代码是可运行的,并且包含了详细的报告和源代码。🌐 卷积神经网络(CNN) 除了PCA,系统还使用了卷积神经网络(CNN)来进行人脸表情情绪识别。CNN能够从原始图像中自动提取有用的特征,从而提高识别的准确性。这个部分主要通过Matlab的深度学习工具箱来实现。📊 分类准确率 系统可以计算在测试数据集上的分类准确率,用户...
(PCA)模型与改进的卷积神经(CNN)模型组合,形成PCA-CNN模型,通过PCA模型对数据降维,去除冗余信息和噪声信息,再利用CNN模型进行页岩储层TOC预测,使样本数据质量和TOC预测精度得以提高.将PCA-CNN模型应用到牛庄洼陷的6口页岩油取心井进行TOC预测,结果表明,对于陆相页岩储层,PCA-CNN模型TOC预测精度较高,符合率最高达96...
CNN模型、传统BP神经网络、SVM模型、Bytes模型、暹罗网络模型相比,在准确率与收敛速度方面均有一定优势。实 验结果表明,改进后的PCA_CNN模型可以从手机等非专业摄影设备在自然光下拍摄的银行卡照片中有效提取银行 卡号。 关键词:PCA算法;CNN模型;银行卡号识别;深度学习 ...
利用主元分析pca方法将所述标准实体模型五维点云数据组降维至二维,cnn制造特征识别器为基于lenet结构融合mlp的cnn模型,实现了根据训练成功的cnn制造特征识别器输出待识别三维cad实体模型的所有制造特征,识别速度快,识别准确度高。
图像处理:PCA 可用于图像压缩,在减小图像维度的同时保留主要信息。 有助于节省存储空间和提高图像处理效率。 金融分析:在金融领域,PCA 可用于降维和风险管理,能够帮助识别资产之间的相关性。 为金融决策提供有力支持。 三、优点 降维:PCA 能够减小数据的维度,降低存储和计算成本。
A Principal Component Analysis-Convolutional Neural Network (PCA-CNN)-based method for optimizing equipment operating parameters. It is used to obtain the optimal operating parameters and the optimal production mode that satisfy a multi-objective functio
降维中的主成分分析法(PCA) 在众多的数据集中,部分变量的研究价值相对有限。为了实现连贯性分析,降维便成为一种必要手段。而在降维过程中,关键在于尽可能地保留原始数据中的有用信息。接下来,以二维数据降为一维为例,对主成分分析法进行介绍。 由于我们所研究的主要问题在于参数之间的相关关系,而这种相关关系主要体现...
1.基于多尺度PCA‑3D‑CNN空谱联合的高光谱遥感影像分类方法,其特征在于:包括以下步骤:S1:采用PCA技术对高光谱影像的光谱维进行降维处理,将实验中的原始数据集的光谱维使用PCA方法压缩至16维,之后将已降维数据进行标准差归一化处理;S2:将上述标准差归一化后的数据输入到多尺度PCA‑3D‑CNN神经网络模型中,取得...
本发明公开了一种基于多尺度PCA‑3D‑CNN 空谱联合的高光谱遥感影像分类方法,本发明有 效缩短了模型的训练时间,高效提取高光谱影像 的特征,显著提高地物分类的精度,且分类性能 较传统的2D‑CNN模型相比,在遥感影像分类上有 明显的优势。传统的2D‑CNN模型忽略了每个波段 ...
CNN-PCA 需要使用卷积神经网络作为地理模型的低维主成分分析表示的后处理器。此处介绍的 3D 处理与 2D CNN-PCA 程序中使用的处理略有不同。具体来说,我们引入了一种新的基于监督学习的重建损失,它与样式损失和硬数据损失结合使用。样式损失使用从为视频分类预训练的 3D CNN 中提取的特征。3D CNN-PCA 算法用于...