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针对传统的ＢＰ或ＧＡ对模糊神经网络的识别应用存在收敛容易陷入局部极小 识别率低下等问题 提出一
种基于ＢＦＧＳ的混合遗传算法 其基本思想为 首先构造一种前馈型模糊神经网络结构 然后用遗传算法进化若干代
后 当目标函数的梯度或者范数小于预先设定值 则改用ＢＦＧＳ算法进行优化识别 仿真实验表明 对比ＧＡ该算法
收敛速度较快 识别精度提高了约７％ 能够较好地应用于一类模糊神经网络的识别-In traditional BP or GA to identify the application
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基于Mel频率倒谱系数和遗传算法的煤矸界面识别研究-Recognition of gangue interface Mel Frequency Cepstral Coefficients and Genetic Algorithm
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相位谱分析技术的人睑识别系统的识别结果相位谱分析技术的^睑识别系统的识别结果-Results of phase spectrum analysis techniques to identify people eyelid recognition system recognition result of the phase spectrum analysis technology ^ eyelid recognition system
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In this paper,we address the effect of illumination on the face detection and the face recognition problem by introducing a novel illumination invariant method, called OptiFuzz. It is an optimized fuzzy-based illumination invariant method to solve th
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人脸识别中的光照处理方法，用MATLAB编写的遗传算法路径规划，空间目标识别，采用PM算法。- Face Recognition light treatment method, Genetic algorithms using MATLAB path planning, Space target recognition algorithm using PM.
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