神经形态忆阻突触

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该MATLAB框架实现了忆阻器在手写体识别中的应用，包括5级CNN和3级ConvLSTM的前馈和循环卷积网络。作者包括Daniel Belkin、李灿、聂永阳、宋文浩和王忠瑞，顾问为J. Joshua Yang教授和夏强飞教授。代码已在Mathworks Matlab R2017b上进行测试，并提供了演示脚本。

Matlab开发：用于人脸识别的八种神经网络共享形态学权重的资源文件。

介绍了一种利用连接突触计算网络进行图像增强的方法。受到视觉皮层神经元伽马带振荡的启发，引入了连接突触机制到神经网络中，并应用于图像处理。该网络通过整合时间和空间信息来增强图像，最终产生视觉表现更加细致的结果，同时保留了原始图像的关键信息。研究使用五个定量指标验证了方法的有效性，并与其他方法进行了定性比较。

数据形态探秘 本章节深入探讨数据及其类型，并解析数据汇总方法，为后续数据预处理奠定基础。 数据预处理的必要性 现实世界的数据往往存在噪声、不一致、缺失等问题，直接使用会影响分析结果的准确性。数据预处理能够有效解决这些问题，提升数据质量。 数据预处理核心技术 数据清理: 识别并处理数据中的错误、噪声、异常值等，例如缺失值填充、噪声数据平滑等。 数据集成: 将来自多个数据源的数据整合到一起，形成统一的数据视图，例如实体识别、冗余属性处理等。 数据变换: 对数据进行格式转换、规范化、离散化等操作，以便于后续分析和挖掘，例如数据标准化、数值离散化等。 数据归约: 在不损失重要信息的前提下，降低数据的规模，例如数据聚类、降维等。 相似度计算 相似度计算用于衡量数据对象之间的相似程度，是许多数据挖掘任务的基础，例如聚类分析、关联规则挖掘等。

利用HDL编码器在FPGA平台上实现了形态梯度运算，用于灰度图像的边缘检测。该设计通过ModelSim和Xilinx ISE进行了仿真与综合验证。算法核心是从膨胀图像中减去腐蚀图像，提取出图像边缘信息，可应用于后续图像处理任务。

该程序实现了 2 种基于顶帽的血管分割算法，可通过“处理”菜单使用。需要输入彩色眼底图像和蒙版图像。如果需要将分割结果与人工分割图像（黄金标准）进行比较，还需输入黄金标准图像。可在批处理模式下批量打开图像、蒙版和黄金标准图像。

在SPSS数据分析中，对于未分组数据的探索，茎叶图提供了一种直观有效的方式。它将数据按照数值的大小进行分组，并以茎和叶的形式展示数据的分布形态，兼具了表格的结构性和图形的直观性，帮助我们快速地识别数据的集中趋势、离散程度以及潜在的异常值。

Matlab开发：双单元4B形态处理。进行形态加工。

华中与华南地区黄缘闭壳龟在形态特征上存在显著差异，其中体质量、背甲长宽比值、腹甲长宽比值、背甲长宽比与腹甲长宽比等指标差异显著。华中地区A、B两个群体形态差异较小，与华南地区群体差异较大。