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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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基于主成分分析、去稀疏化LASSO、柯西P-value整合方法研究基因甲基化在儿童经历虐待与成年罹患抑郁障碍间的中介效应
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作者 黄煜 赵良渊 +3 位作者 高宇钊 郭鹏巍 张锡敏 赵晋芳 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2024年第6期818-822,共5页
目的识别介导儿童期经历中等至极端虐待与抑郁障碍相关的甲基化基因,有助于在基因水平上阐明抑郁障碍的发病机制,同时也可为抑郁障碍的临床治疗提供靶点。方法本研究将经典主成分分析、去稀疏化LASSO、柯西P-value整合有机地结合起来识... 目的识别介导儿童期经历中等至极端虐待与抑郁障碍相关的甲基化基因,有助于在基因水平上阐明抑郁障碍的发病机制,同时也可为抑郁障碍的临床治疗提供靶点。方法本研究将经典主成分分析、去稀疏化LASSO、柯西P-value整合有机地结合起来识别具有中介效应的甲基化基因。数据来源于Gene Expression Omnibus(GEO)数据库,分析采用基于R 4.2.2的高维推断(hdi)包进行分析。结果采用主成分分析提取基因区域信息,可获得18203个基因。通过构建的高维中介效应模型对该基因数据进行分析,识别出具有潜在中介效应的1个甲基化基因,即基因ELAC 1。结论采用整合的中介效应模型识别出甲基化基因ELAC 1,该基因在人脑中有较高的表达,可能与人类精神疾病相关,故该甲基化基因很可能介导了儿童期经历中等至极端虐待后导致成年抑郁障碍的发生。 展开更多
关键词 成分 中介分析 P -value整合 稀疏化LASSO 甲基化
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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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基于多线性稀疏主成分的高光谱影像特征提取 被引量:3
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作者 陈志超 张正 +3 位作者 刘昌华 周亚文 芦俊俊 王春阳 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2020年第4期54-60,共7页
高光谱影像特征提取有助于提高高光谱数据的应用效率和精度。针对基于向量的特征提取算法无法充分利用高光谱影像立方体空间结构信息这一缺点,本文提出在所有张量模式中执行稀疏降维的多线性稀疏主成分分析(MSPCA)算法,以中国嘉兴典型... 高光谱影像特征提取有助于提高高光谱数据的应用效率和精度。针对基于向量的特征提取算法无法充分利用高光谱影像立方体空间结构信息这一缺点,本文提出在所有张量模式中执行稀疏降维的多线性稀疏主成分分析(MSPCA)算法,以中国嘉兴典型村庄和美国内华达州Curprite矿区高光谱影像为原始数据,运用主成分分析(PCA)、空间主成分分析(SPCA)和多线性判别分析(MPCA)3种特征提取方法对比分析所提算法特征提取后的分类精度。结果表明,利用MSPCA进行特征提取得到的分类精度均优于其他方法,在两个试验区的总体分类精度分别达到96.36%和95.00%。 展开更多
关键词 高光谱影像 多线性稀疏主成分分析 特征提取
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基于主成分分析和支持向量机的鲁棒稀疏线性判别分析方法 被引量:3
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作者 鞠厦轶 吕开云 +1 位作者 龚循强 鲁铁定 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第26期11515-11523,共9页
线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)是一种基于监督学习的模式识别方法,在图像识别领域应用广泛。针对经典的LDA识别率不高、识别效率低以及鲁棒性不强的问题,提出了一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA... 线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)是一种基于监督学习的模式识别方法,在图像识别领域应用广泛。针对经典的LDA识别率不高、识别效率低以及鲁棒性不强的问题,提出了一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和支持向量机(support vector machine,SVM)的鲁棒稀疏线性判别分析方法。通过ORL人脸图像库、YaleB人脸图像库、COIL20物体图像库和UCI机器学习库中部分图像集,将本文方法与线性判别分析、鲁棒线性判别分析、基于L1范数和巴氏距离的鲁棒线性判别分析、鲁棒自适应线性判别分析和鲁棒稀疏线性判别分析6种方法进行比较。实验结果表明,在ORL人脸库、COIL20物体库和UCI机器学习库中的部分图像集中,本文方法的识别率和识别效率均高于其他5种方法。在YaleB人脸库加入椒盐噪声的条件下,本文方法的识别率均值为81.35%,说明提出方法的识别率和鲁棒性均优于其他5种方法。 展开更多
关键词 鲁棒稀疏线性判别分析 成分分析(PCA) 图像识别 监督分类 支持向量机(SVM)
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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:22
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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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三维荧光光谱结合稀疏主成分分析和支持向量机的油类识别方法研究 被引量:12
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作者 孔德明 陈红杰 +2 位作者 陈晓玉 董瑞 王书涛 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期3474-3479,共6页
石油污染的出现,导致生态环境遭到破坏。因此,油类识别方法的研究对于环境的保护具有重要意义。采用荧光光谱法获得石油光谱数据,并对其进行预处理,再通过降维方法来提取特征信息,最后利用模式识别算法进行分类,从而可以实现对油类的定... 石油污染的出现,导致生态环境遭到破坏。因此,油类识别方法的研究对于环境的保护具有重要意义。采用荧光光谱法获得石油光谱数据,并对其进行预处理,再通过降维方法来提取特征信息,最后利用模式识别算法进行分类,从而可以实现对油类的定性分析,因此研究一种更高效的数据降维方法以及识别分类算法极其重要。基于三维荧光光谱技术,利用稀疏主成分分析(SPCA)对FS920光谱仪测得的荧光光谱数据进行特征提取,再利用支持向量机(SVM)算法对提取的特征数据进行分类识别,获得了一种更加高效的油类识别方法。首先,利用海水和十二烷基硫酸钠(SDS)配制成浓度为0.1 mol·L-1的胶束溶液,将其作为溶剂配制柴油、航空煤油、汽油以及润滑油各20种不同浓度的溶液;然后,利用FS920光谱仪测得样本溶液的三维荧光光谱数据,对得到的光谱数据进行预处理;最后,对预处理后的数据分别利用SPCA和主成分分析(PCA)进行特征提取,再利用SVM和K最近邻(KNN)两种模式识别算法对特征向量进行分类,最终得到四种模型PCA-KNN, SPCA-KNN, PCA-SVM以及SPCA-SVM的分类结果。研究结果表明,由四种模型得到的分类准确率分别为85%, 90%, 90%和95%,其中,在同种分类算法中,利用SPCA进行特征提取得到的分类准确率均比PCA的准确率高5%,因此可知,SPCA的稀疏性具有突出主要成分的作用,在提取光谱特征时能够减小非必要成分的影响,并且载荷矩阵的稀疏化可以去除变量之间的冗余信息,优化降维特征信息,为后续分类提供更有效的数据特征信息;在同种特征提取算法下,利用SVM算法进行分类得到的分类准确率均比KNN算法得到的准确率高5%,表明SVM算法在分类中更具有优势。因此,本文利用三维荧光光谱技术结合SPCA和SVM算法,实现了对石油的准确识别与分类,为今后对石油污染物的高效检测提供了新思路。 展开更多
关键词 三维荧光光谱 特征提取 稀疏成分分析 支持向量机
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鲁棒的稀疏Lp-模主成分分析 被引量:8
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作者 李春娜 陈伟杰 邵元海 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期142-151,共10页
主成分分析(Principle component analysis,PCA)是一种被广泛应用的降维方法.然而经典PCA的构造基于L2-模导致了其对离群点和噪声点敏感,同时经典PCA也不具备稀疏性的特点.针对此问题,本文提出基于Lp-模的稀疏主成分分析降维方法 (Lp SP... 主成分分析(Principle component analysis,PCA)是一种被广泛应用的降维方法.然而经典PCA的构造基于L2-模导致了其对离群点和噪声点敏感,同时经典PCA也不具备稀疏性的特点.针对此问题,本文提出基于Lp-模的稀疏主成分分析降维方法 (Lp SPCA).Lp SPCA通过极大化带有稀疏正则项的Lp-模样本方差,使得其在降维的同时保证了稀疏性和鲁棒性.Lp SPCA可用简单的迭代算法求解,并且当p≥1时该算法的收敛性可在理论上保证.此外通过选择不同的p值,Lp SPCA可应用于更广泛的数据类型.人工数据及人脸数据上的实验结果表明,本文所提出的Lp SPCA不仅具有较好的降维效果,并且具有较强的抗噪能力. 展开更多
关键词 成分分析 稀疏 鲁棒性 降维 Lp-模
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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
15
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
16
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
17
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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基于快速稀疏低秩和鲁棒主成分分析的图像处理算法的研究 被引量:7
18
作者 郑宝玉 李昂 《信号处理》 CSCD 北大核心 2020年第2期290-296,共7页
实际的稀疏低秩处理图像过程中,在视觉显示效果没有很大的差异的情况下,算法的时间复杂度是唯一的一个评价指标。我们发现快速交替极小化(FAST PCP)和鲁棒主成分分析(RPCA)的结合是比较快速、比较有效的利用CPU的高效稀疏低秩处理图像... 实际的稀疏低秩处理图像过程中,在视觉显示效果没有很大的差异的情况下,算法的时间复杂度是唯一的一个评价指标。我们发现快速交替极小化(FAST PCP)和鲁棒主成分分析(RPCA)的结合是比较快速、比较有效的利用CPU的高效稀疏低秩处理图像的方法,并且在无法保证计算机配置的情况下,其运算速度也是最快的。在课题中,将Steffensen迭代法用于改进FAST PCP,由此得到的结果较普通版本的FAST PCP和RPCA更加好。 展开更多
关键词 快速交替极小化 鲁棒成分分析 稀疏低秩 图像处理
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基于稳健主成分分析与核稀疏表示的人脸识别 被引量:6
19
作者 廖瑞华 李勇帆 刘宏 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期200-205,共6页
针对现有人脸识别方法难以有效抑制噪声和误差干扰(如光照、遮挡和表情等)的问题,提出一种基于稳健主成分分析的核稀疏表示分类算法。利用稳健主成分分析将各类训练样本转化为低秩矩阵和误差矩阵之和,并运用这2个矩阵构成稀疏表示的冗... 针对现有人脸识别方法难以有效抑制噪声和误差干扰(如光照、遮挡和表情等)的问题,提出一种基于稳健主成分分析的核稀疏表示分类算法。利用稳健主成分分析将各类训练样本转化为低秩矩阵和误差矩阵之和,并运用这2个矩阵构成稀疏表示的冗余字典。将核稀疏表示问题通过矩阵变换转化为常规的稀疏表示问题,采用正交匹配追踪算法求解该问题得到稀疏表示系数。通过稀疏表示系数计算每个类的重构误差,从而实现人脸识别。实验结果表明,与SRC,ESRC等算法相比,该算法具有较高的人脸识别率,且对噪声和误差干扰有较强的适应能力。 展开更多
关键词 稳健成分分析 稀疏表示 人脸识别 正交匹配追踪 低秩矩阵 冗余字典
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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
20
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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