焊缝缺陷影响结构安全,缺陷定性是实现结构安全评价的重要基础.研究了一种基于一维局部二元模式(one-dimensional local binary pattern,1-D LBP)算法结合核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)提取焊缝缺陷回波信号...焊缝缺陷影响结构安全,缺陷定性是实现结构安全评价的重要基础.研究了一种基于一维局部二元模式(one-dimensional local binary pattern,1-D LBP)算法结合核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)提取焊缝缺陷回波信号特征的方法.采用1-D LBP算法提取缺陷回波信号的LBP特征,通过KPCA对此LBP特征集进行主成分分析,选取贡献率之和超过90%的前N个主成分作为缺陷分类的特征向量,利用基于径向基核函数的支持向量机(support vector machine,SVM)实现了缺陷类型的自动分类.以夹渣、气孔和未焊透三类焊缝缺陷为对象,开展了缺陷特征提取及分类试验.结果表明,使用LBP-KPCA特征进行缺陷分类时,准确率达到96.7%,优于常规特征,为焊缝缺陷分类及无损评价提供了重要参考.展开更多
步态识别是一种新的生物认证技术,它是通过人的行走方式来识别人类身份的方法。为了更加快速有效地对人体步态特征进行提取和识别,采用了基于核二维主成分分析(Kernel two Dimensional Principal Component Analyses,K2DPCA)的方法进行...步态识别是一种新的生物认证技术,它是通过人的行走方式来识别人类身份的方法。为了更加快速有效地对人体步态特征进行提取和识别,采用了基于核二维主成分分析(Kernel two Dimensional Principal Component Analyses,K2DPCA)的方法进行步态特征提取,运用支持向量机(SVM)进行步态识别。根据人体步态下肢摆动距离统计出步态周期,得到步态能量图(GEI),对生成的GEI采用核二维主成分分析方法进行步态特征向量提取,采用SVM分类器进行分类识别。实验结果表明该方法具有很好的识别效果。展开更多
水泥生产过程中,分解炉出口温度是非常重要的工艺参数,为了应对出口温度变量的多样性,文章提出一种核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)与双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)神经网络相...水泥生产过程中,分解炉出口温度是非常重要的工艺参数,为了应对出口温度变量的多样性,文章提出一种核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)与双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)神经网络相结合的温度预测组合模型用来预测分解炉的出口温度。通过KPCA筛选出影响因素的主成分从而达到数据降维目的,将降维后的主成分作为BiLSTM神经网络的输入,分解炉出口温度作为BiLSTM神经网络的输出。经BiLSTM神经网络训练,得到分解炉出口温度预测模型。通过对比验证表明,使用KPCA-BiLSTM相结合的温度预测模型具有较好的预测精度。展开更多
文摘步态识别是一种新的生物认证技术,它是通过人的行走方式来识别人类身份的方法。为了更加快速有效地对人体步态特征进行提取和识别,采用了基于核二维主成分分析(Kernel two Dimensional Principal Component Analyses,K2DPCA)的方法进行步态特征提取,运用支持向量机(SVM)进行步态识别。根据人体步态下肢摆动距离统计出步态周期,得到步态能量图(GEI),对生成的GEI采用核二维主成分分析方法进行步态特征向量提取,采用SVM分类器进行分类识别。实验结果表明该方法具有很好的识别效果。
文摘水泥生产过程中,分解炉出口温度是非常重要的工艺参数,为了应对出口温度变量的多样性,文章提出一种核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)与双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)神经网络相结合的温度预测组合模型用来预测分解炉的出口温度。通过KPCA筛选出影响因素的主成分从而达到数据降维目的,将降维后的主成分作为BiLSTM神经网络的输入,分解炉出口温度作为BiLSTM神经网络的输出。经BiLSTM神经网络训练,得到分解炉出口温度预测模型。通过对比验证表明,使用KPCA-BiLSTM相结合的温度预测模型具有较好的预测精度。
