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基于主成分分析算法和K均值聚类算法的药品库存分类管理 被引量:1
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作者 唐蕾 邱磊 +1 位作者 俞佳慧 冀召帅 《医药导报》 北大核心 2025年第4期682-686,共5页
目的针对目前药品分类主观性较强、分类标准模糊、影响因素繁杂的问题,探讨一种科学的药品分类方法,以降低库存成本,提高库存的有效性。方法在北京某三级医院2021—2022年历史数据中随机抽取700种药品为研究对象,通过主成分分析(PCA)算... 目的针对目前药品分类主观性较强、分类标准模糊、影响因素繁杂的问题,探讨一种科学的药品分类方法,以降低库存成本,提高库存的有效性。方法在北京某三级医院2021—2022年历史数据中随机抽取700种药品为研究对象,通过主成分分析(PCA)算法和K均值聚类(K-means)算法对研究对象进行分类。结果确定轮廓系数为0.3470的分类数4为最佳分类数,将700种药品分为4类,其中有363种归为第一类,186种归为第二类,94种归为第三类,57种归为第四类。将该文研究的药品分类方法模拟运用到某三级医院2023年第二季度的药品库存管理中,模拟结果表明该分类方法能够降低库存成本,提高库存有效性。结论基于PCA算法和K-means聚类算法的药品分类方法能够为药品库存分类管理提供可靠依据。 展开更多
关键词 药品分类 主成分分析算法 K均值聚类算法 药品库存管理
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密度敏感鲁棒模糊核主成分分析算法 被引量:2
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作者 陶新民 常瑞 +3 位作者 沈微 李晨曦 王若彤 刘艳超 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期358-372,共15页
针对传统核主成分分析算法(Kernel principal component analysis, KPCA)对野性样本点敏感等缺陷,提出一种密度敏感鲁棒模糊核主成分分析算法(Density-Sensitive robust fuzzy kernel principal component analysis, DRF-KPCA).该算法... 针对传统核主成分分析算法(Kernel principal component analysis, KPCA)对野性样本点敏感等缺陷,提出一种密度敏感鲁棒模糊核主成分分析算法(Density-Sensitive robust fuzzy kernel principal component analysis, DRF-KPCA).该算法首先通过引入相对密度确定样本初始隶属度,并构建出基于重构误差的隶属度确定方法,同时采用最优梯度下降法实现隶属度的更新,有效解决了传统核主成分分析算法对野性样本点敏感导致的主成分偏移等问题.最后,通过简化重构误差的计算公式,大大降低了算法的计算复杂度和运行时间.实验部分,利用有野性样本点和无野性样本点的数据集对本文算法、KPCA及其他改进算法的主成分分析性能进行测试,结果表明DRF-KPCA能有效消除野性样本点对主元分布的影响.此外,试验通过分析参数对算法性能的影响给出了合理的参数取值建议.最后将本文算法与其他算法应用到分类问题中进行对比,实验表明本文算法的分类性能较其他算法有显著提高. 展开更多
关键词 相对密度 主成分分析算法 隶属度 分类性能
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一种基于主成分分析算法的车辆阴影消除算法 被引量:1
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作者 李亚伟 曹凯 +1 位作者 王杰 梅超 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第28期91-97,共7页
针对车辆检测中的阴影问题,提出了一种基于主成分分析算法(principal component analysis,PCA)的交通视频车辆阴影消除算法。该算法通过引入PCA算法确定阴影区域的方位,将算法的计算复杂度降低了3/4,提高了检测效率。基于亮度与纹理的... 针对车辆检测中的阴影问题,提出了一种基于主成分分析算法(principal component analysis,PCA)的交通视频车辆阴影消除算法。该算法通过引入PCA算法确定阴影区域的方位,将算法的计算复杂度降低了3/4,提高了检测效率。基于亮度与纹理的分布特征,提出了一种IT(inverse transformation)模型将阴影区域转化为与其相应背景相似的分布以弱化阴影,从而使阴影像素在背景差法中被检测为背景像素与运动车辆分离。实验表明,本文算法阴影检测与分辨率高,阴影消除效果好,显著提高了检测的准确性。 展开更多
关键词 车辆检测 主成分分析算法(PCA算法) 阴影弱化 阴影消除
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重加权稀疏主成分分析算法及其在人脸识别中的应用 被引量:7
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作者 李东博 黄铝文 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第3期717-722,共6页
针对主成分分析(PCA)算法获取的主成分向量不够稀疏,拥有较多的非零元这一问题,使用重加权方法对PCA算法进行优化,提出了一个新的提取高维数据特征的方法,即重加权稀疏主成分分析(RSPCA)算法。首先,将重加权?1最优化框架和LASSO回归模... 针对主成分分析(PCA)算法获取的主成分向量不够稀疏,拥有较多的非零元这一问题,使用重加权方法对PCA算法进行优化,提出了一个新的提取高维数据特征的方法,即重加权稀疏主成分分析(RSPCA)算法。首先,将重加权?1最优化框架和LASSO回归模型引入到PCA算法数学模型中,建立新的数据降维模型;然后,使用交替最小化算法、奇异值分解算法、最小角回归算法等方式对模型进行求解;最后,使用人脸识别实验对算法效果进行了验证。在实验中使用K折交叉验证的方法针对ORL人脸数据集分别使用PCA算法和RSPCA算法进行识别实验。实验结果表明,RSPCA算法在获取更稀疏解的情况下仍拥有着不弱于PCA算法的表现,平均识别准确率达到95.1%,所提算法与表现最好的sPCA-rSVD算法相比,识别准确率提高了6.2个百分点;针对手写数字识别这一具体现实应用进行求解,获取到平均识别准确率96.4%的良好实验效果。证明了所提方法在人脸识别及书写数字识别方面的优异性。 展开更多
关键词 稀疏优化 数据降维 主成分分析算法 人脸识别 手写数字识别
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基于稀疏主成分分析特征选择算法的山楂叶产地判别模型研究 被引量:2
5
作者 梁小娟 王娅妮 +4 位作者 马晋芳 孙鹏 郭拓 严诗楷 肖雪 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期307-314,共8页
为实现山楂叶产地的快速判别,提出一种基于稀疏主成分分析特征选择(SPCAFS)与支持向量机(SVM)建模的定性分析方法。采用近红外积分球漫反射光谱法采集6个产地共41批山楂叶123份样品的近红外光谱图,经数据预处理后,通过SPCAFS对代表性特... 为实现山楂叶产地的快速判别,提出一种基于稀疏主成分分析特征选择(SPCAFS)与支持向量机(SVM)建模的定性分析方法。采用近红外积分球漫反射光谱法采集6个产地共41批山楂叶123份样品的近红外光谱图,经数据预处理后,通过SPCAFS对代表性特征波段进行选择,并采用SVM建立山楂叶近红外产地判别模型。模型与连续投影(SPA),正则化自表示(RSR)和稀疏子空间聚类(SSC)3种特征选择算法进行对比,以准确率、精确度和灵敏度作为评价标准,评估所提模型的预测性能。结果显示,SPCAFS的特征波段数相比于全波长建模从1500减少到21,预测结果的准确率和精确度分别从78%、76%提升至97%、100%。同时,相比于SPA、RSR、SSC算法,准确率分别提升了6%、3%、3%,精确度分别提升了13%、10%、5%,模型的预测能力得到显著提升,基于SPCAFS的SVM判别模型可实现山楂叶南北产地的快速判别。 展开更多
关键词 近红外光谱 特征选择 山楂叶 产地判别 稀疏成分分析特征选择算法 支持向量机
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基于主成分分析和改进支持向量机的锂离子电池健康状态预测 被引量:18
6
作者 宋哲 高建平 +1 位作者 潘龙帅 郗建国 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2020年第11期21-27,共7页
针对现有锂离子电池健康状态(SOH)预测方法预测精度不高,且预测准确率易受特征参数冗余或不足影响的问题,提出一种将主成分分析(PCA)算法与粒子群优化(PSO)支持向量回归(SVR)模型相结合的方法,首先提取多个可以反映电池性能退化状态的... 针对现有锂离子电池健康状态(SOH)预测方法预测精度不高,且预测准确率易受特征参数冗余或不足影响的问题,提出一种将主成分分析(PCA)算法与粒子群优化(PSO)支持向量回归(SVR)模型相结合的方法,首先提取多个可以反映电池性能退化状态的特征参数,然后应用PCA算法对特征参数进行降维处理,构建基于SVR的SOH预测模型,并使用PSO算法对SVR关键参数进行全局寻优,最后采用美国国家航空航天局电池数据集与现有的预测方法进行对比试验,结果表明,该方法具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态 粒子群优化 主成分分析算法 支持向量回归
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基于主成分分析的人工智能台风路径预报模型 被引量:18
7
作者 黄小燕 金龙 《大气科学》 CSCD 北大核心 2013年第5期1154-1164,共11页
利用主成分分析可以从具有随机噪声干扰的气象场提取主要信号特征,排除随机干扰的能力,论文以1980~2010年共31年6~9月西行进入南海海域的台风样本为基础,综合考虑台风移动路径的气候持续因子和数值预报产品动力预报因子,采用主成分分... 利用主成分分析可以从具有随机噪声干扰的气象场提取主要信号特征,排除随机干扰的能力,论文以1980~2010年共31年6~9月西行进入南海海域的台风样本为基础,综合考虑台风移动路径的气候持续因子和数值预报产品动力预报因子,采用主成分分析的特征提取与逐步回归计算相结合的预报因子信息数据挖掘技术,以进化计算的遗传算法,生成期望输出相同的多个神经网络个体,建立了一种新的非线性人工智能集合预报模型,进行了分月台风路径预报模型的预报建模研究。在预报建模样本、独立预报样本相同的情况下,分别采用人工智能集合预报方法和气候持续法进行了预报试验,试验对比结果表明,前者较后者在6、7、8和9月份台风路径预报中,平均绝对误差分别下降了7.4%、4.8%、12.4%、17.0%。另外,论文进一步在初选预报因子和样本个例相同的情况下,通过比较新模型与直接采用主成分分析方法选因子并分别运用逐步回归和遗传—神经网络集合预报模型进行计算的预报精度差异表明,前者具有更高的预报精度,其原因是该方法挖掘利用了全部备选预报因子的有用预报信息,而且遗传—神经网络集合预报模型的是由多个神经网络个体预报结果合成,集合模型的各个神经网络个体的网络结构,是通过遗传算法的优化计算确定的,因此,该集合预报模型的泛化能力显著提高,在实际天气预报中具有较好的实用性和推广价值。 展开更多
关键词 成分分析遗传算法集合预报气候持续法 台风路径
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激光诱导击穿光谱结合PCA-BP算法的荧光粉检测与识别
8
作者 沈令斌 田丽萍 +1 位作者 田东鹏 刘玉柱 《激光技术》 北大核心 2025年第3期469-474,共6页
为了提高电子废弃物的分类回收利用效率,基于激光诱导击穿光谱技术和主成分分析(PCA)算法与反向传播(BP)算法,建立了一种电子荧光粉检测与识别系统来验证该系统的可靠性。以3种不同型号的荧光粉(CRT-B,P43和P47)为例,采用该系统获取荧... 为了提高电子废弃物的分类回收利用效率,基于激光诱导击穿光谱技术和主成分分析(PCA)算法与反向传播(BP)算法,建立了一种电子荧光粉检测与识别系统来验证该系统的可靠性。以3种不同型号的荧光粉(CRT-B,P43和P47)为例,采用该系统获取荧光粉样品在200 nm~890 nm范围内的激光诱导击穿光谱数据,完成了对光谱谱线校正和元素标定。结果表明,荧光粉CRT-B富含元素Zn、Al,P43富含元素Gd,P47富含元素Y、Si,P47中还检测到微量元素Ce;利用PCA算法分析光谱数据,前3个主成分的贡献率高达99.769%,3种荧光粉在空间中可以被清晰地分开;建立的PCA-BP神经网络模型对CRT-B、P43及P47荧光粉的识别率分别为99.8%、100%和100%。该研究结果对工业生产生活中电子废弃物的快速检测和回收利用是有帮助的。 展开更多
关键词 激光技术 荧光粉检测 高精度识别 激光诱导击穿光谱 主成分分析算法 反向传播算法
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基于结构光的曲面工件自主焊接技术研究
9
作者 邓泽健 杨淼森 +2 位作者 刘西洋 杜荣臻 刘剑威 《现代制造工程》 北大核心 2025年第7期96-104,共9页
随着机器视觉技术的快速发展,智能焊接技术在机械制造领域中的应用越来越广泛。通过结构光相机建立三维模型,开发出无需示教的机器人自主焊接方法,可在铸钉辊的复杂几何轮廓上实现高精度焊接路径的自动生成。首先,对三维重建之后的点云... 随着机器视觉技术的快速发展,智能焊接技术在机械制造领域中的应用越来越广泛。通过结构光相机建立三维模型,开发出无需示教的机器人自主焊接方法,可在铸钉辊的复杂几何轮廓上实现高精度焊接路径的自动生成。首先,对三维重建之后的点云使用曲面拟合、直通滤波、区域生长和边缘提取等算法进行分割和预处理。然后,对陶瓷柱的边缘点云和质心建立数学模型,获得焊接点位。最后,使用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)算法,对三维空间中的焊接点位进行最优路径求取,并自主规划出整个曲面工件的焊接路径,样本数据显示,系统整体误差小于0.5 mm。工程试验结果表明,焊缝外观无明显缺陷,满足铸钉辊活性气体保护电弧焊(Metal Active Gas arc welding,MAG焊)工艺的自主焊接生产需要。该结果对具有一定曲面的铸钉辊表面自主堆焊工程应用具有一定的指导意义和参考价值。 展开更多
关键词 焊接 结构光 曲面工件 主成分分析算法 路径规划
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基于机器学习算法的块石形状分类及土石混合体数值模拟 被引量:1
10
作者 曾海英 叶沛楠 +2 位作者 金华辉 刘京雨 岑夺丰 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2119-2127,2181,共10页
现有块石形状特征的数值模型或过于简化块石形状或未进行块石形状的频率统计,为此基于主成分分析算法(PCA)和K均值聚类算法,提出新的建模方法.利用Matlab对土石混合体断面照片进行数字图像处理,得到块石轮廓样本;对块石轮廓进行形心原... 现有块石形状特征的数值模型或过于简化块石形状或未进行块石形状的频率统计,为此基于主成分分析算法(PCA)和K均值聚类算法,提出新的建模方法.利用Matlab对土石混合体断面照片进行数字图像处理,得到块石轮廓样本;对块石轮廓进行形心原点化、长轴水平化、最大极径归一化等标准化处理,得到标准化后的块石轮廓向量.分别采用PCA和K均值聚类算法对块石轮廓向量进行降维和聚类,对得到的分类块石形状进行频率统计.建立考虑块石形状分类及频率、颗粒级配、块石倾角的土石混合体随机模型,进行双轴压缩数值模拟,分析塑性应变和应力-应变曲线特征.在较高含石量和较大块石粒径情况下比较模型的变形和抗压强度,考虑块石形状的土石混合体模型与传统含多边形块石的土石混合体模型差异明显. 展开更多
关键词 土石混合体 块石形状 主成分分析算法(PCA) K均值聚类算法
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基于改进的加速鲁棒特征算法的工件定位方法 被引量:6
11
作者 钟佩思 刘敬华 +1 位作者 刘梅 倪伟 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第5期197-202,共6页
为了解决传统的图像处理算法识别现场获得的工件图像速度慢且匹配效果较差等问题,通过对工件图像的识别方法进行研究,提出了一种改进的加速鲁棒特征(SURF)算法可以实现工件准确、实时的定位。该算法基于加速分割测试特征检测器(FAST)对S... 为了解决传统的图像处理算法识别现场获得的工件图像速度慢且匹配效果较差等问题,通过对工件图像的识别方法进行研究,提出了一种改进的加速鲁棒特征(SURF)算法可以实现工件准确、实时的定位。该算法基于加速分割测试特征检测器(FAST)对SURF算法的特征提取方式进行改进,首先利用FAST提取特征点,然后通过SURF算法生成特征点描述子,使用主成分分析算法(PCA)对描述子进行降维。随后以欧式距离作为相似性度量进行粗匹配,再采用随机抽样一致算法(RANSAC)剔除误匹配点。最后结合双目视觉技术得到工件空间位置坐标。实验结果表明:本文提出的算法在运行时间上相比传统SURF算法减少80%,同时提高了匹配的精度。达到了准确、实时的工件定位目的。 展开更多
关键词 加速分割测试特征 加速鲁棒特征 主成分分析算法降维 双目视觉 工件定位
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基于局部和全局的特征提取算法及在人脸识别中的应用 被引量:7
12
作者 张国印 楼宋江 +1 位作者 程慧杰 王庆军 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第8期285-287,共3页
提出了一种基于局部和全局特征的特征提取算法。该算法不仅能保持数据集的局部性,同时也考虑了数据集的全局性,使得降维后的数据既能保持邻近关系,又能从整体上较好地重构和展现。PCA()能较好地展现原数据集,LPP能保持局部邻近关系,算... 提出了一种基于局部和全局特征的特征提取算法。该算法不仅能保持数据集的局部性,同时也考虑了数据集的全局性,使得降维后的数据既能保持邻近关系,又能从整体上较好地重构和展现。PCA()能较好地展现原数据集,LPP能保持局部邻近关系,算法结合了这两个算法的思想,但由于LPP没有考虑类别信息,故先对LPP进行改进,给出了一种有监督的局部保持投影算法,使得提出的算法能更加有利于分类问题。通过人脸识别实验,验证了算法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 特征提取 局部性 全局性 LPP 主成分分析算法 人脸识别
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基于渐变信号的HHT-PCA-MRVM煤岩辨识算法 被引量:2
13
作者 曹庆春 刘帅 +2 位作者 王怀震 蔡冬雷 孟超 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第8期138-140,144,共4页
针对井下无人、自动作业的新型采煤战略目标,提出了对于截割电机输入电流信号渐变的分析,通过Hilbert变换-主成分分析-多分类相关向量机(HHT-PCA-MRVM)对煤岩进行识别,从而满足复杂的开采需求。在煤矿开采实验平台上进行了良好的实验验... 针对井下无人、自动作业的新型采煤战略目标,提出了对于截割电机输入电流信号渐变的分析,通过Hilbert变换-主成分分析-多分类相关向量机(HHT-PCA-MRVM)对煤岩进行识别,从而满足复杂的开采需求。在煤矿开采实验平台上进行了良好的实验验证,实验证明:通过对传感器采集传输的电流渐变信号分析,在煤岩突变时其值波动较为明显,能够很好地为MRVM煤岩识别提供分类界限,煤岩识别率为95%,对于综采自动化有较好的作用。 展开更多
关键词 采煤机 煤岩识别 多分类相关向量机 Hilbert变换算法 主成分分析算法
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音频指纹搜索中数据预处理的改进算法 被引量:1
14
作者 关耀铧 申凌 +1 位作者 吴云 赵勇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第21期145-147,170,共4页
不同的音频指纹提取算法需要不同的音频指纹搜索。针对某些特定(例如:foosic算法)的音频指纹提取算法,在数据预处理方面提出并实现了两种新的音频指纹搜索算法:PCA(Principle Component Analysis)主成分分析算法、不同帧之间相应的数据... 不同的音频指纹提取算法需要不同的音频指纹搜索。针对某些特定(例如:foosic算法)的音频指纹提取算法,在数据预处理方面提出并实现了两种新的音频指纹搜索算法:PCA(Principle Component Analysis)主成分分析算法、不同帧之间相应的数据求和算法。实验结果表明:应用PCA算法,在搜索正确率为94.98%的情况下,搜索时间缩短为8.42%;应用求和算法,在搜索正确率为95.92%的情况下,搜索时间缩短为3.72%。 展开更多
关键词 音频指纹搜索 主成分分析算法 求和算法 数据预处理
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改进的模块PCA人脸识别新算法 被引量:23
15
作者 赵鑫 汪维家 +2 位作者 曾雅云 熊才伟 任彦嘉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第2期161-164,176,共5页
由于传统的PCA要求训练样本符合高斯分布,而现实中得到的图片往往由于光照、表情、姿态的不同,不符合高斯分布。为了使PCA不再局限于高斯分布,并且不影响其识别率,提出一种改进的模块PCA人脸识别新算法。一方面,新算法采取了分块方式,... 由于传统的PCA要求训练样本符合高斯分布,而现实中得到的图片往往由于光照、表情、姿态的不同,不符合高斯分布。为了使PCA不再局限于高斯分布,并且不影响其识别率,提出一种改进的模块PCA人脸识别新算法。一方面,新算法采取了分块方式,将具有同一姿态的图片划分进同一矩阵,以使训练样本更接近于高斯分布。另一方面,新算法对传统PCA算法中前三个主分量加小于1的权重系数,可以减少光照变化对识别率的影响。利用分块和权重系数的共同作用使得PCA不再局限于高斯分布,同时提高识别率。最后在ORL人脸库上进行实验,结果表明新算法优于传统的PCA算法。 展开更多
关键词 成分分析 人脸识别 权重系数 改进的成分分析(PCA)算法
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基于神经网络算法的沥青路面使用性能组合预测模型研究 被引量:6
16
作者 曹雪娟 卢治琳 +2 位作者 吴博文 黄莹 王民 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期71-77,共7页
为了准确预测沥青路面使用性能变化规律,提出了基于径向基神经网络算法的路面使用性能组合预测模型PCA-GA-RBF;针对神经网络收敛速度慢、模型参数容易陷入局部最优的问题,采用主成分分析算法对路面使用性能影响因素进行了降维处理,利用... 为了准确预测沥青路面使用性能变化规律,提出了基于径向基神经网络算法的路面使用性能组合预测模型PCA-GA-RBF;针对神经网络收敛速度慢、模型参数容易陷入局部最优的问题,采用主成分分析算法对路面使用性能影响因素进行了降维处理,利用遗传算法对神经网络结构进行了优化;通过路面行驶质量的预测分析对组合预测模型进行了验证。研究表明:组合预测模型PCA-GA-RBF的拟合优度R2=0.820,均方根误差S=2.645,比单一RBF神经网络预测模型误差降低了11.4%,平均预测准确率为84.13%;组合预测模型计算速率快、预测精度高、预测效果好。 展开更多
关键词 道路工程 RBF神经网络模型 主成分分析算法 遗传算法
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基于K-P算法优化的手写汉字细化算法 被引量:1
17
作者 范勇峰 李成城 林民 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第10期3076-3083,共8页
为解决现有汉字细化算法中的骨架断裂、交叉点畸变等问题,提出一种K-P(Kmeans++-PCA)算法,优化现有的手写汉字细化算法。提出交叉点匹配模板,减少骨架毛刺去除时对非交叉点的遍历,借助主成分分析算法与端点距离对骨架断点进行连接判断,... 为解决现有汉字细化算法中的骨架断裂、交叉点畸变等问题,提出一种K-P(Kmeans++-PCA)算法,优化现有的手写汉字细化算法。提出交叉点匹配模板,减少骨架毛刺去除时对非交叉点的遍历,借助主成分分析算法与端点距离对骨架断点进行连接判断,对骨架交叉点畸变进行处理,使用点到边界方向距离算法提取交叉区域后结合Kmeans++聚类对畸变区域进行分析,利用笔画走势信息对骨架进行修复并使用B样插值算法完成骨架重建。将优化后的算法在手写汉字数据集上进行实验,验证了优化后的算法优于优化前的算法。 展开更多
关键词 手写汉字 汉字细化 主成分分析算法 骨架断裂 点到边界方向距离算法 交叉点畸变 Kmeans++聚类
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中国金融风险预警系统的构建研究——基于K-均值聚类算法和BP神经网络 被引量:22
18
作者 李梦雨 《中央财经大学学报》 CSSCI 北大核心 2012年第10期25-30,共6页
本文首先通过研究我国1994—2011年的经济数据,对关系到金融系统稳定的16项经济变量进行主成分分析,进而将所选变量归结为宏观经济、金融体系、对外经贸三个方面。在此基础上运用K—均值聚类算法,把金融系统风险状态分为四类。继而借助B... 本文首先通过研究我国1994—2011年的经济数据,对关系到金融系统稳定的16项经济变量进行主成分分析,进而将所选变量归结为宏观经济、金融体系、对外经贸三个方面。在此基础上运用K—均值聚类算法,把金融系统风险状态分为四类。继而借助BP神经网络建立了我国金融系统风险的预警模型,并通过2011年的数据对我国2012年金融系统运行状况进行了预测。预测结果表明我国2012年处于轻度风险状态,总需求的回落和资产泡沫的收缩将是影响我国金融系统稳定运行的主要问题。最后对我国如何预测并防范金融风险给出了政策建议。 展开更多
关键词 金融风险预警系统 成分分析K-均值聚类算法BP神经网络
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基于KPCA特征量降维的风电并网系统暂态电压稳定性评估 被引量:1
19
作者 张晓英 史冬雪 +1 位作者 张琎 张鑫 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期96-103,共8页
针对电力系统暂态电压稳定性评估中所需特征量数据庞大,影响模型训练时间,降低计算效率等问题,提出了一种基于核主成分分析方法KPCA和CPSO-BP组合的风电并网系统暂态电压稳定性评估方法.首先根据输入特征采集原始特征集,采用核主成分分... 针对电力系统暂态电压稳定性评估中所需特征量数据庞大,影响模型训练时间,降低计算效率等问题,提出了一种基于核主成分分析方法KPCA和CPSO-BP组合的风电并网系统暂态电压稳定性评估方法.首先根据输入特征采集原始特征集,采用核主成分分析算法对特征量进行非线性数据处理,提取出最优的特征集.然后将降维后的特征集作为CPSO-BP神经网络输入量进行监督学习,将得到的模型按照临界故障切除时间裕度值的大小进行分类,将分类后的样本进行风电并网系统的暂态电压稳定性评估和临界故障切除时间裕度值预测.仿真分析结果表明,对输入特征进行降维,保留重要输入特征量,剔除冗余特征量,不仅简化了模型,还提高了网络评估的准确性和计算效率. 展开更多
关键词 风电并网 主成分分析算法 降维 CPSO-BP神经网络 暂态电压稳定性评估
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通信垃圾文本识别的半监督学习优化算法
20
作者 邱宁佳 沈卓睿 +1 位作者 王辉 王鹏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第17期121-128,共8页
在对非平衡通信文本使用随机下采样来提高分类器性能时,为了解决随机下采样样本发生有偏估计的问题,提出基于否定选择密度聚类的下采样算法(NSDC-DS)。利用否定选择算法的自体异常检测机制改善传统聚类,将样本中心点和待聚类样本分别作... 在对非平衡通信文本使用随机下采样来提高分类器性能时,为了解决随机下采样样本发生有偏估计的问题,提出基于否定选择密度聚类的下采样算法(NSDC-DS)。利用否定选择算法的自体异常检测机制改善传统聚类,将样本中心点和待聚类样本分别作为检测器和自体集,对两者进行异常匹配;使用否定选择密度聚类算法对样本相似性进行评估,改进传统的下采样方法,使用NBSVM分类器对采样后的通信样本进行垃圾识别;使用PCA对样本所具有的信息量进行评估,提出改进的PCA-SGD算法对模型参数进行调优,完成通信垃圾文本的半监督识别任务。为了验证改进算法的优越性,使用不平衡通信文本等多个数据集,在否定选择密度聚类、NSDC-DS算法、PCASGD与传统模型上进行对比分析。实验结果表明,改进的模型不仅具有较好的通信垃圾文本识别能力,而且具有较快和稳定的收敛速度。 展开更多
关键词 非平衡数据 垃圾文本识别 否定选择密度聚类 基于否定选择密度聚类的下采样算法(NSDC-DS) 基于成分分析的随机梯度下降(PCA-SGD)算法
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