c8051中PCA实现的16位pwm c8051的pwm例程 c8051实例程序 在c8051系列单片机中如何实现16位PWM的控制

回采工作面瓦斯涌出量受多种因素共同影响,很难用线性方法进行准确预测。广义回归神经网络(GRNN)是一种前馈神经网络,具有鲁棒性好和高容错率的优点,并且调节参数只有1个,因此,基于GRNN构建预测模型,运用改进的果蝇优化算法(FOA)对传统GRNN模型进行优化,应用主成分分析法(PCA)对样本数据进行降维简化处理,以减少次要因素对预测结果的干扰。选取晓明矿数据对模型进行验证,预测效果良好,其平均绝对误差为3.98%,低于传统GRNN模型的7.06%。

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本代码是用Matlab语言写的指纹识别程序，带GUI界面，采用的识别原理是PCA，数据集是包括480张指纹数据，每根手指6张训练图片，2张测试图片。

PCA and MDA 的人脸识别的matlab源代码，可运行，以测验。效果还不错。

pca人脸识别算法matlab代码图像分类任务 该存储库是Giancarlo Antonucci和Thomas Babb的项目的一部分，该项目作为CDT的一部分提交给牛津大学工业重点数学模型。 该代码使用耶鲁人脸数据库（YaleB_32x32.mat）测试混合面部识别算法的有效性。 函数imag_class.m从用户处获取输入，并为这些输入输出算法的成功率百分比。 要使用它，请下载.m和.mat文件，然后在Matlab中运行它们。 选择训练集 耶鲁数据库中有3814人的2414张照片（例如图像）。 用户可以通过以下两种方式之一选择哪些人在测试集中： imag_class（'NumOfPeople'，N）从38个可用人中选出N个随机人员，并从这些人员中构建测试集。 imag_class（'People'，V）根据在V中建立索引的人员构建测试集。例如，如果V = [1 3 6]，则测试集将包含来自人员1，人员3和人员6的图像。 无论哪种情况，该功能都会为每个人选择10张随机图像。 所有其他图像都放在训练集中。 实施PCA算法 PCA是一种标准技术，用于使用低维特征向量来近似原始数据。 我们

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