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搜索资源 - PCA neural network
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基于神经元网络和 Linear Auto-Associative memory 和pca的人脸识别程序。-based on neural network and Linear Auto-Associative memory pca and face recognition procedures.
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涉及的技术有：小波分析，尺度缩减模型（PCA,LDA,ICA），人工神经网络（ANN），-Techniques involved are: wavelet analysis, scaling down model (PCA, LDA, ICA), artificial neural network (ANN),
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The purpose of this work is to identify a given face image using main features of face. The dimensionality of face image is reduced by the Principal component analysis (PCA, using eigenfaces method) and the recognition is done by the Back propagation
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基于主成分分析法和反向传输神经网络的语音情感识别
摘要——语音信号中包含着丰富的情感信息，尤其是语义信息。快乐、愤怒、厌恶、恐惧、悲伤，这五种基本情感是经过一个受认可的框架讨论和公认的，这个框架包括主成分分析法和BP神经网络。通过PCA从43种候选参数中筛选出11种参数作为确定某种特定的情感类别的标准。实验采用两种神经网络模型，One Class One Network 和 All Class One Network，并进行比较。实验结果表明，其可靠性达52 ~62 ，这说明用这种框架来识别
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基于PCA 和BP 神经网络的人脸识别方法是针对 PCA 方法中存在的高维数问题和它对未训
练过的样本识别率低的缺点而提出的。该方法在预处理的基础上，利用粗糙集对 PCA 降维处理后的人脸特征进行约简，提取其中分类能力强的特征，实现在识别精度不变的情况下，有效的去除冗余信息；然后将约简后的属性输入到神经网络进行规则提取，利用神经网络非线性映射和并行处理的特点，增强对人脸图像识别的泛化能力。实验证明，使用该方法在识别率上有一定的提高-Face recognition method based
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PCA+BP神经网络的人脸识别程序已进行仿真，可实现-Face recognition program of the PCA+BP neural network simulation can be realized
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pca+lda+bp神经网络的人脸识别 有GUI实现 在MATLAB8.0运行有用 毕业设计用-GUI of the face recognition of pca+lda+bp neural network to achieve useful for graduation designed to run in MATLAB8.0
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支持向量机(SVM)、线形鉴别分析(LDA)、主主分量分析(PCA)与人工神经元网络(ANN)源代码
-Source code for the support vector machine (SVM), linear discriminant analysis (LDA), principal component analysis (PCA) and artificial neural network (ANN)
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本程序采用pca提取人脸特征，采用人工神经网络识别人脸。-This procedure using pca face feature extraction, using artificial neural network recognition face.
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在建模前先将数据利用PCA进行降维，将降维后的数据作为BP神经网络的输入因子，对数据进行拟合。-Before the first data modeling use PCA dimensionality reduction, the reduced dimensionality of the data as the input factor BP neural network, the data fitting.
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又提供一基于生理的情感神经网络，包含杏仁体，丘脑，视觉神经等重要元素，可用于分类与预测，性能优越于SVM，BP-The use of neural network based on emotional physiology, contains important elements of the amygdala, thalamus, optic nerve, etc., can be used for classification and prediction, superior perform
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基于PCA神经网络的人脸识别系统，有界面，可操作，代码齐全，内含ORL人脸数据库，可省心运行。别忘点个赞！-A face recognition system based on PCA neural network, a interface, operational, code complete, with ORL face , but worry.
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这是基于MATLAB 的神经网络训练算法的源程序，希望对大家有用-This is based on the MATLAB neural network training algorithm source, we hope to be useful
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应用主成分分析对数据降维，将得到的数据用于概率神经网络训练，进行模式识别。对于一组新数据，先计算主成分得分，再输入训练好的概率神经网络，就会得到识别结果，即改组数据属于何种类别。-Principal component analysis of the data reduction, data will be obtained for the probabilistic neural network training, pattern recognition. For a new set of d
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PCA和BP神经网络结合，适用于人脸识别中-PCA and BP neural network for face recognition
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脉冲耦合神经网络PCNN，主成分分析PCA，NSCT分解和重构(Using MATLAB to Realize Pulse Coupling Neural Network PCNN, Principal Component Analysis PCA, NSCT Decomposition and Reconstruction)
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The pca method was used for the classification of BP neural network
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一种基于改进BP神经网络的PCA人脸识别算法(An improved BP neural network PCA algorithm for face recognition)
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神经网络BP算法，PCA算法以及PNN算法(Neural network BP algorithm and PNN algorithm)
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一种特征提取方法：结合主元分析(PCA)和核主元分析（KPCA）的前馈神经网络（FNN）(A feature extraction method: the feedforward neural network (FNN) combined with principal component analysis (PCA) and kernel principal component analysis (KPCA))
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