【摘 要】
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针对(2D)~2PCA(two-dimensional principal component analysis)提取的特征脸精度变低的问题,本文引入插值法在特征向量之间插入新的向量,以提高特征信息的显示度;针对传统的神经网络存在学习效率低、收敛速度慢和容易陷入局部极小值的问题,本文使用一种基于权值缓慢变化的粒子群算法(particle swarm optimization with slowly
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61751304,61673318,U1664264),浙江省自然科学基金资助项目(LZ16F03000)。
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针对(2D)~2PCA(two-dimensional principal component analysis)提取的特征脸精度变低的问题,本文引入插值法在特征向量之间插入新的向量,以提高特征信息的显示度;针对传统的神经网络存在学习效率低、收敛速度慢和容易陷入局部极小值的问题,本文使用一种基于权值缓慢变化的粒子群算法(particle swarm optimization with slowly changing weights, WSCPSO)优化神经网络权值.实验表明:两种算法的结合能够大大地
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