说明：一种基于粒子群K均值聚类算法的电梯交通模式识别方法。该方法通过对此前一周的原始客流数据进行聚类分析，得到相应交通模式的聚类中心坐标[2]。针对实时变化的交通流数据，采集5 mins时段客流数据，根据最近邻原则划分其归属的聚类中心，从而识别出当前的交通模式。

粒子群 K均值 聚类算法 电梯 交通模式 识别方法 PSO

说明：基于深度学习模型的人脸性别识别方法研究

深度学习

说明：基于小波和神经网络的视觉诱发电位识别方法

全国研究生数学建模竞赛(GMCM)

说明：基于深度学习的玻璃缺陷识别方法研究

深度学习

说明：基于深度学习的动作识别方法研究

深度学习

说明：基于深度学习的脑电识别方法研究与应用

深度学习

说明：基于深度学习的三维人脸识别方法研究

深度学习

说明：三种文档语义倾向性识别方法的分析与比较

Python

说明：基于深度学习的SAR目标识别方法研究

深度学习

说明：三种文档语义倾向性识别方法的分析与比较

数据分析