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基于FPCA和ReliefF算法的图像特征降维 被引量:1
1
作者 齐迎春 孙挺 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期975-980,共6页
针对传统图像特征降维方法计算量大、无法去除冗余信息、未考虑相关性等缺陷,提出一种结合快速主成分分析(FPCA)和ReliefF算法的图像特征降维方法.该方法先利用FPCA算法对样本数据进行初次降维,去除样本中的冗余信息;再利用ReliefF算法... 针对传统图像特征降维方法计算量大、无法去除冗余信息、未考虑相关性等缺陷,提出一种结合快速主成分分析(FPCA)和ReliefF算法的图像特征降维方法.该方法先利用FPCA算法对样本数据进行初次降维,去除样本中的冗余信息;再利用ReliefF算法计算样本特征的分类权重,根据权重对特征进行组合优化.在算法实现过程中,采用递归排除策略,进一步提升了算法特征寻优能力.仿真实验表明,利用本文算法优选出的图像特征,可较好地提高聚类结果,适合实际工程的应用. 展开更多
关键词 图像特征 降维 快速主成分分析 RELIEFF算法
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M-FPCA在彩色人脸图像识别中的应用 被引量:2
2
作者 王赟 朱嘉钢 +1 位作者 陆晓 黄可望 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第12期191-195,199,共6页
将因子化主成分分析(FPCA)算法应用于人脸图像特征提取时,需要使用迭代算法,但该算法应用于高分辨率图像时实时性较差,并且可能导致维数灾难。针对上述问题,提出一种模块化FPCA(M-FPCA)的新型特征提取方法。将原始数字图像样本进行模块... 将因子化主成分分析(FPCA)算法应用于人脸图像特征提取时,需要使用迭代算法,但该算法应用于高分辨率图像时实时性较差,并且可能导致维数灾难。针对上述问题,提出一种模块化FPCA(M-FPCA)的新型特征提取方法。将原始数字图像样本进行模块化,对模块化后得到的各个子图像矩阵采用FPCA算法进行特征提取,合并子图像特征矩阵得到原图的特征矩阵。彩色图像由R、G、B 3个分量来表示,根据现有彩色信息融合方法的不足,对其进行改进,并结合M-FPCA算法,提出一种彩色M-FPCA新方法。在CVL和FEI人脸库上进行的实验结果表明,M-FPCA方法能提高FPCA算法的实时性,解决维数灾难问题。彩色M-FPCA方法能有效提取彩色人脸图像的色彩信息,得到较高的人脸识别率。 展开更多
关键词 主成分分析 因子化主成分分析 模块化fpca 彩色M—fpca 特征提取 彩色图像识别
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基于PCA-SVM的小型自然循环铅冷快堆传感器故障诊断方法研究 被引量:1
3
作者 马永健 冯云 +1 位作者 孙培伟 魏新宇 《核科学与工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期464-471,共8页
离岸式小型自然循环铅冷快堆运行在恶劣环境下,且通常少人值守,在这种情况下,传感器故障可能对系统的安全性产生严重影响。为及时检测和诊断传感器故障,提出了一种结合主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的方法。所提方法基于数据驱动,... 离岸式小型自然循环铅冷快堆运行在恶劣环境下,且通常少人值守,在这种情况下,传感器故障可能对系统的安全性产生严重影响。为及时检测和诊断传感器故障,提出了一种结合主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的方法。所提方法基于数据驱动,不需要系统的详细数学模型或特定状态的先验知识。采用PCA方法,能够有效降低数据维度。使用MATLAB/Simulink中构建的小型铅冷快堆动态模型,产生传感器数据,以训练和建立故障诊断模型,并进行了性能测试,验证了所提出的故障诊断方法的准确性和有效性。 展开更多
关键词 铅冷快堆 传感器故障 故障诊断 主成分分析 支持向量机
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基于特征组合优化的工业互联网恶意行为实时检测方法 被引量:1
4
作者 胡向东 张琴 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3075-3085,共11页
工业互联网中节点数据具有高维、冗余和海量等特性,传统的恶意行为检测模型无法对工业互联网恶意攻击行为做出快速且准确的判断,提出基于特征组合优化的工业互联网恶意行为实时检测方法.采用改进的相关性快速过滤算法和基于奇异值分解... 工业互联网中节点数据具有高维、冗余和海量等特性,传统的恶意行为检测模型无法对工业互联网恶意攻击行为做出快速且准确的判断,提出基于特征组合优化的工业互联网恶意行为实时检测方法.采用改进的相关性快速过滤算法和基于奇异值分解的主成分分析算法对工业互联网恶意行为样本数据进行特征组合优化,基于对称不确定性信息度量指标和近似马尔科夫毯准则进行特征相关性计算、冗余特征识别与排除,通过参数特征维度的不同配置得到若干候选特征组合;利用决策树评估器筛选出准确率最高的候选特征组合;通过奇异值分解的主成分分析进一步进行特征降维,得到低维高信息量的最优特征组合;结合极端梯度提升算法和优化的特征组合对工业互联网恶意行为样本进行分类,基于密西西比州立大学多分类电力系统攻击样本数据对本文方法进行了验证;实验结果表明,特征组合优化检测模型训练时间可缩减57.53%,单个样本的平均检测时间为0.002 ms,可减少23.99%,基于特征组合优化的检测模型的准确率、召回率和F1值较特征优化前分别提升了1.11%、1.25%和1.01%.本文方法的突出优势表现为在提升模型检测效果的同时可明显降低模型检测时间,能更好适应工业互联网的实时性要求. 展开更多
关键词 工业互联网 改进的相关性快速过滤算法 奇异值分解的主成分分析 特征组合优化 极端梯度提升 恶意行为实时检测
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人脸遮挡区域检测与重建 被引量:10
5
作者 王志明 陶建华 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期16-22,共7页
提出一种基于模糊主分量分析技术(FPCA)的人脸遮挡检测与去除方法.首先,有遮挡人脸被投影到特征脸空间并通过特征脸的线性组合得到一个重建人脸.计算重建图与原图的差图像,加权滤波后并归一化作为被遮挡的概率,以此概率为权重由原图和... 提出一种基于模糊主分量分析技术(FPCA)的人脸遮挡检测与去除方法.首先,有遮挡人脸被投影到特征脸空间并通过特征脸的线性组合得到一个重建人脸.计算重建图与原图的差图像,加权滤波后并归一化作为被遮挡的概率,以此概率为权重由原图和重建图合成新的人脸.在后续迭代中,根据遮挡概率使用模糊主分量分析进行分析重建,并使用累积误差进行遮挡检测.实验结果表明,算法可精确定位人脸遮挡区域,得到平滑自然的重建人脸图像,优于经典的迭代PCA方法. 展开更多
关键词 人脸遮挡检测 人脸重建 特征脸 主分量分析(PCA) 模糊主分量分析(fpca)
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基于FREAK和P3CA的鲁棒目标跟踪 被引量:6
6
作者 王宇霞 赵清杰 赵留军 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1188-1201,共14页
在粒子滤波框架下,提出了基于快速视网膜特征点(Fast Retina Keypoint,FREAK)和主成分-典型相关分析(Principal Component-Canonical Correlation Analysis,P3CA)的目标跟踪算法.该文提出的基于FREAK的多模态运动模型提高了目标位置预... 在粒子滤波框架下,提出了基于快速视网膜特征点(Fast Retina Keypoint,FREAK)和主成分-典型相关分析(Principal Component-Canonical Correlation Analysis,P3CA)的目标跟踪算法.该文提出的基于FREAK的多模态运动模型提高了目标位置预测准确性,缩小了目标搜索空间.基于P3CA的外观模型利用图像子区域间的典型相关性衡量候选目标的优劣,解决了基于全局信息外观模型对遮挡敏感的问题;利用主成分分析在数据降维方面的优势,解决了典型相关分析用于跟踪存在的小样本问题,降低了计算开销.同时,P3CA在线更新算法使跟踪器可以更好地应对跟踪过程中目标外观变化.通过在多个具有挑战性的视频上与多种优秀算法对比实验表明,该文的方法可以很好地应对光照变化、遮挡、旋转以及复杂背景等问题. 展开更多
关键词 目标跟踪 快速视网膜特征 主成分-典型相关分析 主成分分析 典型相关分析
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图像识别中的兴趣点匹配方法研究 被引量:5
7
作者 余萍 袁辉 +1 位作者 赵振兵 王碧翠 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第5期132-135,共4页
针对图像检索识别的需求,提出了一种基于兴趣点的匹配算法,利用小波变换对图像进行降维和去噪,提取其SIFT点特征,同时进行PCA降维,最后采用基于K-d树的最近邻法进行快速匹配。通过对各种图像大量的实验,结果表明,该方法具有很强的匹配... 针对图像检索识别的需求,提出了一种基于兴趣点的匹配算法,利用小波变换对图像进行降维和去噪,提取其SIFT点特征,同时进行PCA降维,最后采用基于K-d树的最近邻法进行快速匹配。通过对各种图像大量的实验,结果表明,该方法具有很强的匹配性和鲁棒性,是一种较好的图像匹配算法,可以广泛应用于图像的检索和识别中。 展开更多
关键词 兴趣点 SIFT算法 主成分分析(PCA) 快速匹配
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杨树速生丰产林经济成熟与经济效益分析 被引量:14
8
作者 丁凤梅 鲁法典 +2 位作者 侯占勇 高岩 卢克芝 《山东农业大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2008年第2期233-238,250,共7页
利用经济成熟龄的主要经济指标(净现值、内部收益率、土地期望价、效益成本比)和调查收集的杨树生长预测表的数据,对杨树速生丰产林经济成熟龄与经济效益进行了研究,结果表明:在同一经营条件下,由经济效益主成分分析得到,密度为330株/hm... 利用经济成熟龄的主要经济指标(净现值、内部收益率、土地期望价、效益成本比)和调查收集的杨树生长预测表的数据,对杨树速生丰产林经济成熟龄与经济效益进行了研究,结果表明:在同一经营条件下,由经济效益主成分分析得到,密度为330株/hm2的欧美类杨经济效益最优;在现行的经济环境下,利率5.22%,根据以上经济指标的计算结果得到,密度是495株/hm2的欧美类杨树速生丰产林的经济成熟龄定为9 a;随着利率的增大杨树速生丰产林的经济成熟龄阶段性提前,而经济效益逐渐减小;木材价格对经济成熟起反向作用,木材价格上升时经济成熟龄延后,且经济收益增加;价格下降时经济成熟龄提前,且经济收益减少。 展开更多
关键词 速生丰产林 利率 经济效益 经济成熟龄 主成分分析
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基于超快速气相电子鼻研究不同类型UHT牛奶的挥发性风味特征 被引量:8
9
作者 叶美霞 李荣 +3 位作者 姜子涛 王颖 谭津 汤书华 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期236-246,共11页
采用超快速气相电子鼻对超高温灭菌(ultra high temperature,UHT)全脂、低脂和脱脂牛奶共36种样品的挥发性风味成分进行定性、定量分析,并结合主成分分析和多层感知器神经网络,对UHT牛奶的香气特征进行分类预测。结果表明,UHT牛奶中含... 采用超快速气相电子鼻对超高温灭菌(ultra high temperature,UHT)全脂、低脂和脱脂牛奶共36种样品的挥发性风味成分进行定性、定量分析,并结合主成分分析和多层感知器神经网络,对UHT牛奶的香气特征进行分类预测。结果表明,UHT牛奶中含有29种共同的挥发性风味成分,主要为丙酮、正丁醇和δ-癸内酯等,其中丙酮含量最高,癸醛含量最低。异丁醇、乙偶姻、1-戊醇、E-3-己烯醛和癸醛只在UHT全脂牛奶中存在;3-甲基庚烷、2,6-二甲基吡嗪、E-2-壬烯-1-醇是UHT低脂牛奶的特有成分;α-蒎烯、5-甲基糠醛、癸酸仅在UHT脱脂牛奶中被检出。UHT牛奶主要香气特征体现为蔬菜味、奶油味、草香味、水果味及麦芽味。其中蔬菜味、奶油味、麦芽味在UHT全脂牛奶中分布最广泛;水果味在UHT低脂牛奶中分布最广泛;青草味在UHT脱脂牛奶中分布最广泛。主成分分析显示不同品牌UHT牛奶之间存在显著差异;多层感知器神经网络对UHT牛奶种类的预测准确率高达98.6%。 展开更多
关键词 超高温灭菌牛奶 超快速气相电子鼻 挥发性成分 主成分分析 多层感知器神经网络
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基于快速稀疏低秩和鲁棒主成分分析的图像处理算法的研究 被引量:7
10
作者 郑宝玉 李昂 《信号处理》 CSCD 北大核心 2020年第2期290-296,共7页
实际的稀疏低秩处理图像过程中,在视觉显示效果没有很大的差异的情况下,算法的时间复杂度是唯一的一个评价指标。我们发现快速交替极小化(FAST PCP)和鲁棒主成分分析(RPCA)的结合是比较快速、比较有效的利用CPU的高效稀疏低秩处理图像... 实际的稀疏低秩处理图像过程中,在视觉显示效果没有很大的差异的情况下,算法的时间复杂度是唯一的一个评价指标。我们发现快速交替极小化(FAST PCP)和鲁棒主成分分析(RPCA)的结合是比较快速、比较有效的利用CPU的高效稀疏低秩处理图像的方法,并且在无法保证计算机配置的情况下,其运算速度也是最快的。在课题中,将Steffensen迭代法用于改进FAST PCP,由此得到的结果较普通版本的FAST PCP和RPCA更加好。 展开更多
关键词 快速交替极小化 鲁棒主成分分析 稀疏低秩 图像处理
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基于相似度的核主元分析方法及其应用研究 被引量:6
11
作者 张传标 倪建军 +1 位作者 苗红霞 韩光洁 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第14期239-241,共3页
常规核主元分析(KPCA)方法在对大样本数据分析建模时,存在运算复杂度高、建模时间长以及所需存储空间大等缺点。为此,提出一种基于相似度函数的快速核主元分析(SF-KPCA)方法。建立大样本数据间的相似度函数矩阵,分析数据样本间的相似程... 常规核主元分析(KPCA)方法在对大样本数据分析建模时,存在运算复杂度高、建模时间长以及所需存储空间大等缺点。为此,提出一种基于相似度函数的快速核主元分析(SF-KPCA)方法。建立大样本数据间的相似度函数矩阵,分析数据样本间的相似程度,剔除冗余数据,再利用优化数据样本建立核主元分析模型,对数据样本进行分析。将SF-KPCA方法应用于高压断路器故障诊断中,实验结果证明了该方法的快速性和有效性。 展开更多
关键词 大样本数据 相似度函数 快速核主元分析 高压断路器 故障诊断
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基于调整轮廓线权重的文物碎块自动拼接方法 被引量:3
12
作者 耿国华 姚文敏 +5 位作者 周明全 刘杰 徐雪丽 曹欣 刘阳洋 李康 《西北大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期397-403,共7页
由于自然或人为因素,文物经常以破损的碎块形式呈现,将诸多不规则碎块准确拼接使文物复原是一项耗时费力的工作。为此,该文提出一种基于断裂面信息的文物碎块自动拼接方法,该方法包含匹配和配准两个阶段。第一阶段,根据断裂面轮廓线分... 由于自然或人为因素,文物经常以破损的碎块形式呈现,将诸多不规则碎块准确拼接使文物复原是一项耗时费力的工作。为此,该文提出一种基于断裂面信息的文物碎块自动拼接方法,该方法包含匹配和配准两个阶段。第一阶段,根据断裂面轮廓线分割出断裂面,基于快速点特征直方图搜索匹配点对,并调整轮廓线上点的权重,得到匹配关系。第二阶段,提出一种由粗到细的配准策略,采用基于主成分分析(PCA)的粗配准方法获得初始位置估计,然后应用深度最近点神经网络(DCP)做进一步调整。实验结果表明:该文配准方法的配准成功率较其子方法分别提升了2.22%和18.06%,平均绝对误差仅为0.9202 mm,能够应对轮廓线破损情况,完成断裂面较为完整的文物碎块拼接。 展开更多
关键词 断裂面 轮廓线 快速点特征直方图 主成分分析 深度最近点
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混沌信号与噪声 被引量:22
13
作者 龚云帆 徐健学 《信号处理》 CSCD 1997年第2期112-118,125,共8页
本文通过三种方法分别研究了Lorenz模型和高斯白噪声,获得了混沌信号和噪声在这些方法下的不同表现特征。提出了根据关联维数(correlationdimension)判断降噪效果的方法,并进一步探讨了采用主分量分析(principalcomponentanalysis... 本文通过三种方法分别研究了Lorenz模型和高斯白噪声,获得了混沌信号和噪声在这些方法下的不同表现特征。提出了根据关联维数(correlationdimension)判断降噪效果的方法,并进一步探讨了采用主分量分析(principalcomponentanalysis)确定嵌入维数(embeddingdimension)和去除混沌信号中噪声的可行性。最后得出结论:主分量分析用于确定嵌入维数和降低混沌信号中的噪声是不合适的。 展开更多
关键词 相空间重构 混沌信号 噪声 关联维数 FFT
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基于独立成份分析的MPSK信号调制制式自动识别 被引量:2
14
作者 路威 张杭 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第7期1846-1848,1891,共4页
针对低信噪比情况下传统的MPSK信号识别算法效率不高的问题,提出一种基于快速独立成份分析(FICA)的MPSK信号非监督识别算法。该方法借助快速独立成份分析提取具有不同分布特征的信号分量作为最大似然分类器的识别特征。实验结果表明,此... 针对低信噪比情况下传统的MPSK信号识别算法效率不高的问题,提出一种基于快速独立成份分析(FICA)的MPSK信号非监督识别算法。该方法借助快速独立成份分析提取具有不同分布特征的信号分量作为最大似然分类器的识别特征。实验结果表明,此算法在低信噪情况下能有效地分离信号与噪声分量,挖掘有用信息,实现对MPSK信号的高精度自动识别。 展开更多
关键词 快速独立成份分析 调制制式自动识别 主成份分析 特征提取 MPSK
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基于模糊主成分分析的步态识别 被引量:1
15
作者 徐素莉 张前进 刘伟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期192-194,共3页
提出针对步态能量图的基于模糊主成分分析的步态识别算法。通过对原始步态序列进行预处理得到步态能量图,利用模糊主成分分析提取出特征值和对应的特征向量,获得模糊主成分后将其映射到低维空间,并使用最近邻法进行分类。在CASIA数据库... 提出针对步态能量图的基于模糊主成分分析的步态识别算法。通过对原始步态序列进行预处理得到步态能量图,利用模糊主成分分析提取出特征值和对应的特征向量,获得模糊主成分后将其映射到低维空间,并使用最近邻法进行分类。在CASIA数据库上对算法进行验证,实验结果证明,该算法与同类算法相比具有更好的识别性能。 展开更多
关键词 步态能量图 模糊主成分分析 步态识别 特征提取 目标函数
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基于灰色模型的服装面料缝纫皱缩预测 被引量:3
16
作者 李艳梅 张渭源 《纺织学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期92-95,100,共5页
对影响缝纫质量的重要指标——缝纫皱缩的预测方法进行探讨。选择16种典型面料,在FAST织物风格实验基础上,运用主成分分析法将面料的各项力学性能指标综合为3个主成分分量。通过缝纫实验,运用主客观方法评价织物缝纫后的外观质量,并借... 对影响缝纫质量的重要指标——缝纫皱缩的预测方法进行探讨。选择16种典型面料,在FAST织物风格实验基础上,运用主成分分析法将面料的各项力学性能指标综合为3个主成分分量。通过缝纫实验,运用主客观方法评价织物缝纫后的外观质量,并借助于灰色模型研究以面料性能主成分分量为相关因素序列的缝纫皱缩预测模型,经检验,模型具有较好的精度。 展开更多
关键词 面料性能 缝纫皱缩 fast系统 主成分分析 灰色模型
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宽频带地震数据瞬时谱分解及快捷解释方法 被引量:4
17
作者 蔡涵鹏 贺振华 +4 位作者 李亚林 何光明 邹文 刘开元 龙浩 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2014年第5期932-939,821,共8页
瞬时谱分解产生的若干共频率瞬时谱数据体不仅占用大量存储资源,而且影响了地震资料解释的效率。为此,本文首先提出联合应用短时傅里叶变换及S变换的时频谱分解方法,提高中、低频段时间分辨率及分解宽频带地震数据;接着应用分频段主成... 瞬时谱分解产生的若干共频率瞬时谱数据体不仅占用大量存储资源,而且影响了地震资料解释的效率。为此,本文首先提出联合应用短时傅里叶变换及S变换的时频谱分解方法,提高中、低频段时间分辨率及分解宽频带地震数据;接着应用分频段主成分分析实现宽频带瞬时谱数据集的降维与优化,并保持不同频段信息随频率变化的特性;最后将聚类测度引入模糊C均值聚类中,对经分频段主成分分析后数据集做进一步自适应融合。实际资料应用效果证实,本文方法可有效分解宽频带地震数据,快捷地提取和突出包含在大量瞬时谱数据集中的主要信息,清晰地刻画储层几何形态和展布特征,节省了存储资源并提高了宽频带地震资料解释效率。 展开更多
关键词 瞬时谱分解 宽频带 分频段主成分分析 自适应模糊C均值聚类 快捷解释
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基于Mean-Shift的广播音频聚类算法 被引量:3
18
作者 郑继明 俞佳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第10期2741-2743,2750,共4页
针对大多数聚类算法依赖聚类数目这一先验知识的不足,提出一种基于均值漂移(Mean-Shift)的新广播音频聚类算法。对需聚类的音频段选取基于小波域的特征构造特征集合,通过主成分分析方法降低所提取特征中的冗余信息。在此基础上,采用Mean... 针对大多数聚类算法依赖聚类数目这一先验知识的不足,提出一种基于均值漂移(Mean-Shift)的新广播音频聚类算法。对需聚类的音频段选取基于小波域的特征构造特征集合,通过主成分分析方法降低所提取特征中的冗余信息。在此基础上,采用Mean-Shift算法对音频信号进行初步聚类,然后利用快速近邻法对其聚类结果进行一次修正,最后合并仅含有单个样本类别的类进行二次修正。实验结果表明,该算法的聚类精度有一定的提高。 展开更多
关键词 主成分分析 均值漂移算法 快速近邻法 二次修正 广播音频聚类
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甘肃省不同栽植区速生柳热值及其与环境因素的相关性研究 被引量:2
19
作者 葛晶 王有科 +1 位作者 李德丽 魏有花 《甘肃农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期118-123,132,共7页
【目的】速生柳是重要的速生用材和生物质能源树种,通过研究甘肃省速生柳的热值及其与环境因素的相关性,可进一步选择适宜的速生柳种植地区,为将来速生柳的推广种植及营造能源林提供依据.【方法】本研究以酒泉市肃州区下河清镇、武威市... 【目的】速生柳是重要的速生用材和生物质能源树种,通过研究甘肃省速生柳的热值及其与环境因素的相关性,可进一步选择适宜的速生柳种植地区,为将来速生柳的推广种植及营造能源林提供依据.【方法】本研究以酒泉市肃州区下河清镇、武威市凉州区长城乡、兰州市永登县中堡镇、张掖市高台县南华镇及山丹县清泉镇5个主要速生柳栽植区为采样区,测定各栽植区速生柳植株干质量热值,并通过相关性分析及主成分分析方法研究速生柳热值与年均温、无霜期、日照时数及≥10℃有效积温、土壤pH值、含盐量、有机质含量等10个环境因素的相关性.【结果】(1)5个栽植区速生柳热值由高到低依次为下河清>南华>武威>永登>山丹,5个栽植区速生柳平均热值为19.519 MJ/kg;(2)速生柳热值与栽植区≥10℃有效积温、无霜期及日照时数呈正相关,其中与≥10℃有效积温相关性极显著,与无霜期及日照时数相关性显著,热值与土壤pH呈负相关,相关性极显著.【结论】速生柳属于高能热值植物,影响甘肃速生柳热值的主要因素为≥10℃有效积温等气象因素及土壤盐碱化程度. 展开更多
关键词 速生柳 热值 环境因素 相关性分析 主成分分析
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基于改进精英策略的PCA-NSGAⅡ的高维目标调度优化 被引量:6
20
作者 刘琼 熊书平 湛梦梦 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期2474-2483,共10页
为提高制造系统中高维目标调度优化算法的求解性能,更好地在收敛性和分布性之间保持平衡,提出一种改进精英策略的PCA-NSGAⅡ算法。根据实际生产的需求,建立以最小化生产总成本、最大完工时间、提前/拖期惩罚和制造过程碳排放为目标的调... 为提高制造系统中高维目标调度优化算法的求解性能,更好地在收敛性和分布性之间保持平衡,提出一种改进精英策略的PCA-NSGAⅡ算法。根据实际生产的需求,建立以最小化生产总成本、最大完工时间、提前/拖期惩罚和制造过程碳排放为目标的调度优化模型。针对现有高维目标调度优化领域采用基于权重化函数的算法求解质量差、搜索效率低等问题,将理论研究中基于主成分分析(PCA)的占优机制引入高维目标调度优化领域;设计了一种PCA-NSGAⅡ算法,为提高算法的求解质量和收敛性能,提出一个外部种群多样性维护方法来改进精英策略,将优秀个体纳入外部种群,丰富种群结构。通过算例分析,并与其他3种算法的结果进行对比,所提算法在求解质量和收敛性能上均具有优势;验证了基于PCA占优机制的高维目标处理方法能够在考虑所有目标特征的同时增大选择压力,有效地解决高维目标调度优化问题。 展开更多
关键词 高维目标 调度优化 主成分分析 PCA-NSGAⅡ算法
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