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图像处理与脉冲耦合神经网络 基于Python的实现 第3版 PDF 下载
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相关截图：  资料简介： 《图像处理与脉冲耦合神经网络 基于Python的实现（第3版）》对多种生物视觉模型的起源及特点进行了分析，并详述了PN与ICM两种模型的构成及工作机理。然后以PN与ICM模型为基础，全面说明了这两种模型在图像分析、目标分离、纹理识别、彩色图像处理、图像时间信号提取与应用及逻辑分析等方面的应用。同时还对书中多种算法给出了具体的Python实现代码。《图像处理与脉冲耦合神经网络 基于Python的实现（第3版）》内容丰富、案例典型、学术性强、应用价值强、可读性好。很适合从事智能信息处理、图像处理与识别等信息学科相关专业人员阅读与使用。 资料目录： 第章 -生物模型 ． -引言 ．2 -生物学基础 ．3 -Hodgkin-Huxley模型 ．4 -Fitzhugh-Nagumo模型 ．5 -Eckhom模型 ．6 -aybak模型 ．7 -Parodi模型 ．8 -小结 第2章 -Python程序设计 2． -编程环境 2．． -命令行界面 2．．2 -IDLE 2．．3 -创建一个工作环境 2．2 -数据类型和简单的数学运算 2．3 -元组、列表和字典 2．3． -元组 2．3．2 -列表 2．3．3 -字典 2．4 -切片 2．5 -字符串 2．5． -字符串函数 2．5．2 -类型转换 2．6 -流 2．7 -输入和输出 2．7． -文本文件读写 2．7．2 -Pickle模块 2．8 -函数 2．9 -模块 2．0 -面向对象的程序设计 2．0． -类的内容 2．0．2 -运算符定义 2．0．3 -继承 2． -检错 2．2 -小结 第3章 -Numpy、SciPy和PythoImage -Library 3． -NumPy 3．． -创建数组 3．．2 -数组转换 3．．3 -矩阵 向量乘法 3．．4 -数组的优势 3．．5 -数据 |
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