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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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基于近红外光谱的废旧塑料材质识别研究
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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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水稻冠层叶瘟病与缺氮的高光谱识别
3
作者 袁建清 仇逊超 +1 位作者 高睿 苏中滨 《云南农业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期167-175,共9页
【目的】利用水稻大田近地冠层高光谱数据,实现在冠层尺度上对叶瘟病与缺氮水稻的早期识别。【方法】基于氮胁迫梯度试验和大田自然发病,采用室外高光谱成像系统采集缺氮水稻和自然发病水稻的大田近地冠层图像,提取并分析中度感病、轻... 【目的】利用水稻大田近地冠层高光谱数据,实现在冠层尺度上对叶瘟病与缺氮水稻的早期识别。【方法】基于氮胁迫梯度试验和大田自然发病,采用室外高光谱成像系统采集缺氮水稻和自然发病水稻的大田近地冠层图像,提取并分析中度感病、轻度感病、缺氮和健康水稻冠层的反射率光谱特征。针对预处理后的高光谱数据,采用主成分分析(principal component analysis,PCA)、植被指数(vegetation index,VI)和竞争性自适应重加权法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)3种方法提取特征变量,并结合线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)与支持向量机(support vector machine,SVM)分类算法,构建水稻冠层叶瘟病与缺氮的早期识别模型。【结果】单独使用PCA降维方法提取特征构建的模型无显著的分类效果;基于VI的模型相比全谱模型在区分效果上有所提升,但提升幅度不大;采用CARS提取特征波长所构建的模型显示出最佳的区分效果。进一步对提取的CARS特征进行PCA降维后,获得5个主成分特征用于建模,其SVM和LDA模型的总体分类精度分别为95.51%和96.15%,Kappa系数分别为0.91和0.92,表现出较高的分类一致性。【结论】本研究通过选用较少的特征变量,成功实现了水稻冠层叶瘟病与缺氮的有效识别,为水稻病害与养分胁迫的遥感监测提供了新的思路和理论依据。研究成果可为大规模水稻病虫害监测与精准施药提供支持,在精准农业领域具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 高光谱成像 水稻叶瘟病 竞争性自适应重加权法(CARS) 支持向量机(SVM) 线性判别分析(LDA)
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基于KLDA-IDBO-BP的装甲车发动机故障诊断
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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
5
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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基于手机传感器识别行人步态的PSO-ELM算法
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作者 郭英 李兆博 +1 位作者 刘如飞 黄昊东 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期795-802,811,共9页
针对因手机携带位置不同对传感器产生干扰而导致行人步态识别准确率降低的问题,提出了一种粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)识别算法。首先,基于极限学习机(ELM)分类方法,借助分层ELM多层降维的特点,利用粒子群优化算法对ELM算法参数进行... 针对因手机携带位置不同对传感器产生干扰而导致行人步态识别准确率降低的问题,提出了一种粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)识别算法。首先,基于极限学习机(ELM)分类方法,借助分层ELM多层降维的特点,利用粒子群优化算法对ELM算法参数进行寻优,设计有效识别行人手机携带位置的分层PSO-ELM分类方法。然后,通过线性判别分析的降维算法和PSO-ELM完成对行人步态的有效识别。实验使用Android手机对五种携带位置四种步态下的加速度和角速度数据进行采集,结果表明:在识别手机携带位置层面,训练集与测试集的识别准确率分别达到99.54%、99.47%;在识别行人步态层面,两种准确率分别达到95.74%、95.31%,证明所提算法具有较高的步态识别准确率。 展开更多
关键词 行人步态识别 手机传感器 极限学习机 粒子群优化算法 线性判别分析
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基于传感器获取骨架信息的舞蹈动作分类
7
作者 陈琳 王晓飞 《信息技术》 2024年第10期141-147,共7页
为了对视频中的舞蹈动作规范性实现有效分类,提出了一种基于Kinect传感器获取人体骨骼运动数据的舞蹈分类方法。通过视频每帧中舞蹈动作的六个核心角度生成级联向量,运用主成分分析(PCA)将高维向量投影到低维空间,结合线性判别分析(LDA... 为了对视频中的舞蹈动作规范性实现有效分类,提出了一种基于Kinect传感器获取人体骨骼运动数据的舞蹈分类方法。通过视频每帧中舞蹈动作的六个核心角度生成级联向量,运用主成分分析(PCA)将高维向量投影到低维空间,结合线性判别分析(LDA)得到具有识别能力的特征向量。设计了基于校正线性单元(ReLU)的极限学习机分类器(ELMC),利用ReLU函数解决神经网络设计中的梯度消失问题,在不需权值学习的情况下实现了舞蹈动作的快速分类处理。实验结果表明:与传统方法相比,文中方法具有更好的分类结果且最大分类率可达到96.5%。 展开更多
关键词 主成分分析 线性判别分析 极限学习机 舞蹈动作 骨骼关节数据
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基于LDA-MURE模型的背景音乐自适应推荐方法
8
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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基于红外光谱PCA-LDA统计分析的麻纤维鉴别研究 被引量:1
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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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基于瓜籽稳定同位素与多元素分析的甜瓜产地溯源研究 被引量:1
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作者 朱子文 沈琦 +7 位作者 何伟忠 范盈盈 刘峰娟 黄娇娇 唐超 谢双南 王成 刘志 《食品安全质量检测学报》 CAS 2024年第15期199-208,共10页
目的探索一种基于瓜籽稳定同位素及多元素分析的甜瓜产地溯源新策略,克服高糖甜瓜样本冻干预处理困难的难题,提升甜瓜溯源的可操作性与稳定性。方法采集新疆、广西、海南3个省份58个甜瓜样本,并测定其瓜籽的碳、氮、氢、氧稳定同位素比... 目的探索一种基于瓜籽稳定同位素及多元素分析的甜瓜产地溯源新策略,克服高糖甜瓜样本冻干预处理困难的难题,提升甜瓜溯源的可操作性与稳定性。方法采集新疆、广西、海南3个省份58个甜瓜样本,并测定其瓜籽的碳、氮、氢、氧稳定同位素比率与16种矿物元素含量。首先,利用单因素方差分析比较不同省份甜瓜样本的区域差异。并进一步通过构建瓜籽稳定同位素及元素特征的线性判别分析模型区分不同产地的样本。结果单因素方差比较证实甜瓜的4种稳定同位素比率与部分元素含量特征在不同产地间具有显著的差异(P<0.05),线性判别分析模型实现3个省份甜瓜样本的准确判别,整体留一法交叉验证准确度高达96.5%。结论该策略能够有效地区分新疆甜瓜与其他省份的甜瓜,有望作为保护新疆甜瓜品牌信誉,确保新疆甜瓜产业健康发展的有用工具。 展开更多
关键词 甜瓜籽 稳定同位素分析 多元素分析 线性判别分析 产地溯源
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基于近红外光谱技术的六大茶类快速识别 被引量:7
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作者 张灵枝 黄艳 +2 位作者 于英杰 林刚 孙威江 《食品与生物技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期48-59,共12页
为构建高质量的六大茶类识别模型,本研究中收集了370份样品,通过采集其近红外光谱(near-infrared spectroscopy,NIRS),结合光谱预处理、特征提取以及数据挖掘分类器算法,建立六大茶类快速识别模型。结果表明:1)支持向量机(support vecto... 为构建高质量的六大茶类识别模型,本研究中收集了370份样品,通过采集其近红外光谱(near-infrared spectroscopy,NIRS),结合光谱预处理、特征提取以及数据挖掘分类器算法,建立六大茶类快速识别模型。结果表明:1)支持向量机(support vector machine,SVM)与随机森林(random forest,RF)分类器皆适于六大茶类快速识别模型的构建;2)SVM分类器更适于结合原始光谱(original spectrum,OS)建模,预处理易使基于该分类器建立的模型鉴别性能减弱;3)随机森林(RF)分类器更适用于预处理后光谱建模,所得模型较OS模型在识别正确率(recognition accuracy,RA)及受试者工作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)均得到明显提升;4)特征提取中线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)算法表现最好,所得模型的RA较OS模型明显提升,其中最佳模型OS-LDA-SVM的RA为100.00%,AUC为1.00,识别正确率高、泛化能力强、模型性能优异,可产业化应用。综上所述,近红外光谱结合预处理、特征提取算法及分类器建立模型,进行六大茶类识别的可行性强,模型的识别正确率高、性能优异,可为茶叶贸易的茶类快速识别提供科学、准确、高效的技术支撑,为国际茶类识别模型的产业化应用奠定基础。 展开更多
关键词 近红外光谱 茶类识别 支持向量机 随机森林 线性判别分析
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基于改进3E-LDA的织物图像分类算法 被引量:4
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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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核泄漏事故风险评估中的概率分析及预测 被引量:1
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作者 何博文 关群 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第2期161-168,共8页
文章利用逻辑回归模型(logistic regression model,LRM)、线性判别模型(linear discriminant model,LDM)和支持向量机(support vector machine,SVM)3种统计模型,从核反应堆的内部和外部因素2个方面评估其在核泄漏事故中所体现的相关安... 文章利用逻辑回归模型(logistic regression model,LRM)、线性判别模型(linear discriminant model,LDM)和支持向量机(support vector machine,SVM)3种统计模型,从核反应堆的内部和外部因素2个方面评估其在核泄漏事故中所体现的相关安全性能。针对每种模型,利用数理统计理论探究核反应堆相关影响因素与其发生核泄漏事故的概率。研究发现核反应堆外部因素有主导内部因素的趋势并在整个核泄漏事故风险中占有举足轻重的地位。文章提供的模型分析与预测结果可为核反应堆工程师及其相关决策者在核反应堆的选址、设计及建设运营等方面提供参考。 展开更多
关键词 核泄漏 风险评估 概率分析 逻辑回归模型(LRM) 线性判别模型(LDM) 支持向量机(SVM)
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拉曼光谱结合化学计量学方法鉴别糖浆掺假蜂蜜 被引量:5
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作者 寇泽坤 陈国通 +3 位作者 李思雨 杨中 欧阳玲秀 龚龑 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期254-260,共7页
为区分掺加糖浆的假蜂蜜,确定其糖浆含量,提出一种以拉曼光谱技术结合化学计量学方法快速鉴别掺假蜂蜜的方法。利用拉曼光谱技术测定蜂蜜样本的光谱数据,利用主成分分析对光谱数据进行特征提取,选取累计贡献率达85%以上的主成分进行建... 为区分掺加糖浆的假蜂蜜,确定其糖浆含量,提出一种以拉曼光谱技术结合化学计量学方法快速鉴别掺假蜂蜜的方法。利用拉曼光谱技术测定蜂蜜样本的光谱数据,利用主成分分析对光谱数据进行特征提取,选取累计贡献率达85%以上的主成分进行建模和预测。通过建立线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)和偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)模型,能够判别掺假蜂蜜中20%的糖浆含量差异。通过建立支持向量机(support vector machine,SVM)模型,能够判别掺假蜂蜜中5%的糖浆含量差异,且LDA、PLS-DA和SVM皆能以0.9以上的准确率区分1%糖浆含量的掺假蜂蜜样本和真蜂蜜样本。拉曼光谱技术结合化学计量学方法是一种快速无损、准确率高的掺假蜂蜜鉴别方法,其为蜂蜜及蜂蜜产品的快速鉴定提供了一种可行的思路,对维持蜂蜜市场秩序具有一定的意义。 展开更多
关键词 蜂蜜 糖浆掺假 拉曼光谱技术 主成分分析 线性判别分析 偏最小二乘判别分析 支持向量机
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基于线性判别分析和机器学习的可见-近红外光谱苹果损伤分级 被引量:2
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作者 张宇 张重阳 +3 位作者 段鑫鑫 马少格 赵甫 王菊霞 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第22期255-261,共7页
基于线性判别分析与机器学习相结合的方法,采集不同损伤级别苹果的可见-近红外光谱数据,分析不同预处理方法对支持向量机分类模型的影响;通过线性判别分析对预处理后的光谱数据实施降维,构建支持向量机、随机森林、K近邻、决策树和极端... 基于线性判别分析与机器学习相结合的方法,采集不同损伤级别苹果的可见-近红外光谱数据,分析不同预处理方法对支持向量机分类模型的影响;通过线性判别分析对预处理后的光谱数据实施降维,构建支持向量机、随机森林、K近邻、决策树和极端梯度提升5种机器学习模型进行苹果损伤分级对比。研究结果表明,卷积平滑法预处理后模型的分级效果最佳,准确率达到87.3%;使用线性判别分析降维技术后,各模型的分级准确率显著提升,决策树模型准确率提高了16%,提升效果最佳,K近邻模型表现出了最佳的分级性能,准确率和精确率达到了96.0%和96.4%,本研究可为高效和精确评估苹果的机械损伤程度提供依据。 展开更多
关键词 苹果 可见-近红外光谱 机器学习 线性判别分析 损伤分级
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陶瓷碎片的激光诱导击穿光谱快速鉴别方法 被引量:1
16
作者 王韶仪 冯中琦 +4 位作者 许文忠 侯佳佳 路智勇 张勇剑 张大成 《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期543-552,共10页
对陶瓷碎片进行在线、快速分类检测在考古学中有着重要的意义。激光诱导击穿光谱技术(LIBS)具有非接触、快速、无需样品制备等特点,非常适用于陶瓷碎片的在线分类检测。实验利用自主研制的微型纳秒激光器搭建了微型LIBS系统,对陶瓷碎片... 对陶瓷碎片进行在线、快速分类检测在考古学中有着重要的意义。激光诱导击穿光谱技术(LIBS)具有非接触、快速、无需样品制备等特点,非常适用于陶瓷碎片的在线分类检测。实验利用自主研制的微型纳秒激光器搭建了微型LIBS系统,对陶瓷碎片进行快速检测,并使用主成分分析(PCA)提取出陶瓷光谱数据的主成分与载荷从而对古代陶瓷碎片样品进行分析。分析结果表明利用PCA可以对陶瓷碎片进行识别,但相近的元素组成不能被准确区分。进一步使用线性判别分析(LDA)进行分类后发现,古代陶瓷碎片样品的光谱均被正确分类。最后应用LDA分类算法对全部18块陶瓷碎片样品进行分类鉴别,总分类正确率达到98.15%。研究结果表明,利用微型LIBS装备可快速、准确识别文物碎片,可为文物碎片的保护与修复提供有效帮助。 展开更多
关键词 光谱学 激光诱导击穿光谱 陶瓷碎片 主成分分析 线性判别分析
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基于电子鼻和电子舌的洞庭(山)碧螺春茶冲泡条件优化
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作者 邱梦宇 李昊聪 +1 位作者 聂小宝 王毓宁 《食品安全质量检测学报》 CAS 2024年第21期174-182,共9页
目的探究洞庭(山)碧螺春茶水最佳冲泡条件。方法采用电子鼻和电子舌技术对茶汤气味和滋味进行检测与分析,对不同茶水比(1:30、1:50、1:75、1:150,g:mL)、冲泡时间(1、2、4、8 min)以及冲泡温度(40、60、80、100℃)条件下进行电子鼻和电... 目的探究洞庭(山)碧螺春茶水最佳冲泡条件。方法采用电子鼻和电子舌技术对茶汤气味和滋味进行检测与分析,对不同茶水比(1:30、1:50、1:75、1:150,g:mL)、冲泡时间(1、2、4、8 min)以及冲泡温度(40、60、80、100℃)条件下进行电子鼻和电子舌检测,结果响应值进行雷达图分析(radar chart analysis,RCA)、主成分分析(principal components analysis,PCA)和线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)。结果碧螺春茶在茶水比为1:50(g:mL)、冲泡时间为4 min、冲泡温度为80℃的冲泡条件下,滋味与气味均达到最佳。结论不同冲泡条件下碧螺春茶茶汤气味与滋味均有不同,综合两者分析,得到碧螺春茶最佳冲泡条件。 展开更多
关键词 碧螺春茶 电子鼻 电子舌 主成分分析 线性判别分析
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基于汉明重量的序列密码体制识别方案
18
作者 史国振 李楚涵 +2 位作者 谢绒娜 谭莉 胡云深 《信息安全研究》 CSCD 北大核心 2024年第12期1172-1178,共7页
密码体制识别是基于密文已知的情况下,通过分析密文数据中潜在的特征信息完成密码算法识别的过程.提出了一种基于汉明重量的序列密码体制识别方案.该方案通过计算不同长度密文块的汉明重量,生成带有标签的密文特征向量;运用LDA(linear d... 密码体制识别是基于密文已知的情况下,通过分析密文数据中潜在的特征信息完成密码算法识别的过程.提出了一种基于汉明重量的序列密码体制识别方案.该方案通过计算不同长度密文块的汉明重量,生成带有标签的密文特征向量;运用LDA(linear discriminant analysis)降维技术对特征向量进行降维,从而优化数据信息的提取与利用效率;最后利用全连接神经网络对降维后的特征向量进行识别.实验结果表明,该方案能够有效地对ZUC,Salsa20,Decimv2等8种序列密码算法进行二分类识别实验和八分类识别实验,取得较好的识别效果.二分类识别实验的平均识别率为99.29%,八分类识别实验的平均识别率为79.12%.与现有研究相比,该方案在较少的密文数据量下,相较于现有文献准确率提升了16.29%. 展开更多
关键词 密码体制识别 序列密码算法 LDA降维算法 全连接神经网络 算法识别
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LDA和KNN算法在随钻测井火成岩分类的应用
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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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近红外光谱结合线性判别分析方法在食醋品牌鉴别中的应用 被引量:11
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作者 古丽君 林振华 +5 位作者 吴世玉 郑彦婕 周晓文 袁福定 江培淳 林长虹 《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2019年第18期243-247,共5页
采用近红外光谱技术结合化学计量学手段,建立不同品牌食醋的快速鉴别方法。用近红外光谱仪对103组食醋样品进行扫描,采用二阶导数对图谱进行预处理、标准化处理、T检验和主成分分析(principal component analysis,PCA),运用留一法构建... 采用近红外光谱技术结合化学计量学手段,建立不同品牌食醋的快速鉴别方法。用近红外光谱仪对103组食醋样品进行扫描,采用二阶导数对图谱进行预处理、标准化处理、T检验和主成分分析(principal component analysis,PCA),运用留一法构建线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)模型。结果表明,原始近红外谱图经过处理后,显示出同种品牌食醋主成分的聚类趋势;交叉验证结果表明,PCA-LDA模型预测不同品牌食醋的正确率高达85.57%,该模型具有较好的预测效果。该研究结合近红外光谱与PCA-LDA模型,为不同品牌食醋提供一种快速鉴别方法,具有处理近红外光谱数据,研究物质主成分的应用潜力。 展开更多
关键词 食醋品牌 近红外光谱 线性判别分析(linear discriminant analysis LDA) 主成分分析(principal component analysis PCA)
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