第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测 第9章 离散Hopfield神经网

matlab常用代码大全，帮助你科研，论文实证分析，数模竞赛 第44章 层次分析法 第45章 灰色关联度 第46章 熵权法 第47章 主成分分析 第48章 主成分回归 第49章 偏最小二乘 第50章 逐步回归分析 第51章 模拟退火 第52章 RBF,GRNN,PNN-神经网络 第53章 竞争神经网络与SOM神经网络 第54章 蚁群算法tsp求解 第55章 灰色预测GM1-1 第56章 模糊综合评价 第57章 交叉验证神经网络 第58章 多项式拟合 plotfit 第59章 非线性拟合 lsq

人脸识别是生物特征识别和人工智能领域特别重要的课题之一。讨论了统计主成分分析法（Principal Component Analysis，PCA）在人脸识别中的应用。PCA是基于统计的方法，可以对人脸库数据起到降低维数、去除相关性等作用。通过Kauhunen-Loeve变换（K-L变换）将人脸库变换到新的坐标系，得到人脸特征子空间，然后将待测人脸图像投影到特征子空间，最后利用2-范数距离分类器进行分类，从而达到识别的目的。最后利用人脸库对其进行了测试。