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结合主元成分分析的受限玻耳兹曼机神经网络的降维方法
被引量:
7
1
作者
吴证
周越
+1 位作者
杜春华
袁泉
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期559-563,共5页
介绍一种能够有效地获取数据本质的基于受限玻耳兹曼机(RBM)神经网络的降维(RBMNNBDR)方法,并结合主元成分分析法(PCA),提出了一种新颖的复合特征降维方法,即PCA-RBMNNBDR.结合人脸研究的几个应用示例,通过实验对PCA-RBMNNBDR、RBMNNBD...
介绍一种能够有效地获取数据本质的基于受限玻耳兹曼机(RBM)神经网络的降维(RBMNNBDR)方法,并结合主元成分分析法(PCA),提出了一种新颖的复合特征降维方法,即PCA-RBMNNBDR.结合人脸研究的几个应用示例,通过实验对PCA-RBMNNBDR、RBMNNBDR和线性判别式分析(LDA)方法进行比较.结果表明,PCA-RBMNNBDR方法在人脸图像降维和分类方面有更好的效果,其分类正确率高于RBMNNBDR和LDA方法.
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关键词
受限玻耳兹曼机
神经网络
降维
主元成分分析法
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职称材料
一种M2DPCA和NSA相结合的人脸识别方法
被引量:
1
2
作者
戴飞
陈秀宏
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第5期174-176,共3页
将非参数子空间分析方法(NSA)和模块化2DPCA方法相结合,提出了一种模块化2DPCA+NSA方法。NSA方法需将图像矩阵转化为向量后进行特征提取,导致数据维数很大,没有考虑到图像的局部特征,对图像矩阵进行分块,采用2DPCA进行特征提取,得到替...
将非参数子空间分析方法(NSA)和模块化2DPCA方法相结合,提出了一种模块化2DPCA+NSA方法。NSA方法需将图像矩阵转化为向量后进行特征提取,导致数据维数很大,没有考虑到图像的局部特征,对图像矩阵进行分块,采用2DPCA进行特征提取,得到替代原始图像的低维新模式,施行NSA。该法能有效提取图像的局部特征,而由于考虑到类内、类间的差异,可弥补PCA的缺陷。在ORL人脸库和XM2VTS人脸库上对LDA方法、NSA方法以及该方法分别进行了评价和测试,结果显示,所提方法在识别效果上优于LDA方法和NSA方法。
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关键词
模块化二维
主元成分分析法
(M2DPCA)
非参数子空间
分析
方
法
(NSA)
特征提取
人脸识别
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职称材料
南淝河主要水体污染物空间分布特征与污染源解析
被引量:
8
3
作者
潘宝
王晓辉
+2 位作者
王秀
周春财
刘桂建
《安徽农业科学》
CAS
2017年第13期41-43,75,共4页
在南淝河水质监测数据的基础上,通过聚类分析,对其主要水环境污染物的空间分布特征进行了剖析,然后采用因子分析法提取影响因子,鉴别污染源并采用绝对主成分多元线性回归分析法计算各影响因子的污染贡献率。结果表明,南淝河整体污染较...
在南淝河水质监测数据的基础上,通过聚类分析,对其主要水环境污染物的空间分布特征进行了剖析,然后采用因子分析法提取影响因子,鉴别污染源并采用绝对主成分多元线性回归分析法计算各影响因子的污染贡献率。结果表明,南淝河整体污染较为严重,通过聚类分析可将南淝河大致分为A、B、C 3类,其中,A类83.32%的污染来源于点源营养物质和点源有机物;B类70.16%来源于点源营养物质和点源有机物;C类71.63%的污染来源于农业面源的农业营养物质和生物化学的影响。
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关键词
水环境污染物
聚类
分析
因子
分析
法
绝对
主
成分
多
元
线性回归
分析
法
南淝河
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职称材料
题名
结合主元成分分析的受限玻耳兹曼机神经网络的降维方法
被引量:
7
1
作者
吴证
周越
杜春华
袁泉
机构
上海交通大学图像处理与模式识别研究所
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期559-563,共5页
基金
国家高技术研究发展计划(863)项目(2007AA01Z100)
国家自然科学基金资助项目(60772097)
文摘
介绍一种能够有效地获取数据本质的基于受限玻耳兹曼机(RBM)神经网络的降维(RBMNNBDR)方法,并结合主元成分分析法(PCA),提出了一种新颖的复合特征降维方法,即PCA-RBMNNBDR.结合人脸研究的几个应用示例,通过实验对PCA-RBMNNBDR、RBMNNBDR和线性判别式分析(LDA)方法进行比较.结果表明,PCA-RBMNNBDR方法在人脸图像降维和分类方面有更好的效果,其分类正确率高于RBMNNBDR和LDA方法.
关键词
受限玻耳兹曼机
神经网络
降维
主元成分分析法
Keywords
restrained Boltzmann machine
neural network
dimensionality reduction
principal component analysis
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种M2DPCA和NSA相结合的人脸识别方法
被引量:
1
2
作者
戴飞
陈秀宏
机构
江南大学数字媒体学院
江南大学物联网工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第5期174-176,共3页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助(No.JUSRT211A70)
文摘
将非参数子空间分析方法(NSA)和模块化2DPCA方法相结合,提出了一种模块化2DPCA+NSA方法。NSA方法需将图像矩阵转化为向量后进行特征提取,导致数据维数很大,没有考虑到图像的局部特征,对图像矩阵进行分块,采用2DPCA进行特征提取,得到替代原始图像的低维新模式,施行NSA。该法能有效提取图像的局部特征,而由于考虑到类内、类间的差异,可弥补PCA的缺陷。在ORL人脸库和XM2VTS人脸库上对LDA方法、NSA方法以及该方法分别进行了评价和测试,结果显示,所提方法在识别效果上优于LDA方法和NSA方法。
关键词
模块化二维
主元成分分析法
(M2DPCA)
非参数子空间
分析
方
法
(NSA)
特征提取
人脸识别
Keywords
Modular 2 Dimensional Principal Component Analysis(M2DPCA)
Non-parametric Subspace Analysis(NSA)
feature extraction
face recognition
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
南淝河主要水体污染物空间分布特征与污染源解析
被引量:
8
3
作者
潘宝
王晓辉
王秀
周春财
刘桂建
机构
合肥工业大学资源与环境科学学院
中国科学技术大学地球和空间科学学院
出处
《安徽农业科学》
CAS
2017年第13期41-43,75,共4页
基金
安徽省环境保护科研课题(2015-011)
文摘
在南淝河水质监测数据的基础上,通过聚类分析,对其主要水环境污染物的空间分布特征进行了剖析,然后采用因子分析法提取影响因子,鉴别污染源并采用绝对主成分多元线性回归分析法计算各影响因子的污染贡献率。结果表明,南淝河整体污染较为严重,通过聚类分析可将南淝河大致分为A、B、C 3类,其中,A类83.32%的污染来源于点源营养物质和点源有机物;B类70.16%来源于点源营养物质和点源有机物;C类71.63%的污染来源于农业面源的农业营养物质和生物化学的影响。
关键词
水环境污染物
聚类
分析
因子
分析
法
绝对
主
成分
多
元
线性回归
分析
法
南淝河
Keywords
Water environmental pollutants
CA
FA
APCS-MLR
Nanfei River
分类号
X522 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合主元成分分析的受限玻耳兹曼机神经网络的降维方法
吴证
周越
杜春华
袁泉
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种M2DPCA和NSA相结合的人脸识别方法
戴飞
陈秀宏
《计算机工程与应用》
CSCD
2012
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
南淝河主要水体污染物空间分布特征与污染源解析
潘宝
王晓辉
王秀
周春财
刘桂建
《安徽农业科学》
CAS
2017
8
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职称材料
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