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多重最小成分的神经网络算法及其在曲线拟合中的应用
被引量：
2
1
作者
董天信
姜玉英
徐宗本
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第2期205-207,共3页
讨论了空间曲线的拟合问题与多重最小成分抽取问题的等价性,提出了多重最小成分抽取的无导师、自适应神经网络学习算法,该算法为Oja算法的一种改进,没有任何附加条件.数学分析的结果表明,该算法是一种高效、可靠的多重最小成分的抽取方...
讨论了空间曲线的拟合问题与多重最小成分抽取问题的等价性,提出了多重最小成分抽取的无导师、自适应神经网络学习算法,该算法为Oja算法的一种改进,没有任何附加条件.数学分析的结果表明,该算法是一种高效、可靠的多重最小成分的抽取方法,特别可用于空间曲线的拟合.
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关键词
神经网络
最小成分分析
空间曲线拟合
自适应学习算法
最小
成分
抽取
Oja算法
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职称材料
基于主成分分析的黄土沟壑区土壤肥力质量评价——以长武县耕地土壤为例
被引量：
83
2
作者
黄婷
岳西杰
+1 位作者
葛玺祖
王旭东
《干旱地区农业研究》
CSCD
北大核心
2010年第3期141-147,187,共8页
以陕西省长武县所处的黄土高原沟壑区土壤为研究对象,通过主成分分析并结合Norm值的方法,筛选出活性有机质、全氮、速效磷、速效钾、粘粒、CEC、过氧化氢酶、磷酸酶和转化酶等12项指标,建立了黄土沟壑区土壤综合质量评价的最小数据集(M...
以陕西省长武县所处的黄土高原沟壑区土壤为研究对象,通过主成分分析并结合Norm值的方法,筛选出活性有机质、全氮、速效磷、速效钾、粘粒、CEC、过氧化氢酶、磷酸酶和转化酶等12项指标,建立了黄土沟壑区土壤综合质量评价的最小数据集(MDS)。采用客观方法(主成分分析法)以及主客观相结合的方法确定了两种类型的权重系数,分别计算了土壤综合质量指数,发现两种方法计算所得的土壤综合质量指数之间具有很好的一致性。另外,把由主成分分析法计算的土壤综合质量指数与利用偏相关系数法计算出的土壤综合质量指数进行了线性回归分析,两者之间达到极显著相关,说明用主成分分析法在该地区进行土壤质量综合评价是客观可行的。各因子的隶属度表明,活性有机质是该地区主要的限制性因子,全氮次之。几种不同方法计算的土壤质量表明,果园土壤质量优于农田土壤的,不同地形部位土壤质量比较发现,塬面的土壤质量相对最高,坡地(梯田)次之,河滩地相对最低。
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关键词
土壤质量评价
主
成分
分析
最小
数据集
权重确定
黄土沟壑区
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职称材料
基于K近邻互信息估计的EEG伪迹消除方法
被引量：
5
3
作者
何海洋
罗志增
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第6期255-260,共6页
针对脑电信号中的眼电和心电串扰伪迹,提出一种基于最小相依成分分析的互信息(MILCA)算法的伪迹消除方法。在提升小波硬阈值法对多路原始脑电信号去噪基础上,运用MILCA算法对各通道信号进行盲源分离,同时采用信号间互相关系数和互信息...
针对脑电信号中的眼电和心电串扰伪迹,提出一种基于最小相依成分分析的互信息(MILCA)算法的伪迹消除方法。在提升小波硬阈值法对多路原始脑电信号去噪基础上,运用MILCA算法对各通道信号进行盲源分离,同时采用信号间互相关系数和互信息量作为指标,分析伪迹分离程度。与Extend Infomax、FastICA 2种常见盲源分离算法的对比结果表明,运用MILCA算法对脑电信号中的眼电及心电伪迹的分离结果最理想。
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关键词
脑电信号
盲源分离
K近邻
互信息
最小
相依
成分
分析
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职称材料
题名
多重最小成分的神经网络算法及其在曲线拟合中的应用
被引量：
2
1
作者
董天信
姜玉英
徐宗本
机构
西安交通大学理学院
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第2期205-207,共3页
文摘
讨论了空间曲线的拟合问题与多重最小成分抽取问题的等价性,提出了多重最小成分抽取的无导师、自适应神经网络学习算法,该算法为Oja算法的一种改进,没有任何附加条件.数学分析的结果表明,该算法是一种高效、可靠的多重最小成分的抽取方法,特别可用于空间曲线的拟合.
关键词
神经网络
最小成分分析
空间曲线拟合
自适应学习算法
最小
成分
抽取
Oja算法
Keywords
minor component analysis
space-curve fitting
adapive learning rule
分类号
O212.4 [理学—概率论与数理统计]
TP183 [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
基于主成分分析的黄土沟壑区土壤肥力质量评价——以长武县耕地土壤为例
被引量：
83
2
作者
黄婷
岳西杰
葛玺祖
王旭东
机构
西北农林科技大学
出处
《干旱地区农业研究》
CSCD
北大核心
2010年第3期141-147,187,共8页
基金
中国科学院知识创新工程重大项目(KSCX1-YW-07)
文摘
以陕西省长武县所处的黄土高原沟壑区土壤为研究对象,通过主成分分析并结合Norm值的方法,筛选出活性有机质、全氮、速效磷、速效钾、粘粒、CEC、过氧化氢酶、磷酸酶和转化酶等12项指标,建立了黄土沟壑区土壤综合质量评价的最小数据集(MDS)。采用客观方法(主成分分析法)以及主客观相结合的方法确定了两种类型的权重系数,分别计算了土壤综合质量指数,发现两种方法计算所得的土壤综合质量指数之间具有很好的一致性。另外,把由主成分分析法计算的土壤综合质量指数与利用偏相关系数法计算出的土壤综合质量指数进行了线性回归分析,两者之间达到极显著相关,说明用主成分分析法在该地区进行土壤质量综合评价是客观可行的。各因子的隶属度表明,活性有机质是该地区主要的限制性因子,全氮次之。几种不同方法计算的土壤质量表明,果园土壤质量优于农田土壤的,不同地形部位土壤质量比较发现,塬面的土壤质量相对最高,坡地(梯田)次之,河滩地相对最低。
关键词
土壤质量评价
主
成分
分析
最小
数据集
权重确定
黄土沟壑区
Keywords
principal component analysis
MDS
weight
soil quality assessment
分类号
S153.6 [农业科学—土壤学]
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职称材料
题名
基于K近邻互信息估计的EEG伪迹消除方法
被引量：
5
3
作者
何海洋
罗志增
机构
杭州电子科技大学机器人研究所
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第6期255-260,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61172134)
文摘
针对脑电信号中的眼电和心电串扰伪迹,提出一种基于最小相依成分分析的互信息(MILCA)算法的伪迹消除方法。在提升小波硬阈值法对多路原始脑电信号去噪基础上,运用MILCA算法对各通道信号进行盲源分离,同时采用信号间互相关系数和互信息量作为指标,分析伪迹分离程度。与Extend Infomax、FastICA 2种常见盲源分离算法的对比结果表明,运用MILCA算法对脑电信号中的眼电及心电伪迹的分离结果最理想。
关键词
脑电信号
盲源分离
K近邻
互信息
最小
相依
成分
分析
Keywords
Electroencephalogram（EEG）
Blind Source Separation（BSS）
K-nearest neighbors
Mutual Information（MI）
least dependentcomponent analysis
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
多重最小成分的神经网络算法及其在曲线拟合中的应用
董天信
姜玉英
徐宗本
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于主成分分析的黄土沟壑区土壤肥力质量评价——以长武县耕地土壤为例
黄婷
岳西杰
葛玺祖
王旭东
《干旱地区农业研究》
CSCD
北大核心
2010
83
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于K近邻互信息估计的EEG伪迹消除方法
何海洋
罗志增
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013
5
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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引证文献
统计分析
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