算法，综合考虑性能指标作折衷处理。神经网络与神经网络识别效果对比由于神经网络的输出为非值数据，因此采用舍入方法若网络输出小于则认为完成复杂的分类处理。当人脸朝向与旋转角度不同时，眼睛局部特征与人脸图像的几何关系有较强的可区分性，因此提取人眼位置信息的特征向量并获得有助于人脸朝向分类的特征数据，将该特征信息作为神经网络的输入，可实现对任意给出的人脸图像进行朝向的识别，通过仿真可证明该方法的有效性。学习向量基于学习向量量化神经网络的人脸朝向识别方法论文原稿进但同时引入了新的误差，因此识别结果较差同时算法运用简单，识别率较高，具体应用时应开发更好的优化学习算法，综合考虑性能指标作折衷处理。神经网络与神经网络识别效果对比由于神经网络的输出为非值数据，因此采用舍入方法若网络输出小于则认为是，反之为并提前利用位进制数编码究测控技术，律方成，张波神经网络在局部放电类型识别中的应用电测与仪表，戴金辉基于混合神经网络的入侵检测技术的研究东北大学硕士论文，程剑锋，徐俊艳学习矢量量化的推广及其典型形式的比较计算机工程与应用，李琳，张永祥学习向量量化神经网络在周期信号识别方面的扩展应用机种基于学习向量量化神经网络的人脸朝向识别方法，该方法第步提取人脸图像中双眼的局部位置特征向量，并将提取的向量送入网络进行训练测试实现人脸朝向的准确识别，然后通过仿真实验证明利用神经网络进行人脸朝向识别方法的有效性，该方法能够发挥竞争学习和有监督学习者的优点，且网络结构简单，有算法直接利用最小欧式距离选择与输入向量最接近的矢量，因此不需要对权值向量和输入向量进行归化处理。在上述学习算法中，有且只有个神经元获胜并得到更新调整权值的机会。为了改善分类效果，对该算法进行了改进，并命名为算法。改进算法基于光滑的移动决策边界逼近贝叶斯极限是通过改变进行学习。该算法实质是根据训练样本的特征进行奖励与惩罚的种迭代学习算法，即对分类正确的样本，奖励与其距离最近的权值点。经过若干次训练后，得到的权值不再变化，说明网络达到收敛状态。而竞争层神经元的数目输入待分类的模式样本测试，根据最近邻法则得到输入样本模式的类别属性。计观察大量人脸图像容易察觉，当人脸图像旋转角不样时，眼睛局部特征在图像中的位置差异明显，因此仅需提取描述眼睛局部位置信息的特征向量并作为神经网络的输入，分别用数字表示个朝向左方左前方前方右前方右方，并作为神经网络的输出。搜集人共幅不同朝向的人脸图像，随机选取其中幅图像作为的特征进行奖励与惩罚的种迭代学习算法，即对分类正确的样本，奖励与其距离最近的权值点。经过若干次训练后，得到的权值不再变化，说明网络达到收敛状态。而竞争层神经元的数目输入待分类的模式样本测试，根据最近邻法则得到输入样本模式的类别属性。具体算法步骤为初始化输入层与竞争层间的权值，输入向量进行归化处理。在上述学习算法中，有且只有个神经元获胜并得到更新调整权值的机会。为了改善分类效果，对该算法进行了改进，并命名为算法。改进算法基于光滑的移动决策边界逼近贝叶斯极限，其特点是引入次获胜神经元，使得获胜神经元与次获胜神经元的权值向量都被更新基于学习向量量化神经网络的人脸朝向识别方法论文原稿体算法步骤为初始化输入层与竞争层间的权值，确定初始学习速率与训练次数将输入向量输入网络，计算竞争层神经元与输入向量的距离并寻找获胜神经元根据分类是否正确调整获胜神经元的权值当网络分类结果与教师信号致时，向输入样本方向调整权值反之，其他非获胜神经元的权值保持不变。化神经网络的人脸朝向识别方法论文原稿。神经网络学习算法向量量化是利用输入向量的固有机构进行数据压缩的技术，学习向量量化是在向量量化基础上将输入向量分类的监督学习方法。网络在训练前指定好线性输出层的神经元类别，在学习训练过程中不再改变竞争层与输出层之间的权系数矩阵，而成，张波神经网络在局部放电类型识别中的应用电测与仪表，戴金辉基于混合神经网络的入侵检测技术的研究东北大学硕士论文，程剑锋，徐俊艳学习矢量量化的推广及其典型形式的比较计算机工程与应用，李琳，张永祥学习向量量化神经网络在周期信号识别方面的扩展应用机械设计与制造，张志训练集，剩余幅作为测试集，因此目标向量为的向量，其中每列只有个，其余均为。人脸特征向量的提取如上文所述，文中将的图像划分为行列，人物双眼的局部特征信息通过第行的个子矩阵描述，在利用算子对图像进行边缘检测后第行个子矩阵中值为的像素点个数可较为准确的表示人脸朝向。基于学习向量确定初始学习速率与训练次数将输入向量输入网络，计算竞争层神经元与输入向量的距离并寻找获胜神经元根据分类是否正确调整获胜神经元的权值当网络分类结果与教师信号致时，向输入样本方向调整权值反之，其他非获胜神经元的权值保持不变。基于学习向量量化神经网络的人脸朝向识别方法输入向量与目标向量的神经网络学习算法向量量化是利用输入向量的固有机构进行数据压缩的技术，学习向量量化是在向量量化基础上将输入向量分类的监督学习方法。网络在训练前指定好线性输出层的神经元类别，在学习训练过程中不再改变竞争层与输出层之间的权系数矩阵，而是通过改变进行学习。该算法实质是根据训练样，郑南宁，王天树广义神经网络的性能分析及其改进自动化学报，周云龙，李红延，李洪伟改进的神经网络在风机故障诊断中的应用化工自动化及仪表，。基于学习向量量化神经网络的人脸朝向识别方法论文原稿。算法直接利用最小欧式距离选择与输入向量最接近的矢量，因此不需要对权值向量和基于学习向量量化神经网络的人脸朝向识别方法论文原稿文献秦恺，曹龙汉等基于神经网络集成的柴油机气门故障诊断应用，董妍慧基于神经网络模型的企业财务危机预警大连海事大学学报，胡波，王文娟基于向量量化网络的煤矿瓦斯监控系统改造电力学报，朱玉斌，李华聪基于网络的航空发动机气路故障特征提取方法研究测控技术，律方，反之为并提前利用位进制数编码对个朝向进行表述，如表所示。设置训练次数为次，神经网络仿真结果识别率仅为，并出现预测值，该状态不属于表中任何种，从结果判断不出图像中人脸朝向，而神经网络不仅可以很好的规避这缺点，同时算法识别准确率明显较高。结语本文提出了种基于学习向量量化化神经网络学习向量量化神经网络是在竞争网络结构的基础上提出的，是自组织神经网络的种有监督形式的扩展。在网络学习过程中加入教师信号作为分类信息对权值进行微调，并对输出神经元预先指定类别，神经网络实现了者有效的结合，能够更好发挥竞争学习与有监督学习的优点。从算法角度分析，结果显示对个朝向进行表述，如表所示。学习向量量化神经网络是种用于训练竞争层的有监督学习方法的输入前向神经网络，其算法是从竞争算法演化而来的。与其他模式识别和映射方法相比，它的优势在于网络结构简单，并且不需要对输入向量进行归化正交化处理，只通过计算输入向量与竞争层之间的距离，从械设计与制造，张志华，郑南宁，王天树广义神经网络的性能分析及其改进自动化学报，周云龙，李红延，李洪伟改进的神经网络在风机故障诊断中的应用化工自动化及仪表，。基于学习向量量化神经网络的人脸朝向识别方法论文原稿。从算法角度分析，结果显示算法虽然是对算法的效提高了识别率。参考文献秦恺，曹龙汉等基于神经网络集成的柴油机气门故障诊断应用，董妍慧基于神经网络模型的企业财务危机预警大连海事大学学报，胡波，王文娟基于向量量化网络的煤矿瓦斯监控系统改造电力学报，朱玉斌，李华聪基于网络的航空发动机气路故障特征提取方法限，其特点是引入次获胜神经元，使得获胜神经元与次获胜神经元的权值向量都被更新。设置训练次数为次，神经网络仿真结果识别率仅为，并出现预测值，该状态不属于表中任何种，从结果判断不出图像中人脸朝向，而神经网络不仅可以很好的规避这缺点，同时算法识别准确率明显较高。结语本文提出