一种基于改进主成分分析的人脸识别方法

提出一种PCA和AdaBoost相结合的人脸识别方法。AdaBoost是一种提高任意给定学习算法准确度的方法,它有较高的正确率,不需要先验知识,只需要选择合适的迭代次数等。基于AdaBoost学习算法简单高效的特点,本文将PCA和AdaBoost方法相结合,形成一个强的分类器,提高人脸识别的准确率,有较好的可行性和实际意义。     

一种基于改进主成分分析的人脸识别方法

提出一种PCA和AdaBoost相结合的人脸识别方法。AdaBoost是一种提高任意给定学习算法准确度的方法,它有较高的正确率,不需要先验知识,只需要选择合适的迭代次数等。基于AdaBoost学习算法简单高效的特点,本文将PCA和AdaBoost方法相结合,形成一个强的分类器,提高人脸识别的准确率,有较好的可行性和实际意义。     

基于极速学习机的服装搭配智能推荐系统设计

随着电子商务的发展,越来越多的人选择网上购物。针对用户尤其是女性用户网上购买服装的个性化需求,提出了基于极速学习机的服装搭配智能推荐系统。该系统根据用户自身的特征(身高、体重、胸围、腰围、臀围和脚码)及用户选择的条件(风格、场合、季节和颜色),利用极速学习机算法,自动为用户推荐个性化的服装搭配方案。实验结果表明,基于极速学习机的服装搭配智能推荐系统能够为用户提供满意的服装搭配方案,具有一定的实用价值。     

基于主元分析构造强分类器的人脸检测算法

本文研究了基于特征脸的人脸检测算法,针对其分类能力差的特点,基于主元分析提取特征向量空间构造弱分类器,结合AdaBoost算法构造强分类器,提出了一种人脸检测算法。利用MIT+CMU人脸数据库测试该算法的性能,结果表明本算法在运行时间与检测正确率方面明显优于基于神经网路的算法和支持向量机算法。     

基于改进灰狼优化核极限学习机的疾病诊断模型

为提高疾病诊断的效率,本文提出一种改进的灰狼优化算法与核极限学习机的混合模型。通过引入一种新的机制提高灰狼优化算法的探索与利用能力,改进的灰狼优化算法在进行特征选择的同时,也对核极限学习机的2个关键参数进行优化,模型在2个疾病数据集上进行实验验证。实验结果显示：提出的模型在准确率、敏感性、特异性等评价指标方面相对于其他混合模型高出约1%～2%,带特征选择的优化模型相对于没有特征选择的模型在评价指标上也高出约1%～2%。结果表明提出的模型具有一定的优势。     

模拟电路故障诊断

本文针对模拟电路的故障诊断和检测技术方面的问题进行研究,提出了一种应用极限学习机原理的电路故障检测方法,阐述了支持向量机原理、ELM极限学习机原理、ELM故障诊断方法。将极限学习机应用到模拟电路故障诊断中,计算算法更加简单有效、具有更快的学习速度,以及其他诸多优良特性。本设计提出的模拟电路故障诊断方法,研究了系统的诊断方法。将故障诊断方法进行电路仿真实验分析,实验结果表明这些方法的有效性,能较好地分析和检测模拟电路故障,弥补了传统检测方法的不足,为实际工程问题的解决提供了一种新思路。     

一种新型多功能单片学习机的设计与实现

本文介绍了一种新型多功能单片学习机的主要功能和用途,且着重论述了此学习机的整体及部分重点的硬件设计和软件设计。该学习机长期使用的结果表明:此系统适用性强,工作稳定可靠,具有较高的性能价格比。     

基于旋进原则和支持向量机的文本情感分析研究

针对主观文本识别、情感分词以及情感分类模型选择等研究方法上存在的效率较低、文本表达维度高等问题,文章提出了一种基于旋进原则和AdaBoost集成技术的回归SVM情感分类模型(AdaBoost+ SVM-L),不仅提高了主观文本标注准确率,更通过AdaBoost+ SVM-L模型对情感样本的极性和强度进行了判断,实现了文本情感强度阈值的可视化.并通过分组对照实验比较了SVM、NB以及AdaBoost+ SVM-L模型的性能指标.     

基于改进极限学习机的中长期电力负荷预测

根据神经网络的非线性辨识能力和极限学习机(ELM)的高计算速度、高泛化能力等特点,提出一种批处理和逐次迭代相结合的改进极限学习机方法。实验结果表明,改进的极限学习机方法应用于中长期的电力负荷预测中,比传统的极限学习机效果更优。     

基于AdaBoost与CNN结合的车牌检测识别系统研究

针对现有车牌检测识别系统在复杂场景下系统鲁棒性差的情况,本文提出了一种基于学习、由粗到精的车牌检测方法。在检测车牌时,首先利用基于Haar-like特征的AdaBoost级联分类器对车牌进行粗略定位,然后再利用随机样本一致性算法精细地定位出车牌所在区域,最后将车牌区域输入到CNN网络中,实现了车牌字符识别。结果表明,该系统对车牌区域提取及车牌字符识别具有很好地适应性和准确性,并且能满足大多数场景需求。     

基于贡献度-极限学习机理论算法的输电线路工程造价预测

<正>引言工程造价预测是工程造价控制的前提,是工程项目可行性研究的基础,也是招投标制定标底的依据,因此工程造价预测成为工程建设中首要解决的问题。快速而又准确地进行工程造价的预测,对于工程项目的管理实践具有重大的理论意义和现实意义。本文采用贡献度-极限学习机这些数学方法构成输电线路工程造价预测模型,并证明该理论与方法的科学性,进而研究解决工程造价预测效率不高这一难题。     

专利展示

具有屏写及书写功能的笔 专利号：ZL200820071671.7 本笔具有传统书写功能,又有屏写手机、学习机等的屏写功能。使传统的钢笔、圆珠笔、中性笔等各种笔具有屏写功能,     

轻轻松松学电脑

在电脑普及方面,专为学生设计的电脑学习机已进入市场。这些学习机具备掌握电脑知识和学习功课的功能,并配有独特的语音系统,能够发出标准的汉、英语语音,很适合孩子们学习。从严格意义上讲,这些学生学习机虽然还不属真正的电脑,但就它的基本功能及操作来说,既可为学生掌握基本的电脑知识打下基础,又可充当高水平电脑的媒介,使人们尤其是孩子     

为盲人造福是我的责任——访电子盲文学习机发明者励印龙

2007年10月31日,国家知识产权局授予励印龙、刘海霞研发的语言提示电子盲文教具(即盲文学习机)专利权,专利号ZL200620149027.8;2009年1月4日,在中国盲协召开的纪念布莱尔诞辰200周年座谈会上,励印龙拿出了已研制成功的"盲文学习机",引起与会人士的关注;2009年8月27日,在宁夏银川捐赠会上,励印龙、刘海霞、励金升当场向宁夏残联捐赠500台盲文学习机,向宁夏各族盲人献出一片爱心……励印龙是河北景县退休干部,他当过兵,做过县广播电视局局长,是一个非职务发明者,至今已有20多项发明专利,他如何与盲人相识相交,如何走进盲人群体,为何热心研发盲文学习机?为此,《盲人月刊》记者专访了励印龙。     

基于混合核函数的极限学习机遥感图像分类

针对遥感影像数据集庞大,地物复杂难辨等特性导致分类难度加大的问题,文中构建了一种基于混合核函数极限学习机的遥感图像分类方法。运用该方法对遥感图像数据集进行分类处理,并将其与单核极限学习机、无核极限学习机、支持向量机等方法进行了对比。实验结果表明,基于混合核函数的极限学习机在对遥感图像进行分类时,其总体精度更优,且一致性效果更好。     

基于极限学习机的拉索多参数识别

拉索是斜拉桥中至关重要的受力和传力构件,因此,在桥梁运营期间准确识别拉索的索力极为重要.为准确计算拉索索力,本文推导了考虑拉索抗弯刚度的在3种特殊边界条件下拉索索力和自振频率的关系式.由于当边界条件为两端固接和一端铰接一端固接时,拉索索力和自振频率的关系没有显式表达式,采用极限学习机神经网络在已知拉索索长和前两阶频率的情况下,识别这2种特殊边界条件下的拉索索力和抗弯刚度,并通过工程实例验证了该神经网络的精度,证明了该算法具有实际工程意义和应用前景.     

多核极限学习机算法仿真实证研究

给出了标准极限学习机的回归模型,根据现有单核极限学习机回归能力的不足,提出了多核极限学习机,对多个不同的核函数根据实际情况进行加权组合,充分利用不同核函数的特有优势,对所给的样本进行充分分析,进而提高函数的逼近精度,通过仿真实例证实了所提方法的有效性。     

基于知识元抽取的不同学科领域研究方法交流态势分析——以情报学与计算机科学学为例

[研究目的]为细粒度发现相近学科间的知识关联,推动学科间知识交流,通过抽取方法知识元,探析不同学科领域研究方法的交流态势。[研究方法]以情报学和计算机科学学为例,首先,编写方法知识元抽取规则,基于规则抽取两学科领域大样本文献的方法知识元,构建学科领域方法知识元库;再利用LDA模型抽取两学科领域代表性期刊的方法知识元;以此为基础,对比分析两学科领域的高频研究方法、已交流的研究方法、存在交流潜力的研究方法。[研究结论]研究发现,两学科已交流的研究方法有：聚类分析、LDA模型、BP神经网络、支持向量机、主成分分析、协同过滤、文献计量等;具有交流潜力的研究方法有：提高准确率的分类算法(AdaBoost算法、XGBoost算法、SMOTE算法)、图卷积神经网络、自然语言处理模型GloVe模型等。该研究不仅能为情报学研究者选择计算机科学学领域的研究方法提供参考,而且也为学科交叉研究提供了一种新思路。     

装在兜里的多媒体教材

作为掌上电脑的一个特殊类型,电子词典一直牢牢的占领着学校这个市场,实际上,各个电子词典品牌之间的竞争非常激烈,一些功能日趋丰富、早已超越词典范畴的学习机在市场上也越来越多了。比如这款好易通影音直通车9188学习机。     

无线传感网络改进的路由算法分析

无线传感网络中路由算法加以改进和研究,成为多数学者的主攻方向,目的是优化设备节点能量消耗,提高数据传输效率。本文分析了AODVjr算法,并和AODV算法在分组投递率、路由负载方面仿真比较分析,具有明显的优势。