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基于主成分分析法和改进随机森林算法的锚泊安全性评价
1
作者 张宇航 史国友 《上海海事大学学报》 北大核心 2025年第1期60-67,103,共9页
针对传统锚泊安全评价方法存在的模糊性和局限性问题,提出一种基于真实数据的客观评价方法,以提高评价的准确性和可靠性。基于国内外多个组织的锚泊事故报告以及船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)和船舶交通管理系... 针对传统锚泊安全评价方法存在的模糊性和局限性问题,提出一种基于真实数据的客观评价方法,以提高评价的准确性和可靠性。基于国内外多个组织的锚泊事故报告以及船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)和船舶交通管理系统(vessel traffic services,VTS)提供的信息,建立锚泊安全评价指标体系,并构建锚泊船的小规模数据集。运用主成分分析法(principal component analysis,PCA)得出综合影响因子,再通过基于样本增量学习的随机森林(incremental sample-based random forest,ISRF)算法得出锚泊安全指数,并开发锚泊安全评估软件,使评价过程更加便捷、高效。实例验证表明,PCA与ISRF算法结合的方法不仅能准确评价锚泊安全性,还能快速得出评价结果,满足船舶在抛锚前对锚泊安全性进行快速、准确评估的要求。 展开更多
关键词 锚泊安全评价 随机森林 增量学习 主成分分析法(pca)
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基于主成分方法研究钢纤维增强混凝土劈裂破坏的损伤机制 被引量：1
2
作者 李涛 任会兰 +2 位作者 宁建国 宋水舟 檀日晶 《振动与冲击》 北大核心 2025年第1期221-231,共11页
研究钢纤维混凝土劈裂破坏的细观损伤机制,对在役钢纤维混凝土结构的健康检测具有重要意义。通过多通道声发射系统,采集混凝土和钢纤维混凝土试件(钢纤维含量分别为15和45 kg/m 3)劈裂破坏过程中的声发射信号,并结合主成分分析法和k-me... 研究钢纤维混凝土劈裂破坏的细观损伤机制,对在役钢纤维混凝土结构的健康检测具有重要意义。通过多通道声发射系统,采集混凝土和钢纤维混凝土试件(钢纤维含量分别为15和45 kg/m 3)劈裂破坏过程中的声发射信号,并结合主成分分析法和k-means聚类算法,对混凝土和钢纤维混凝土的损伤特征进行分析。结果表明,钢纤维的加入抑制了混凝土中裂纹扩展,有效地改善了混凝土的峰后韧性;声发射计数和能量参数变化特征反映了钢纤维混凝土试件宏观变形、破坏的细观损伤演化过程。最后,识别出了钢纤维混凝土中砂浆基体开裂和钢纤维拉拔的两种损伤机制。与砂浆基体开裂相比,钢纤维拉拔产生的声发射信号具有计数高、幅值高、能量强和持续时间长的特征。 展开更多
关键词 钢纤维增强混凝土(SFRC) 声发射技术 主成分分析(pca) K-MEANS聚类
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基于主成分分析的空间外差干涉数据校正研究 被引量：7
3
作者 王新强 王祯 +4 位作者 覃杉 熊伟 王方原 叶松 聂锟 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期3333-3338,共6页
空间外差光谱技术(SHS)是一种新型的高光谱遥感探测技术,被广泛应用于大气观测、天文遥感、物质识别等领域。通过空间外差光谱仪获取的二维实测干涉数据会受到多种影响因素干扰,其中高频噪声、不规则暗斑、干涉图非均匀性是其中最常见... 空间外差光谱技术(SHS)是一种新型的高光谱遥感探测技术,被广泛应用于大气观测、天文遥感、物质识别等领域。通过空间外差光谱仪获取的二维实测干涉数据会受到多种影响因素干扰,其中高频噪声、不规则暗斑、干涉图非均匀性是其中最常见的影响。这些影响会降低复原光谱的精度,因此需要对这些影响发展有效的数据校正方法,提高反演光谱准确度。采用钾灯和氙灯两种光源产生准单色和连续光信号,以它们形成的干涉数据作为研究对象。针对这两种实测干涉图中的多种噪声影响,提出了一种基于主成分分析的空间外差干涉数据校正方法。首先采用一阶差分法对实测干涉图的所有行数据进行预处理,去除基线影响,将处理后的行数据进行傅里叶变换获得光谱数据。然后对所有行光谱数据进行主成分分析,计算出多个相互正交的主成分及每个主成分的贡献率,将贡献率小于2%的主成分当作噪声并加以扣除,保留其他主成分作为有效光谱信号进行光谱重建,重建光谱经过傅里叶逆变换得到校正后的干涉图。最后从干涉图和光谱两个维度对校正方法的有效性进行对比分析。结果表明,单色、连续两种光源实测干涉图中的暗斑得到有效扣除,非均匀性影响得到极大改善。针对暗斑影响明显的干涉图第536、600、982行数据,对比其光谱校正前后效果,结果显示:校正方法有效抑制了光谱中的高频噪声,使光谱变得平滑、清楚,特征峰等细节获得凸显,信噪比得到改善,三行光谱的均方误差分别由校正前的0.03777、0.02733、0.03099降低到校正后的0.01331、0.01220、0.01234,定量说明了方法的有效性。 展开更多
关键词 空间外差光谱仪 噪声 主成分分析 校正
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主成分分析法与核主成分分析法在机械噪声数据降维中的应用比较 被引量：38
4
作者 梁胜杰 张志华 崔立林 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期80-83,共4页
依据线性降维与非线性降维的分类原则,分别选择主成分分析法和核主成分分析法对某双层圆柱壳体在不同工况下的机械噪声数据进行降维;然后使用神经网络和支持向量机两种方法分别计算噪声数据在降维前后的正确识别率,以比较不同降维方法... 依据线性降维与非线性降维的分类原则,分别选择主成分分析法和核主成分分析法对某双层圆柱壳体在不同工况下的机械噪声数据进行降维;然后使用神经网络和支持向量机两种方法分别计算噪声数据在降维前后的正确识别率,以比较不同降维方法的降维效果,从而确定适合于某双层圆柱壳体机械噪声数据的降维方法。 展开更多
关键词 主成分分析法 核主成分分析法 核函数 神经网络 支持向量机 机械噪声 降维
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基于主成分分析和深度森林算法的S700K转辙机故障诊断 被引量：6
5
作者 胡小晨 郭宁 +1 位作者 沈拓 董德存 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期35-40,共6页
针对目前转辙机故障诊断准确性不高、效率低等问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和深度森林(gcForest)算法的故障诊断方法。对于S700K转辙机11种故障模式下的电流、功率曲线,采用主成分分析进行电流特征值特征简约,然后使用嵌入简约... 针对目前转辙机故障诊断准确性不高、效率低等问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和深度森林(gcForest)算法的故障诊断方法。对于S700K转辙机11种故障模式下的电流、功率曲线,采用主成分分析进行电流特征值特征简约,然后使用嵌入简约特征值的改进深度森林模型提高数据处理能力,增强模型内在特征代表性。结果表明,改进深度森林模型故障诊断准确率为97.62%,验证了该方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 故障诊断 S700K转辙机 主成分分析(pca) 深度森林(gcForest)算法
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基于主成分分析的分块视频噪声估计 被引量：5
6
作者 肖进胜 朱力 +2 位作者 赵博强 雷俊锋 王莉 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第9期1618-1625,共8页
噪声估计在视频去噪领域具有重要的研究意义.实际生活中的噪声都是未知的,然而现存的视频去噪算法通常都假定视频的噪声水平是已知的,本文提出一种基于主成分分析(Principal component analysis,PCA)的分块视频噪声估计算法.首先,基于... 噪声估计在视频去噪领域具有重要的研究意义.实际生活中的噪声都是未知的,然而现存的视频去噪算法通常都假定视频的噪声水平是已知的,本文提出一种基于主成分分析(Principal component analysis,PCA)的分块视频噪声估计算法.首先,基于帧间进行块匹配寻找相似块,得到差分图像以消除视频运动的影响;其次,将正态分布函数作为阈值函数简化噪声估计算法模型;最后,设置明确迭代指标使得估计的结果更加精确,且降低了计算复杂度.主观视觉效果和客观指标对比表明,本文提出的基于主成分分析的分块视频噪声估计算法比其他优秀的噪声估计算法误差小同时鲁棒性高,能准确地估计视频噪声. 展开更多
关键词 视频噪声估计 块匹配 正态分布 主成分分析
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张量主成分分析与高维信息压缩方法 被引量：4
7
作者 夏志明 赵文芝 徐宗本 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期571-590,共20页
本文概述了信息压缩背景下的张量主成分分析的研究历史与发展现状,并展望了一些可能的研究领域.首先,我们回顾了张量以及张量分解的历史,在信息压缩背景下张量分解可以统一表达为一个普适的统计模型;其次,按经典主成分分析(PCA)、稳健... 本文概述了信息压缩背景下的张量主成分分析的研究历史与发展现状,并展望了一些可能的研究领域.首先,我们回顾了张量以及张量分解的历史,在信息压缩背景下张量分解可以统一表达为一个普适的统计模型;其次,按经典主成分分析(PCA)、稳健主成分分析以及稀疏主成分分析三大类,我们详述了每类在多样本和单样本情形下的统计理论和优化算法的进展,其中又由简单数据结构到复杂数据结构依次对向量数据、矩阵数据以及张量数据的PCA发展进行了概述. 展开更多
关键词 张量主成分分析 信息压缩 Tucker分解 稳健pca 稀疏pca
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基于回归分析和主成分分析的噪声方差估计方法 被引量：9
8
作者 吴疆 尤飞 蒋平 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期1195-1201,共7页
准确可靠的噪声强度估计是数字图像处理领域中一个重要的研究课题。噪声估计的难点在于如何提取用于估计的纯噪声信息,近几年,许多算法采用主成分分析技术来避免图像纹理信息的干扰,用最小特征值来估计噪声方差,可以有效地减少图像纹理... 准确可靠的噪声强度估计是数字图像处理领域中一个重要的研究课题。噪声估计的难点在于如何提取用于估计的纯噪声信息,近几年,许多算法采用主成分分析技术来避免图像纹理信息的干扰,用最小特征值来估计噪声方差,可以有效地减少图像纹理信息对估计结果的影响,所以这类方法对于高频图像(丰富纹理图像)效果很好。由于图像块数量有限,最小特征值实际上比真实噪声方差小,而且图像块数量越少,偏差越大。如果直接把最小特征值作为估计方差,则容易低估计高噪声。该文通过回归分析确定最小特征值跟真实噪声方差的比值和图像块数量呈幂函数关系,因此可以通过最小特征值和幂函数关系得到真实的噪声方差。实验表明该文方法既能处理高频图像,又适合各种噪声水平,同时也能处理乘性高斯噪声。 展开更多
关键词 噪声图像 高斯噪声 噪声估计 主成分分析 回归分析
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基于主成分分析与深度神经网络的快速噪声水平估计算法 被引量：6
9
作者 徐少平 李崇禧 +2 位作者 林官喜 唐祎玲 胡凌燕 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期274-281,共8页
鉴于从噪声图像分解获得的原生图块集合的协方差矩阵前若干个特征值(按照升序排序)与图像噪声水平值具有强相关性,提出了一种基于主成分分析和深度神经网络的快速噪声水平估计算法.该算法首先选用原生图块集合协方差矩阵前若干个特征值... 鉴于从噪声图像分解获得的原生图块集合的协方差矩阵前若干个特征值(按照升序排序)与图像噪声水平值具有强相关性,提出了一种基于主成分分析和深度神经网络的快速噪声水平估计算法.该算法首先选用原生图块集合协方差矩阵前若干个特征值构成刻画图像噪声水平高低的特征矢量,然后在大量有代表性且已标定噪声水平值的噪声图像集合上利用深度神经网络训练预测模型以实现将特征矢量直接映射为噪声水平值,最后为获得更高的预测准确性,采用粗精预测模型相结合的两步预测方式实现.实验表明:文中算法在各个噪声级别上都具有稳定的预测准确性,且执行效率非常高,作为降噪算法的前置预处理模块具有更好的综合优势. 展开更多
关键词 图像降噪 噪声水平估计 主成分分析 深度神经网络 粗精结合策略
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主成分分析在舰船辐射噪声分类识别中的应用 被引量：11
10
作者 张岩 尹力 《应用声学》 CSCD 北大核心 2009年第1期20-26,共7页
主成分分析(PCA)是经典的多元统计分析方法,在处理多变量综合问题方面有比较突出的优势。本文主要探讨了主成分分析在舰船辐射噪声信号分类识别中的应用。在经典功率谱的基础上尝试将PCA技术运用在两种不同的方法中,对两种舰船辐射噪声... 主成分分析(PCA)是经典的多元统计分析方法,在处理多变量综合问题方面有比较突出的优势。本文主要探讨了主成分分析在舰船辐射噪声信号分类识别中的应用。在经典功率谱的基础上尝试将PCA技术运用在两种不同的方法中,对两种舰船辐射噪声进行了特征提取和分类识别,得到了较好的效果。 展开更多
关键词 主成分分析 舰船辐射噪声 功率谱 特征提取 分类识别
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基于核方法和主成分分析(PCA)的探地雷达目标特征提取新方法 被引量：4
11
作者 胡进峰 周正欧 《信号处理》 CSCD 北大核心 2005年第6期581-584,共4页
常用探地雷达目标特征提取方法LDA(又称为FDA)直接在低维的探地雷达数据空间提取探地雷达目标特征, 提取的探地雷达目标特征的区分度小;常用的正则化技术存在正则化参数选取困难的问题。本文提出先通过基于核方法的 非线性变换把低维的... 常用探地雷达目标特征提取方法LDA(又称为FDA)直接在低维的探地雷达数据空间提取探地雷达目标特征, 提取的探地雷达目标特征的区分度小;常用的正则化技术存在正则化参数选取困难的问题。本文提出先通过基于核方法的 非线性变换把低维的探地雷达样本数据投影到高维空间,然后在高维空间中用PCA对奇异的核矩阵降维重建,最后对重 建后的非奇异核矩阵用LDA提取探地雷达目标特征。对实测数据的对比处理分析表明,本文所提探地雷达目标特征提取 方法优于其它方法。 展开更多
关键词 探地雷达 特征提取 核方法 主成分分析(pca) 正则化技术 正则化参数
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非局部主成分分析极大似然估计MRI图像Rician噪声去噪 被引量：2
12
作者 吴锡 周激流 谢明元 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期481-486,共6页
由于MRI图像中噪声呈Rician分布,直接使用现有针对高斯噪声的去噪方法将引入误差。基于此本研究使用Rician噪声模型改进现有极大似然估计去噪的高斯模型,同时引入非局部主成分分析,在非局部区域选择灰度和纹理均具有较高相似性的像素进... 由于MRI图像中噪声呈Rician分布,直接使用现有针对高斯噪声的去噪方法将引入误差。基于此本研究使用Rician噪声模型改进现有极大似然估计去噪的高斯模型,同时引入非局部主成分分析,在非局部区域选择灰度和纹理均具有较高相似性的像素进行最优复原估计。使用非局部主成分分析不仅克服现有局部性去噪方法模糊边界的缺陷,而且具有更高的图像细节信息复原能力。分别应用所提出的方法、局部极大似然估计去除Rician噪声方法、采用参数修正非局部均值去除Rician噪声方法、无特定噪声模型的全变差方法,对不同噪声等级和不同纹理复杂度的图像进行定性和定量的去噪实验。结果表明,所提出的方法可在保持图像细节和纹理信息的前提下有效去噪,较之现有方法效果更好。 展开更多
关键词 图像去噪 Rician噪声 非局部主成分分析 极大似然估计
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基于主成分降维的海面散射系数快速预测方法
13
作者 刘悦 董春雷 +1 位作者 孟肖 郭立新 《电波科学学报》 北大核心 2025年第1期21-28,共8页
海面电磁散射特性与海浪参数、雷达参数等多种影响因素存在复杂的依赖关系,传统大场景海面电磁散射预测模型在面临多参数高维度映射时容易出现过拟合问题,选择合适的降维方法和模型参数是提高模型性能的有效手段。本文提出了一种基于主... 海面电磁散射特性与海浪参数、雷达参数等多种影响因素存在复杂的依赖关系,传统大场景海面电磁散射预测模型在面临多参数高维度映射时容易出现过拟合问题,选择合适的降维方法和模型参数是提高模型性能的有效手段。本文提出了一种基于主成分分析(principal components analysis,PCA)降维的海面电磁散射快速预测方法。首先,利用文氏海谱和海面电磁散射模型构建后向散射系数仿真数据集;然后,引入PCA法降低仿真参数维度,提取主要特征;最后,基于最小二乘支持向量回归机(least squares support vector regression,LSSVR)建立非线性回归模型,输入降维数据进行预测,并评估预测结果的精度。通过对比不同降维比例的预测结果,分析了主成分降维对模型性能的影响。结果表明,对仿真参数进行适当降维能够显著增加模型精度,提升模型的解释能力。当降维比例为25%左右时模型精度达到最优,当降维比例大于40%时模型精度显著下降,不利于海面电磁散射预测。 展开更多
关键词 主成分分析(pca) 海面电磁散射预测 最小二乘支持向量回归机(LSSVR) 半确定性面元法 参数降维
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基于主成分分析的果蝇算法优化支持向量机回归的红枣产量预测 被引量：4
14
作者 李晋泽 赵素娟 +3 位作者 李宁 李俊成 刘森 马继东 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第4期1425-1432,共8页
随着大数据技术和人工智能的快速发展,针对当前红枣产量预测模型精度低、模型优化时间过长等问题,以山西省1993—2020年的红枣产量及17个维度的因素作为基础数据,提出一种基于主成分分析的果蝇算法优化支持向量机回归(principal compone... 随着大数据技术和人工智能的快速发展,针对当前红枣产量预测模型精度低、模型优化时间过长等问题,以山西省1993—2020年的红枣产量及17个维度的因素作为基础数据,提出一种基于主成分分析的果蝇算法优化支持向量机回归(principal component analysis-fruit fly optimization algorithm-support vector regression,PCA-FOA-SVR)的红枣产量预测模型。首先利用主成分分析(principal component analysis,PCA)对数据进行降维处理,以5维的指标作为输入变量,产量作为输出变量;其次以支持向量机回归(support vector regression,SVR)为基础模型,利用果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)对SVR参数惩罚因子c和核函数参数g进行寻优,构建PCA-FOA-SVR模型。对试验结果进行验证。发现PCA-FOA-SVR的均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、决定系数R 2分别为3.11、3.01、0.96,SVR的各指标分别为5.33、4.07、0.9,分别提高了41.7%、26%、6.7%,最后通过GM(1,1)对各维度的数据进行预测,利用PCA-FOA-SVR模型对未来10年山西省红枣产量进行预测,结果显示在2025年红枣产量会达到一个峰值,对后续相关研究提供了一定的科学依据。 展开更多
关键词 红枣产量预测 支持向量机回归(SVR) 果蝇算法(FOA) 主成分分析(pca)
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基于自适应波段聚类主成分分析和反向传播神经网络的高光谱图像压缩 被引量：21
15
作者 陈善学 张燕琪 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第10期2478-2483,共6页
高光谱遥感图像具有丰富的光谱信息,数据量大。为了能够有效地利用高光谱图像数据,促进高光谱遥感技术的发展,该文提出一种基于自适应波段聚类主成分分析(PCA)与反向传播(BP)神经网络相结合的高光谱图像压缩算法。算法利用近邻传播(AP)... 高光谱遥感图像具有丰富的光谱信息,数据量大。为了能够有效地利用高光谱图像数据,促进高光谱遥感技术的发展,该文提出一种基于自适应波段聚类主成分分析(PCA)与反向传播(BP)神经网络相结合的高光谱图像压缩算法。算法利用近邻传播(AP)聚类算法对波段进行自适应聚类,对聚类后的各个分组分别进行PCA运算,最后利用BP神经网络对所有主成分进行编码压缩。该文的创新点在于BP神经网络压缩图像时,在训练步骤过程中,误差反向传播是用原图与输出作差值,再反向调整各层的权值、阈值。对高光谱图像进行波段聚类,不仅能够有效地利用谱间相关性,提高压缩性能,还可以降低PCA的运算量。实验结果表明,该文算法与其它现有算法比较,在相同压缩比下,其光谱角更小,信噪比更高。 展开更多
关键词 高光谱图像压缩 波段聚类 主成分分析 神经网络
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色噪声下基于白化频谱重排鲁棒主成分分析的语音增强算法 被引量：6
16
作者 罗勇江 杨腾飞 赵冬 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期3671-3679,共9页
基于鲁棒主成分分析(RPCA)的单通道语音增强算法是高斯白噪声环境下语音增强的一种重要处理手段,但其对低秩语音分量处理效果欠佳且无法较好地抑制色噪声。针对此问题,该文提出一种基于白化频谱重排RPCA的改进语音增强算法(WSRRPCA),通... 基于鲁棒主成分分析(RPCA)的单通道语音增强算法是高斯白噪声环境下语音增强的一种重要处理手段,但其对低秩语音分量处理效果欠佳且无法较好地抑制色噪声。针对此问题,该文提出一种基于白化频谱重排RPCA的改进语音增强算法(WSRRPCA),通过优化噪声白化模型,将色噪声语音增强转换成白噪声语音信号处理,利用频谱重排改进RPCA语音增强处理算法,从而获得色噪声环境下语音信号处理性能的整体提升。仿真实验表明,该算法能够较好地实现色噪声环境下的语音增强,且相对于其他算法具有更佳的噪声抑制和语音质量提升能力。 展开更多
关键词 语音增强 鲁棒主成分分析 色噪声 噪声白化 频谱重排
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沙颍河流域丰水期地表水水化学特征及主要离子来源分析
17
作者 刘健 廉勇 +4 位作者 苏绘梦 刘运涛 卢玮 吴洋洋 李川 《安全与环境工程》 北大核心 2025年第4期224-234,共11页
沙颍河是淮河的最大支流,其地表水水化学特征及主要离子来源的研究对于理解整个淮河流域的水化学组成与演化至关重要。采集该流域2020年8月丰水期不同河段的41组河水样本,通过水化学特征分析、主成分分析和离子比值等方法,识别了水体主... 沙颍河是淮河的最大支流,其地表水水化学特征及主要离子来源的研究对于理解整个淮河流域的水化学组成与演化至关重要。采集该流域2020年8月丰水期不同河段的41组河水样本,通过水化学特征分析、主成分分析和离子比值等方法,识别了水体主要离子来源。结果表明:沙颍河流域上游河段阳离子当量浓度顺序为Ca^(2+)>Na^(+)>Mg^(2+)>K^(+),阴离子当量浓度顺序为HCO_(3)^(-)>SO_(4)^(2-)>Cl^(-)>NO_(3)^(-),中下游阳离子当量浓度顺序为Na^(+)>Ca^(2+)>Mg^(2+)>K^(+),阴离子当量浓度顺序为HCO_(3)^(-)>Cl^(-)>SO_(4)^(2-)>NO_(3)^(-),从上游至下游Cl^(-)/SO_(4)^(2-)值逐渐增大,沙颍河的汇入直接影响了淮河水化学组分的变化;水化学组合受岩石风化作用和人类活动的双重影响,离子主要来源于硅酸盐岩和碳酸盐岩的溶解作用,颍河上游及沙河主要离子来源受控于表层风化岩石矿物的溶解,沙颍河干流中下游、贾鲁河及颍河下游河水受到人类活动污染与硅酸盐岩溶解的影响;水体中存在明显的正向阳离子交换作用,从上游至中下游水体中Na^(+)、K^(+)浓度升高而Ca^(2+)、Mg^(2+)浓度降低。该研究阐明了研究区主要离子的来源及下游人为输入对地表水水化学组分的影响,为流域水污染治理提供了科学依据。 展开更多
关键词 沙颍河流域 水化学 主成分分析(pca) 离子来源 人类活动
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基于稀疏主成分分析的图像噪声估计方法 被引量：5
18
作者 杨华 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期913-920,共8页
实现数字图像中噪声参数的精确估计对提高图像处理的质量有重要意义。对被高斯白噪声所污染的图像进行稀疏主成分分析时,其部分主成分的负载向量的均值与高斯白噪声标准差呈现一定的线性关系。基于此特征,本文提出了一种快速精确的图像... 实现数字图像中噪声参数的精确估计对提高图像处理的质量有重要意义。对被高斯白噪声所污染的图像进行稀疏主成分分析时,其部分主成分的负载向量的均值与高斯白噪声标准差呈现一定的线性关系。基于此特征,本文提出了一种快速精确的图像噪声估计方法。在该方法中,通过对高斯白噪声污染图像添加多种已知标准差等级的新的高斯白噪声以产生多幅新图像,然后对每幅图像进行稀疏主成分分析,并求取多个主成分负载向量均值。最后,通过求解一个超定方程组实现图像高斯噪声标准差等级的精确估计。实验结果表明,本方法在低噪声(δ0=5)到高噪声(δ0=70)条件下均具有较高的估计精度和较强的鲁棒性,在实际工程中具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 稀疏主成分分析 高斯白噪声 图像噪声估计
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结合拉曼光谱主成分分析-线性判别进行蛇纹石玉产地溯源的探索 被引量：1
19
作者 叶旭 杨炯 +1 位作者 丘志力 岳紫龙 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2551-2558,共8页
蛇纹石是中国最早使用的玉石之一,开展蛇纹石玉的产地溯源探索,对认识中国古代玉文化发展历程,重建古代玉石贸易路线均有重要的意义。但由于蛇纹石玉产地众多,目前尚没有成熟的蛇纹石玉产地溯源的判别技术。以产自陕西汉中、甘肃敦煌、... 蛇纹石是中国最早使用的玉石之一,开展蛇纹石玉的产地溯源探索,对认识中国古代玉文化发展历程,重建古代玉石贸易路线均有重要的意义。但由于蛇纹石玉产地众多,目前尚没有成熟的蛇纹石玉产地溯源的判别技术。以产自陕西汉中、甘肃敦煌、河南栾川、辽宁岫岩、山东泰安、甘肃武山6地的蛇纹石玉为研究对象,在66块样品上共采集到200个高质量拉曼光谱数据,并在对测试结果进行主成分分析(PCA)的基础上建立了线性判别分析(LDA)的产地判别模型。结果显示,不同产地蛇纹石玉的矿物组成有所差异,汉中蛇纹石玉的主要矿物成分有纤蛇纹石和利蛇纹石两种;敦煌蛇纹石玉则为纤蛇纹石和利蛇纹石的均匀混合型;泰安蛇纹石玉的主要矿物成分有利蛇纹石(墨玉)和叶蛇纹石(碧玉和翠斑玉)两种;河南栾川、辽宁岫岩、甘肃武山蛇纹石玉的主要矿物成分均为叶蛇纹石。在严格控制实验条件的前提下,将拉曼光谱数据结合PCA+LDA分析可以对不同产地的蛇纹石玉进行区分,所建立的LDA判别模型的训练集数据和测试集数据的产地判别正确率分别达到了96.25%和92.50%。这显示出利用无损检测拉曼光谱技术进行蛇纹石玉产地溯源具有潜在价值。将拉曼光谱无损检测数据结合统计学或机器学习方法来构建判别模型可能是解决蛇纹石玉产地溯源瓶颈新的技术路径。 展开更多
关键词 蛇纹石玉 拉曼光谱 产地溯源 主成分分析(pca) 线性判别分析(LDA)
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矩阵数据基于鲁棒主成分分析的距离加权判别分析 被引量：1
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作者 葛焌迟 赵为华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第7期2073-2079,共7页
距离加权判别(DWD)是一种已被广泛应用的矩阵数据分类模型,当数据中存在严重的噪声污染时,该模型的性能会明显下降。鲁棒主成分分析(RPCA)因具备分离数据矩阵低秩结构和稀疏部分的特性已成为解决该问题的有效手段之一。因此,提出一种矩... 距离加权判别(DWD)是一种已被广泛应用的矩阵数据分类模型,当数据中存在严重的噪声污染时,该模型的性能会明显下降。鲁棒主成分分析(RPCA)因具备分离数据矩阵低秩结构和稀疏部分的特性已成为解决该问题的有效手段之一。因此,提出一种矩阵数据鲁棒距离加权判别(RDWD-2D)模型。特别地,该模型以有监督的方式对数据矩阵进行鲁棒主成分分析,并同步实现干净数据的恢复与分类。在MNIST和COIL20数据集上的实验结果表明,针对有噪声污染或数据缺失的矩阵数据,与DWD-2D、RPCA+DWD等模型相比,RDWD-2D模型有最好的数据恢复能力和最高的分类准确率;同时RDWD-2D模型对于数据污染度也有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 鲁棒分类模型 距离加权判别(DWD) 矩阵数据 主成分分析(pca)
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