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基于粒子群BP神经网络人脸识别算法 评分:

很好的算法,值得一看,个人觉得很好的,看看再评价吧
2009-09-23 上传大小:467KB
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粒子群算法神经网络算法结合的matlab程序

粒子群优化算法是一种新颖的仿生、群智能优化算法。该算法原理简单、需调整的参数少、收敛速度快而且易于实现,因此近年来粒子群算法引起了广大学者的关注。然而到目前为止粒子群算法的在理论分析和实践应用方面尚未成熟,仍有大量的问题需进一步研究。本文针对粒子群算法易出现“早熟”陷入局部极小值问题对标准粒子群算法进行改进并将改进的粒子群算法应用于BP神经网络中。本文的主要工作如下:本文首先介绍了粒子群算法的国内外的研究现状与发展概况,较系统地分析了粒子群优化算法的基本理论,总结常见的改进的粒子群优化算法。其次介绍了Hooke-Jeeves模式搜索法的算法分析、基本流程及应用领域。针对标准粒子群优化算法存在“

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pso 优化神经网络 MATLAB代码

The Particle Swarm Optimization Research Toolbox was written to assist with thesis research combating the premature convergence problem of particle swarm optimization (PSO). The control panel offers ample flexibility to accommodate various research directions; after specifying your intentions, the t

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粒子群算法优化BP神经网络权值的程序

用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络权值的MATLAB程序,内附有详细的注释,大家可是下载学习一下。

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粒子群优化BP神经网络代码

利用PSO优化BP神经网络的初始权值和阈值,使仿真结果更加稳定。

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粒子群优化神经网络算法

这是一种非常好的优化算法,可以完整运行,请放心下载。

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PSO优化的BP神经网络——python实现

自己写的,编程渣渣,写的很乱,但也基本实现了,仅供参考。有朋友可以联系我相互讨论学习,

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BP神经网络人脸识别matlab代码

这是从网上找到的资源,但是却不能运行,经过修改,加入了些自己的解释,已成功运行,得到结果人脸的识别率高达97.5%。

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粒子群算法求解BP神经网络参数

说明,这个matlab程序的目标是对BP神经网络中的神经元连接权和阈值构成的高维参数空间进行最优求解,试图用PSO算法求解神经网络中的参数,而不是用传统的误差反传算法。但由于经典粒子群算法存在局部最优的问题。该算法也存在同样的问题。该算法在迭代数较大时可以基本做到误差较大的函数拟合。但是通过该资源提供的图解和代码注释,用户可以很容易的学习到PSO算法的过程。至于如何突破局部最优,这个就有待各位PSO爱好者进行优化了。

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BP神经网络人脸识别算法

附录1:人脸特征提取主要代码,附录2:BP神经网络人脸识别主要代码,附录3:GUI编程主要代码

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基于BP神经网络人脸识别代码

采用的特征提取算法是奇异值分解,采用的分类器是BP神经网络 运行于matlab下的人脸识别的全套源码

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matlab基于bp神经网络人脸识别

网上找的 matlab基于bp神经网络的人脸识别 需要标准的orl人脸数据库 也可根据源代码进行改写

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改进粒子群算法对BP神经网络的优化

介绍改进的粒子群算法对BP神经网络的优化的pdf文档,共同学习下

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基于神经网络和OpenCV的人脸识别系统_python实现

基于卷积神经网络和OpenCV的人脸识别系统_python实现,完整代码!

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基于BP算法人脸识别程序(MATLAB)

人脸库用的事ORL库,本程序用的是matlab写的一个简单的人脸识别程序,在运行程序时,需要更改代码中两个地方,一是BP_Train里面的一个路径,而是Accuracy里的文件路径,需要把两个路径都改为当前存放的路径。参考本程序需要有一定的matlab基础。

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粒子群优化BP神经网络的权值和阈值

粒子群优化BP神经网络的权值和阈值,内含详细的代码说明,方便大家阅读

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matlab基于BP神经网络人脸识别

matlab基于BP神经网络的人脸识别,包含matlab代码及所需要的ORL人脸库,采用了主成分分析法进行特征提取,取得不错的效果。

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基于粒子群的灰狼算法优化

该脚本实现了PSO和GWO优化算法的混合。不仅包含matlab源代码,还有PSO-GWO 和 GWO的matlab运行结果对比图。

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基于神经网络人脸识别(附代码)

代码分为read_can_use.m和main_can_ues.m 先运行read_can_use.m 读取图片的像素值,使用奇异值分解的方法得到对应的特征。程序预设了只读取前5个人的人脸图片 ,可以自己改成最多15个人。 然后运行main_can_use.m ,程序会输出 1 1 2 3 2 3,每个数字代表一张图片最有可能的识别类别(就是人的编号)。 对每个人的11张图片,取前7张训练网络,后4张测试网络,取前5个人进行实验。所以共有35个训练样本,20个测试样本。 比如输出的结果是 1 1 1 1 2 2 1 2 3 3 3 3 …..,因为每4个数字是属于同一个人的,前四个都

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pso优化BP神经网络

主要是粒子群算法优化BP神经网络算法,注释写得很清楚,希望对你们有帮助

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基于神经网络人脸识别_检测MATLAB模型

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