机视觉应用类库 AForge.Neuro —— 神经网络计算库AForge.Genetic -进化算法编程库 AForge.MachineLea

AForge.NET是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的,他包括计算机视觉与人工智能,图像处理,神经网络,遗传算法,机器学习,模糊系统,机器人控制等领域.这个框架由一系列的类库组成.主要包括有:AForge.Imaging —— 日常的图像处理和过滤器AForge.Vision —— 计算机视觉应用类库AForge.Neuro —— 神经网络计算库AForge.Genetic -进化算法编程库AForge.MachineLearning —— 机器学习类库AForge.Robotics

自组织映射和弹性神经网络 自组织映射(SOM),或者你们可能听说过的Kohonen映射,是自组织神经网络的基本类型之一.自组织的能力提供了对以前不可见的输入数据的适应性.它被理论化为最自然的学习方式之一,就像我们的大脑所使用的学习方式一样,在我们的大脑中,没有预先定义的模式被认为是存在的.这些模式是在学习过程中形成的,并且在以更低的维度(如二维或一维)表示多维数据方面具有不可思议的天赋.此外,该网络以这样一种方式存储信息,即在训练集中保持任何拓扑关系. 更正式地说,SOM是一种集群技术,它将帮助

目录 简介 主要架构 特点 学习之旅 简介 AForge.NET是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的,这个框架提供了不同的类库和关于类库的资源,还有很多应用程序例子,包括计算机视觉与人工智能,图像处理,神经网络,遗传算法,机器学习,机器人等领域. 主要架构 这个框架由一系列的类库组成.主要包括有: AForge.Imaging —— 一些日常的图像处理和过滤器 AForge.Vision —— 计算机视觉应用类库 AForge.Neuro —— 神经网络计算库AForge.Genetic

基于BP神经网络的字符识别研究 原文作者:Andrew Kirillov. http://www.codeproject.com/KB/cs/neural_network_ocr.aspx 摘要:本文通过对人工智能课程中BP神经网络的学习,基于一个神经网络的开源项目,开发实现了一个简易的字符识别系统,并给出了较为理想的实验效果.该系统可以在手写体,印刷体字符识别上有广泛的应用. 关键词:BP神经网络; 字符识别:开源:AForge.NET 0 引言 在处理光学字符识别(OCR)问题上有很多种方法