1) PCA-BP algorithm
PCA-BP算法
1.
Depending on the analysis,can realize PCA-BP algorithm program by Visual Basic,in order to practical applications.
在分析的基础上,利用Visual Basic实现PCA-BP算法编程,以达到进行实际应用的目的。
2.
Depending on the base of analysis,can realize PCA-BP algorithm program by Visual Basic,accelerating and optimizating the rate of algorithm learning,in order to improve the g.
在此分析的基础上利用Visual Basic采用模块化的设计方法实现对PCA-BP算法的编程,使学习速率能够进行相应自调整和优化,以此来提高BP网络的泛化推广能力,并能够满足设定的误差精度从而达到现场实际运用需要的目的。
2) PCA algorithm
PCA算法
1.
In allusion to the rich color information of gastroscope images,make use of neighborhood color moment histogram and the primitive histogram after quantization and clustering in HSV color space,and then use PCA algorithm to reduce the dimensions to retrieve,at last use relevance feedback to make multi-retrieve.
针对彩色胃窥镜图像丰富的颜色信息,在HSV颜色空间量化聚类后,利用多邻域颜色矩直方图和原始的量化聚类直方图的方法,再运用PCA算法降维,进行检索,最后利用相关反馈技术进行多次检索。
2.
PCA algorithm has been widely applied to facial feature extraction in face recognition.
在人脸识别中,PCA算法广泛地应用于人脸特征提取。
3) PCA-LDA algorithm
PCA-LDA算法
4) PCA
PCA算法
1.
Principal Components Analysis(PCA) is a basic method widely used in face feature extraction and recognition.
结合传统PCA算法的特点,提出了一种用类内平均脸对类内样本进行规范化的方法。
5) numerical algorithm of PCA
PCA数值算法
6) PCA-BP model
PCA-BP模型
补充资料：BP算法
分子式：
CAS号：
性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。
CAS号：
性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条