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基于PCA和SVM的实时人脸识别(Matlab完整程序和数据)
基于PCA和SVM的实时人脸识别: faceCapture:首先采集需要被识别人的人脸,每人采取10张,统一格式大小,放入人脸数据库中; ReadFace:读入训练的人脸数据; fastPCA:PCA降维; scaling:训练数据归一化; train:使用SVM支持向量机训练模型; imageAcquision: 读入人脸照片—>灰度化—>检测人脸—>扣出人脸—>归一化尺寸—>在训练集的特征子空间中降维—>在训练集每维的最大最小值上数据归一化—>利用训练好的模型预测—>显示
2022-12-13 13:26:07
14.7MB
PCA
SVM
人脸识别
Matlab完整程序和数据
MATLAB实现PSO-SVM粒子群优化支持向量机时间序列预测(Matlab完整程序和数据)
MATLAB实现PSO-SVM粒子群优化支持向量机时间序列预测,Matlab完整程序和数据 数据为单变量时间序列数据,含粒子群优化前后的对比,预测对象为股票价格。
2022-12-13 13:26:06
3.47MB
PSO-SVM
粒子群优化
支持向量机
时间序列预测
基于PSO-BP粒子群优化BP神经网络的数据分类预测(Matlab完整程序和数据)
基于PSO-BP粒子群优化BP神经网络的数据分类预测(Matlab完整程序和数据) 基于PSO-BP粒子群优化BP神经网络的数据分类预测(Matlab完整程序和数据) 输入12个特征,分四类。
2022-12-06 11:26:12
73KB
PSO-BP
粒子群优化BP神经网络
数据分类预测
Matlab完整程序和数据
qt历史数据管理模块化程序(历史数据搜索查看)
qt对历史数据管理部分个人总结的模块化程序,直接按照步骤复制粘贴程序,直接实现历史数据管理功能,无需花费脑筋在理清各个思路,适合快速编写组装程序 功能包含: 历史数据查看 历史数据筛选搜索,多种模式,日期时间、指定人员、指定信息搜索 附加功能: 上一个资源的程序,此程序在上一个程序基础上增加,包含了人员管理模板功能
2022-12-05 22:04:06
123KB
qt数据管理
qt历史数据查看
qt历史搜索查看
1
基于SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的数据分类预测(Matlab完整程序和数据)
基于SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的数据分类预测(Matlab完整程序和数据) 基于SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的数据分类预测(Matlab完整程序和数据) 基于SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的数据分类预测(Matlab完整程序和数据) 输入多个特征,分四类。
2022-12-05 13:26:17
54.32MB
SSA-XGBOOST
麻雀算法优化XGBOOST
数据分类预测
Matlab完整程序和数据
基于LSTM长短期记忆神经网络的数据回归预测(Matlab完整程序和数据)
基于LSTM长短期记忆神经网络的数据回归预测(Matlab完整程序和数据) 运行版本2018及以上 基于LSTM长短期记忆神经网络的数据回归预测(Matlab完整程序和数据)
2022-12-04 16:27:42
14KB
LSTM
长短期记忆神经网络
数据回归预测
Matlab完整程序和数据
linux 应用程序udp 数据丢包解析
linux 应用程序udp 数据丢包解析
2022-12-01 14:02:33
19KB
linux+udp
1
灰狼算法优化长短期记忆网络(GWO-LSTM)的多输入单输出回归预测 (Matlab完整程序和数据)
灰狼算法优化长短期记忆网络(GWO-LSTM)的多输入单输出回归预测 (Matlab完整程序和数据) 运行版本2018及以上 优化参数为学习率,隐藏层节点个数,正则化参数Matlab代码,多个评价指标。
2022-11-29 11:28:49
36KB
灰狼算法
长短期记忆网络
GWO-LSTM
多输入单输出
基于支持向量机的数据回归预测(libsvm) (Matlab完整程序和数据)
基于支持向量机的数据回归预测(libsvm) (Matlab完整程序和数据) 运行版本2018及以上
2022-11-28 21:26:38
59KB
libsvm
SVM
回归预测
基于支持向量机的数据分类预测(SVM) (Matlab完整程序和数据)
基于支持向量机的数据分类预测(SVM) (Matlab完整程序和数据) 运行版本2018及以上 基于支持向量机的数据分类预测(SVM) (Matlab完整程序和数据) 运行版本2018及以上 基于支持向量机的数据分类预测(SVM) (Matlab完整程序和数据) 运行版本2018及以上
2022-11-28 21:26:37
117KB
支持向量机
数据分类预测
SVM
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