本文的題目是改進(jìn)的核函數(shù)算法及其在人臉識(shí)別中的應(yīng)用研究。 本文在系統(tǒng)學(xué)習(xí)現(xiàn)有核函數(shù)及支持向量機(jī)相關(guān)理論的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)研究了自適應(yīng)選擇核函數(shù)算法，通過引入樸素正則風(fēng)險(xiǎn)最小化準(zhǔn)則，提出了一種改進(jìn)的在線核函數(shù)算法。算法采用截?cái)嗾`差最小化、合理選取拉格郎日因子等方法對(duì)新增樣本進(jìn)行訓(xùn)練，有效地克服了現(xiàn)有方法收斂精度低和不能自適應(yīng)選擇樣本的困難。 根據(jù)獨(dú)立分量分析的原理和特點(diǎn)，將改進(jìn)的核函數(shù)算法引入人臉識(shí)別的研究中，給出了基于ICA-SVM的人臉識(shí)別算法及實(shí)現(xiàn)方法。 論文分別應(yīng)用數(shù)值仿真及現(xiàn)有人臉數(shù)據(jù)庫，分析了算法的數(shù)值特性并驗(yàn)證了算法的可靠性和實(shí)用性。 本文數(shù)值仿真與分析軟件基于MATLAB和LABVIEW虛擬儀器設(shè)計(jì)開發(fā)。 本文檔是nh文件，可以用caj打開。與大家共享??！
資源簡(jiǎn)介：本文的題目是改進(jìn)的核函數(shù)算法及其在人臉識(shí)別中的應(yīng)用研究。 本文在系統(tǒng)學(xué)習(xí)現(xiàn)有核函數(shù)及支持向量機(jī)相關(guān)理論的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)研究了自適應(yīng)選擇核函數(shù)算法，通過引入樸素正則風(fēng)險(xiǎn)最小化準(zhǔn)則，提出了一種改進(jìn)的在線核函數(shù)算法。算法采用截?cái)嗾`差最小化、合理選...
上傳時(shí)間： 2016-02-14
上傳用戶：Divine
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)相關(guān)軟件的幫助文件,希望對(duì)大家有用!
上傳時(shí)間： 2014-01-15
上傳用戶：朗朗乾坤
資源簡(jiǎn)介：本文的題目是改進(jìn)的粒子濾波在組合導(dǎo)航中的應(yīng)用研究。文檔可用caj打開。 本課題首先研究了GPS/DR車載定位系統(tǒng)的組合模型，然后在分析了非線性濾波的基礎(chǔ)上，引入了粒子濾波。粒子濾波是一種基于遞推計(jì)算的序列蒙特卡羅算法，它采用一組從概率密度函數(shù)上隨機(jī)...
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶：zhangliming420
資源簡(jiǎn)介：這是關(guān)于支持向量機(jī)SVM方面的代碼,大家可以用一下
上傳時(shí)間： 2015-07-25
上傳用戶：haoxiyizhong
資源簡(jiǎn)介：基于smo算法的支持向量機(jī)(SVM)方法的C++實(shí)現(xiàn),是模式識(shí)別技術(shù)中經(jīng)典的算法.
上傳時(shí)間： 2015-07-26
上傳用戶：yy541071797
資源簡(jiǎn)介：(數(shù)據(jù)挖掘新方法-支持向量機(jī))PDF格式的!知道支持向量機(jī)(SVM),肯定知道它是一本非常經(jīng)典的圖書!支持向量機(jī)(support vector machine，SVM)是數(shù)據(jù)挖掘中的一項(xiàng)新技術(shù)，是借助于最優(yōu)化方法解決機(jī)器學(xué)習(xí)問題的新工具．
上傳時(shí)間： 2013-12-06
上傳用戶：kr770906
資源簡(jiǎn)介：這是一個(gè)有關(guān)于基于支持向量機(jī)和人工免疫的新結(jié)合算法的論文。搞這方面的可以看看！
上傳時(shí)間： 2013-12-15
上傳用戶：縹緲
資源簡(jiǎn)介：對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練的一種改進(jìn)的遺傳算法。
上傳時(shí)間： 2016-09-28
上傳用戶：invtnewer
資源簡(jiǎn)介：這個(gè)是我自己編寫的基于混沌自適應(yīng)粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)用于分類的matlab程序，本程序以心臟病的診斷為例，得出了非常好的效果！主要貢獻(xiàn)在于解決了支持向量機(jī)參數(shù)人為選取隨意性大且效果好壞不穩(wěn)定的難題！
上傳時(shí)間： 2013-12-24
上傳用戶：jichenxi0730
資源簡(jiǎn)介：數(shù)字圖像處理在人臉識(shí)別中的應(yīng)用共27頁這是一份非常不錯(cuò)的資料，歡迎下載，希望對(duì)您有幫助！
上傳時(shí)間： 2022-03-15
上傳用戶：
資源簡(jiǎn)介：多分類支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)方法的分析比較：一對(duì)一、一對(duì)多和DAG的對(duì)比，比較專業(yè)，
上傳時(shí)間： 2015-08-13
上傳用戶：hoperingcong
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)(SVM)實(shí)現(xiàn)的分類算法源碼(matlab)
上傳時(shí)間： 2013-12-21
上傳用戶：ma1301115706
資源簡(jiǎn)介：用matlab便的支持向量機(jī)預(yù)測(cè)方面的界面，希望對(duì)大家有用。
上傳時(shí)間： 2013-12-17
上傳用戶：qilin
資源簡(jiǎn)介：用于最小二乘支持向量機(jī)的名為"留一法",可用于支持向量機(jī)超參數(shù)的確定.
上傳時(shí)間： 2013-12-24
上傳用戶：ynzfm
資源簡(jiǎn)介：PCA理論及其在人臉識(shí)別中的應(yīng)用.從理論及應(yīng)用上對(duì)PCA的方方面面進(jìn)行了詳細(xì)討論、研究，相信對(duì)研究、開發(fā)都有幫助。
上傳時(shí)間： 2015-10-03
上傳用戶：qiaoyue
資源簡(jiǎn)介：介紹支持向量機(jī)SVM介紹的參考文獻(xiàn)以及程序源代碼，
上傳時(shí)間： 2013-12-17
上傳用戶：manlian
資源簡(jiǎn)介：一個(gè)完整的SVM支持向量機(jī)分類器的vc++源程序
上傳時(shí)間： 2014-01-15
上傳用戶：lz4v4
資源簡(jiǎn)介：該文介紹了BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉識(shí)別中的比較。
上傳時(shí)間： 2016-01-29
上傳用戶：dongqiangqiang
資源簡(jiǎn)介：該文介紹了二維主元分析在人臉識(shí)別中的應(yīng)用研究。
上傳時(shí)間： 2014-01-12
上傳用戶：zhouli
資源簡(jiǎn)介：一些有關(guān)于用支持向量機(jī)作文本分類的文章，感興趣的人可以
上傳時(shí)間： 2013-12-23
上傳用戶：515414293
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)用于分類的程序,相對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有較好的學(xué)習(xí)能力,適用于小樣本情況!
上傳時(shí)間： 2016-05-20
上傳用戶：黑漆漆
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)(SVM)實(shí)現(xiàn)的分類算法源碼[matlab]
上傳時(shí)間： 2016-06-14
上傳用戶：拔絲土豆
資源簡(jiǎn)介：基于屬性約簡(jiǎn)及支持向量機(jī)的醫(yī)療診斷決策研究
上傳時(shí)間： 2016-07-01
上傳用戶：hustfanenze
資源簡(jiǎn)介：講述svm在人臉識(shí)別中的應(yīng)用的一篇質(zhì)量上乘的演示ppt
上傳時(shí)間： 2016-07-09
上傳用戶：shinesyh
資源簡(jiǎn)介：四種支持向量機(jī)SVM工具箱的分類與回歸算法。MATLAB編寫
上傳時(shí)間： 2013-12-29
上傳用戶：ztj182002
資源簡(jiǎn)介：糾錯(cuò)輸出編碼的多類支持向量機(jī),自己編輯的碼本,完全隨機(jī)編碼,對(duì)于7-15類效果很好
上傳時(shí)間： 2013-11-25
上傳用戶：ANRAN
資源簡(jiǎn)介：一個(gè)適合進(jìn)行在線支持向量機(jī)回歸辨識(shí)的Matlab源程序。
上傳時(shí)間： 2014-11-30
上傳用戶：王楚楚
資源簡(jiǎn)介：智能微粒群為最小二乘支持向量機(jī)調(diào)參的示例程序（LSSVM+PSO）
上傳時(shí)間： 2017-05-07
上傳用戶：一諾88
資源簡(jiǎn)介：Ho—Kashyap線性分類算法（MHKS）采用了支持向量機(jī)最大化間隔的思想,利用面向矩陣模式的雙邊正則化實(shí)現(xiàn)線性分類。
上傳時(shí)間： 2014-06-03
上傳用戶：標(biāo)點(diǎn)符號(hào)
資源簡(jiǎn)介：模糊支持向量機(jī)和獨(dú)立成分分析在人臉識(shí)別中的應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2017-05-22
上傳用戶：vodssv
