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归一化处理
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交通标志检测
交通标志检测 应用背景 道路交通系统 交通状况 驾驶员 危险与困难 规定速度 特殊路段 禁令标志 限速标志 禁止左右转弯标志 先进车辆辅助驾驶系统 ADAS 传感器 CCD摄像头 图像处理 模式识别 K均值聚类算法 图像分割算法 RGB颜色空间 HSI图像 光照噪声 归一化处理 数据挖掘 快速鲁棒性算法 SIFT 特征向量 平移 缩放 旋转不变性 光照变化 仿射 投影 特征点检测 方框滤波 Haar响应 欧氏距离匹配应用背景 交通标志在道路交通系统中占据重要地位，其主要作用为显示当前路段交通状况，提示驾驶员前方道路环境中的危险与困难，警告驾驶员按规定速度行驶，特殊路段禁止左右转弯或禁止停车等，为安全驾驶提供有利的保障。因此，交通标志的检测与识别是一个非常重要的课题，对防止道路交通事故，保障驾驶员的人身安全具有重要意义。 道路交通标志中，禁令标志主要起到禁止某种行为的作用，共43种，在交通标志中占据重要地位[14]。其中，限速标志及禁止左右转弯标志，对保障驾驶人的安全行驶具有重要意义，因此也是目前交通标志识别领域研 -
手写数字图片识别
读入手写数字图片进行归一化处理，统一尺寸。默认为24×24图形块，并通过ostu算法进行二值化；其次，对二值化图像进行图像细化等形态学操作，并按照算法要求进行特征提取；最后，载入模板矩阵进行对比，选用欧式距离测度，得到识别结果 -
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PSO的RBFNN优化程序算法
PSO的RBFNN优化程序算法步骤1.样本数据归一化处理，即将输入输出归一化到[-1，1]区间；2.确定RBF网络的中心和宽度；3.以拟合误差的均方根作为性能指标，使用PSO算法优化RBF网络输出层到隐层的连接权值矩阵 -
MATLAB实现的归一化BP神经网络集成数据分析工具
本项目基于MATLAB开发，集成多种BP神经网络建模框架，支持多源数据归一化预处理、网络结构配置、模型训练与集成预测。提供交互式界面选择min-max或z-score等标准化方法，实现高效数据建模与分析。
