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  1. 基于BP神经网络的人脸识别

  2. 基于神经网络的人脸识别 主成分分析提取特征脸 BP神经网络构建识别器

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-11-17
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：lantian_66

  1. 【期刊】基于径向基函数神经网络的高光谱遥感图像分类

  2. 从径向基函数神经网络的理论出发, 针对高光谱数据的特点, 设计了有效的特征提取模型, 再与径向基函数神经网络的输入层连接, 建立了一个新的径向基函数神经网络的高光谱遥感影像分类模型, 并用国产OMISII 传感器获得的64 波段数据进行试验。首先进行了最小噪声分离变换, 提取了1～20 个分量的数据, 使用提取后的数据(20 维) 、提取后数据的纹理变换(20 维) 和主成分分析的前(20 维) , 组成了60 维向量数据进行分类处理, 这种分类器结构简单、容易训练、收敛速度快, 其分类精度达

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-11-09
    • 文件大小：651kb
    • 提供者：timeme

  1. 基于BP神经网络的人脸识别

  2. 人脸自动识别技术有着广阔的应用领域，本文提出用主成分分析和BP神经网络进行人脸识别。人脸识别包括两个部分：第一，特征提取；第二，神经网络进行识别。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-03-04
    • 文件大小：221kb
    • 提供者：hjxfei123

  1. 基于主成分分析的BP神经网络在电力系统负荷预测中的应用

  2. 基于主成分分析的BP神经网络在电力系统负荷预测中的应用_

  3. 所属分类：Actionscript

    • 发布日期：2014-12-23
    • 文件大小：14kb
    • 提供者：qq_24734317

  1. 基于主成分分析和神经网络的人脸检测新算法.pdf

  2. 基于主成分分析和神经网络的人脸检测新算法。对于初学者有很大帮助！

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2008-12-28
    • 文件大小：632kb
    • 提供者：bxf_2008_cf

  1. matlab基于BP神经网络的人脸识别

  2. matlab基于BP神经网络的人脸识别，包含matlab代码及所需要的ORL人脸库，采用了主成分分析法进行特征提取，取得不错的效果。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-29
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：yanying1113

  1. PCA-BP神经网络在回采工作面瓦斯涌出量预测中的应用

  2. 为对回采工作面瓦斯涌出量进行准确的预测,运用主成分回归分析以及BP神经网络原理和方法,结合现场实测数据,采用多元统计分析软件SPSS(Statistical Product and Service Solutions)处理相关数据,研究了影响回采工作面瓦斯涌出量影响因素间的相关关系并提取主成分,以确定BP神经网络中的输入参数,从而建立BP神经网络进行预测.并利用PCA-BP神经网络的方法建立了瓦斯涌出量预测模型.研究结果表明:采用PCA-BP神经网络方法的预测值与实际值最大相对误差为2.820%

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-22
    • 文件大小：436kb
    • 提供者：weixin_38627234

  1. 耦合神经网络在瓦斯涌出量动态预测中的应用

  2. 为了更有效、准确地对煤矿瓦斯涌出量进行预测,保障煤矿生产安全,提出了一种基于改进果蝇算法(MFOA)优化Elman神经网络(ENN)的智能动态预测方法.首先,利用主成分分析法(PCA)对煤矿瓦斯涌出量监测数据进行降维处理;其次,引入果蝇算法以改进的自适应搜索步长进行搜索,以此实现对ENN网络参数的全局寻优,从而建立基于MFOA-ENN的煤矿瓦斯涌出量动态预测模型,并对预测效果进行了验证.实验结果表明:MFOA-ENN模型的平均相对变动值为0.003 7、均方根误差为0.102 6、平均相对误差为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-29
    • 文件大小：953kb
    • 提供者：weixin_38623707

  1. 工业控制网络入侵检测的BP神经网络优化方法

  2. 针对工业控制系统入侵检测模型对各类攻击的检测率和检测效率不高的问题,提出一种Ada Boost算法优化BP神经网络的入侵检测模型.首先利用主成分分析法对原始数据集进行预处理,消除其相关性;其次利用Ada Boost算法对训练样本的权重进行不断调整,从而获得BP神经网络最优权重和阈值;最后再通过Ada Boost算法将BP弱分类器组合成BP强分类器,从而实现工业控制系统的异常检测.实验结果表明该方法在对各攻击类型的检测率和测试时间明显优于其他算法模型.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-24
    • 文件大小：919kb
    • 提供者：weixin_38569219

  1. PM10污染及BP神经网络气象预测——以西安市为例

  2. 在研究近几年西安市PM10污染的现状的基础上,初步选取8类20个气象因子,再采用主成分分析法进行精简,得到11个与PM10相关的主要因子,在此基础上,采用人工神经网络模型对西安市PM10污染状况进行预测,确定了网络模型结构。预测结果表明:预测值与实际值的相关系数达到0.801,在265个测试样本中,预测结果与实际完全吻合的为212d,占80%;相差不超过一级的天数为262d,占98.87%,与实际情况基本一致。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-23
    • 文件大小：214kb
    • 提供者：weixin_38681628

  1. 基于主成分分析的BP网络对主要影响角正切的确定

  2. 基于主成分分析的BP网络对主要影响角正切的确定，吴永康 ，刘文生，为了保证开采沉陷预计中重要参数确定的质量，以主要影响角正切为例，利用神经网络建立确定参数的神经网络模型。通过主成分分析与

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-27
    • 文件大小：171kb
    • 提供者：weixin_38620893

  1. 基于主成分的参考作物蒸发蒸腾量神经网络预测模型

  2. 基于主成分的参考作物蒸发蒸腾量神经网络预测模型，彭世彰，魏征，为了解决采用神经网络模型预测参考作物蒸发蒸腾量ET0研究中泛化能力不足的问题。将天气因子包括最高、最低和日平均温度、日照时数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-20
    • 文件大小：512kb
    • 提供者：weixin_38620839

  1. 基于BP神经网络模型的国家脆弱性问题的求解

  2. 随着人类社会的进步和发展，环境对一个国家的影响不容小觑，其中气候变化对人类生活方式产生深远意义和影响，进而改变国家的脆弱性，本文基于人工智能理论构建了一个国家脆弱性评价模型并利用相关系数法讨论气候变化如何影响区域的不稳定性，发现气候变化对区域稳定性有着举足轻重的作用。问题重述 1.1问题背景 候变化通过对区域稳定性产生影响,进而改变国家的脆弱性,当它与薄弱的政府 治理和社会分裂相结合时,可以引发一系列的暴力恶性事件,通常沿着潜在的民族和政 治分歧发展。早在20世纪90年代,这一概念就已经为一些主

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-03-15
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：zrg_hzr_1

  1. 基于主成分分析和人工神经网络的酒类辨识.

  2. 基于主成分分析和人工神经网络的酒类辨识基于主成分分析和人工神经网络的酒类辨识.基于主成分分析和人工神经网络的酒类辨识.

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-01-24
    • 文件大小：439kb
    • 提供者：huibiteiu

  1. 基于主成分分析和BP神经网络的煤岩界面识别

  2. 针对现有煤岩识别方法由于提取的时域参数过多,存在识别速度慢、实时性差等问题,提出了一种基于主成分分析和BP神经网络的煤岩界面识别方法。该方法首先提取采煤机滚筒扭矩的时域信号,然后利用主成分分析方法对该时域信号进行压缩,最后将得到的最终信号输入到BP神经网络进行煤岩识别。仿真结果表明,该煤岩识别方法不仅满足了识别率,还提高了识别速度,为提高滚筒调高响应速度奠定了基础。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-05
    • 文件大小：551kb
    • 提供者：weixin_38569515

  1. 基于PCA与BP神经网络的信息流失预测模型分析

  2. 针对信息客户流失缺少有效的数据挖掘预测手段问题。提出了应用主成分分析的BP神经网络信息流失预测模型。结合5折交叉验证,模型对来自3个地市的营销返回样本,在训练分类时间和预测分类精度上与未经主成分分析降维的BP神经网络方法进行了比较分析。实验结果表明模型获取了较高的平均预测分类精度(77.46%)和较少的训练分类时间(2.18min),有效地降低了属性维度并改善了预测能力。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-30
    • 文件大小：259kb
    • 提供者：weixin_38630697

  1. 主成分神经网络模型在疾病预测中的应用

  2. 针对在医学卫生领域,疾病受到许多因素的影响,很难用结构式的因果模型加以解释的问题,根据神经网络来预测是一种行之有效的方法。径向基函数(RBF)神经网络应用于疾病的月发病人数预测时,由于影响它的气象因素:月平均气压,月平均气温,月平均相对湿度,月平均风速,月平均降水量本身具有很大的相关性,且维数较高,RBF神经网络的预测精度会下降,针对这一问题,文中提出了利用主成分分析(PCA)方法对原输入空间进行重构,并根据各主成分的贡献率来确定网络结构,从而有效的解决了预测精度下降的问题。最后以2001年8月

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-27
    • 文件大小：931kb
    • 提供者：weixin_38554193

  1. 基于PLS-BP神经网络模型的导水裂缝带高度预测

  2. 针对淮南煤田走向长壁垮落式采煤法条件下导水裂缝带高度难以精确预测的问题,建立基于偏最小二乘法的BP神经网络模型,提高了导水裂缝带高度的预测精度。首先运用偏最小二乘法对导水裂缝带高度的影响因素进行分析,对原始数据降维处理提取主成分,优化了原始数据,克服了变量间因样本量小而产生的多重相关性影响,并对自变量、因变量具有很强的解释能力。再将提取的主成分作为BP神经网络模型的输入层,导水裂缝带高度为输出层,对网络进行训练。该方法既简化了网络结构,其精度也高于经验公式以及单一的偏最小二乘法模型与BP神经网络

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-17
    • 文件大小：641kb
    • 提供者：weixin_38703955

  1. 主成分分析与BP神经网络在煤耗氧速度预测中的应用

  2. 结合主成分分析与神经网络的优点,提出了主成分分析与神经网络相结合的煤耗氧速度预测模型.采用主成分分析法对原始输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为神经网络输入,一方面减少了输入变量的维数,消除了各输入变量的相关性;另一方面提高了网络的收敛性和稳定性,同时也简化了网络的结构.通过实例验证,基于主成分的神经网络比一般神经网络训练精度更高,学习时间更短,预测效果更优.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-18
    • 文件大小：950kb
    • 提供者：weixin_38551143

  1. 基于主成分分析网络的改进图像分类算法

  2. 针对深层卷积神经网络模型的训练复杂、调参技巧和经验要求高、理论分析难等问题, 提出一种训练效率高、可解释性强以及理论分析简单的图像分类算法。基于主成分分析网络(Principal Component Analysis Network, PCANet)进行特征提取, 并采用宽度神经网络(Flat Neural Network, FNN)分类图像, 最后通过直接计算得到模型参数。根据训练数据集自适应决定宽度神经网络节点数目, 增加节点时不需要重新训练, 只需要调整局部参数。实验表明, 该模型能够快速

  3. 所属分类：其它

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