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基于无信息变量和偏最小二乘投影分析的高光谱散射图像最优波段选择
被引量：
10
1
作者
王爽
黄敏
朱启兵
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第3期428-432,共5页
提出了一种无信息变量消除和偏最小二乘投影分析相结合的苹果高光谱散射图像最优波段选择方法.经该算法提取后的波段降为全谱的26%,将选择后的波段作为输入变量建立了苹果硬度的偏最小二乘预测模型.预测均方根误差由6.00N降为5.73N,相...
提出了一种无信息变量消除和偏最小二乘投影分析相结合的苹果高光谱散射图像最优波段选择方法.经该算法提取后的波段降为全谱的26%,将选择后的波段作为输入变量建立了苹果硬度的偏最小二乘预测模型.预测均方根误差由6.00N降为5.73N,相关系数也有所提高,并与遗传算法作了比较.结果表明,该算法能有效消除原光谱矩阵中冗余的信息,且不存在遗传算法中的参量选择随机性等缺点.该算法为高光谱散射图像最优波段选择提供了一个理想的方法.
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关键词
无信息
变量
和偏最小二乘
投影
算法
高光谱图像技术
波段选择
无损检测
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职称材料
基于VP和Prony算法的电力系统低频振荡模式识别
被引量：
1
2
作者
温阳东
赵银平
+1 位作者
甘敏
丁明
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第9期1045-1048,1054,共5页
研究低频振荡特征辨识算法是实现电力系统低频振荡监视的重要理论基础。文章基于Prony算法,结合变量投影(VP),采用奇异值分解(SVD),应用可分离最小二乘,辨识出Prony算法数学模型参数,不仅避免了传统Prony算法矩阵求逆困难和误差较大的问...
研究低频振荡特征辨识算法是实现电力系统低频振荡监视的重要理论基础。文章基于Prony算法,结合变量投影(VP),采用奇异值分解(SVD),应用可分离最小二乘,辨识出Prony算法数学模型参数,不仅避免了传统Prony算法矩阵求逆困难和误差较大的问题,而且降低了参数空间的维数,简化了搜索空间的拓扑结构,增强了模式识别的抗噪性能和运算速度。仿真结果表明,该算法提高了电力系统低频振荡模式识别的效率和精度。
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关键词
电力系统
PRONY
算法
变量投影算法
低频振荡
奇异值分解
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职称材料
基于VP算法的前馈神经网络参数优化
被引量：
3
3
作者
赵银平
张刚林
+1 位作者
温阳东
甘敏
《控制工程》
CSCD
北大核心
2016年第2期309-312,共4页
优化神经网络参数是一个非常重要的问题,不同的算法得到不同的性能。研究前馈神经网络(FFNN)参数优化问题,基于变量投影算法(VP),采用SVD分解,应用可分离变量非线性最小二乘,不仅降低了参数空间的维数,而且简化了搜索空间的拓扑结构,从...
优化神经网络参数是一个非常重要的问题,不同的算法得到不同的性能。研究前馈神经网络(FFNN)参数优化问题,基于变量投影算法(VP),采用SVD分解,应用可分离变量非线性最小二乘,不仅降低了参数空间的维数,而且简化了搜索空间的拓扑结构,从而提高前馈神经网络参数优化的性能。一种著名的Mackey-Glass混沌时间序列被用来检验算法的性能,实验结果表明基于SVD分解的可分离变量非线性最小二乘算法的收敛速度和预测精度要优于未分离的非线性最小二乘算法。
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关键词
前馈神经网络
参数优化
变量投影算法
SVD
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职称材料
题名
基于无信息变量和偏最小二乘投影分析的高光谱散射图像最优波段选择
被引量：
10
1
作者
王爽
黄敏
朱启兵
机构
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第3期428-432,共5页
基金
国家自然科学基金(No.60805014)
中央高校基本科研业务费专项奖金(No.JUSRP20913
No.JUSRP21132)资助
文摘
提出了一种无信息变量消除和偏最小二乘投影分析相结合的苹果高光谱散射图像最优波段选择方法.经该算法提取后的波段降为全谱的26%,将选择后的波段作为输入变量建立了苹果硬度的偏最小二乘预测模型.预测均方根误差由6.00N降为5.73N,相关系数也有所提高,并与遗传算法作了比较.结果表明,该算法能有效消除原光谱矩阵中冗余的信息,且不存在遗传算法中的参量选择随机性等缺点.该算法为高光谱散射图像最优波段选择提供了一个理想的方法.
关键词
无信息
变量
和偏最小二乘
投影
算法
高光谱图像技术
波段选择
无损检测
Keywords
UVE-PLS projection
Hyperspectral imaging
Wavelength selection
Nondestructive detection
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
基于VP和Prony算法的电力系统低频振荡模式识别
被引量：
1
2
作者
温阳东
赵银平
甘敏
丁明
机构
合肥工业大学电气与自动化工程学院
出处
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第9期1045-1048,1054,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61203106)
国家自然科学基金重点资助项目(50837001)
文摘
研究低频振荡特征辨识算法是实现电力系统低频振荡监视的重要理论基础。文章基于Prony算法,结合变量投影(VP),采用奇异值分解(SVD),应用可分离最小二乘,辨识出Prony算法数学模型参数,不仅避免了传统Prony算法矩阵求逆困难和误差较大的问题,而且降低了参数空间的维数,简化了搜索空间的拓扑结构,增强了模式识别的抗噪性能和运算速度。仿真结果表明,该算法提高了电力系统低频振荡模式识别的效率和精度。
关键词
电力系统
PRONY
算法
变量投影算法
低频振荡
奇异值分解
Keywords
power system
Prony method
variable projection（VP） approach
low frequency oscilla-tion
singular value decomposition（SVD）
分类号
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于VP算法的前馈神经网络参数优化
被引量：
3
3
作者
赵银平
张刚林
温阳东
甘敏
机构
合肥工业大学电气与自动化工程学院
长沙学院电子与通信工程系
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2016年第2期309-312,共4页
基金
国家自然科学基金(61203106)
湖南省自然科学基金(14JJ2134)
文摘
优化神经网络参数是一个非常重要的问题,不同的算法得到不同的性能。研究前馈神经网络(FFNN)参数优化问题,基于变量投影算法(VP),采用SVD分解,应用可分离变量非线性最小二乘,不仅降低了参数空间的维数,而且简化了搜索空间的拓扑结构,从而提高前馈神经网络参数优化的性能。一种著名的Mackey-Glass混沌时间序列被用来检验算法的性能,实验结果表明基于SVD分解的可分离变量非线性最小二乘算法的收敛速度和预测精度要优于未分离的非线性最小二乘算法。
关键词
前馈神经网络
参数优化
变量投影算法
SVD
Keywords
Feedforward neural network
parameter optimization
variable projection approach
singularvalue decomposition
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于无信息变量和偏最小二乘投影分析的高光谱散射图像最优波段选择
王爽
黄敏
朱启兵
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于VP和Prony算法的电力系统低频振荡模式识别
温阳东
赵银平
甘敏
丁明
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2014
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于VP算法的前馈神经网络参数优化
赵银平
张刚林
温阳东
甘敏
《控制工程》
CSCD
北大核心
2016
3
在线阅读
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职称材料
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