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基于主元神经网络和K-均值的道路识别算法 被引量：10
1
作者 程洪 郑南宁 +1 位作者 高振海 李青 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第8期812-815,共4页
为了提高道路识别算法的鲁棒性和自适应性,提出了基于局部统计特征和主元分析的道路识别算法.该方法用广义Hebb学习规则训练主元神经网络权值,然后将局部统计特征和图像像素值输入主元神经网络得到图像特征矢量,最后用K 均值分类器对该... 为了提高道路识别算法的鲁棒性和自适应性,提出了基于局部统计特征和主元分析的道路识别算法.该方法用广义Hebb学习规则训练主元神经网络权值,然后将局部统计特征和图像像素值输入主元神经网络得到图像特征矢量,最后用K 均值分类器对该矢量进行分类,通过参考区域识别道路.仿真结果表明,该算法对于光照变化剧烈和阴影遮挡的道路图片均有较好的识别效果,以及较好的鲁棒性和自适应性. 展开更多
关键词 学习规则 主元神经网络 K-均值 道路识别
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基于主元神经网络和SVM的入侵特征抽取和检测 被引量：1
2
作者 高海华 杨辉华 王行愚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第20期145-147,共3页
目前基于机器学习的入侵检测研究都是从提高检测精度的分类器算法设计出发,大多未考虑对样本特征的分析。文章提出了一种基于特征抽取的异常检测方法,应用主元神经网络(PCNN)抽取入侵特征,再应用SVM检测入侵。采用广义Hebb学习规则训练... 目前基于机器学习的入侵检测研究都是从提高检测精度的分类器算法设计出发,大多未考虑对样本特征的分析。文章提出了一种基于特征抽取的异常检测方法,应用主元神经网络(PCNN)抽取入侵特征,再应用SVM检测入侵。采用广义Hebb学习规则训练线性主元神经网络,SVM采用基于网格粒度搜索获得最优参数。利用KDD99数据集,将线性PCNN-SVM与SVM进行比较,结果显示在不降低分类器性能的情况下,PCNN特征抽取方法能对输入数据有效降维。 展开更多
关键词 异常检测 特征抽取 主元神经网络(PCNN) 支持向量机
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一种用于降维和盲源分离的主独立元神经网络 被引量：2
3
作者 郭振华 王宏 《数据采集与处理》 CSCD 2004年第3期239-242,共4页
经典主元分析和主元神经网络常以主元所能提取总的系统方差来确定主元数目 ,这隐含假设系统数据是高斯分布 ,所提取的主元之间相互无关 ,但不一定相互独立 ,从而难以实现非高斯系统数据的降维和信源分量。针对非高斯随机系统数据的降维... 经典主元分析和主元神经网络常以主元所能提取总的系统方差来确定主元数目 ,这隐含假设系统数据是高斯分布 ,所提取的主元之间相互无关 ,但不一定相互独立 ,从而难以实现非高斯系统数据的降维和信源分量。针对非高斯随机系统数据的降维和信源分离问题 ,提出一种基于二阶 Renyi近似熵指标的主独立元神经网络 ,并给出熵的近似计算方法及相应的梯度学习算法。仿真实验证明 ,该主独立元网络不仅能对数据降维压缩 ,还能有效地分离出普通主元分析法所不能提取的独立信源信息。 展开更多
关键词 主元分析 主元神经网络 盲源分离 降维 PCA RENYI熵 信源分量
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基于非线性主元分析和概率神经网络的凝汽器故障诊断方法研究 被引量：16
4
作者 侯国莲 孙晓刚 +1 位作者 张建华 金慰刚 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第18期104-108,共5页
该文提出了一种基于两个神经网络的凝汽器故障诊断方法。首先使用非线性主元分析神经网络进行特征提取,降低数据维数,既简化了诊断过程,又确保故障诊断精度。随后使用概率神经网络获取最终的故障诊断结果,该神经网络训练速度快,而且容... 该文提出了一种基于两个神经网络的凝汽器故障诊断方法。首先使用非线性主元分析神经网络进行特征提取,降低数据维数,既简化了诊断过程,又确保故障诊断精度。随后使用概率神经网络获取最终的故障诊断结果,该神经网络训练速度快,而且容易添加新的训练样本。最后将提出的方法用于某汽轮机组凝汽器故障诊断中,测试结果表明该方法行之有效,且易于工程实现。 展开更多
关键词 热能动力工程 主元分析神经网络 概率神经网络 凝汽器 故障诊断
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神经网络和主元分析—神经网络软测量技术在污水处理系统中的应用 被引量：8
5
作者 杨文娟 《地球科学与环境学报》 CAS 2008年第1期101-106,共6页
为了实现对污水处理系统参数与性能的有效预测和处理系统的在线实时控制,在介绍神经网络和主元分析神经网络软测量技术的基础上,分析了神经网络在国内外污水处理领域的研究现状和存在的问题,探讨了神经网络软测量技术在污水处理系统的... 为了实现对污水处理系统参数与性能的有效预测和处理系统的在线实时控制,在介绍神经网络和主元分析神经网络软测量技术的基础上,分析了神经网络在国内外污水处理领域的研究现状和存在的问题,探讨了神经网络软测量技术在污水处理系统的发展方向。结果表明,基于神经网络的软测量技术能够很好地进行数据分析与模拟仿真,这种软测量技术在污水处理系统中的应用可以通过优化神经网络结构、结合其他数据处理方法、全面预测污水处理系统重要参数、收集与生物处理过程密切相关的参数以及加强对污水生物处理数学模型的研究等方式得到不断改进和完善。 展开更多
关键词 环境工程 软测量技术 神经网络 主元分析神经网络 污水处理
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基于混沌蚁群神经网络的浮选过程经济技术指标预测 被引量：3
6
作者 张勇 朱晶 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期975-979,共5页
以选矿中的浮选生产过程为研究对象,提出一种基于混沌蚁群神经网络算法预测浮选过程经济技术指标的测量模型.采用主元分析进行输入数据集降维,应用混沌蚁群算法与最小二乘法相结合的混合算法调整前提参数和目标值,以取代二次规划求解优... 以选矿中的浮选生产过程为研究对象,提出一种基于混沌蚁群神经网络算法预测浮选过程经济技术指标的测量模型.采用主元分析进行输入数据集降维,应用混沌蚁群算法与最小二乘法相结合的混合算法调整前提参数和目标值,以取代二次规划求解优化问题,并达到求解速度快、仿真精度高的效果;同时,采用混沌蚁群算法训练神经网络,在随机扰动或测量噪声存在的情况下仍可以达到较好的训练目的,并提高了网络参数辨识的收敛速度.同时,以某实际选矿浮选生产过程的生产数据作为建模和预测数据进行仿真分析,并与初始的主元分析-反向传播(BP)神经网络模型预测结果加以对比.结果表明,所提出的模型能够实现浮选过程经济技术指标的全局预测,与优化前的模型相比其预测误差明显较低,预测精度提高了1.8%,满足优化浮选药剂添加的计算要求. 展开更多
关键词 混合蚁群算法 主元分析-反向传播神经网络 软测量指数预测
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轻量化量子激光通信跟踪系统
7
作者 于帅北 曹艳波 +2 位作者 徐彩前 王芳 孙景旭 《光通信技术》 北大核心 2025年第4期72-76,共5页
为了提升自由空间卫星量子激光通信地面终端的跟踪精度并实现轻量化设计,设计了一种基于双探测器复合轴跟踪技术的轻量化量子激光通信跟踪系统。该系统采用T型铝合金跟踪架和碳化硅主镜结构,结合粗-精跟踪分级控制策略,通过压电陶瓷快... 为了提升自由空间卫星量子激光通信地面终端的跟踪精度并实现轻量化设计,设计了一种基于双探测器复合轴跟踪技术的轻量化量子激光通信跟踪系统。该系统采用T型铝合金跟踪架和碳化硅主镜结构,结合粗-精跟踪分级控制策略,通过压电陶瓷快反镜补偿残余误差,并引入智能调参比例积分微分(PID)控制算法优化参数。实验结果表明:系统在星地外场测试中,粗跟踪精度标准差为4 arcsec(方位轴)和6.3 arcsec(俯仰轴),精跟踪闭环后综合误差标准差降至1.4 arcsec(方位轴)和1.2 arcsec(俯仰轴),同时系统重量较传统设计减轻50%。 展开更多
关键词 量子激光通信 复合轴控制 自动调参 比例积分微分控制 主元分析神经网络
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轻量化量子跟踪系统复合轴精密控制
8
作者 于帅北 曹艳波 +2 位作者 费强 王芳 孙景旭 《光学精密工程》 CSCD 北大核心 2024年第23期3469-3478,共10页
基于量子加密的星地激光通信是一种比传统射频通信传输带宽高、数据安全性强的远程信息传输技术,具有高码率、小型化和低功耗等优点。为了实现星地之间激光链路的联通,地面光学终端与卫星光学载荷之间需要在通信时间窗口保证高精度跟踪... 基于量子加密的星地激光通信是一种比传统射频通信传输带宽高、数据安全性强的远程信息传输技术,具有高码率、小型化和低功耗等优点。为了实现星地之间激光链路的联通,地面光学终端与卫星光学载荷之间需要在通信时间窗口保证高精度跟踪瞄准,然而,地面光学终端在复杂环境中会受到多种传输干扰,需要轻量化的地面激光跟踪终端的精密结构设计,以及稳定可靠的跟踪控制算法。设计了一种基于双探测器的复合轴跟踪系统,整机结构轻量化设计,大口径成像系统使用一体化整体设计,有效质量相比传统结构减轻了50%以上,并采用跟踪架和快速反射镜两级跟踪的控制方式,采用参数识别和基于主元分析神经网络算法的自动调谐优化控制技术,通信时间窗口内跟踪误差PV值从20″以上减少到5″以下,提高了轻量化激光通信跟踪系统的性能,为星际激光通信技术提供高效的跟踪瞄准平台,从而实现更高效的量子加密激光通信。 展开更多
关键词 激光通信 复合轴控制 压电陶瓷快速反射镜 PID控制 主元分析神经网络
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基于生物阻抗特性分析的苹果霉心病无损检测 被引量：23
9
作者 李芳 蔡骋 +2 位作者 马惠玲 王思玲 王媛 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第18期197-202,共6页
为建立一种苹果霉心病的无损检测方法,运用LCR测试仪在100Hz^3.98MHz频率、1V电压、(20±1)℃恒温条件下测定和比较富士苹果霉心病果和好果的7个阻抗参数变化规律及3个理化品质指标。结果表明:随着频率的增加,果实的复阻抗Z和并联电... 为建立一种苹果霉心病的无损检测方法,运用LCR测试仪在100Hz^3.98MHz频率、1V电压、(20±1)℃恒温条件下测定和比较富士苹果霉心病果和好果的7个阻抗参数变化规律及3个理化品质指标。结果表明:随着频率的增加,果实的复阻抗Z和并联电阻R p下降,电纳B和电导G增加,lgZ、lgB分别与lgf呈极显著(R2>0.99)线性关系,果实的复阻抗相角θ、并联电容C p的对数值和损耗系数D的对数值均呈起伏式变化,并依次有1、2、3个转折点。霉心病未改变果实各阻抗参数随频率的变化趋势,却使果实复阻抗Z减少,B和C p增大。采用稀疏主元分析(SPCA)筛选出组成14个有效主元的27个非零加载系数的阻抗参数,分别选取支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)作为分类器,以SVM对霉心病的识别效果更稳健,经过10轮交叉验证的分类实验对霉心病果和好果的正确识别率达到94%,确定了所筛选特征阻抗参数的有效性和SPCA-SVM信息分析软件用于霉心病识别的可行性。同步理化品质测定表明,霉心病果的密度和可溶性固形物含量较好果下降,这是霉心病果阻抗特性改变的理化基础。 展开更多
关键词 苹果 霉心病 阻抗特性 稀疏主元分析 支持向量机 稀疏主元分析-人工神经网络
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