公开(公告)号：CN112069948A

公开(公告)日：2020-12-11

申请号：CN202010865328.5

申请日：2020-08-25

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 郭伟 ,  杨梓镝 ,  曲海成

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于改进二维降维的人脸识别方法，包括：对样本集上的N个人脸图像进行归一化处理；利用二维主成分分析算法求得特征值和特征向量，得到投影矩阵U；将二维主成分分析的子空间Y作为输入数据，利用二维线性判别分析进行二次降维，得到投影矩阵V；使用SVM分类器进行分类。本发明集中利用二维降维思想提高人脸识别准确性的方法，首先使用了PCA和LDA的2D扩展提取特征向量，然后使用2DPCA和2DLDA相结合的方法，用SVM分类器作为预测模型。实验结果表明，与基于欧式距离的降维后分类相比，使用SVM分类器的方法明显提高了人脸识别性能。通过实验观察，在不同维度的两个人脸数据库上，所提出的方法在平均精度方面优于其他测试的方法。

公开(公告)号：CN104850901A

公开(公告)日：2015-08-19

申请号：CN201510210221.6

申请日：2015-04-27

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 张昭昭 ,  郭伟 ,  何晓军

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明提供一种基于多模型预测瓦斯浓度的软测量方法及系统，所述方法包括：通过获取多组矿井下不同时刻的瓦斯浓度数据，将其存储至瓦斯浓度历史数据库，将所述瓦斯浓度历史数据库作为混沌时间序列，采用C-C方法计算所述混沌时间序列的延迟时间和嵌入维数，进而采用相空间重构获得瓦斯浓度多模型预测软测量模型的学习样本集和理想输出，将所述训练数据作为输入量，结合理想输出，构建瓦斯浓度多模型预测软测量模型，将所述测试数据作为输入量，根据所述瓦斯浓度多模型预测软测量模型，输出瓦斯浓度预测向量，由此，克服了单模型预测方法学习时间长、学习精度和外推能力差的缺陷，提高预测模型的预测精度。

公开(公告)号：CN102879541A

公开(公告)日：2013-01-16

申请号：CN201210271656.8

申请日：2012-07-31

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 张昭昭 ,  郭伟 ,  张美金

IPC: G01N33/18 ,  G06N3/02

Abstract: 本发明一种基于动态前馈神经网络的生化需氧量在线软测量方法，通过设计用于污水曝气池生化需氧量软测量的动态前馈神经网络拓扑结构，确定动态前馈神经网络的输入样本，并对输入样本进行在线归一化处理；采用标准化后的数据训练神经网络，计算神经网络中与隐节点相连的所有权连接值在每次训练过程中的变化情况，判断该隐节点的活跃性，对活跃度较大的隐节点进行分裂；通过计算隐节点在训练过程中绝对输出的变化情况，判断该隐节点学习信息的能力，删除没有学习能力的隐节点；对神经网络参数进行调整；动态前馈神经网络训练过程结束后，确定曝气池出水生化需氧量BOD；本发明具有实时性好、稳定性好、精度高、神经网络的泛化能力强的优点。