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不对称工况模块化多电平换流器稳定性分析的矩阵降维 被引量:1
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作者 汪娟娟 王泽昊 +2 位作者 刘岳坤 冯俊杰 傅闯 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第13期147-159,共13页
模块化多电平换流器(MMC)在对称工况下的建模与稳定性分析已经得到了广泛关注。实际工程中的MMC会处于不对称运行工况,如桥臂电感不对称、交流侧电压不对称等,不对称工况下的导纳建模与稳定性分析需要进一步展开研究。目前,考虑系统多... 模块化多电平换流器(MMC)在对称工况下的建模与稳定性分析已经得到了广泛关注。实际工程中的MMC会处于不对称运行工况,如桥臂电感不对称、交流侧电压不对称等,不对称工况下的导纳建模与稳定性分析需要进一步展开研究。目前,考虑系统多频耦合的导纳模型与定量的导纳降维方法是不对称工况稳定性分析的难点。因此,文中主要建立了适用于不对称工况的MMC导纳模型,并对适用于MMC不对称工况下小扰动稳定性分析的矩阵降维方法展开研究。该降维方法基于导纳矩阵的向量范数,适用于“黑箱”系统及各种不对称工况,可定量评估各阶导纳矩阵的降维误差量。以中国鲁西背靠背异步联网工程广西侧为例,通过PSCAD/EMTDC电磁暂态仿真验证了所建模型的准确性及所提降维方法在多种不对称工况下的适用性。 展开更多
关键词 模块化多电平换流器 导纳建模 不对称工况 稳定性分析
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基于主成分降维的海面散射系数快速预测方法
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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
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多指标降维判别分析方法在中药配方颗粒汤剂与传统汤剂等效性对比中的应用 被引量:1
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作者 苗妍 路露 +9 位作者 谢梦迪 岳佑凇 桂新景 宋明坤 王艳丽 姚静 施钧瀚 张璐 李学林 刘瑞新 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期361-372,共12页
针对传统汤剂和配方颗粒汤剂等效性评价方法不直观,未从多维度指标综合评价等问题,该研究建立了一种基于多指标(化学成分、药效作用)降维判别分析二者等效性关系的评价方法。为验证方法的有效性,将A、B、C厂炙甘草,D、E厂白芍,F、G、H... 针对传统汤剂和配方颗粒汤剂等效性评价方法不直观,未从多维度指标综合评价等问题,该研究建立了一种基于多指标(化学成分、药效作用)降维判别分析二者等效性关系的评价方法。为验证方法的有效性,将A、B、C厂炙甘草,D、E厂白芍,F、G、H厂砂仁配方颗粒汤剂与传统汤剂的化学成分等数据进行验证分析。结果显示建立的判别方法可快速、直观判别两者之间的关系,A、B、C三厂的炙甘草配方颗粒在当量比校正前均不能判定与其传统汤剂等效,经当量比校正后,代表传统汤剂和配方颗粒汤剂的两个置信椭圆部分相交或包含,表明二者可部分或完全替代;D、E厂白芍,F、G、H厂砂仁的配方颗粒在当量比校正前和校正后均不能判定与传统汤剂等效,二者无法相互替代。所建立的方法通过图形化形式快速直观综合判断配方颗粒汤剂与传统汤剂之间的关系,可用于二者之间的等效性评价。 展开更多
关键词 传统汤剂 中药配方颗粒汤剂 多指标判别分析 等效性
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特征降维下基于LSSA-SVM的转子系统故障诊断模型
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作者 史宗帅 亚森江·加入拉 +1 位作者 崔鹏飞 靳鹏飞 《机电工程》 北大核心 2025年第3期463-471,500,共10页
针对有噪声环境下轴承转子系统的故障特征难以有效提取,且转子系统故障诊断的准确率较低的问题,提出了一种基于Levy飞行策略改进的麻雀搜索算法(LSSA)优化支持向量机(SVM),结合主成分分析(PCA)特征降维的转子故障诊断方法(模型)。首先,... 针对有噪声环境下轴承转子系统的故障特征难以有效提取,且转子系统故障诊断的准确率较低的问题,提出了一种基于Levy飞行策略改进的麻雀搜索算法(LSSA)优化支持向量机(SVM),结合主成分分析(PCA)特征降维的转子故障诊断方法(模型)。首先,采用小波分析技术对原始的转子振动信号进行了去噪处理,通过提取信号的时域特征以精确表征不同的转子故障状态,确保了该特征在噪声干扰下仍能清晰反映故障模式;然后,采用PCA对所提取的高维特征进行了降维处理,有效减少了冗余信息和噪声干扰,保留了最具代表性的关键特征,从而提高了特征提取的效率与诊断的可靠性;最后,设计了Levy飞行策略,对SSA进行了改进,得到了改进后的麻雀搜索算法(LSSA),以优化SVM的参数选择,进一步提升了分类器的泛化能力,利用改进的算法增强了该模型在复杂、有噪声环境下的诊断性能。研究结果表明:通过在多个含噪声的转子故障数据集上进行实验,该方法的故障诊断准确率达到了98.5%,相较于传统诊断方法,其具有更强的鲁棒性和较高的诊断精度,特别是在有噪环境中的优势更为明显。该方法有效解决了噪声干扰对故障诊断精度的影响问题,显著提高了转子故障诊断的准确性和稳定性,为实际工程中的转子故障诊断提供了一种有效的解决方案。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 飞行 改进的麻雀搜索算法 支持向量机 主成分分析 主成分分析特征 小波阈值函数去噪
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基于KPCA降维分析的特高拱坝监测模型 被引量:2
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作者 王子轩 陈德辉 +2 位作者 欧斌 杨石勇 傅蜀燕 《人民长江》 北大核心 2024年第10期246-254,共9页
为提高大坝变形预测精度,针对变形数据影响因子间的多重共线性问题,构建了基于核主成分分析(KPCA)、全局搜索策略的鲸鱼优化算法(GSWOA)和门控循环单元(GRU)的组合预测模型。首先利用KPCA对高维变形序列进行降维处理,同时使用GSWOA对GR... 为提高大坝变形预测精度,针对变形数据影响因子间的多重共线性问题,构建了基于核主成分分析(KPCA)、全局搜索策略的鲸鱼优化算法(GSWOA)和门控循环单元(GRU)的组合预测模型。首先利用KPCA对高维变形序列进行降维处理,同时使用GSWOA对GRU参数进行优化,进而构建出最优变形预测模型。以小湾特高拱坝变形数据为例,将KPCA-GSWOA-GRU模型与KPCA-WOA-GRU模型、PCA-GSWOA-GRU模型以及传统模型进行预测拟合对比。结果表明:KPCA-GSWOA-GRU模型有效降低了多重共线性问题,且在均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和决定系数(R^(2))等方面均优于对比模型。 展开更多
关键词 特高拱坝 变形监测 分析 核主成分分析(KPCA) 全局搜索策略的鲸鱼优化算法(GSWOA) 门控循环单元(GRU) 小湾水电站
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基于双子空间PCA降维的脑力负荷分类 被引量:2
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作者 张杰 曲洪权 +1 位作者 柳长安 庞丽萍 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第11期4433-4438,共6页
人类社会至今的飞速发展使得大量体力劳动被机械工程替代,工作者的任务重心也从体力劳动逐渐转变为脑力劳动,对操作者脑力负荷进行实时评估以增强工作效率在当下有着重大意义。目前人类对于脑力负荷评估共有3种方式,有研究表明,采用生... 人类社会至今的飞速发展使得大量体力劳动被机械工程替代,工作者的任务重心也从体力劳动逐渐转变为脑力劳动,对操作者脑力负荷进行实时评估以增强工作效率在当下有着重大意义。目前人类对于脑力负荷评估共有3种方式,有研究表明,采用生物电信号进行脑力负荷分类效果较其余两种方法更客观。但脑电信号经过特征提取后维数极高,所需数据量和运算量巨大,需要对其进行降维。目前降维方面最广泛运用的两种算法为主成分分析(principal component analysis,PCA)和线性判别分析(linear discriminate analysis,LDA)。针对PCA的非监督性和LDA的特征冗余敏感性,提出一种二分类下基于双子空间主成分分析的降维算法,分别对不同类别的训练集数据进行主成分分析,并将所有训练集数据映射到生成的空间中,再次进行PCA-LDA降维,以此提高降维后数据的可分性。实验结果表明,双子空间PCA-LDA降维算法在二分类任务下测试集精度整体高于单子空间PCA-LDA算法,以此为脑力负荷分类领域和高维数据降维领域提供了新思路。 展开更多
关键词 主成分分析 数据 脑力负荷 脑电信号
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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
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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 核主成分分析算法 CPSO-BP神经网络 暂态电压稳定性评估
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基于独立成分分析的高光谱图像数据降维及压缩 被引量:39
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作者 冯燕 何明一 +1 位作者 宋江红 魏江 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第12期2871-2875,共5页
该文提出了一种以高光谱图像分析为目标的基于独立成分分析的高光谱图像降维和压缩方法。该方法首先通过独立成分分析提取高光谱数据的光谱特征实现高光谱图像降维,再对降维后的图像采用预测和自适应算术编码的方法进行压缩。对220波段... 该文提出了一种以高光谱图像分析为目标的基于独立成分分析的高光谱图像降维和压缩方法。该方法首先通过独立成分分析提取高光谱数据的光谱特征实现高光谱图像降维,再对降维后的图像采用预测和自适应算术编码的方法进行压缩。对220波段和64波段高光谱数据的实验结果表明,该方法与基于主成分分析的降维相比,压缩比有所提高,特别是更有利于后续的分析处理,但峰值信噪比有所降低。 展开更多
关键词 高光谱图像压缩 独立成分分析 主成分分析 分类
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基于降维的独立分量分析及信号特征成分检测 被引量:11
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作者 朱忠奎 陈祥芹 +2 位作者 樊薇 黄伟国 尚丽 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期917-923,共7页
旋转机械的局部故障导致在振动信号中出现瞬态冲击响应信号,对瞬态冲击响应信号的有效检测与提取是实现机械故障检测的关键。在独立分量分析的基础上,结合瞬态特征提取的特点,提出一种基于降维的独立分量分析的瞬态成分提取方法。通过... 旋转机械的局部故障导致在振动信号中出现瞬态冲击响应信号,对瞬态冲击响应信号的有效检测与提取是实现机械故障检测的关键。在独立分量分析的基础上,结合瞬态特征提取的特点,提出一种基于降维的独立分量分析的瞬态成分提取方法。通过比较不同降维数下瞬态特征提取的结果,验证了该方法的有效性。将该算法应用于轴承外圈、内圈及滚动体局部故障下瞬态冲击响应成分的提取,并将获得的结果与均值滤波算法和小波阈值算法的结果相比较,进一步验证了该方法对故障特征信号提取的有效性与优越性。 展开更多
关键词 故障 瞬态特征 独立分量分析
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神经网络敏感性分析的高光谱遥感影像降维与分类方法 被引量:17
10
作者 高红民 李臣明 +3 位作者 周惠 张振 陈玲慧 何振宇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期2715-2723,共9页
高光谱遥感影像由于其巨大的波段数直接导致信息的高冗余和数据处理的复杂,这不仅带来庞大的计算量,而且会损害分类精度。因此,在对高光谱影像进行处理、分析之前进行降维变得非常必要。神经网络敏感性分析可以用于对模型的简化降维,该... 高光谱遥感影像由于其巨大的波段数直接导致信息的高冗余和数据处理的复杂,这不仅带来庞大的计算量,而且会损害分类精度。因此,在对高光谱影像进行处理、分析之前进行降维变得非常必要。神经网络敏感性分析可以用于对模型的简化降维,该文将该方法运用于高光谱遥感影像降维中,通过子空间划分弱化波段之间的相关性,利用差分进化算法(DE)优化神经网络结构,采用Ruck敏感性分析方法剔除掉对分类贡献较小的波段,从而实现降维。最后,采用AVIRIS影像进行实验,所提算法相比其他相近的降维与分类方法能获得更高的分类精度,达到85.83%,比其他相近方法中最优方法高出0.31%。 展开更多
关键词 高光谱遥感影像 神经网络敏感性分析 子空间划分 差分进化 Ruck敏感性分析
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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
11
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 核主成分分析 核函数 神经网络 支持向量机 机械噪声
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基于稀疏表示和非参数判别分析的降维算法 被引量:7
12
作者 杜春 孙即祥 +2 位作者 周石琳 王亮亮 赵晶晶 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期143-147,共5页
针对人脸识别问题提出一种新的监督降维算法。算法首先基于稀疏表示理论,利用同类样本间的稀疏重构来构建图。此方案不仅可以克服传统图构造方法中参数选择的困难,而且能够更好地刻画类内信息。然后,算法采用非参数类间离差来刻画类间信... 针对人脸识别问题提出一种新的监督降维算法。算法首先基于稀疏表示理论,利用同类样本间的稀疏重构来构建图。此方案不仅可以克服传统图构造方法中参数选择的困难,而且能够更好地刻画类内信息。然后,算法采用非参数类间离差来刻画类间信息,非参数类间离差在处理复杂分布数据时相比于参数类间离差更具判别力。最后,算法通过保持类内稀疏重构关系的同时最大化非参数类间离差来求得最优的投影矩阵。在ORL和Extended Yale B公共人脸数据库的实验表明,该算法能够获得较好的识别结果。 展开更多
关键词 稀疏表示 非参数判别分析
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基于核主成分分析的数据流降维研究 被引量:17
13
作者 高宏宾 侯杰 李瑞光 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第11期105-109,共5页
分析了数据流降维算法PCA和KPCA的原理和实现方法。针对在大型数据集上PCA线性降维无法有效实现降维且KPCA的降维效率差,提出了一种新的降维策略GKPCA算法。该算法将数据集先分组,对每一组执行KPCA,然后过滤重新组合数据集,再次应用KPC... 分析了数据流降维算法PCA和KPCA的原理和实现方法。针对在大型数据集上PCA线性降维无法有效实现降维且KPCA的降维效率差,提出了一种新的降维策略GKPCA算法。该算法将数据集先分组,对每一组执行KPCA,然后过滤重新组合数据集,再次应用KPCA算法,达到简化样本空间,降低了时间复杂度和空间复杂度。实验分析表明,GKPCA算法不仅能取得良好的降维效果,而且时间消耗少。 展开更多
关键词 核主成分分析 数据流
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偏最小二乘法降维在微阵列数据判别分析中的应用 被引量:15
14
作者 钱国华 荀鹏程 +1 位作者 陈峰 于浩 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2007年第2期120-123,共4页
目的探讨微阵列数据的判别分析方法。方法首先采用偏最小二乘法对高维数据降维,然后再用Fisher’s线性判别。文中同时介绍了偏最小二乘法的基本原理、基本算法,讨论了成分数选择等问题,并以实际微阵列数据展示了其效果。结果偏最小二乘... 目的探讨微阵列数据的判别分析方法。方法首先采用偏最小二乘法对高维数据降维,然后再用Fisher’s线性判别。文中同时介绍了偏最小二乘法的基本原理、基本算法,讨论了成分数选择等问题,并以实际微阵列数据展示了其效果。结果偏最小二乘法降维不但实现了数据的可视化,而且取得了较好的后期判别效果。结论偏最小二乘法是一种新的实用的降维方法,可用于微阵列数据判别分析的前期降维。 展开更多
关键词 偏最小二乘法 微阵列数据 判别分析
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主成分分析在图像Zernike矩特征降维中的应用 被引量:11
15
作者 刘茂福 胡慧君 何炎祥 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第3期696-698,702,共4页
首先介绍了图像特征向量维度过高的问题以及图像特征降维处理。在讨论Zernike矩基本概念以及图像Zernike矩形状特征向量表示的基础上,指出Zernike矩特征向量一般都是高维的。在介绍主成分分析方法的基础上,指出可以将其应用到Zernike矩... 首先介绍了图像特征向量维度过高的问题以及图像特征降维处理。在讨论Zernike矩基本概念以及图像Zernike矩形状特征向量表示的基础上,指出Zernike矩特征向量一般都是高维的。在介绍主成分分析方法的基础上,指出可以将其应用到Zernike矩特征向量的降维中,并给出了降维的处理过程。最后的实验结果证明了该方法的可行性。 展开更多
关键词 ZERNIKE矩 特征向量 主成分分析
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中心流形方法降维分析电压崩溃中的Fold分岔 被引量:18
16
作者 曹国云 王冲 陈陈 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第7期40-43,共4页
首次应用依赖于参数的动力学系统中的中心流形方法对电力系统电压崩溃相关联的Fold分岔进行简化分析。该方法可在状态-参数空间中的分岔值邻域内,对高维非线性动力系统进行拓扑等价的降维。采用该方法对一典型电力系统的Fold分岔进行分... 首次应用依赖于参数的动力学系统中的中心流形方法对电力系统电压崩溃相关联的Fold分岔进行简化分析。该方法可在状态-参数空间中的分岔值邻域内,对高维非线性动力系统进行拓扑等价的降维。采用该方法对一典型电力系统的Fold分岔进行分析,结果表明:中心流形方法分析实际工程中的局部分岔现象是可行且有效的。同时,可应用模态分析法来区分电压失稳和功角失稳。 展开更多
关键词 中心流形方法 分析 电压崩溃 FOLD分岔 电力系统 电压稳定性
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半监督的稀疏保持二维边界Fisher分析降维算法 被引量:6
17
作者 李峰 王正群 +1 位作者 周中侠 薛巍 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期923-931,共9页
针对样本集中类别标签样本不足的问题,提出一种半监督的稀疏保持二维边界fisher分析降维算法.首先利用图像像素间的空间结构信息,基于图像矩阵进行降维;然后设计类内散度矩阵和类间散度矩阵,以保持样本间的类内紧凑性和类间分离性;最后... 针对样本集中类别标签样本不足的问题,提出一种半监督的稀疏保持二维边界fisher分析降维算法.首先利用图像像素间的空间结构信息,基于图像矩阵进行降维;然后设计类内散度矩阵和类间散度矩阵,以保持样本间的类内紧凑性和类间分离性;最后通过稀疏保持对特征间的稀疏重构性加以约束,所获得的稀疏重构权重保持了局部几何结构,而且也包含了自然鉴别信息.在YALE,ORL和AR人脸数据库上的实验结果表明,该算法具有很好的分类和识别性能. 展开更多
关键词 稀疏保持 边界fisher分析 半监督 人脸识别
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数据降维方法分析与研究 被引量:77
18
作者 吴晓婷 闫德勤 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第8期2832-2835,共4页
全面总结现有的数据降维方法,对具有代表性的降维方法进行了系统分类,详细地阐述了典型的降维方法,并从算法的时间复杂度和优缺点两方面对这些算法进行了深入的分析和比较。最后提出了数据降维中仍待解决的问题。
关键词 数据 主成分分析 局部线性嵌入 等度规映射 计算复杂度
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基于低秩张量分析的高光谱图像降维与分类 被引量:4
19
作者 陈昭 王斌 张立明 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期569-575,共7页
提出一种用于高光谱图像降维和分类的分块低秩张量分析方法.该算法以提高分类精度为目标,对图像张量分块进行降维和分类.将高光谱图像分成若干子张量,不仅保存了高光谱图像的三维数据结构,利用了空间与光谱维度的关联性,还充分挖掘了图... 提出一种用于高光谱图像降维和分类的分块低秩张量分析方法.该算法以提高分类精度为目标,对图像张量分块进行降维和分类.将高光谱图像分成若干子张量,不仅保存了高光谱图像的三维数据结构,利用了空间与光谱维度的关联性,还充分挖掘了图像局部的空间相关性.与现有的张量分析法相比,这种分块处理方法克服了图像的整体空间相关性较弱以及子空间维度的设定对降维效果的负面影响.只要子空间维度小于子张量维度,所提议的分块算法就能取得较好的降维效果,其分类精度远远高于不分块的算法,从而无需借助原本就不可靠的子空间维度估计法.仿真和真实数据的实验结果表明,所提议分块低秩张量分析算法明显地表现出较好的降维效果,具有较高的分类精度. 展开更多
关键词 高光谱图像 低秩张量分析 子张量 空间相关性 子空间 分类
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基于主成分降维的总悬浮物浓度遥感估算模型适用性分析 被引量:3
20
作者 郭宇龙 李云梅 +2 位作者 吕恒 王珊珊 王永波 《湖泊科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期892-899,共8页
总悬浮物浓度(CTSM)是水质评价的重要参数.为了提高内陆Ⅱ类水体总悬浮物浓度估算的精度,利用主成分分析方法对2009年4月太湖水体实测高光谱数据进行降维处理,进而以不同数量的主成分作为变量,分别构建总悬浮颗粒物浓度的多元线性回... 总悬浮物浓度(CTSM)是水质评价的重要参数.为了提高内陆Ⅱ类水体总悬浮物浓度估算的精度,利用主成分分析方法对2009年4月太湖水体实测高光谱数据进行降维处理,进而以不同数量的主成分作为变量,分别构建总悬浮颗粒物浓度的多元线性回归估算模型并比较这些模型的效果,从而确定最优的主分量个数;结合近年运行的高光谱传感器,对模型的适用性进行评价.结果表明:①前三个主成分(PC1、PC2、PC3)从不同侧面涵盖了悬浮物浓度信息,它们与ln(CTSM)的相关系数分别为0.728、0.401和0.403;②当主成分个数为6时,模型达到最优;模型的精度高于4个传统经验模型;③在400~ 850 nm之间,波段数大于45的高光谱传感器数据都能利用主成分分析的方法构建精度较高的总悬浮物浓度估算模型;此外,MERIS、J1-HSI、Hyperion和CHRIS这些常用的高光谱传感器的波段设置,都适合于主成分建模. 展开更多
关键词 高光谱 主成分分析 总悬浮物浓度 太湖
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