نتایج جستجو برای: principle component analysis pca
تعداد نتایج: 3382418 فیلتر نتایج به سال:
By recording a time series of tomographic images, dynamic fluorescence molecular tomography (FMT) allows exploring perfusion, biodistribution, and pharmacokinetics of labeled substances in vivo. Usually, dynamic tomographic images are first reconstructed frame by frame, and then unmixing based on principle component analysis (PCA) or independent component analysis (ICA) is performed to detect a...
چکیده این مطالعه به منظور شناخت اکولوژیکی و زیست محیطی جوامع گیاهی کال شور سبزوار، گونه های شاخص آن، عوامل تهدید کننده گونه ها و ارائه راهکارها و پیشنهادات حفاظتی صورت گرفته است. در این پروژه کال شور از ناحیه سبزوار تا جنوب مزینان به طول حدود 60 کیلومتر بررسی شد. به این منظور ابتدا گونه های گیاهی منطقه طی دو فصل رویشی جمع آوری و پس از انتقال به هرباریوم مورد شناسایی قرار گرفتند. در نهایت 15 گو...
Principal component analysis (PCA) is a well-established dimensionality reduction method commonly used to denoise and visualise data. A classical PCA model is the fixed effect model in which data are generated as a fixed structure of low rank corrupted by noise. Under this model, PCA does not provide the best recovery of the underlying signal in terms of mean squared error. Following the same p...
سیستم شناسایی چهره¬ ما دارای سه مرحله¬ می¬باشد: 1) پیش¬پردازش، مرحله¬ ایست که در آن چهره از تصاویر چهره استخراج شده و قسمت¬های غیر چهره حذف می¬شود. 2) استخراج ویژگی¬ها که در این مرحله، بردار ویژگی¬ها از تصاویر پیش پردازش شده، استخراج می¬شود. در این پایان نامه، استخراج ویژگی¬ها توسط چهار روش¬: هرم جهت گرادیان، الگوی باینری محلی، تبدیل ویولت گسسته و ترکیب ویولت گسسته با جهت گرادیان انجام می¬شود ک...
this paper presents an integrated data envelopment analysis (dea) – principal component analysis (pca) – analytical hierarchy process (ahp) to achieve the efficiency scores and ranks of the insurance companies. fourteen insurance companies with thirteen input and output variables have been considered for the purpose of this study. since the dea model is sensitive to the number of variables in c...
The challenge for intrusion detection system on internet of things networks (IDS-IoT) as a complex is the constant evolution both large and small attack techniques methods. IoT network growing very rapidly, resulting in data. Complex data produces dimensions one problems IDS networks. In this work, we propose dimensional reduction method to improve performance find out effect IDS-IoT using deep...
In face recognition, Principal Component Analysis (PCA) is often used to extract a low dimensional face representation based on the eigenvector of the face image autocorrelation matrix. Kernel Principal Component Analysis (Kernel PCA) has recently been proposed as a non-linear extension of PCA. While PCA is able to discover and represent linearly embedded manifolds, Kernel PCA can extract low d...
In recent years intrusions on computer network are the major security threat. Hence, it is important to impede such intrusions. The hindrance of such intrusions entirely relies on its detection, which is primary concern of any security tool like Intrusion detection system (IDS). Therefore, it is imperative to accurately detect network attack. Numerous intrusion detection techniques are availabl...
نمودار تعداد نتایج جستجو در هر سال
با کلیک روی نمودار نتایج را به سال انتشار فیلتر کنید