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Linear Discriminant Analysis and Kernel Vector Quantization for Mandarin Digits Recognition
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作者 赵军辉 谢湘 匡镜明 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2004年第4期385-388,共4页
Linear discriminant analysis and kernel vector quantization are integrated into vector quantization based speech recognition system for improving the recognition accuracy of Mandarin digits. These techniques increase ... Linear discriminant analysis and kernel vector quantization are integrated into vector quantization based speech recognition system for improving the recognition accuracy of Mandarin digits. These techniques increase the class separability and optimize the clustering procedure. Speaker-dependent (SD) and speaker-independent (SI) experiments are performed to evaluate the performance of the proposed method. The experiment results show that the proposed method is capable of reaching the word error rate of 3.76% in SD case and 6.60 % in SI case. Such a system can be suitable for being embedded in personal digital assistant(PDA), mobile phone and so on to perform voice controlling such as digit dialing, calculating, etc. 展开更多
关键词 linear discriminant analysis kernel vector quantization speech recognition
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基于KLDA-IDBO-BP的装甲车发动机故障诊断
2
作者 李英顺 于昂 +2 位作者 李茂 贺喆 刘师铭 《兵工学报》 北大核心 2025年第3期105-113,共9页
润滑油在发动机中发挥作用时携带着大量关于发动机的状态信息,能够对发动机产生的故障进行表征,可利用其对发动机进行故障诊断。以某型装甲车辆发动机为研究对象,提出一种基于核线性判别和改进的蜣螂优化算法优化反向传播(Back Propagat... 润滑油在发动机中发挥作用时携带着大量关于发动机的状态信息,能够对发动机产生的故障进行表征,可利用其对发动机进行故障诊断。以某型装甲车辆发动机为研究对象,提出一种基于核线性判别和改进的蜣螂优化算法优化反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的故障诊断方法。对获取的润滑油数据通过核线性判别分析进行降维处理,降维后的数据作为BP神经网络的输入,通过引入最优拉丁超立方、权重因子以及Levy飞行策略对蜣螂优化算法进行改进,进一步对BP神经网络的关键参数进行优化,建立故障诊断模型,实现对测试数据的故障预测。实验结果验证了新方法在进行故障诊断预测方面的有效性,为装甲车辆发动机的维护和修理提供了科学依据。 展开更多
关键词 润滑油信息 发动机 故障诊断 蜣螂优化算法 反向传播神经网络 核线性判别分析
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基于LDA-TabTransformer的海上目标威胁评估
3
作者 吴正威 《现代信息科技》 2025年第4期53-57,63,共6页
在现代海战场中,复杂多变的环境使得目标威胁评估的准确性面临诸多挑战。针对海上目标的有效评估和复杂评估因素的分析,提出了一种基于深度学习的海上目标威胁评估方法。根据复杂海战场的环境因素和目标属性两个角度,构建了海上目标威... 在现代海战场中,复杂多变的环境使得目标威胁评估的准确性面临诸多挑战。针对海上目标的有效评估和复杂评估因素的分析,提出了一种基于深度学习的海上目标威胁评估方法。根据复杂海战场的环境因素和目标属性两个角度,构建了海上目标威胁评估指标体系,将数据类型分为类别特征与数值特征,对海上目标威胁评估进行分析。引入TabTransformer模型为基础,加入线性判别分析对该模型进行优化,建立了目标威胁评估模型,并通过仿真数据进行训练测试,模型的准确率约为91%,鲁棒性强并为海上目标威胁评估提供了新的解决方案,具有广泛的应用前景。 展开更多
关键词 威胁评估 线性判别分析 深度学习 多头自注意力机制
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基于LDA-MURE模型的背景音乐自适应推荐方法
4
作者 杨静 《信息技术》 2024年第6期136-140,146,共6页
用户的情绪状态不同,需要的背景音乐也不同,因此提出基于LDA-MURE模型的背景音乐自适应推荐方法。提取背景音乐的音频特征和社会化标签,通过Fisher线性判别分析方法融合上述数据的特征,结合投影变换方法获得不同类别背景音乐的类内离散... 用户的情绪状态不同,需要的背景音乐也不同,因此提出基于LDA-MURE模型的背景音乐自适应推荐方法。提取背景音乐的音频特征和社会化标签,通过Fisher线性判别分析方法融合上述数据的特征,结合投影变换方法获得不同类别背景音乐的类内离散度和类间离散度。通过现代心理学分析人类情绪的节律周期变化,在此基础上判断用户当前的情绪状态。最后在LDA模型的基础上构建LDA-MURE模型,为用户推荐不同类别的背景音乐。实验结果表明,所提方法的MEA指标值较低、P@N指标值较高、用户满意度较高。 展开更多
关键词 lda-MURE模型 Fisher线性判别分析方法 特征提取 背景音乐推荐 情绪状态
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基于改进3E-LDA的织物图像分类算法 被引量:3
5
作者 靳文哲 吕文涛 +2 位作者 郭庆 徐羽贞 余润泽 《现代纺织技术》 北大核心 2024年第6期89-96,共8页
针对训练样本数太少(训练样本数量小于数据维数)导致的模型分辨能力下降问题,提出了一种基于正则化改进3E-LDA的织物图像分类算法(I3E-LDA算法)。首先利用类加权中值代替样本均值计算类内散点矩阵,削弱离群值和噪声的影响,以此作为非参... 针对训练样本数太少(训练样本数量小于数据维数)导致的模型分辨能力下降问题,提出了一种基于正则化改进3E-LDA的织物图像分类算法(I3E-LDA算法)。首先利用类加权中值代替样本均值计算类内散点矩阵,削弱离群值和噪声的影响,以此作为非参数加权特征提取法对类内散点矩阵进行正则化。然后利用目标组合的方法,通过引入平衡参数对目标函数进行正则化,来保留更具判别性的特征数据。通过不同织物图像间更具判别性的特征数据可以更好地对其区分。结合改进的零空间法解决类内散点矩阵奇异性和小样本问题,从而提高分类准确率。在阿里天池织物数据集和花色织物图像上进行训练和测试,将图像按照正常图像和非正常图形(瑕疵图像)进行区分。实验结果表明,I3E-LDA算法有效实现了织物图像分类,且对于较少的训练样本(20%~40%的样本用于训练)提升了分类精度。 展开更多
关键词 线性判别分析 织物 图像分类 正则化 小样本
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基于红外光谱PCA-LDA统计分析的麻纤维鉴别研究
6
作者 蒋晶晶 金肖克 +3 位作者 李伟松 庄莉 袁绪政 祝成炎 《丝绸》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期102-108,共7页
亚麻、汉麻与苎麻纤维的成分组成和物化性质高度相似,三者间的分类鉴别是纺织品检验检测领域的难点。本文对不同种类麻纤维的傅里叶变换衰减全反射红外光谱(ATR-FTIR)作主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA),创建麻纤维分类判别模型以鉴... 亚麻、汉麻与苎麻纤维的成分组成和物化性质高度相似,三者间的分类鉴别是纺织品检验检测领域的难点。本文对不同种类麻纤维的傅里叶变换衰减全反射红外光谱(ATR-FTIR)作主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA),创建麻纤维分类判别模型以鉴别三种易混麻纤维。选取亚麻、汉麻和苎麻纤维各60组作为样品集进行脱胶清洗处理并采集ATR-FTIR光谱。光谱归一化后对800~2000 cm-1波长的光谱作主成分分析,分析结果显示:随着主成分个数增加,主成分分数依据麻纤维类别逐渐显现聚类趋势,同时前12个主成分对归一化红外光谱数据的累计贡献率超过99.5%。以训练集前12主成分数为自变量,以麻纤维种类为因变量,通过线性判别分析构建了分类判别模型(典型判别函数和分类函数)。模型验证结果显示:典型判别函数可使前12个主成分分数矩阵根据麻纤维样品类型形成良好的聚类,分类函数对训练集和测试集中所有纤维样品的分类准确率达到100%。此外,PCA-LDA分类判别模型留一交叉验证的分类准确率仍能达到99.6%。结果表明,不同类别麻纤维的ATR-FTIR光谱存在差异,基于麻纤维ATR-FTIR光谱的PCA-LDA统计分析可实现亚麻、汉麻和苎麻三种易混麻纤维的快速无损鉴别。 展开更多
关键词 亚麻 汉麻 苎麻 鉴别 红外光谱 主成分分析 线性判别分析
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LDA和KNN算法在随钻测井火成岩分类的应用
7
作者 方全全 曹军 +2 位作者 张国强 许吉俊 任宏 《石油工业技术监督》 2024年第4期17-20,共4页
渤中34-9油田在开发过程中广泛钻遇古近系火成岩,由于火成岩岩性多样、成分复杂导致常规测井解释图版识别岩性精度较差,而在随钻过程中准确识别火成岩岩性是工程上规避憋、卡、漏等风险的重要前提。通过将机器学习算法线性判别分析(LDA)... 渤中34-9油田在开发过程中广泛钻遇古近系火成岩,由于火成岩岩性多样、成分复杂导致常规测井解释图版识别岩性精度较差,而在随钻过程中准确识别火成岩岩性是工程上规避憋、卡、漏等风险的重要前提。通过将机器学习算法线性判别分析(LDA)与KNN算法运用于油田开发过程中的随钻测井数据处理与分析,实现了随钻过程中准确、高效识别火成岩岩性的目的。进一步将线性判别分析的降维结果代替原始测井曲线作为K最近邻分类器的输入,实现两种算法的有机融合,并对油田5口开发井建立的测井数据集进行机器学习,火成岩岩性分类准确率高于90%,证明了该方法的适用性。通过引入机器学习方法为常规录、测井数据的处理与解释提供了新方法,多方法的结合也为油田勘探作业过程中的分类提供借鉴。 展开更多
关键词 随钻测井 线性判别分析 KNN算法 火成岩分类 渤中油田
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基于近红外光谱的废旧塑料材质识别研究
8
作者 彭斌彬 张潮 +1 位作者 郭亚坤 吴英琦 《激光杂志》 北大核心 2025年第2期210-217,共8页
针对废旧塑料回收处理量大且种类繁多,难以快速无损分类识别的难题,提出基于近红外光谱技术的塑料材质识别方法。使用红外光谱仪采集了聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)、聚乙烯(PE)、尼龙(PA)、聚碳酸酯(PC)、聚丙烯(PP)、聚苯乙烯(PS)、丙烯... 针对废旧塑料回收处理量大且种类繁多,难以快速无损分类识别的难题,提出基于近红外光谱技术的塑料材质识别方法。使用红外光谱仪采集了聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)、聚乙烯(PE)、尼龙(PA)、聚碳酸酯(PC)、聚丙烯(PP)、聚苯乙烯(PS)、丙烯腈-丁二烯-苯乙烯(ABS)、聚甲醛(POM)八种塑料的近红外光谱数据,采用Savitzky-Golay卷积平滑和标准正态变量变换进行数据预处理,分别运用无监督学习的主成分分析与有监督学习的线性判别分析进行光谱数据降维,将光谱数据维度从334维降至10维和7维,最后结合马氏距离判别建立塑料材质识别模型。实验结果表明:结合S-G平滑和SNV的预处理有效提高了识别准确率;对预处理数据的验证集进行降维后,两种降维方法的识别准确率分别达到了95.24%和100%。这两种方法可为多种废旧塑料材质识别研究提供参考。 展开更多
关键词 近红外光谱 塑料材质识别 数据预处理 主成分分析 线性判别分析 马氏距离
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一种稳健的基于VisemicLDA的口形动态特征及听视觉语音识别 被引量:4
9
作者 谢磊 付中华 +4 位作者 蒋冬梅 赵荣椿 Werner Verhelst Hichem Sahli Jan Conlenis 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期64-68,共5页
视觉特征提取是听视觉语音识别研究的热点问题。文章引入了一种稳健的基于Visemic LDA的口形动态特征,这种特征充分考虑了发音时口形轮廓的变化及视觉Viseme划分。文章同时提出了一利利用语音识别结果进行LDA训练数据自动标注的方法。... 视觉特征提取是听视觉语音识别研究的热点问题。文章引入了一种稳健的基于Visemic LDA的口形动态特征,这种特征充分考虑了发音时口形轮廓的变化及视觉Viseme划分。文章同时提出了一利利用语音识别结果进行LDA训练数据自动标注的方法。这种方法免去了繁重的人工标注工作,避免了标注错误。实验表明,将'VisemicLDA视觉特征引入到听视觉语音识别中,可以大大地提高噪声条件下语音识别系统的识别率;将这种视觉特征与多数据流HMM结合之后,在信噪比为10dB的强噪声情况下,识别率仍可以达到80%以上。 展开更多
关键词 语音识别 听视觉语音识别 ASM linear discriminant analysis(lda) Viseme
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基于优化的LDA算法人脸识别研究 被引量:26
10
作者 庄哲民 张阿妞 李芬兰 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第9期2047-2049,共3页
提取低维人脸特征是人脸识别系统中极其关键的一步。线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。本文提出了一种优化的LDA算法,该方法克服了传统的LDA算法用于人脸识别时存在的问题:通过重新定义样本类间离散度矩... 提取低维人脸特征是人脸识别系统中极其关键的一步。线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。本文提出了一种优化的LDA算法,该方法克服了传统的LDA算法用于人脸识别时存在的问题:通过重新定义样本类间离散度矩阵使传统的Fisher准则能够最优化,克服了边缘类对选择最佳投影方向的影响;同时,利用因数分解的方法避免了对矩阵求逆,解决了小样本问题。依据经验选取适当的e值,得到最佳的识别效果。实验结果表明,人脸识别效果优于传统LDA方法。 展开更多
关键词 线性判别分析(lda) 人脸识别 类间离散度 类内离散度 特征提取
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基于PLS-LDA和拉曼光谱快速定性识别食用植物油 被引量:17
11
作者 吴静珠 石瑞杰 +2 位作者 陈岩 刘翠玲 徐云 《食品工业科技》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期55-58,共4页
以6种食用油共计23个样本为分析对象,采用偏最小二乘线性判别分析法(PLS-LDA)和拉曼光谱进行单一种类(橄榄油、花生油和玉米油)食用油快速定性检测,通过自适应迭代惩罚最小二乘法(airPLS)对拉曼信号进行背景扣除,以及蒙特卡洛无信息变... 以6种食用油共计23个样本为分析对象,采用偏最小二乘线性判别分析法(PLS-LDA)和拉曼光谱进行单一种类(橄榄油、花生油和玉米油)食用油快速定性检测,通过自适应迭代惩罚最小二乘法(airPLS)对拉曼信号进行背景扣除,以及蒙特卡洛无信息变量消除法筛选波长变量,不但有效减少了波长点数,降低了建模运算量,而且提高了单一种类食用油的识别率,使得总体识别率均高于90%,并在此基础上进一步提出了采用PLS-LDA进行多种类食用油识别的检测流程。实验结果表明PLS-LDA在食用油定性识别检测中具有较好的应用前景和可行性,该方法也可为定性检测食品及农产品品质提供借鉴。 展开更多
关键词 偏最小二乘线性判别分析法 拉曼光谱 食用植物油 蒙特卡洛无信息变量消除法
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直接LDA在人脸识别中的鉴别力分析 被引量:7
12
作者 赵武锋 沈海斌 严晓浪 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期1479-1483,共5页
直接线性鉴别分析(DLDA)曾被声明利用类内离散矩阵零空间内外所有鉴别信息,为了分析声明的理论缺陷,对DLDA在人脸识别中的鉴别特性进行了研究.鉴于DLDA是在类间离散矩阵列空间中寻找最优解,理论分析从下面3方面内容展开:类间和类内离散... 直接线性鉴别分析(DLDA)曾被声明利用类内离散矩阵零空间内外所有鉴别信息,为了分析声明的理论缺陷,对DLDA在人脸识别中的鉴别特性进行了研究.鉴于DLDA是在类间离散矩阵列空间中寻找最优解,理论分析从下面3方面内容展开:类间和类内离散矩阵的列空间之间的关系、类间离散矩阵列空间与类内离散矩阵零空间的关系以及在保留全部鉴别矢量下的DLDA特性,结果表明,在小样本条件下,DLDA几乎没利用零空间内的信息,导致一些有用的鉴别信息的丢失;若保留全部的鉴别矢量,DLDA退化为类间离散矩阵的保留所有非零成分的主成分分析.在人脸数据库ORL和YALE上的比较实验结果显示:DLDA的识别率都次于其它几种线性鉴别分析扩展方法,与理论分析一致. 展开更多
关键词 人脸识别 主成分分析 线性鉴别分析 直接线性鉴别分析 小样本
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基于LDA算法的人脸识别方法的比较研究 被引量:20
13
作者 韩争胜 李映 张艳宁 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2005年第7期131-133,138,共4页
线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。但是将LDA直接用于人脸识别会遇到维数问题和“小样本”问题。人们经过研究,通过多种途径解决了这两个问题并实现了基于LDA的人脸识别。文章对几种基于LDA的人脸识别方... 线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。但是将LDA直接用于人脸识别会遇到维数问题和“小样本”问题。人们经过研究,通过多种途径解决了这两个问题并实现了基于LDA的人脸识别。文章对几种基于LDA的人脸识别方法做了理论上的比较和实验数据的支持,这些方法包括Eigenfaces、Fish-erfaces、DLDA、VDLDA及VDFLDA。实验结果表明VDFLDA是其中最好的一种方法。 展开更多
关键词 线性判别分析(lda) 人脸识别 EIGENFACES Fisherfaces 小样本问题
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在小样本条件下直接LDA的理论分析 被引量:4
14
作者 赵武锋 沈海斌 严晓浪 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第11期2632-2636,共5页
直接线性鉴别分析(DLDA)是一种以克服小样本问题而提出的LDA扩展方法,被声明利用了包含类内散布矩阵零空间外的所有信息。然而,很多反例表明事实并非如此。为了更深入地了解DLDA的特性,该文从理论上对其进行了分析,得出结论:基于传统Fis... 直接线性鉴别分析(DLDA)是一种以克服小样本问题而提出的LDA扩展方法,被声明利用了包含类内散布矩阵零空间外的所有信息。然而,很多反例表明事实并非如此。为了更深入地了解DLDA的特性,该文从理论上对其进行了分析,得出结论:基于传统Fisher准则的DLDA几乎没利用零空间,将丢失一些有用的鉴别信息;而基于广义Fisher准则的DLDA,若满足一定条件(在高维小样本数据应用中一般都满足)且最优鉴别矢量正交约束,则其等价于零空间LDA和正交LDA。在人脸数据库ORL和YALE上的比较实验结果亦与理论分析一致。 展开更多
关键词 模式识别 FISHER准则 降维 线性鉴别分析 小样本
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CARS结合PLS-LDA法识别奶牛饲料中土霉素的可行性研究 被引量:7
15
作者 刘星 单杨 李高阳 《包装与食品机械》 CAS 2012年第4期1-4,共4页
收集了一年内不同月份不同种类的纯奶牛精补料20个,制备土霉素含量不同的掺假奶牛精补料100个,在全光谱范围内对样品进行近红外透反射光谱扫描,利用CARS法对光谱数据进行前处理,采用偏最小二乘-线性判别分析(PLS-LDA)法来建立判别模型... 收集了一年内不同月份不同种类的纯奶牛精补料20个,制备土霉素含量不同的掺假奶牛精补料100个,在全光谱范围内对样品进行近红外透反射光谱扫描,利用CARS法对光谱数据进行前处理,采用偏最小二乘-线性判别分析(PLS-LDA)法来建立判别模型。建立的PLS-LDA模型的交互验证最小错误率为0.0729,模型错分率为0,模型预测错误率为0.0417。说明利用近红外光谱技术建立定性判别模型来检测奶牛饲料中是否掺有土霉素是可行的。 展开更多
关键词 奶牛饲料 土霉素 竞争性自适应重加权采样法 偏最小二乘-线性判别分析法
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一种新颖的基于LDA的人脸识别方法(英文) 被引量:16
16
作者 张燕昆 刘重庆 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2003年第5期327-330,共4页
提出一种基于离散余弦变换 (DCT)与LDA相结合的人脸识别方法 ,首先利用DCT将图像进行降维 ,然后在低维空间中利用LDA进行特征提取 .利用ORL人脸数据库和我们上海交通大学图像处理与模式识别研究所的人脸数据库进行测试 ,实验结果分别得... 提出一种基于离散余弦变换 (DCT)与LDA相结合的人脸识别方法 ,首先利用DCT将图像进行降维 ,然后在低维空间中利用LDA进行特征提取 .利用ORL人脸数据库和我们上海交通大学图像处理与模式识别研究所的人脸数据库进行测试 ,实验结果分别得到了 97.5 %和 92 .6 %的正确识别率 。 展开更多
关键词 人脸识别 离散余弦变换 线性判别分析 主元分析 图像处理 模式识别 lda
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用PCA-LDA对多环芳烃的致癌性进行分类 被引量:2
17
作者 胡兰萍 葛存旺 +1 位作者 张跃华 吴蓉 《分析科学学报》 CAS CSCD 2007年第6期717-719,共3页
本文利用主成分提取-线性判别分析(PCA-LDA)模型对多环芳烃(Polycyclic Aromatic Hydrocarbons,PAHs)的致癌性进行分类,与致癌性有关的多环芳烃的表面积、代谢活性区域中心碳原子的离域能、亲电活性区域中心碳原子的离域能以及分子脱毒... 本文利用主成分提取-线性判别分析(PCA-LDA)模型对多环芳烃(Polycyclic Aromatic Hydrocarbons,PAHs)的致癌性进行分类,与致癌性有关的多环芳烃的表面积、代谢活性区域中心碳原子的离域能、亲电活性区域中心碳原子的离域能以及分子脱毒区的总数四个参数作为模型的输入,用已知致癌性的67个样本作为训练集建立PCA-LDA模型,对10个预测集样本的致癌性进行预测,结果表明:致癌性按高(h)、低(l)、非(n)分类时预测准确率达100%。 展开更多
关键词 主成分分析 线性判别分析 多环芳烃 致癌性
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基于PCA-LDA的HIFU治疗中组织损伤无损检测方法 被引量:5
18
作者 陈洪波 汤井田 陈真诚 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期812-816,共5页
组织损伤的无损检测是HIFU治疗过程中非常重要的辅助过程。提出了一种通过B超图像无损地检测组织损伤的方法。HIFU辐射后,组织损伤必然会引起B超图像的变化,只对HIFU焦域附近的数字减影图像进行处理和分析。利用新鲜离体猪肉组织和猪肝... 组织损伤的无损检测是HIFU治疗过程中非常重要的辅助过程。提出了一种通过B超图像无损地检测组织损伤的方法。HIFU辐射后,组织损伤必然会引起B超图像的变化,只对HIFU焦域附近的数字减影图像进行处理和分析。利用新鲜离体猪肉组织和猪肝组织实验,利用主分量分析(PCA)和线性判别分析(LDA)相结合的方法,对减影图像进行特征提取,利用最近邻方法进行分类识别。对于离体猪肉组织中损伤的识别率达94.5%,对于离体猪肝组织中组织损伤的识别率达87.5%。PCA-LDA方法的识别率要优于平均灰度作为识别特征等利用单一特征的识别方法。 展开更多
关键词 HIFU 组织损伤 主分量分析 线性判别分析
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基于LDA+kernel-KNNFLC的语音情感识别方法 被引量:8
19
作者 张昕然 查诚 +2 位作者 徐新洲 宋鹏 赵力 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期5-11,共7页
结合K近邻、核学习方法、特征线重心法和LDA算法,提出了用于情感识别的LDA+kernel-KNNFLC方法.首先针对先验样本特征造成的计算量庞大问题,采用重心准则学习样本距离,改进了核学习的K近邻方法;然后加入LDA对情感特征向量进行优化,在避... 结合K近邻、核学习方法、特征线重心法和LDA算法,提出了用于情感识别的LDA+kernel-KNNFLC方法.首先针对先验样本特征造成的计算量庞大问题,采用重心准则学习样本距离,改进了核学习的K近邻方法;然后加入LDA对情感特征向量进行优化,在避免维度冗余的情况下,更好地保证了情感信息识别的稳定性.最后,通过对特征空间再学习,结合LDA的kernel-KNNFLC方法优化了情感特征向量的类间区分度,适合于语音情感识别.对包含120维全局统计特征的语音情感数据库进行仿真实验,对降维方案、情感分类器和维度参数进行了多组对比分析.结果表明,LDA+kernel-KNNFLC方法在同等条件下性能提升效果最显著. 展开更多
关键词 语音情感识别 K近邻 核学习 特征重心线 线性判别分析
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基于PSO-LDA的人脸识别算法 被引量:6
20
作者 王鹏涛 王智文 《广西科技大学学报》 2017年第1期85-90,共6页
线性判别分析(LDA)方法在人脸识别特征提取中应用广泛.针对其在应用方面存在的缺陷,本文提出一种基于粒子群优化(PSO)的LDA算法(PSO-LDA)的人脸识别算法.通过粒子群优化算法找寻到矩阵的最佳投影矢量,避免了直接对矩阵求特征值和特征向... 线性判别分析(LDA)方法在人脸识别特征提取中应用广泛.针对其在应用方面存在的缺陷,本文提出一种基于粒子群优化(PSO)的LDA算法(PSO-LDA)的人脸识别算法.通过粒子群优化算法找寻到矩阵的最佳投影矢量,避免了直接对矩阵求特征值和特征向量,并通过多次迭代来解决投影空间中边缘类相近样本重叠问题.在ORL库中进行对比实验,实验结果表明提出的方法抗噪性能好,能明显提高人脸识别率.该算法具有识别稳定和便于实现的特点. 展开更多
关键词 线性判别分析 粒子群算法 最佳投影矢量 PSO-lda
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