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PCA主元分析后用神经网络预测，A/S含量，PCA算法实现，与神经网络-PCA principal component analysis using neural network prediction, A/S content, PCA algorithm, and neural network
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We propose an algorithm for facial expression recognition which can classify the given image into one of the seven basic facial expression categories (happiness, sadness, fear, surprise, anger, disgust and neutral). PCA is used for dimensionality red
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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-facedetection is developped widely.this paper combining the pca method and the neural network method.
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pca 神经网络 求样本协方差矩阵的特征值和特征向量 样本的均值化为零-pca neural network seeking sample covariance matrix of the eigenvalues and eigenvectors of the sample mean of zero
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是学习PCA特征提取的很好的学习资料，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，BP神经网络的整个训练过程。- Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, allan FOG output error variance analysis, The entire training process BP neural network.
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基于人工神经网络的常用数字信号调制，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，可以广泛的应用于数据预测及数据分析。- The commonly used digital signal modulation based on artificial neural network, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Can be widely used in data analysis and
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Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，BP神经网络的整个训练过程,外文资料里面的源代码。- Gabor wavelet transform and PCA face recognition code, The entire training process BP neural network, Foreign materials inside the source code.
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利用matlab写成的窄带噪声发生，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，BP神经网络用于函数拟合与模式识别。- Using matlab written narrowband noise occurs, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, BP neural network function fitting and pattern recognition.
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关于神经网络控制，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，计算加权加速度。- On neural network control, Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, Weighted acceleration.
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完整的基于HMM的语音识别系统，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，借鉴了主成分分析算法（PCA）。- Complete HMM-based speech recognition system, BP neural network function fitting and pattern recognition, It draws on principal component analysis algorithm (PCA).
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Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，关于神经网络控制，包括面积、周长、矩形度、伸长度。- Gabor wavelet transform and PCA face recognition code, On neural network control, Including the area, perimeter, rectangular, elongation.
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借鉴了主成分分析算法（PCA），关于神经网络控制，matlab编写的元胞自动机。- It draws on principal component analysis algorithm (PCA), On neural network control, matlab prepared cellular automata.
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BP神经网络的整个训练过程,gmcalab 快速广义的形态分量分析，是学习PCA特征提取的很好的学习资料。- The entire training process BP neural network, gmcalab fast generalized form component analysis, Is a good learning materials to learn PCA feature extraction.
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态势要素获取作为整个网络安全态势感知的基础，其质量的好坏将直接影响态势感知系统的性能。针对态势要素不易获取问题，提出了一种基于增强型概率神经网络的层次化框架态势要素获取方法。在该层次化获取框架中，利用主成分分析(PCA)对训练样本属性进行约简并对特殊属性编码融合处理，将其结果用于优化概率神经网络(PNN)结构，降低系统复杂度。以PNN作为基分类器，基分类器通过反复迭代、权重更替，然后加权融合处理形成最终的强多分类器。实验结果表明，该方案是有效的态势要素获取方法并且精确度达到95.53%，明显优于
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为了真实有效地提取网络安全态势要素信息，提出了一种基于增强型概率神经网络的层次化框架态势要素获取方法。在该层次化态势要素获取框架中，根据Agent节点功能的不同，划分为不同的层次。利用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)对训练样本属性进行约简并对特殊属性编码融合处理，按照处理结果改进概率神经网络(Probabilistic Neural Network, PNN)结构，以降低系统复杂度。然后以改进的PNN作为基分类器，结合自适应增强算法，通过基分类器反
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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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