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基于核主成分分析法的船舶中央冷却器状态评估
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作者 吴小豪 邹永久 刘军朴 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第9期65-71,共7页
为实现船舶系统及设备的实时状态评估,基于船舶实际运行故障数据不易获得、数据结构非线性、数据量巨大以及噪声多等特征,本文采用核主成分分析法,以船舶中央冷却器为例,选择高斯核函数及不同核参数,仅利用高维的正常运行数据,在特征空... 为实现船舶系统及设备的实时状态评估,基于船舶实际运行故障数据不易获得、数据结构非线性、数据量巨大以及噪声多等特征,本文采用核主成分分析法,以船舶中央冷却器为例,选择高斯核函数及不同核参数,仅利用高维的正常运行数据,在特征空间中建立相应的核主成分评估模型,并对异常运行数据进行评估分析。评估结果表明,在合适的核参数下,核主成分分析法无需深入分析中央冷却器的结构与原理,即可快速有效地区分其非线性结构的正常运行数据和异常运行数据,其准确率优于常规主成分分析法,且其倒V字型的评估输出特性辨识度高,对微小故障较为敏感,非常适合用于突发性故障的早期识别。对于船舶机械设备而言,具有重要的工程实际应用意义。 展开更多
关键词 状态评估 成分分析 核函数 线性结构 突发性故障
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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
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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 成分分析(PCA) 线性判别分析(LDA)
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基于双层自适应集成残差主成分分析的复杂非线性过程监测
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作者 唐徐佳 卢伟鹏 颜学峰 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期88-96,共9页
多元统计监测方法常使用正常数据选取特征,而现实过程中,不同的故障将影响不同的特征,并且这些特征可能随着时间和控制系统的作用而变化。当故障发生并随时间变化时,要想获得更好的故障检测能力,就需要聚集有效的故障敏感特征。本文提... 多元统计监测方法常使用正常数据选取特征,而现实过程中,不同的故障将影响不同的特征,并且这些特征可能随着时间和控制系统的作用而变化。当故障发生并随时间变化时,要想获得更好的故障检测能力,就需要聚集有效的故障敏感特征。本文提出了一种双层自适应集成残差主成分分析(AERPCA)模型,其子模型包含不同的特征,并突出地呈现一个或多个相关故障。首先,根据正常数据计算主成分分析(PCA)特征,利用不同特征构建线性子模型和相应的残差空间。考虑到残差空间的非线性特性及有效特征更为分散,采用核PCA(KPCA)提取不同的特征并组成同一残差空间下不同KPCA子模型。然后,利用贝叶斯方法获取集成KPCA子模型,完成各残差空间的划分和集成。最后,在主空间中获得多个线性子模型以及在残差空间中获得多个集成的非线性子模型后,利用滑动窗口确定当前时刻监控效果最好的模型。采用田纳西-伊士曼过程验证了AERPCA的有效性。 展开更多
关键词 集成学习 自适应过程 成分分析 线性过程监测 故障诊断
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基于线性判别分析与主成分分析的骨干网架生存性评估方法 被引量:16
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作者 赵一婕 刘涤尘 +4 位作者 吴军 董飞飞 宋春丽 潘旭东 王浩磊 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期388-394,共7页
从电网网架的可抵抗性、可恢复性、安全性和连通性4方面出发,建立了差异化规划生存性评估指标体系,并进行指标效益成本属性分析和规范化处理;在此基础上,建立二级指标的线性判别分析评估模型和一级指标的主成分分析评估模型。首先求取... 从电网网架的可抵抗性、可恢复性、安全性和连通性4方面出发,建立了差异化规划生存性评估指标体系,并进行指标效益成本属性分析和规范化处理;在此基础上,建立二级指标的线性判别分析评估模型和一级指标的主成分分析评估模型。首先求取二级指标决策矩阵的线性判别分析判决准则函数的最大值,以其所对应的最大投影方向确定三级指标权重,再对二级指标矩阵进行主成分分析,根据累积方差贡献率来确定二级指标权重,最终实现骨干网架综合生存性评估。IEEE118节点算例的仿真结果验证了该评估方法的有效性和可信性。 展开更多
关键词 差异化规划 骨干网架 生存性 线性判别分析 成分分析
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基于非线性主成分分析的绿色超级稻品种综合评价 被引量:24
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作者 纪龙 申红芳 +2 位作者 徐春春 陈中督 方福平 《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期982-992,共11页
应用绿色超级稻被认为是推动水稻生产可持续发展的重要途径之一,已成为全球水稻育种的主要目标。目前关于绿色超级稻品种综合评价的研究鲜有报道。本文围绕“少打农药、少施化肥、节水抗旱、优质高产”的理念,从技术性、经济性、生态性... 应用绿色超级稻被认为是推动水稻生产可持续发展的重要途径之一,已成为全球水稻育种的主要目标。目前关于绿色超级稻品种综合评价的研究鲜有报道。本文围绕“少打农药、少施化肥、节水抗旱、优质高产”的理念,从技术性、经济性、生态性和社会性 4 个维度构建了绿色超级稻品种综合评价指标体系,为水稻及其他作物品种的综合评价、品种选育及推广应用提供了有益的研究思路。在此基础上引入一种非线性主成分分析法对数主成分分析,利用大田试验数据及不同评价方法的对比分析表明,对数主成分分析法符合绿色超级稻的育种理念,具有较强的合理性,可作为一种有效的水稻品种综合评价方法。 展开更多
关键词 绿色超级稻 综合评价 指标体系 线性成分分析
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基于非线性主成分分析法的区域物流发展综合评价模型 被引量:27
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作者 王振锋 王淮东 +3 位作者 徐广印 王巍 曲建华 梁广华 《河南农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第5期545-548,552,共5页
利用非线性主成分分析法对河南各地区的物流发展状况进行分析,将得到的综合主成分指标代替原来较多的评价指标建立模型,对河南各个地区的物流发展综合实力进行评价.结果表明,该方法能够把复杂的问题简化,所得结论科学客观、可信.
关键词 区域物流 线性成分分析 综合评价
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基于主成分分析-多元线性回归的松花江水体中多环芳烃源解析 被引量:17
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作者 陈锋 孟凡生 +2 位作者 王业耀 张铃松 杨琦 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期49-53,共5页
对松花江全流域14个监测断面的16种美国环保局优先控制的多环芳烃(PAHs)的主要来源及其贡献率应用主成分因子分析-多元线性回归模型(PCA-MLR)进行了来源解析。结果表明:松花江全流域为化石和石油燃料的复合PAHs污染,水体环境中PAHs首要... 对松花江全流域14个监测断面的16种美国环保局优先控制的多环芳烃(PAHs)的主要来源及其贡献率应用主成分因子分析-多元线性回归模型(PCA-MLR)进行了来源解析。结果表明:松花江全流域为化石和石油燃料的复合PAHs污染,水体环境中PAHs首要污染源为化石燃料燃烧和交通污染,合计贡献率为63.1%,第二大污染源为工业和民用燃煤污染,合计贡献率为36.9%,沿江的石化、石油基地、大型焦化厂、电厂都是PAHs的主要来源。 展开更多
关键词 松花江 水体 多环芳烃 源解析 成分分析 多元线性回归
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非线性主成分分析在电能质量综合评估中的应用 被引量:21
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作者 张涛 程志友 +2 位作者 梁栋 王年 夏杰 《电测与仪表》 北大核心 2008年第6期5-9,共5页
提出了一种基于非线性主成分分析的电能质量综合评估方法。该方法改进了传统的主成分分析法(PCA),克服了数据之间相关性的约束并提高了降维效果。利用该方法对监测点的电能质量进行综合评估,用得到的综合主成分指标代替原来较多的评估指... 提出了一种基于非线性主成分分析的电能质量综合评估方法。该方法改进了传统的主成分分析法(PCA),克服了数据之间相关性的约束并提高了降维效果。利用该方法对监测点的电能质量进行综合评估,用得到的综合主成分指标代替原来较多的评估指标,将主成分的方差贡献率作为权重,以主成分的线性加权值作为综合评估的结果。实例表明该方法能简单、准确、科学地对电能质量进行综合评估。 展开更多
关键词 线性成分分析 电能质量 综合评估
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主成分线性回归模型分析应用程序性能 被引量:6
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作者 李胜梅 程步奇 +2 位作者 高兴誉 乔林 汤志忠 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2009年第11期1949-1955,共7页
应用程序的性能分析能够给体系架构设计者和性能优化者提供有效的参考和指导.采用主成分线性回归模型分析了SPEC CPU2006的整型程序性能.模型选取性能监测单元采样到的事件为自变量,每条指令的时钟周期数(CPI)作为因变量.模型中采用主... 应用程序的性能分析能够给体系架构设计者和性能优化者提供有效的参考和指导.采用主成分线性回归模型分析了SPEC CPU2006的整型程序性能.模型选取性能监测单元采样到的事件为自变量,每条指令的时钟周期数(CPI)作为因变量.模型中采用主成分分析法消除了性能事件之间的相关性.实验结果表明,模型的拟合优度在90%以上,对性能进行预测的平均相对误差为15%.模型从量化上分析了L1,L2高速缓存缺失作为影响性能的关键因素是怎样影响程序性能的. 展开更多
关键词 性能分析 cache缺失 成分分析 线性回归 SPEC CPU2006
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基于非线性主成分分析的最小包围盒计算方法 被引量:12
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作者 陈柏松 叶雪梅 安利 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2010年第11期2375-2378,共4页
研究了三维模型最小有向包围盒算法,提出了基于非线性主成分分析的最小包围盒计算框架,根据Voronoi区域和Barycentric区域定义了顶点区域面积,并根据非线性主成分分析原理,使用顶点区域面积对各顶点进行调制,消除顶点分布的不均匀性,再... 研究了三维模型最小有向包围盒算法,提出了基于非线性主成分分析的最小包围盒计算框架,根据Voronoi区域和Barycentric区域定义了顶点区域面积,并根据非线性主成分分析原理,使用顶点区域面积对各顶点进行调制,消除顶点分布的不均匀性,再使用传统主成分分析得到目标正交坐标系,从而得到最小包围盒。最后,定义了一个相似度系数,来度量最小包围盒的计算效果。通过实验表明,使用顶点面积进行调制可以得到比其他方法更稳定的结果,且计算复杂度较小。 展开更多
关键词 线性成分分析 最小包围盒 顶点面积 三维模型
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多线性鲁棒主成分分析 被引量:7
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作者 史加荣 周水生 郑秀云 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期1480-1486,共7页
鲁棒主成分分析(RPCA)是恢复低秩与稀疏成分的一种非常有效的方法.本文将RPCA推广到张量情形,提出了多线性鲁棒主成分分析(MRPCA)框架.首先建立了MRPCA模型,即最小化张量核范数与l1范数的加权组合.然后使用增广拉格朗日乘子法求解上述... 鲁棒主成分分析(RPCA)是恢复低秩与稀疏成分的一种非常有效的方法.本文将RPCA推广到张量情形,提出了多线性鲁棒主成分分析(MRPCA)框架.首先建立了MRPCA模型,即最小化张量核范数与l1范数的加权组合.然后使用增广拉格朗日乘子法求解上述张量核范数优化问题.实验结果证实:对于具有多线性结构的数据,MRPCA比RPCA更加鲁棒. 展开更多
关键词 多线性鲁棒成分分析 鲁棒成分分析 低秩 核范数最小化 增广拉格朗日乘子法
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基于协方差函数的非线性主成分分析 被引量:6
12
作者 夏国恩 金宏 金炜东 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2006年第3期21-23,共3页
关键词 线性成分分析 方差函数 成分分析方法 抗干扰能力 线性问题 提取方法 模式识别 图像处理 综合评价 故障诊断
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一种基于非线性主成分分析的高光谱图像目标检测方法 被引量:7
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作者 孙康 耿修瑞 +1 位作者 唐海蓉 赵永超 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2015年第1期105-108,共4页
目标探测是高光谱图像的重要应用之一。目前已经有了很多的目标探测算法,然而这些算法要求目标与背景是线性可分的。在实际的高光谱数据中,这一要求往往难以满足。本文提出了一种基于非线性主成分分析的高光谱图像目标探测算法。该方法... 目标探测是高光谱图像的重要应用之一。目前已经有了很多的目标探测算法,然而这些算法要求目标与背景是线性可分的。在实际的高光谱数据中,这一要求往往难以满足。本文提出了一种基于非线性主成分分析的高光谱图像目标探测算法。该方法先利用神经网络将高光谱图像进行非线性降维,从而使得在降维后的数据中目标与背景线性可分;然后使用约束能量最小化算法进行目标探测,为了取得较好的目标探测效果,保留了图像原始的特征。针对模拟数据和真实高光谱图像数据的试验表明,基于神经网络的非线性主成分分析可以将线性不可分的目标与背景分离。使用非线性特征和原始特征的组合可以获得更好的目标探测效果。 展开更多
关键词 高光谱遥感 目标探测 线性成分分析 约束能量最小化
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我国上市公司财务危机预警实证研究——基于主成分分析模型、线性判别模型和逻辑回归模型的比较分析 被引量:8
14
作者 吴芃 蔡秋萍 吴应宇 《河海大学学报(哲学社会科学版)》 2007年第4期31-34,共4页
以我国上市公司为研究对象,根据行业分类和总资产规模(相差在5%以内)选取了2001~2002年被ST的公司和正常公司各28家作为训练样本,2004年被趼的公司和正常公司各28家作为检验样本,运用3种独立的建模方法,分别建立了我国上市公司... 以我国上市公司为研究对象,根据行业分类和总资产规模(相差在5%以内)选取了2001~2002年被ST的公司和正常公司各28家作为训练样本,2004年被趼的公司和正常公司各28家作为检验样本,运用3种独立的建模方法,分别建立了我国上市公司的主成分分析预警模型、线性判别预警模型和逻辑回归预警模型。通过模型比较发现,逻辑回归模型的效果要优于另外两种模型。具有较高的判别准确率。实证研究表明,这种预警模型适用于各个行业,对中国企业的财务危机的预测与防范能起到一定的作用。 展开更多
关键词 财务预警 成分分析 线性判别模型 逻辑回归模型
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非线性主成分分析新方法 被引量:4
15
作者 夏国恩 金炜东 张葛祥 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2006年第5期10-11,共2页
关键词 线性成分分析 成分分析方法 抗干扰能力 线性问题 多层感知器 提取方法 模式识别 图像处理 综合评价 故障诊断
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基于非线性主成分分析法的SWOT战略定位模型研究 被引量:4
16
作者 孙超平 杨善林 施敏加 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第12期1702-1708,共7页
文章构建了基于非线性主成分分析法(NLCPA)的SWOT战略定位模型,实现了SWOT定性分析与非线性定量分析的有机结合,充分考虑了影响战略定位SWOT子因素间的关联性。该模型通过引入非线性主成分分析法,避免了AHP-SWOT等基于线性均值SWOT战略... 文章构建了基于非线性主成分分析法(NLCPA)的SWOT战略定位模型,实现了SWOT定性分析与非线性定量分析的有机结合,充分考虑了影响战略定位SWOT子因素间的关联性。该模型通过引入非线性主成分分析法,避免了AHP-SWOT等基于线性均值SWOT战略定位模型的缺点,提高了分析结果的科学性和可信度。运用该模型对中航工业某飞机装备有限公司战略定位的SWOT因素进行综合评估,采用得到的综合主成分的指标代替原来较多的指标,将主成分的方差贡献率作为权重,以主成分的线性加权值作为SWOT因素的综合评价结果,提高了该公司战略绩效管理定位的效度,并与基于线性均值分析法的SWOT战略定位模型应用结果进行了验证比较。 展开更多
关键词 SWOT分析 线性成分分析 战略定位模型
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基于非线性主成分分析的自适应变步长盲源分离算法 被引量:4
17
作者 辜方林 张杭 李伦辉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第5期1233-1236,共4页
算法的迭代步长对于算法的收敛性能有着重要影响。针对固定步长的非线性主成分分析(NPCA)算法不能兼顾收敛速度和估计精度的情形,提出基于梯度的自适应变步长NPCA算法和最优变步长NPCA算法两种自适应变步长算法来改善其收敛性能。特别地... 算法的迭代步长对于算法的收敛性能有着重要影响。针对固定步长的非线性主成分分析(NPCA)算法不能兼顾收敛速度和估计精度的情形,提出基于梯度的自适应变步长NPCA算法和最优变步长NPCA算法两种自适应变步长算法来改善其收敛性能。特别地,最优变步长NPCA算法通过对代价函数进行一阶线性近似表示,从而计算出当前的最优迭代步长。该算法的迭代步长随估计误差的变化而变化,估计误差大,迭代步长相应大,反之亦然;且不需要人工设置任何参数。仿真结果表明,当算法的估计精度相同时,与固定步长NPCA算法相比,两种自适应变步长NPCA算法相对固定步长NPCA算法都具有更好的收敛速度或跟踪性能,且最优变步长NPCA算法的性能优于基于梯度的自适应变步长NPCA算法。 展开更多
关键词 盲源分离 线性成分分析 变步长
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大坝安全监测数据中共线性问题的主成分分析法 被引量:3
18
作者 陶家祥 张博 +1 位作者 李姝昱 魏超 《水电能源科学》 北大核心 2011年第2期50-52,共3页
针对建模因子间存在多重共线性影响模型精度问题,提出了优化措施,建模前对因子采用主成分分析,提取的主成分作为模型输入因子,消除或削弱了上述影响。实例分析结果表明,经优化后的模型更合理、计算效率更高。
关键词 大坝 安全监控 线性 模型优化 成分分析
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主成分分析排序和模糊线性判别分析的生菜近红外光谱分类 被引量:5
19
作者 武斌 沈嘉棋 +2 位作者 汪鑫 武小红 侯晓蕾 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期3079-3083,共5页
贮存时间是影响生菜品质的一项重要因素,传统的贮存时间鉴别方法主要依靠人工经验,但是这种方法的准确率和可信度并不高。研究的目标是建立一种基于模糊识别的模型进行生菜光谱分析以实现生菜贮存时间的鉴别,并与其他鉴别方法作比较。为... 贮存时间是影响生菜品质的一项重要因素,传统的贮存时间鉴别方法主要依靠人工经验,但是这种方法的准确率和可信度并不高。研究的目标是建立一种基于模糊识别的模型进行生菜光谱分析以实现生菜贮存时间的鉴别,并与其他鉴别方法作比较。为此,在当地超市购买60份新鲜生菜样品,存放于冰箱中待用。首先,通过AntarisⅡ近红外光谱检测仪采集生菜样品的近红外光谱数据,每隔12小时检测一次,每个样本检测重复三次,并取三次平均值作为实验数据。其次,利用多元散射校正(MSC)减少近红外光谱中的冗余信息。为了进一步去除近红外光谱中的无用信息以及简化随后的数据分类过程,分别运用主成分分析(PCA)和排序主成分分析(PCA Sort)。其中,PCA Sort通过改进对主成分的排序方法能提高分类准确率,同时便于模糊线性鉴别分析(FLDA)进一步提取特征。PCA和PCA Sort的计算仅运用了前15个主成分(能充分反映光谱的主要信息)。最后,利用模糊线性鉴别分析算法(FLDA)和K近邻算法(KNN)进一步分类所得的低维数据。基于PCA和KNN算法的模型鉴别准确率达到43%,而基于PCA,FLDA和KNN算法的模型鉴别准确率可达83%。上述结果说明基于PCA,FLDA和KNN算法的模型鉴别准确率已经得到较大程度提高。当用PCA Sort替代了模型中的PCA算法后,结合FLDA和KNN算法则鉴别准确率达到98.33%。实验结果表明PCA Sort结合FLDA和KNN所建立的模型是有效的生菜贮存时间鉴别模型。 展开更多
关键词 近红外光谱 成分分析 生菜 模糊鉴别线性分析 K近邻算法
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非线性主成分分析和RBF神经网络的电力系统负荷预测 被引量:12
20
作者 刘晓菲 商立群 《电网与清洁能源》 北大核心 2016年第1期47-52,共6页
电力系统负荷预测是电力系统规划与运行的重要内容,为提高负荷预测的精度,针对主成分分析法在涉及到多指标预测体系中降维作用不明显,且考虑不到指标间非线性关系的问题,采用非线性主成分分析法改进RBF神经网络输入量,该方法克服了数据... 电力系统负荷预测是电力系统规划与运行的重要内容,为提高负荷预测的精度,针对主成分分析法在涉及到多指标预测体系中降维作用不明显,且考虑不到指标间非线性关系的问题,采用非线性主成分分析法改进RBF神经网络输入量,该方法克服了数据之间相关性的约束,进一步降低了预测指标维数,兼顾了指标间非线性关系,保留了原始数据的足够信息,获得电力系统负荷预测的主成分,显著地减少了径向基函数神经网络的输入量,从而提高了电力系统负荷预测的精度。实例分析验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 电力系统 线性成分分析 RBF神经网络 相关性 负荷预测
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