基于MATABLE图像处理的缝隙识别代码和演示ppt

期末作业，一个基于matlab图像处理和GUI设计的缝隙识别代码，下面是参考文献 [1]魏海斌,武少威,张启帆,王丛征,朱厚达,强德娟.基于图像处理的沥青路面裂缝识别算法研究[J].中外公路,2020,(第4期). [2]王林,叶鑫,李鹏宇.基于MATLAB GUI的裂缝检测系统研究[J].黑龙江工业学院学报(综合版),2020,(第1期). [3]苏秀芝. 基于图像分析的路面裂缝检测识别系统[J]. 电脑与信息技术, 2022, 第30卷(1):24-27. [4]韩美林1, 武立2, 程峻杰1等. 路面裂缝检测识别系统设计∗[J]. 舰船电子工程, 2020, 第40卷(8):151-154. [5]孙鹏崴1,2, 王俊3, 王树军1,2等. 基于MATLAB GUI的图像处理系统的设计[J]. 计算机技术与发展, 2022, 第32卷(4):215-220. [6]何禧佳，周大成，李臣. Bi和Bi/Er共掺钙铝锗酸盐玻璃的超宽带红外发光（英文）［J］. 光子学报，2014（03）:48-

python基础实践，游戏：飞机大战，具体教程请看b站，求知讲堂python课 链接见简介

链接：【求知讲堂python+人工智能 94天完整版 学完可就业】 https://www.bilibili.com/video/BV1vA411b7Rn/?share_source=copy_web&vd_source=c0865de11829f2f1531c53803d6d2655 一个简单的python实践程序，游戏飞机大战。

MATLAB 人工智能实验设计 基于BP神经网络的鸢尾花分类器设计

一、实验目的 了解分类问题的概念以及基于BP神经网络设计分类器的基本流程。 二、实验平台 MatLab/Simulink仿真平台。 三、实验内容和步骤 1. iris数据集简介 iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集，英文全称是Anderson's Iris data set，是一种多重变量分析的数据集，包含150个样本。每个样本包含了五个元素，其中前四个为特征特征元素，分别为花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，最后一个为品种信息，即目标属性（也叫target或label。包括山鸢尾Setosa、变色鸢尾Versicolour和维吉尼亚鸢尾Virginica三个品种）。所以iris数据集是一个150行5列的二维表。部分样本数据如下表所示： 2. 基于MatLab的学习器设计

MATLAB 人工智能实验设计 基于BP神经网络的房价预估器设计

MATLAB 人工智能实验设计 基于BP神实验内容和步骤 Boston房价数据集简介 20 世纪70 年代中期波士顿郊区房屋价格数据集，它包含的样本数相对较少，有506个。输入数据包含了影响房价的13个特征值，每个特征（比如犯罪率）都有不同的取值范围。例如，有些特性是比例，取值范围为0-1；有的取值范围为1-12；还有的取值范围为0~100，等等。部分样本的特征数据如下表所示： 基于MatLab的学习器设计经网络的房价预估器设计 学习器代码编写 （1）我们需要建立一个预测器，可以通过特征来预测房屋价格，具体代码如下： 步骤1：初始化程序 ↓-------------------------------------------------------------------------------------------------------------- clear all; %% 清除工作空间内的变量及数据，防止后续重名影响程序运行； close all; %% 关闭所有打开的图形窗口； clc; %% 清除命令行窗口中的代码； ↑----------------