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基于PCA-BP神经网络的巷道通风摩擦阻力系数预测模型 被引量:6
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作者 高科 吕航宇 +1 位作者 戚志鹏 刘玉姣 《矿业安全与环保》 CAS 北大核心 2024年第1期7-13,共7页
根据实测巷道通风摩擦阻力系数数据的特点,建立了主成分分析PCA-BP神经网络预测模型。采用PCA法对影响巷道通风摩擦阻力系数的支护类型、断面形状、巷道宽、巷道高、支护部分周边长、巷道断面积和巷道长度7个因素进行降维。将降维后因... 根据实测巷道通风摩擦阻力系数数据的特点,建立了主成分分析PCA-BP神经网络预测模型。采用PCA法对影响巷道通风摩擦阻力系数的支护类型、断面形状、巷道宽、巷道高、支护部分周边长、巷道断面积和巷道长度7个因素进行降维。将降维后因素的贡献率进行排序筛选,得到3个主成分指标(F_(1)、F_(2)和F_(3)),作为BP神经网络输入层的神经元。利用实测数据对PCA-BP神经网络模型进行训练和测试,并将测试结果与支持向量机回归(SVM)模型和BP神经网络模型的测试结果进行对比,结果显示:全因素的BP神经网络预测模型和SVM预测模型的平均精度分别为92.9420%、93.0235%,而PCA-BP预测模型的平均精度达到了96.4325%。PCA-BP神经网络模型不但简化了网络结构,更提高了网络的泛化能力,使预测误差更小、精度更高,为更准确地获得巷道通风摩擦阻力系数提供了一种有效的方法。 展开更多
关键词 矿井通风 巷道通风摩擦阻力系数 预测模型 pca-BP神经网络 主成分分析 影响因素
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基于PCA和ICA的人脸识别 被引量:28
2
作者 刘直芳 游志胜 王运琼 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期78-81,共4页
提出利用主成分分析 (PCA)和独立成分分析 (ICA)相结合的方法对人脸进行识别。首先对预处理后的图像进行降维 ,即利用PCA算法对图像进行去二阶相关和降维处理 ,然后再利用ICA算法获得人脸影像独立基成分 ,利用人脸影像独立基来构造一子... 提出利用主成分分析 (PCA)和独立成分分析 (ICA)相结合的方法对人脸进行识别。首先对预处理后的图像进行降维 ,即利用PCA算法对图像进行去二阶相关和降维处理 ,然后再利用ICA算法获得人脸影像独立基成分 ,利用人脸影像独立基来构造一子空间 ,最后利用待识别图像在这个空间上的投影系数进行人脸识别。从两个不同的数据集 ,将传统的PCA人脸识别算法和提出的人脸识别算法进行比较。从实验数据结果看 。 展开更多
关键词 主成分分析 独立成分分析 人脸识别 特征脸 独立影像基
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PCA-BP神经网络模型预测导水裂隙带高度 被引量:27
3
作者 谢晓锋 李夕兵 +2 位作者 尚雪义 翁磊 邓青林 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期100-105,共6页
导水裂隙带高度的预测对煤矿安全开采有重要意义,而传统回归方法未考虑因素间相关系数对预测结果的影响。选取采深、煤层倾角、煤层厚度、煤层硬度、岩层结构、顶板岩石单轴抗压强度、开采厚度和采空区斜长作为预测导水裂隙带高度的影... 导水裂隙带高度的预测对煤矿安全开采有重要意义,而传统回归方法未考虑因素间相关系数对预测结果的影响。选取采深、煤层倾角、煤层厚度、煤层硬度、岩层结构、顶板岩石单轴抗压强度、开采厚度和采空区斜长作为预测导水裂隙带高度的影响因素,建立基于PCA-BP神经网络的导水裂隙带高度预测模型。测试结果表明,煤层厚度对导水裂隙带高度的影响最大,其余各因素对导水裂隙带高度的影响较大,采深和开采厚度对导水裂隙带高度的影响较小;PCA-BP神经网络模型的训练速度和预测效果均优于BP神经网络模型,且最大预测误差仅为5.58%。 展开更多
关键词 导水裂隙带高度 主成分分析(pca) 神经网络 影响因素 相关系数
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基于PCA和多变量极限学习机的轴承剩余寿命预测 被引量:23
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作者 何群 李磊 +1 位作者 江国乾 谢平 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期984-989,共6页
提出了一种基于主成分分析(PCA)和多变量极限学习机(MELM)的轴承剩余寿命预测方法。该方法首先利用PCA技术融合多个表征轴承运行状态与衰退趋势的时域频域特征指标来消除特征间的冗余性和相关性;进一步在单变量极限学习机(ELM)的基础上... 提出了一种基于主成分分析(PCA)和多变量极限学习机(MELM)的轴承剩余寿命预测方法。该方法首先利用PCA技术融合多个表征轴承运行状态与衰退趋势的时域频域特征指标来消除特征间的冗余性和相关性;进一步在单变量极限学习机(ELM)的基础上构建多变量极限学习机模型来预测轴承剩余寿命。该方法克服了传统单变量极限学习机结构简单、信息匮乏等缺点,能有效提高轴承剩余寿命的预测精度。运用全寿命轴承振动数据对模型进行验证,结果表明,相比单独应用ELM模型或MELM模型,基于PCA和MELM剩余寿命预测方法具有更高的预测精度和稳定性。 展开更多
关键词 主成分分析 极限学习机 多变量极限学习机 剩余寿命预测
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基于PCA与蚁群算法的机械故障聚类诊断方法 被引量:6
5
作者 陈安华 周博 +1 位作者 张会福 潘阳 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第24期3333-3337,3344,共6页
针对现代机械复杂化、智能化的特点,为快速准确地诊断出设备故障,提出了基于PCA与蚁群算法的机械故障聚类诊断新方法。定义了聚类准确率判别因子,对主元的选取进行自适应调整,利用基于高斯径向基核函数的主元分析方法实现了故障特征提... 针对现代机械复杂化、智能化的特点,为快速准确地诊断出设备故障,提出了基于PCA与蚁群算法的机械故障聚类诊断新方法。定义了聚类准确率判别因子,对主元的选取进行自适应调整,利用基于高斯径向基核函数的主元分析方法实现了故障特征提取。以蚁群算法解决旅行商问题为原型,定义了城市圈,改进蚁群算法实现了双重寻优,把故障聚类转化为蚁群算法最擅长的寻求最优解问题,将改进的蚁群算法用于故障特征样本的聚类。实例分析证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 主元分析 蚁群算法 聚类分析 故障诊断
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多PCA模型及SVM-DS融合决策的服务机器人故障诊断 被引量:10
6
作者 袁宪锋 宋沐民 +1 位作者 周风余 陈竹敏 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期434-440,587,共7页
针对轮式服务机器人驱动系统故障诊断问题,提出一种基于多主成分分析(principal component analysis,简称PCA)模型及支持向量机和DS证据理论(support vector machine and dempster-shafer,简称SVM-DS)融合决策的故障诊断方法,分别利用... 针对轮式服务机器人驱动系统故障诊断问题,提出一种基于多主成分分析(principal component analysis,简称PCA)模型及支持向量机和DS证据理论(support vector machine and dempster-shafer,简称SVM-DS)融合决策的故障诊断方法,分别利用正常状态和故障状态下的传感器数据建立多个PCA模型。利用正常状态下的PCA模型实现故障的检测。传感器数据经多PCA模型特征提取后作为SVM的输入向量,实现故障的初步分离。基于混淆矩阵定义SVM的全局及局部可信度,并依据可信度值和故障初步分离结果完成基本概率分配函数的赋值,以实现SVM和DS证据理论在故障分离中的有效结合。实验结果表明,本研究方法能灵敏检测到机器人驱动系统故障的发生,故障分离平均正确率达92.6%,与传统单PCA模型的方法相比有更高的正确率和稳定性。 展开更多
关键词 服务机器人 故障诊断 主成分分析 支持向量机 DS证据理论
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结合PCA和ICA的脑磁信号消噪研究 被引量:4
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作者 高莉 黄力宇 丁翠玲 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期939-943,共5页
基于二阶统计特性的主分量分解(PCA)和基于高阶统计特性的独立成分分析(ICA)是盲源分离信号处理中两种最为典型的方法.针对多通道脑磁信号的消噪问题,提出一种基于PCA与ICA相结合的信号消噪新算法.首先通过对脑磁信号进行主分量分解来... 基于二阶统计特性的主分量分解(PCA)和基于高阶统计特性的独立成分分析(ICA)是盲源分离信号处理中两种最为典型的方法.针对多通道脑磁信号的消噪问题,提出一种基于PCA与ICA相结合的信号消噪新算法.首先通过对脑磁信号进行主分量分解来降低信号维数,去掉其中包含的冗余成分,使计算时间缩短到原来的10%;进而利用自适应最大熵独立成分分析算法对降维后的数据进行二次分解,提取出脑磁信号中含有的干扰分量,使信噪比从10 dB提高到80 dB,达到对信号进行消噪的目的. 展开更多
关键词 主分量分解 脑磁图 独立成分分析 干扰
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基于PCA和混沌置乱的零水印算法 被引量:8
8
作者 胡裕峰 朱善安 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期593-597,共5页
针对传统的数字水印技术在图像中嵌入水印信息会导致图像在一定程度上的失真,且图像受到各种攻击后难以提取出水印的问题,提出了一种零水印算法,该算法可在不导致图像任何失真的情况下起到版权保护的作用.对图像进行分块和主成分分析(PC... 针对传统的数字水印技术在图像中嵌入水印信息会导致图像在一定程度上的失真,且图像受到各种攻击后难以提取出水印的问题,提出了一种零水印算法,该算法可在不导致图像任何失真的情况下起到版权保护的作用.对图像进行分块和主成分分析(PCA),得到图像的主要分量,基于Renyi映射生成混沌序列对图像的主要分量进行位置置乱,比较置乱后相邻主分量系数间的大小生成特征水印.当对待认证图像进行认证时,用同样的方法提取该认证图像的特征水印,比较两特征水印的相似度来判断图像的版权和所有权.实验结果表明,该算法的不可察觉性很好,并对一些常见的攻击,如JPEG压缩、剪裁、加噪、滤波和旋转等有很强的鲁棒性.与小波域内图像零水印算法的比较结果证明了该方法具有更强的鲁棒性. 展开更多
关键词 主成分分析 Renyi映射 随机置乱 零水印
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文本无关说话人识别中一种改进的模型PCA变换方法 被引量:3
9
作者 姚志强 周曦 戴蓓蒨 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第2期469-472,共4页
对于采用高斯混合模型(GMM)的与文本无关的说话人识别,出于模型参数数量和计算量的考虑GMM的协方差矩阵通常取为对角矩阵形式,并假设观察矢量各维之间是不相关的。然而,这种假设在大多情况下是不成立的。为了使观察矢量空间适合于采用... 对于采用高斯混合模型(GMM)的与文本无关的说话人识别,出于模型参数数量和计算量的考虑GMM的协方差矩阵通常取为对角矩阵形式,并假设观察矢量各维之间是不相关的。然而,这种假设在大多情况下是不成立的。为了使观察矢量空间适合于采用对角协方差的GMM进行拟合,通常采用对参数空间或模型空间进行解相关变换。该文提出了一种改进模型空间解相关的PCA方法,通过直接对GMM的各高斯成分的协方差进行主成分分析,使参数空间分布更符合使用对角化协方差的混合高斯分布,并通过共享PCA变换阵的方法减少参数数量和计算量。在微软语音库上的说话人识别实验表明,该方法取得了比常规的对角协方差GMM系统的最优结果有相对35%的误识率下降。 展开更多
关键词 话者识别 pca 模型pca 解相关
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改进的三维模型检索PCA预处理算法 被引量:3
10
作者 唐勇 沈哲 +1 位作者 吕梦雅 王平 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第11期2832-2835,2839,共5页
三维模型检索PCA预处理的主轴不确定性和主轴方向不确定性是影响检索结果的直接因素。经过分析PCA基本原理,在K-L变换所得特征值的基础上,引入表面网格信息权重,将权重和特征向量的乘积用于确定主轴,并利用多重权重来确定主轴方向,从而... 三维模型检索PCA预处理的主轴不确定性和主轴方向不确定性是影响检索结果的直接因素。经过分析PCA基本原理,在K-L变换所得特征值的基础上,引入表面网格信息权重,将权重和特征向量的乘积用于确定主轴,并利用多重权重来确定主轴方向,从而削弱不确定性。实验表明,经改进提高了坐标轴归一化的一致性。 展开更多
关键词 三维模型检索 预处理 主元分析 K-L变换
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基于PCA+FisherTrees特征融合的木材识别 被引量:6
11
作者 刘子豪 汪杭军 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期122-128,共7页
提出一种高效的基于PCA和FisherTrees特征融合的木材识别方法,首先把训练样本分别投影到PCA和FisherTrees空间,得到PCA特征和FisherTrees特征;然后通过算术均值、交换转置均值和加权均值进行特征融合,将融合后的特征应用不同距离函数的... 提出一种高效的基于PCA和FisherTrees特征融合的木材识别方法,首先把训练样本分别投影到PCA和FisherTrees空间,得到PCA特征和FisherTrees特征;然后通过算术均值、交换转置均值和加权均值进行特征融合,将融合后的特征应用不同距离函数的分类器进行分类。结果表明:通过交换转置均值融合PCA和FisherTrees特征,然后使用余弦角分类器能获得最好的识别效果。 展开更多
关键词 特征融合 主成分分析(pca) 费舍尔树(FisherTrees) 木材识别
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基于PCA/ICA的人脸特征提取新方法 被引量:20
12
作者 范群贞 刘金清 《电子测量技术》 2010年第8期31-34,共4页
人脸自动识别方法已成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点,人脸特征提取是人脸识别技术的关键。首先介绍了人脸图像的预处理过程,PCA和ICA算法的原理,针对PCA和ICA算法本身优缺点,提出一种新的基于PCA/ICA的人脸特征提取方法,... 人脸自动识别方法已成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点,人脸特征提取是人脸识别技术的关键。首先介绍了人脸图像的预处理过程,PCA和ICA算法的原理,针对PCA和ICA算法本身优缺点,提出一种新的基于PCA/ICA的人脸特征提取方法,最后采用最近邻分类器,对ORL人脸库进行分类识别。实验证明,改进的方法优于PCA算法和ICA算法。 展开更多
关键词 人脸识别 特征提取 人脸图像 主成分分析法(pca) 独立成分分析法(ICA)
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基于PCA的小波多分辨图像融合方法 被引量:10
13
作者 陈怀新 王连亮 《电讯技术》 2006年第1期79-82,共4页
提出小波多分辨率下主成份分析(PCA)的图像融合方法。首先利用小波变换对融合图像进行多分辨率分解,然后利用主成份分析方法确定图像小波低频近似系数的自适应融合权重,采用局部区域“能量”法进行小波高频细节系数的融合,最后将小波融... 提出小波多分辨率下主成份分析(PCA)的图像融合方法。首先利用小波变换对融合图像进行多分辨率分解,然后利用主成份分析方法确定图像小波低频近似系数的自适应融合权重,采用局部区域“能量”法进行小波高频细节系数的融合,最后将小波融合系数逆变换实现图像的融合处理。实验结果证实融合图像的目标特征突出,易于目视解译。 展开更多
关键词 图像融合 小波变换 主成份分析 自适应融合权重
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基于BEMD和PCA的数字图像压缩 被引量:6
14
作者 蔡碧野 向军 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第23期185-187,共3页
二维经验模式分解(BEMD)方法是一种不依懒于基函数的数据驱动的自适应方法,主成分分析(PCA)算法具有去相关性好、压缩比高等特点。因此尝试运用BEMD算法对图像进行分解,利用PCA算法对分解后的子图像进行压缩。通过Matlab仿真,证明了该... 二维经验模式分解(BEMD)方法是一种不依懒于基函数的数据驱动的自适应方法,主成分分析(PCA)算法具有去相关性好、压缩比高等特点。因此尝试运用BEMD算法对图像进行分解,利用PCA算法对分解后的子图像进行压缩。通过Matlab仿真,证明了该方法的有效性和优越性,且基本实现了高压缩比下达到高信噪比的目的。 展开更多
关键词 二维经验模式分解 主成分分析 峰值信噪比 数字图像压缩
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基于2D-PCA的两级LDA人脸识别方法 被引量:3
15
作者 王友钊 潘芬兰 黄静 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第9期243-247,共5页
线性鉴别分析(LDA)小样本问题的已有解决方法在构造最优投影子空间时未完整利用LDA的4个信息空间,为此,提出一种基于二维主成分分析(2D-PCA)的两级LDA人脸识别方法。采用减法运算对样本类内散度矩阵和类间散度矩阵的特征值矩阵求逆,以... 线性鉴别分析(LDA)小样本问题的已有解决方法在构造最优投影子空间时未完整利用LDA的4个信息空间,为此,提出一种基于二维主成分分析(2D-PCA)的两级LDA人脸识别方法。采用减法运算对样本类内散度矩阵和类间散度矩阵的特征值矩阵求逆,以解决小样本问题,并连续应用Fisher准则和修改后的Fisher准则连接2个投影子空间,获取包含LDA的4个信息空间的最优投影方向,利用2D-PCA对输入样本做预处理,以减少计算复杂度。在ORL和YALE人脸库上的实验结果表明,该方法虽然训练时间略有增加,但识别率分别为92.5%和95.8%,优于其他常用LDA算法。 展开更多
关键词 线性鉴别分析 直接线性鉴别分析 二维主成分分析 小样本问题 人脸识别 特征提取
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LS-SVM的非线性特征提取新方法及与PCA的关系研究 被引量:1
16
作者 吴德会 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2008年第7期1296-1300,共5页
提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的非线性特征提取新方法.先将线性特征提取公式表达成与LS-SVM回归算法中相同的形式;再根据SVM思想,将数据集由输入空间映射到高维特征空间,进而通过核技巧实现非线性特征提取.在理论上证明了所... 提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的非线性特征提取新方法.先将线性特征提取公式表达成与LS-SVM回归算法中相同的形式;再根据SVM思想,将数据集由输入空间映射到高维特征空间,进而通过核技巧实现非线性特征提取.在理论上证明了所提特征提取方法的结果与PCA方法具有一致性,是传统PCA的一种对偶形式,更适合高维特征数据集的提取.最后,通过近红外光谱数据集特征提取实例验证了在上述条件下该方法的优越性. 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 主成分分析 回归算法 特征提取 近红外光谱
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基于PCA与残差补偿的人脸超分辨率算法
17
作者 马祥 刘军辉 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第13期196-198,共3页
提出一种基于主成分分析(PCA)与相似递归残差补偿的人脸超分辨率算法。基于PCA获得高低分辨率人脸图像特征空间的映射系数,通过该系数重建初步的高分辨率人脸图像。利用高低分辨率人脸图像空间同一区域图像块的内容相似性,递归计算残差... 提出一种基于主成分分析(PCA)与相似递归残差补偿的人脸超分辨率算法。基于PCA获得高低分辨率人脸图像特征空间的映射系数,通过该系数重建初步的高分辨率人脸图像。利用高低分辨率人脸图像空间同一区域图像块的内容相似性,递归计算残差补偿图像。采用该残差图像对初步重建的全局人脸进行细节补偿。实验结果表明,该算法的重建效果较优。 展开更多
关键词 人脸图像 超分辨率 递归 主成分分析 残差补偿
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分析方法为基础的粗糙集容差关系和PCA不完备信息系统
18
作者 王峻慧 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第8期268-269,287,共3页
如何在不完备信息系统中利用已有的数据进行属性约简、获取属性权重一直是粗糙集理论中的一个研究重点。提出了一种在不完备信息系统中基于相容关系和PCA(主成份分析)相结合的粗糙集分析方法,这种方法属于启发式的数据分析方法。给出了... 如何在不完备信息系统中利用已有的数据进行属性约简、获取属性权重一直是粗糙集理论中的一个研究重点。提出了一种在不完备信息系统中基于相容关系和PCA(主成份分析)相结合的粗糙集分析方法,这种方法属于启发式的数据分析方法。给出了这种分析方法的算法和一个算例。结果表明,该方法能够较准确地确定决策表的核,并用定量分析的方法获取属性权重。 展开更多
关键词 相容关系 主成份分析(pca) 粗糙集 属性约简
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PCA联合子空间理论的规范化与扩展 被引量:2
19
作者 徐斌 马尽文 《信号处理》 CSCD 北大核心 2013年第12期1638-1643,共6页
对于高维数据的分类,主成分分析(PCA)联合子空间可为每类数据建立更为细致的概率模型,从而可有效地提高贝叶斯分类的准确性。本文首先对PCA联合子空间理论进行了规范化,提出了两个基本假设,并从理论上证明了残差子空间参数"代表特... 对于高维数据的分类,主成分分析(PCA)联合子空间可为每类数据建立更为细致的概率模型,从而可有效地提高贝叶斯分类的准确性。本文首先对PCA联合子空间理论进行了规范化,提出了两个基本假设,并从理论上证明了残差子空间参数"代表特征根"的启发式取值正是其极大似然估计。本文进一步对样本残差的概率模型进行了扩展,提出了扩展型逐类联合子空间算法。最后,本文通过在真实数据上实验结果证明了扩展型逐类联合子空间算法的优越性。 展开更多
关键词 主成分分析(pca) 贝叶斯分类 联合子空间
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SERS结合PCA-LDA分析鉴别鸡肉中硝基呋喃类代谢物的混合残留 被引量:1
20
作者 郭红青 刘木华 +4 位作者 袁海超 赵进辉 陶进江 陈健 徐宁 《食品与机械》 北大核心 2019年第12期96-99,共4页
以纳米Au溶胶和NaCl溶液为活性增强基底,对鸡肉中残留的两种呋喃它酮代谢物(AMOZ)和呋喃妥因代谢物(AHD)进行表面增强拉曼光谱(SERS)快速检测技术研究。采用自适应迭代惩罚最小二乘法消除原始数据中的背景干扰,应用标准归一化进行光谱... 以纳米Au溶胶和NaCl溶液为活性增强基底,对鸡肉中残留的两种呋喃它酮代谢物(AMOZ)和呋喃妥因代谢物(AHD)进行表面增强拉曼光谱(SERS)快速检测技术研究。采用自适应迭代惩罚最小二乘法消除原始数据中的背景干扰,应用标准归一化进行光谱预处理,并结合主成分—线性判别方法(PCA-LDA)建立识别模型,得出模型校正集的判别正确率为90.48%,预测集的判别正确率为94.29%。研究表明,SERS技术与PCA-LDA相结合可以有效地鉴别出鸡肉样本中残留的AMOZ和AHD。 展开更多
关键词 表面增强拉曼光谱法 主成分—线性判别分析 鸡肉 呋喃它酮代谢物 呋喃妥因代谢物
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