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主分量分析(PCA ) 是统计学中分析数据的一种有效的方法, 可以将数据从高维数据空间变换到低维特征空间, 因而
可以用于数据的特征提取及压缩等方面。在该文的形状识别系统中, 用PCA 法提取图像的形状特征, 能够较好地满足识别
层的输入要求。在识别层研究了3 种识别方法: 最近邻法则、BP 网络及协同神经网络方法, 均取得了满意的实验效果。-Principal component analysis (PCA) is a statistical analysis of data in a
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使用小波变换和神经网络的混合图像压缩，希望对大家有所帮助-Using wavelet transform and neural network hybrid image compression, I hope all of you to help
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在神经网络中用求协方差矩阵的方法对人脸图像进行压缩及恢复-In the neural network covariance matrix using the method of face image compression and restoration
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在神经网络中用迭代法对人脸图像进行压缩及恢复-Iteration in the neural network human face using image compression and restoration
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使用BP神经网络对图像进行压缩处理，可以实现图像的任意度量的压缩-Using BP neural network image compression, you can achieve any measure of image compression
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MATALB 源程序，利用BP神经网络算法实现图像的压缩功能-MATALB source code, using BP neural network to realize image compression algorithms
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BP神经网络实现图像压缩，用的matlab语言，图像处理中很常用的-BP neural network image compression, using matlab language, very commonly used in image processing
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