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基于ICA和NFL与NN联合分类器的人脸识别
独立变量分析 最近邻特征线分类器 最近邻分类器
2009/7/21
提出了一种基于最近邻特征线（NFL）与最近邻（NN）联合分类器进行人脸识别的方法。首先对人脸图像用主成分分析（PCA）降维，然后用快速独立变量分析（FastICA）提取独立基，分类时采用最近邻特征线和最近邻分类器的联合分类器进行分类。该方法综合了NFL和NN的优势，充分利用了同类之间相似，距离最短的性质。实验表明此方法提高了人脸识别率，是一种可行的人脸识别方法。
新型NN训练算法及其在优化设计中的应用
优化设计 热设计 神经网络
2009/7/9
提出采用GA-BP贝叶斯算法来建立优化设计近似模型。该算法是一种新型神经网络训练算法，它以提高网络的泛化性能为主旨，其训练目标是获取对应于后验分布最大值的权值向量。以方形扁平封装器件为例，采用GA-BP贝叶斯算法建立了温度场分析的近似模型，基于它对封装散热结构进行了优化，并与L-M BP算法进行了对比。结果表明，基于GA-BP贝叶斯算法的温度场分析近似模型，对芯片中心温度的预测精度更为理想，并且受...
一种基于k-NN的案例相似度权重调整算法
案例检索 k-NN算法 特征权重
2009/6/29
对于CBR中的案例检索问题，结合经典案例相似度计算方法，对目前在各实际系统中应用最为广泛的k-NN算法进行改进。经过特征约简，在假设时间因素对历史案例可采纳程度有显著影响基础上，提出了一种小规模的基于时序的案例特征权重多阶段调整算法。该算法适用于数值型特征项相似度计算。