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  1. 基于差分方程的人口预测数学建模

  2. 本文针对我国人口增长中出现的新特点,建立了两个符合实际情况的预测模型。 模型一:基于Logistic 模型,建立了含市、镇、乡人口相互流动关系的微分方程模 型,求得全国总人口数在短期内将持续增长,到2010 年、2020 年分别为13.59 亿和14.44 亿,具有较好的中短期预测效果。 模型二:从年龄转移与总和生育率出发,建立了离散型人口发展模型。 1. 针对性别比例,引入女性比例转移矩阵,利用计算机进行随机模拟,建立起动态 的女性比例转移矩阵; 2. 针对人口迁移,引入人口迁移率矩阵,将迁
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-05-31
    • 文件大小:193536
    • 提供者:abc282190887
  1. 两种人口预测模型的精确度比较

  2. 两种人口预测模型的精确度比较_以人口年龄移算法和灰色预测模型为例
  3. 所属分类:数据库

    • 发布日期:2011-05-14
    • 文件大小:223232
    • 提供者:chenjiening623
  1. 有关中国人口预测数学模型建立预测

  2. 本文对中国中短期、长期的人口作了预测。第一,首先,作为已知的条件(输入)的统计数据都是离散的,如某某年各个年龄的女性生育率、死亡率、性别比等;第二,作为结果输出人们希望得到的数据也是离散的,例如:2010年、2020年、2050年…的人口总数、各个人口总数、人口的年龄分布等;第三,与其用数值的方法求解连续模型,不如直接建立离散模型,也就是所谓的双线型模型,本文就是利用双线型模型解决了问题。 通过Matlab进行编程求解,我们得到未来中短期和长期的市区,城镇,乡村的各项人口指标及其各自的发展趋势
  3. 所属分类:教育

    • 发布日期:2011-06-22
    • 文件大小:297984
    • 提供者:zzkanhui
  1. 基于人脸图像的年龄预测

  2. 人脸年龄检测的matlab例子。在人脸图像的基础上,利用pca,svm等机器学习的方法预测出人脸的大致年龄段。年龄段分为0-19岁,20-39岁,40-59岁,60岁以上。实验数据是FG-NET Aging Database。本例子在Image文件夹中存有77人不同改年龄的人脸原始图像,共935张;在Points文件夹中是这些人脸原始图像对应的用于表示人脸特征的形状特征标定点,每张68个标定点。例子很完整,注释详细。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2013-11-30
    • 文件大小:48234496
    • 提供者:leafever
  1. 基于人脸面部的年龄预测图库以及源程序

  2. 利用pca,svm等机器学习的方法预测出人脸的大致年龄段。年龄段分为0-19岁,20-39岁,40-59岁,60岁以上。实验数据是FG-NET Aging Database。本例子在Image文件夹中存有77人不同改年龄的人脸原始图像,共935张;在Points文件夹中是这些人脸原始图像对应的用于表示人脸特征的形状特征标定点,每张68个标定点。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2016-05-06
    • 文件大小:48234496
    • 提供者:xidiancoder
  1. 实战(python)利用线性回归来预测鲍鱼年龄

  2. 利用线性回归和局部加权线性回归分别来预测鲍鱼年龄,充分感知两种方法的优劣点。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-05-05
    • 文件大小:62464
    • 提供者:z_feng12489
  1. 灰色关联,灰色预测,BP神经网络口预测及matlab仿真

  2. 主要研究了全面二胎政策 颁布前后人口结构的预测问题。 首先为了提高预测精度,以 1996-2016 年湖南年终总人口数据资料为依据,分别 使用了灰色预测模型和 BP 神经网络模型相结合来进行人口预测,其次考虑到全 面二胎政策带来的影响,结合育龄妇女二胎生育意愿以及二胎生育能力,并且运 用离散累加法求得每年新增的人口数。最终建立二胎政策下 2018-2028 年人口 预测并建立人口结构模型。然后本文将根据相关数据分析人口的地区分布、性别、 年龄、教育程度等方面的变化情况;同时客观量化分析“单独二
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2018-07-01
    • 文件大小:657408
    • 提供者:qq_36591922
  1. python处理UCI鲍鱼数据集

  2. 利用python处理UCI鲍鱼年龄预测数据,运用了经典回归、决策树、随机森林、SVM等十余种机器学习方法,附有数据集以及详细python代码。
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2018-07-22
    • 文件大小:159744
    • 提供者:baijinswpu
  1. 易观性别年龄预测手机型号及价格补充

  2. 易观性别年龄预测手机型号及价格补充,在原有型号基础上添加价格信息,未爬取到价格的没有再文件中显示
  3. 所属分类:其它

  1. BP神经网络鲍鱼年龄预测AbaloneAge

  2. BP神经网络鲍鱼年龄预测(AbaloneAge),含数据及教程
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-12-25
    • 文件大小:966656
    • 提供者:weixin_41953653
  1. 深度学习之人物年龄预测

  2. 1.年龄检测 论文地址:《Age and Gender Classification using Convolutional Neural Networks》 论文作者提出了一个简单的类似AlexNet的网络结构,该网络总共学习了8个年龄段: 0-2 4-6 8-12 15-20 25-32 38-43 48-53 60-100 注意:这些年龄段不是连续的 首先,要搞懂检测年龄适合用回归还是用分类来做 举个栗子: 1. 回归 2. 分类 年龄预测是基于面部外观,有的人保养的好,显得年轻,实
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:505856
    • 提供者:weixin_38554193
  1. brain-age-prediction:最后一年的项目-深度学习CNN预测大脑年龄-源码

  2. 脑年龄预测 最后一年的项目-深度学习CNN预测大脑年龄
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:141312
    • 提供者:weixin_42134285
  1. ABALONE-AGE-PREDICTION:预测鲍鱼的响声-源码

  2. 年龄预测 响鲍鱼的预测。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-13
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42166623
  1. UTKFaceCNN:此回购是使用标准CNN骨干进行年龄,性别和种族预测的工作。 #计算机视觉#零售分析#年龄预测#性别偏爱-源码

  2. UTKFaceCNN 此回购是使用标准CNN骨干进行年龄,性别和种族预测的工作。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-10
    • 文件大小:5120
    • 提供者:weixin_42131342
  1. opencv实现人脸检测、性别和年龄预测-附件资源

  2. opencv实现人脸检测、性别和年龄预测-附件资源
  3. 所属分类:互联网

  1. opencv实现人脸检测、性别和年龄预测-附件资源

  2. opencv实现人脸检测、性别和年龄预测-附件资源
  3. 所属分类:互联网

  1. 性别_年龄_预测_CNN-源码

  2. 性别和年龄预测 描述 卷积神经网络被大量用于图像分类任务。 在这里,我们使用VGG-16进行性别分类。 依存关系: 我们正在创建一个virtualenv并加载必要的库文件。 Tensorflow == 2.3.0 opencv-python> = 4.2.0.34 opencv-contrib-python> = 4.2.0.34 numpy> = 1.18.3 h5py> = 2.10.0 matplotlib> = 3.2.1 数据集: 该数据集包含具
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-16
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_42118056
  1. Web应用程序对结婚的年龄预测-源码

  2. Web应用程序对结婚的年龄预测
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-12
    • 文件大小:631808
    • 提供者:weixin_42133329
  1. 老化时钟:使用GTEx数据进行人类年龄预测; 麻省理工学院2020秋季课程计算生物学最终项目6.0476.878-源码

  2. 老化时钟 计算生物学的最终项目,麻省理工学院2020年秋季班6.047 / 6.878。 探索使用组织和反卷积GTEx表达数据预测人类年龄的单组织和多组织时钟。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-09
    • 文件大小:11534336
    • 提供者:weixin_42172204
  1. 基于可见反射光谱和遗传区间偏最小二乘法的血迹年龄预测研究

  2. 精确的血迹年龄预测具有重大的法医学价值。利用可见反射光谱技术与偏最小二乘法(PLS)相结合分析预测血迹年龄。遗传算法与偏最小二乘法相结合被用来选择有效光谱区间。与全光谱PLS 模型相比较,建立在优化光谱区间的遗传区间偏最小二乘法(GA-iPLS)模型具有更好的预测能力。结果表明GA-iPLS 能合理地选择有效光谱区间,提高预测能力。在考虑取自不同个体血迹特异性的情况下,建立在2.00~48.00 h时间段和48.00~1080.00 h时间段的GA-iPLS 模型的相关系数(Rp)、预测标准误差
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38715008
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