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基于局部保留映射与径向基网络的人脸识别方法 被引量:2
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作者 梅健强 刘正光 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期419-422,共4页
局部保留映射(locality preserving projections,LPP)选择人脸子空间特征包含非线性信息而不利于最近邻法分类.基于径向基函数(radial basis function,RBF)分类器可以将非线性可分问题转化为线性可分问题的特点,提出了利用LPP子空间和RB... 局部保留映射(locality preserving projections,LPP)选择人脸子空间特征包含非线性信息而不利于最近邻法分类.基于径向基函数(radial basis function,RBF)分类器可以将非线性可分问题转化为线性可分问题的特点,提出了利用LPP子空间和RBF网络相结合进行人脸识别的方法,LPP算法采用监督模式,RBF网络隐层中心采用正交最小二乘(orthogonal least-squares,OLS)法训练.实验结果表明,该方法在Yale-B和Yale-B Extended人脸数据库上的识别率为95.67%,在CMU-PIE人脸数据库上的识别率为98.52%,具有较好的抗噪能力,识别效果优于特征脸、Fisher脸以及拉普拉斯脸法. 展开更多
关键词 人脸识别 主成分分析 线性判别分析 局部保留映射 径向函数
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基于小波包和局域判别基的脚步信号提取方法 被引量:1
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作者 张学渊 曹红兵 +1 位作者 李宝清 刘海涛 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2012年第2期424-427,共4页
着重研究在复杂的城市背景噪声环境下,对入侵人员脚步信号的提取与检测.通过对脚步信号及城市背景噪声的频谱特征分析,提出一种基于震动信号的人员脚步信号提取方法,该方法通过小波包分解(WPD)结合局域判别基(LDB)划分信号特征频带,有... 着重研究在复杂的城市背景噪声环境下,对入侵人员脚步信号的提取与检测.通过对脚步信号及城市背景噪声的频谱特征分析,提出一种基于震动信号的人员脚步信号提取方法,该方法通过小波包分解(WPD)结合局域判别基(LDB)划分信号特征频带,有效地分离了城市中的过往车辆对入侵人员脚步信号的干扰并做出准确提取,仿真与实验结果证明,与常用的脚步识别算法相比,该算法鲁棒性,普适性及抗干扰性更好,符合实际工程应用需求. 展开更多
关键词 脚步信号 特征提取 小波包(WP) 局域判别(ldb)
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基于LDA和RBF神经网络的开关柜局部放电模式识别方法研究 被引量:15
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作者 王卓 朱宁宁 郑祥 《电子测量技术》 北大核心 2021年第14期148-152,共5页
针对传统信号特征提取方法存在高维数和无效信息过多的问题,提出了一种基于线性判别算法和径向基神经网络的开关柜局部放电模式识别方法。该方法将两种算法结合,达到识别速率和识别准确率双优的目的。首先,建立开关柜的3种超声波局部放... 针对传统信号特征提取方法存在高维数和无效信息过多的问题,提出了一种基于线性判别算法和径向基神经网络的开关柜局部放电模式识别方法。该方法将两种算法结合,达到识别速率和识别准确率双优的目的。首先,建立开关柜的3种超声波局部放电(PD)模型。然后,利用时频分析和小波分解,提取信号的时频特征和小波系数特征,通过线性判别算法(LDA)对提取的特征向量进行降维处理,最后利用径向基(RBF)神经网络对局部放电缺陷类型进行分类,其识别准确率均在90%以上,并且训练时间缩减50%以上,证明该识别方法具有实用性。 展开更多
关键词 局部放电模式识别 径向神经网络 线性判别算法 小波降噪
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基于小波包变换的辐射源信号识别 被引量:34
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作者 柳征 姜文利 周一宇 《信号处理》 CSCD 北大核心 2005年第5期460-464,共5页
现代电子信息系统需要利用信号的细微特征识别功能参数相同或相近的辐射源信号。本文基于小波包变换,采用局部判别基(LDB)方法进行辐射源信号特征提取与识别。计算机仿真数据和实测数据分析表明本文方法有利于提取辐射源信号无意调制的... 现代电子信息系统需要利用信号的细微特征识别功能参数相同或相近的辐射源信号。本文基于小波包变换,采用局部判别基(LDB)方法进行辐射源信号特征提取与识别。计算机仿真数据和实测数据分析表明本文方法有利于提取辐射源信号无意调制的差异信息,实现信号的辐射源个体识别。 展开更多
关键词 小波包变换 辐射源识别 时频铺叠 局部判别(ldb) 个体识别 信号识别 辐射源 信号特征提取 电子信息系统 功能参数
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基于小波神经网络的风力发电机故障诊断 被引量:45
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作者 庄哲民 殷国华 +1 位作者 李芬兰 江钟伟 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期224-228,共5页
针对风力发电机是一个复杂的时变非线性系统难以提取有效故障特征的问题,首次提出一种优化的局部判别基(LDB)算法结合SOM-BP混合网络进行故障诊断与定位的新方法。首先利用改进的LDB算法提取初始的故障特征,为进一步提高类间可分离度,... 针对风力发电机是一个复杂的时变非线性系统难以提取有效故障特征的问题,首次提出一种优化的局部判别基(LDB)算法结合SOM-BP混合网络进行故障诊断与定位的新方法。首先利用改进的LDB算法提取初始的故障特征,为进一步提高类间可分离度,将这个初始的故障特征通过自组织特征映射(SOM)网络映射到一个类别可分性更高的特征空间,最后利用反向传播(BP)网络根据映射后的特征实现非线性分类,完成故障诊断与定位。 展开更多
关键词 小波包 局部判别 神经网络 故障诊断
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