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矩阵数据基于鲁棒主成分分析的距离加权判别分析被引量：1: 1; 作者葛焌迟赵为华《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第7期2073-2079,共7页; 距离加权判别(DWD)是一种已被广泛应用的矩阵数据分类模型,当数据中存在严重的噪声污染时,该模型的性能会明显下降。鲁棒主成分分析(RPCA)因具备分离数据矩阵低秩结构和稀疏部分的特性已成为解决该问题的有效手段之一。因此,提出一种矩... 展开更多; 关键词鲁棒分类模型距离加权判别(DWD) 矩阵数据主成分分析(PCA); 在线阅读下载PDF 职称材料

一种加权主成分距离的聚类分析方法被引量：32: 2; 作者吕岩威李平《统计研究》 CSSCI 北大核心 2016年第11期102-108,共7页; 指标之间的高度相关性及其重要性差异导致了传统聚类分析方法往往无法获得良好的分类效果。本文在对传统聚类分析方法及其改进方法的局限性展开探讨的基础上,运用数学方法重构了分类定义中的距离概念,通过定义自适应赋权的主成分距离为... 展开更多; 关键词加权主成分距离聚类分析分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于独立分量分析的人耳识别方法被引量：7: 3; 作者徐正光武楠穆志纯《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第19期178-180,共3页; 应用独立分量分析(ICA)方法从高阶统计相关性角度出发提取人耳图像的特征变量,并采用基于欧氏距离测度的最近距离分类器进行人耳图像的识别。与传统的主成分分析(PCA)方法相比具有更好的鉴别能力。通过与PCA的对比实验结果表明,该方法... 展开更多; 关键词人耳识别独立分量分析主成分分析最近距离分类器; 在线阅读下载PDF 职称材料

2DPCA算法设计及其在扣件识别中的应用被引量：2: 4; 作者陈华伟吴禄慎袁小翠《计算机工程与设计》北大核心 2016年第2期424-428,共5页; 针对传统主成分分析(PCA)算法中图像数据单行或单列存贮给存贮和求解带来压力等问题,通过对PCA在图像降维和主特征提取应用中的算法分析,提出一种二维PCA和最近距离分类法相结合的特征对象提取算法,通过集成LAPACK库函数进行特征值求解... 展开更多; 关键词扣件识别二维主成分分析特征识别距离分类法奇异值分解; 在线阅读下载PDF 职称材料

FTIR-ATR指纹图谱的主成分分析-马氏距离法应用于烟用香精质量控制被引量：33: 5; 作者王家俊邱启杨刘巍《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期895-898,共4页; 在配制过程正常的条件下,分批采集150个三种正常烟用香精的傅里叶变换衰减全反射红外指纹图谱,并对原始数据进行均值中心化处理,同时对其光谱信号进行二阶导数基线校正和Karl Norris降噪处理,应用化学计量学中的主成分分析-马氏距离法... 展开更多; 关键词傅里叶变换衰减全反射红外指纹图谱主成分分析-马氏距离分类法多元统计过程控制烟用香精; 在线阅读下载PDF 职称材料

采用分段主成分和PPI的高光谱影像分类被引量：1: 6; 作者梁远玲简季《遥感信息》 CSCD 北大核心 2020年第1期129-134,共6页; 高光谱遥感影像波段多且存在混合像元,特征提取以及端元提取都是高光谱影像分类必不可少的工作,分类方法的选择也是因地适宜。以福建省泉州市德化县下属某一地区的CASI影像为实验数据,基于分段主成分(segmental principal component ana... 展开更多; 关键词分段主成分分析纯净像元指数法最小距离法二进制编码高光谱分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名矩阵数据基于鲁棒主成分分析的距离加权判别分析被引量：1: 1; 作者葛焌迟赵为华; 机构南通大学理学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第7期2073-2079,共7页; 基金国家社会科学基金资助项目(22BTJ025)。; 文摘距离加权判别(DWD)是一种已被广泛应用的矩阵数据分类模型,当数据中存在严重的噪声污染时,该模型的性能会明显下降。鲁棒主成分分析(RPCA)因具备分离数据矩阵低秩结构和稀疏部分的特性已成为解决该问题的有效手段之一。因此,提出一种矩阵数据鲁棒距离加权判别(RDWD-2D)模型。特别地,该模型以有监督的方式对数据矩阵进行鲁棒主成分分析,并同步实现干净数据的恢复与分类。在MNIST和COIL20数据集上的实验结果表明,针对有噪声污染或数据缺失的矩阵数据,与DWD-2D、RPCA+DWD等模型相比,RDWD-2D模型有最好的数据恢复能力和最高的分类准确率;同时RDWD-2D模型对于数据污染度也有较好的鲁棒性。; 关键词鲁棒分类模型距离加权判别(DWD) 矩阵数据主成分分析(PCA); Keywords robust classification model distance Weighted Discrimination(DWD) matrix data principal component Analysis(PCA); 分类号 TP391.42 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种加权主成分距离的聚类分析方法被引量：32: 2; 作者吕岩威李平; 机构山东大学(威海)商学院中国社会科学院数量经济与技术经济研究所中国数量经济学会; 出处《统计研究》 CSSCI 北大核心 2016年第11期102-108,共7页; 基金国家社会科学基金项目"基于产业模块化的产业融合机制测度及效应研究"(13BJY003) +2 种基金山东省社会科学基金项目"地方政府竞争格局下的山东战略性新兴产业发展路径研究"(14DJJJ04)资助; 文摘指标之间的高度相关性及其重要性差异导致了传统聚类分析方法往往无法获得良好的分类效果。本文在对传统聚类分析方法及其改进方法的局限性展开探讨的基础上,运用数学方法重构了分类定义中的距离概念,通过定义自适应赋权的主成分距离为分类统计量,提出一种新的改进的主成分聚类分析方法——加权主成分距离聚类分析法。理论研究表明,加权主成分距离聚类分析法系统集成了已有聚类分析方法的优点,有充分的理论基础保证其科学合理性。仿真实验结果显示,加权主成分距离聚类分析法能够有效解决已有聚类分析方法在特定情形下的失真问题,所得分类效果更为理想。; 关键词加权主成分距离聚类分析分类; Keywords Weighted principal component distance Clustering Analysis classification; 分类号 C81 [社会学—统计学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于独立分量分析的人耳识别方法被引量：7: 3; 作者徐正光武楠穆志纯; 机构北京科技大学信息学院; 出处《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第19期178-180,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目(60375002); 文摘应用独立分量分析(ICA)方法从高阶统计相关性角度出发提取人耳图像的特征变量,并采用基于欧氏距离测度的最近距离分类器进行人耳图像的识别。与传统的主成分分析(PCA)方法相比具有更好的鉴别能力。通过与PCA的对比实验结果表明,该方法具有更高的识别率,对姿态和光照的变化也具有较好的鲁棒性。; 关键词人耳识别独立分量分析主成分分析最近距离分类器; Keywords Ear recognition Independent component analysis（ICA） principal component analysis（PCA） Nearest distance classification; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名2DPCA算法设计及其在扣件识别中的应用被引量：2: 4; 作者陈华伟吴禄慎袁小翠; 机构南昌大学机电工程学院; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2016年第2期424-428,共5页; 基金国家自然科学基金项目(51365037) 江西省教育厅基金项目(GJJ14128); 文摘针对传统主成分分析(PCA)算法中图像数据单行或单列存贮给存贮和求解带来压力等问题,通过对PCA在图像降维和主特征提取应用中的算法分析,提出一种二维PCA和最近距离分类法相结合的特征对象提取算法,通过集成LAPACK库函数进行特征值求解,提高求解速度以及算法稳定性和可信度。离线扣件状态识别综合实验结果表明,采用联合特征识别方法能够有效区分左右扣件和丢失扣件,满足了扣件图像离线识别的要求。; 关键词扣件识别二维主成分分析特征识别距离分类法奇异值分解; Keywords fastener detection 2D principal component analysis feature recognition distance classification method single va lue decomposition; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名FTIR-ATR指纹图谱的主成分分析-马氏距离法应用于烟用香精质量控制被引量：33: 5; 作者王家俊邱启杨刘巍; 机构红河卷烟总厂产品部云南烟草科学研究院烟草化学研究室; 出处《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期895-898,共4页; 基金红河卷烟厂科研经费资助; 文摘在配制过程正常的条件下,分批采集150个三种正常烟用香精的傅里叶变换衰减全反射红外指纹图谱,并对原始数据进行均值中心化处理,同时对其光谱信号进行二阶导数基线校正和Karl Norris降噪处理,应用化学计量学中的主成分分析-马氏距离法分类建模,然后对烟用香精配制质量进行多元统计过程控制(MSPC),结果表明,将马氏距离上限的控制范围(UCL)设定在该类平均马氏距离的+3σ范围之内,均获得了正确的监控预报。; 关键词傅里叶变换衰减全反射红外指纹图谱主成分分析-马氏距离分类法多元统计过程控制烟用香精; Keywords FTIR-ATR fingerprint classification of principal component analysis-mahalanobis distance Multivariate statistical process control Tobacco flavor; 分类号 O657.3 [理学—分析化学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名采用分段主成分和PPI的高光谱影像分类被引量：1: 6; 作者梁远玲简季; 机构成都理工大学地球科学学院; 出处《遥感信息》 CSCD 北大核心 2020年第1期129-134,共6页; 文摘高光谱遥感影像波段多且存在混合像元,特征提取以及端元提取都是高光谱影像分类必不可少的工作,分类方法的选择也是因地适宜。以福建省泉州市德化县下属某一地区的CASI影像为实验数据,基于分段主成分(segmental principal component analysis,SPCA)和纯净像元指数法(pure pixel index,PPI),提出了最小距离(minimum distance classification,MDC)和二进制编码(binary encoding,BE)的高光谱影像分类方法。实验结果表明,MDC的总体精度为69.71%,BE的总体精度为70.88%。对单一地物精度而言2种方法各有其长,MDC对道路的分类精度更高,为98.08%;而植被、耕地和水体采用BE方法的分类精度更高,分别为94.12%、98.08%、98.11%。本文提出的方法应用于CASI高光谱影像,对该研究区的地物分类研究有一定的实用性和参考价值。; 关键词分段主成分分析纯净像元指数法最小距离法二进制编码高光谱分类; Keywords segmental principal component analysis pure pixel index minimum distance classification binary coding hyperspectral classification; 分类号 TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	矩阵数据基于鲁棒主成分分析的距离加权判别分析	葛焌迟赵为华	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一种加权主成分距离的聚类分析方法	吕岩威李平	《统计研究》 CSSCI 北大核心	2016	32	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于独立分量分析的人耳识别方法	徐正光武楠穆志纯	《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2006	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	2DPCA算法设计及其在扣件识别中的应用	陈华伟吴禄慎袁小翠	《计算机工程与设计》北大核心	2016	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	FTIR-ATR指纹图谱的主成分分析-马氏距离法应用于烟用香精质量控制	王家俊邱启杨刘巍	《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2007	33	在线阅读下载PDF 职称材料
6	采用分段主成分和PPI的高光谱影像分类	梁远玲简季	《遥感信息》 CSCD 北大核心	2020	1	在线阅读下载PDF 职称材料