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题名一种基于改进BP神经网络的PCA人脸识别算法
被引量：51
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作者
李康顺
李凯
张文生
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机构
江西理工大学理学院
华南农业大学信息学院
中国科学院自动化研究所
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2014年第1期158-161,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(70971043)
江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ112348)
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文摘
人脸识别作为模式识别领域的热点研究问题受到了广泛的关注。传统BP算法虽然具有自学习、自适应以及强大的非线性映射能力并且在人脸图像识别准确率上占有很大的优势,但算法具有收敛缓慢、训练过程振荡、易陷入局部极小点等缺点。针对传统BP算法的不足提出一种基于改进BP神经网络的PCA人脸识别算法,该算法采用PCA算法提取图像的主要特征,并结合一种新的权值调整方法改进BP算法进行图像分类识别。仿真实验表明,通过使用该算法对ORL人脸数据库的图像进行识别,其结果比传统算法具有更快的收敛速度和更高的识别率。
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关键词
人脸识别
主成分分析rBP神经网络
附加动量
弹性梯度下降法
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Keywords
Face recognition Principal component analysis BP neural network Additional momentum Elastic gradient descent method
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于改进BP神经网络的现金流预测
被引量：3
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作者
周瑞芳
禹建丽
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机构
中原工学院理学院
中原工学院电子信息学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2009年第1期149-150,共2页
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基金
国家自然科学基金资助项目(10572125)
河南省科技厅自然科学基金资助项目(0611052500)
河南省普通高等学校人文社科重点研究基地资助项目(XZ2006401)
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文摘
运用改进的BP算法,即基于启发式学习算法的弹性梯度下降法,对现金流时间序列,采用两步预测法。为避免网络学习不确定性带来的误差,文章提出用检验数据的平均百分误差来控制模型收敛,并做出预测平台,可对企业的现金流作出短、中期预测,为管理层制定出生产及销售任务等提供量化依据。
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关键词
弹性梯度下降法
启发式学习算法
时间序列
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分类号
O236
[理学—运筹学与控制论]
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