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一种基于2DPCA的煤岩识别新方法
被引量：
2
1
作者
贾新泽
杨慧贞
+2 位作者
段晋有
田甜
程永强
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2011年第5期531-533,538,共4页
针对传统PCA方法用于煤岩识别常常面临图像维数高,直接计算数量大的问题,提出并实现了一种基于2DPCA的煤岩识别方法。这种识别方法是基于图像矩阵的主分量分析法,由于它的协方差矩阵可由原图像矩阵直接构建,因此2DPCA使用的协方差矩阵...
针对传统PCA方法用于煤岩识别常常面临图像维数高,直接计算数量大的问题,提出并实现了一种基于2DPCA的煤岩识别方法。这种识别方法是基于图像矩阵的主分量分析法,由于它的协方差矩阵可由原图像矩阵直接构建,因此2DPCA使用的协方差矩阵同传统PCA相比要小很多。实验结果表明,在训练样本数相同的情况下,2DPCA耗时仅占PCA总耗时的60%左右,并且随着训练样本的增多,2DPCA与PCA之间的耗时差会越来越大。识别率较PCA方法提高了近10%,图像SNR也由原来的4.53 dB提高到12.17 dB。2DPCA在速度方面表现优越,准确性方面也令人满意,有效的提高了煤岩识别的效率。
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关键词
煤岩识别
PCA
2
DPCA
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职称材料
基于小波变换的融合两种2DPCA的人像认证算法
2
作者
栾方军
郭红梅
+1 位作者
蔺蘭
王永会
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2010年第5期1001-1005,共5页
目的为了解决单一2DPCA方法在人像识别中的局限性问题,提出一种在小波变换降维的基础上融合两种2DPCA的人像认证算法.方法采用2维小波变换对人像进行分解,抽取低频信息构成新的特征描述,再分别使用基于总协方差矩阵和类间散布矩阵的2DPC...
目的为了解决单一2DPCA方法在人像识别中的局限性问题,提出一种在小波变换降维的基础上融合两种2DPCA的人像认证算法.方法采用2维小波变换对人像进行分解,抽取低频信息构成新的特征描述,再分别使用基于总协方差矩阵和类间散布矩阵的2DPCA方法进行初次判决,最后融合2组判决结果得出最终判决,实现基于人像的身份认证.结果在ORL数据库上进行实验,小样本和全部样本情况下最高识别率分别达到99.92%和94.25%,表明了算法的有效性.结论算法优于二维主成分分析方法、单一的基于小波变换的二维主成分分析方法及二维独立元方法,且对表情、姿态及光照变化有一定稳定性.
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关键词
生物特征认证
人像认证
小波变换
2
DPCA
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职称材料
一种基于组合算法的异常用电模式辨识方法
被引量：
4
3
作者
袁翔宇
张蓬鹤
+2 位作者
熊素琴
赵波
李求洋
《电测与仪表》
北大核心
2023年第6期160-166,共7页
针对电力用户异常用电的检测问题,提出了一种基于无监督组合算法的异常用电模式辨识方法。所提辨识方法由数据处理、特征提取、离群检测三部分组成。文中先获取用户的用电量及相关数据,进行数据清洗和缺失数值补全;再对数据进行特征提取...
针对电力用户异常用电的检测问题,提出了一种基于无监督组合算法的异常用电模式辨识方法。所提辨识方法由数据处理、特征提取、离群检测三部分组成。文中先获取用户的用电量及相关数据,进行数据清洗和缺失数值补全;再对数据进行特征提取,得到相应的异常用电识别特征量;通过k均值聚类将用户聚为两组,并分别对每组进行主成分分析优化特征空间,计算离群邻近度,通过2 sigma原则实现异常用电用户辨识。该方法通过聚类、优化特征空间、离群检测组合算法,提高了辨识效率。文中采用真实用电数据进行了异常用电用户辨识仿真实验,辨识结果验证了该方法的有效性。
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关键词
异常用电
K均值聚类
主成分分析
离群邻近度
欧几里得距离
2
sigma原则
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职称材料
题名
一种基于2DPCA的煤岩识别新方法
被引量：
2
1
作者
贾新泽
杨慧贞
段晋有
田甜
程永强
机构
太原理工大学邮电中心
太原理工大学继续教育学院
太原理工大学国有资产管理处
太原理工大学信息工程学院
出处
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2011年第5期531-533,538,共4页
基金
山西省自然科学基金资助项目(2010011019-1)
文摘
针对传统PCA方法用于煤岩识别常常面临图像维数高,直接计算数量大的问题,提出并实现了一种基于2DPCA的煤岩识别方法。这种识别方法是基于图像矩阵的主分量分析法,由于它的协方差矩阵可由原图像矩阵直接构建,因此2DPCA使用的协方差矩阵同传统PCA相比要小很多。实验结果表明,在训练样本数相同的情况下,2DPCA耗时仅占PCA总耗时的60%左右,并且随着训练样本的增多,2DPCA与PCA之间的耗时差会越来越大。识别率较PCA方法提高了近10%,图像SNR也由原来的4.53 dB提高到12.17 dB。2DPCA在速度方面表现优越,准确性方面也令人满意,有效的提高了煤岩识别的效率。
关键词
煤岩识别
PCA
2
DPCA
Keywords
coal recognition
principle
component
analysis
2
-dimensional
Principal Compo net
analysis
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于小波变换的融合两种2DPCA的人像认证算法
2
作者
栾方军
郭红梅
蔺蘭
王永会
机构
沈阳建筑大学信息与控制工程学院
辽宁大学轻型产业学院
出处
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2010年第5期1001-1005,共5页
基金
辽宁省自然科学基金项目(20072009)
文摘
目的为了解决单一2DPCA方法在人像识别中的局限性问题,提出一种在小波变换降维的基础上融合两种2DPCA的人像认证算法.方法采用2维小波变换对人像进行分解,抽取低频信息构成新的特征描述,再分别使用基于总协方差矩阵和类间散布矩阵的2DPCA方法进行初次判决,最后融合2组判决结果得出最终判决,实现基于人像的身份认证.结果在ORL数据库上进行实验,小样本和全部样本情况下最高识别率分别达到99.92%和94.25%,表明了算法的有效性.结论算法优于二维主成分分析方法、单一的基于小波变换的二维主成分分析方法及二维独立元方法,且对表情、姿态及光照变化有一定稳定性.
关键词
生物特征认证
人像认证
小波变换
2
DPCA
Keywords
biometric authentication
face verification
Wavelet Transform
2-dimensional principle component analysis
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种基于组合算法的异常用电模式辨识方法
被引量：
4
3
作者
袁翔宇
张蓬鹤
熊素琴
赵波
李求洋
机构
中国电力科学研究院有限公司
北京信息科技大学
出处
《电测与仪表》
北大核心
2023年第6期160-166,共7页
基金
国家电网有限公司总部科技项目(5442JL170007)。
文摘
针对电力用户异常用电的检测问题,提出了一种基于无监督组合算法的异常用电模式辨识方法。所提辨识方法由数据处理、特征提取、离群检测三部分组成。文中先获取用户的用电量及相关数据,进行数据清洗和缺失数值补全;再对数据进行特征提取,得到相应的异常用电识别特征量;通过k均值聚类将用户聚为两组,并分别对每组进行主成分分析优化特征空间,计算离群邻近度,通过2 sigma原则实现异常用电用户辨识。该方法通过聚类、优化特征空间、离群检测组合算法,提高了辨识效率。文中采用真实用电数据进行了异常用电用户辨识仿真实验,辨识结果验证了该方法的有效性。
关键词
异常用电
K均值聚类
主成分分析
离群邻近度
欧几里得距离
2
sigma原则
Keywords
abnormal power consumption
k-means clustering
principal
component
analysis
outlier proximity
Euclidean distance
2
sigma
principle
分类号
TM933 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于2DPCA的煤岩识别新方法
贾新泽
杨慧贞
段晋有
田甜
程永强
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2011
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于小波变换的融合两种2DPCA的人像认证算法
栾方军
郭红梅
蔺蘭
王永会
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2010
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种基于组合算法的异常用电模式辨识方法
袁翔宇
张蓬鹤
熊素琴
赵波
李求洋
《电测与仪表》
北大核心
2023
4
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职称材料
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