技术编号:6550035
提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。本发明公开了一种神经网络的数据次分量提取方法,该方法首先进行数据的预处理,如对于一张图像的数据,采用图像矩阵分块的方法,将每一个图像块中的灰度值数据转换一个列向量;构建次分量分析神经网络;初始化权值向量和k值;在得到列向量中随机选取一个列向量作为次分量分析神经网络的输入值;计算次分量分析神经网络的输出;进行迭代计算更新权值向量值,检验算法是否已收敛,如收敛,得到的这个向量就是该数据集的关联矩阵的最小特征值所对应的特征向量。本发明的有益效果是能克服现有技术存...
注意:该技术已申请专利,请尊重研发人员的辛勤研发付出,在未取得专利权人授权前,仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考,增加技术思路,做技术知识储备,不适合论文引用。
请注意,此类技术没有源代码,用于学习研究技术思路。