人脸识别，卷积神经网络

基于PCA人脸识别，首先对训练人脸库进行的某个人脸特征提取；根据提取的特征，在测试人脸库中检索出训练人脸库的人脸。

基于主元分析的TE过程的故障诊断技术(Matlab代码) 基于主元分析的TE过程的故障诊断技术(Matlab代码)

结合PCA（Principal Components Analysis） 和高校课堂教学质量评价的特点，本文提出一种基于PCA的教学质量综合评价方法。该方法提取了14个反映教学质量的指标因素，根据其贡献率建立了教学质量评价指标模型。实例分析证明，该方法克服了评价指标因素之间的相关性对于评价结果的影响，能够客观全面地反映高校教师课堂教学质量状况。

压缩包内有一份报告，一份亲测运行无误的完整Matlab工程代码和一份ORL的92*112的人脸图片库（pgm格式），可以当做一个小的课程设计来使用

pca+lda+粗糙集+模糊神经网络 saveORLimage.m将ORL人脸库分为测试集ptest和训练集pstudy存为imagedata.mat 1.savelda.m将人脸库先进行pca降维，再用lda进行特征提取，得到新的测试集ldatest和训练集ldastudy存为imageldadata.mat 2.对ldastudy进行离散化(discretimage.m)，得到离散化矩阵disdata,存入到imagedisdata.mat 3.将disdata组成决策表(savers.m)，通过对disdata的条件属性进行约简，得到其一个约简，组成新的测试集rstest和训练集rsstudy存为imagersdata.mat 4.对rsstudy进行模糊神经网络训练(savecul.m)，对模糊神经网络的参数进行调整学习将其存入culdata.mat 5.用runfnn.m对rstest进行测试得到其识别率

基于PCA的图像压缩Matlab代码

本matlab程序实现了基于PCA的人脸识别，并提供了相应的论文和测试数据集，并给出了测试结果。

计算机本科毕业论文

一、实验目的 1．基于给定的人脸数据集，基于PCA技术实现特征脸。 二、实验内容 1. 对于给定的人脸数据集，通过函数调用，在GUI界面上显示出其特征脸； 可以直接运行，MATLAB