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基于核Fisher判别分析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2期185-189,共5页
为实现船舶系统或设备的实时状态评估,本文采用核Fisher判别分析法,以船舶中央冷却器为例,选择合适的核函数及核参数,利用其正常数据和异常数据建立状态评估模型,即最佳投影方向,并利用过程数据验证其有效性。结果表明,核Fisher判别分... 为实现船舶系统或设备的实时状态评估,本文采用核Fisher判别分析法,以船舶中央冷却器为例,选择合适的核函数及核参数,利用其正常数据和异常数据建立状态评估模型,即最佳投影方向,并利用过程数据验证其有效性。结果表明,核Fisher判别分析法无需深入分析中央冷却器的结构与原理即可有效识别中央冷却器的正常工况和异常工况,同时能够通过投影值准确描述过程工况的变化过程。在故障发展初期,根据运行参数投影值的变化趋势,可判断船舶系统或设备状态的发展趋势,为早期发现船舶系统或设备的重复性故障提供有效手段。对于船舶系统或设备而言,具有重要的工程实际应用意义。 展开更多
关键词 智能船舶 状态评估 核fisher判别分析 中央冷却器 最佳投影方向 重复性故障
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基于核Fisher判别分析技术的电力变压器DGA故障诊断模型研究 被引量:9
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作者 吴晓辉 王颂 +2 位作者 方晓明 李延沐 李彦明 《高压电器》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期214-217,共4页
鉴于核Fisher判别分析技术(KFDA)在模式识别问题中表现出的良好性能,提出了基于KFDA的变压器故障诊断模型,该模型首先提出了区分放电及过热两大类故障的特征量,并用KFDA分类器来识别类内故障的具体类别。采用基于网格搜索的交叉验证法... 鉴于核Fisher判别分析技术(KFDA)在模式识别问题中表现出的良好性能,提出了基于KFDA的变压器故障诊断模型,该模型首先提出了区分放电及过热两大类故障的特征量,并用KFDA分类器来识别类内故障的具体类别。采用基于网格搜索的交叉验证法来选择模型参数,避免了参数选择的盲目性和随意性。实例分析表明,该模型具有训练时间短、不存在局部极小等优点,与IEC三比值及改良电协研法相比,具有更好的故障识别效果。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 油中溶解气体分析 核fisher判别分析 交叉验证
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基于核Fisher判别分析方法的非线性统计过程监控与故障诊断 被引量:17
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作者 赵旭 阎威武 邵惠鹤 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期951-956,共6页
化工过程中大量的生产数据反应了生产过程的内在变化和系统的运行状况,基于数据驱动的统计方法可以有效地对生产过程进行监控。对于复杂的化工和生化过程,其过程变量之间的相关关系往往具有很强的非线性特性,传统的线性统计过程监控方... 化工过程中大量的生产数据反应了生产过程的内在变化和系统的运行状况,基于数据驱动的统计方法可以有效地对生产过程进行监控。对于复杂的化工和生化过程,其过程变量之间的相关关系往往具有很强的非线性特性,传统的线性统计过程监控方法显得无能为力。本文提出了基于核Fisher判别分析的非线性统计过程监控方法,首先利用非线性核函数将数据从原始空间映射到高维空间,在高维空间中利用线性的Fisher判别分析方法提取数据最优的Fisher特征矢量和判别矢量来实现过程监控与故障诊断,能有效地捕获过程变量之间的非线性关系,通过对流化催化裂化(FCCU)过程的仿真表明该方法的有效性。 展开更多
关键词 核fisher判别分析 非线性 统计过程监控 故障诊断
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基于核Fisher判别分析的无线传感器网络入侵检测算法 被引量:8
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作者 胡志鹏 魏立线 +1 位作者 申军伟 杨晓元 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期246-250,共5页
无线传感器网络能量有限、计算能力有限,传统网络中的入侵检测方法不适用于无线传感器网络。提出了一种基于核Fisher判别分析的无线传感器网络入侵检测算法,利用核Fisher判别分析对比传感器节点数据和已建立的入侵行为特征来判断是否存... 无线传感器网络能量有限、计算能力有限,传统网络中的入侵检测方法不适用于无线传感器网络。提出了一种基于核Fisher判别分析的无线传感器网络入侵检测算法,利用核Fisher判别分析对比传感器节点数据和已建立的入侵行为特征来判断是否存在入侵行为。理论分析和仿真实验表明,该方法能有效的检测入侵行为,并且具有低能耗、计算量小的特点,适用于计算能力有限、能量紧缺的无线传感器网络入侵检测。 展开更多
关键词 无线传感器网络 入侵检测 核fisher判别分析 模式识别
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基于核Fisher判别分析的粮虫特征压缩方法 被引量:6
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作者 张红涛 毛罕平 韩绿化 《江苏大学学报(自然科学版)》 EI CAS 北大核心 2012年第1期16-20,共5页
针对粮仓害虫种类多、类别之间相似度比较高的特点,提出基于核Fisher判别分析的粮虫特征压缩方法.利用高斯径向基核函数,对特征选择后的10维原始数字特征进行核Fisher判别分析,即通过非线性变换将样本数据从输入空间映射到高维特征空间... 针对粮仓害虫种类多、类别之间相似度比较高的特点,提出基于核Fisher判别分析的粮虫特征压缩方法.利用高斯径向基核函数,对特征选择后的10维原始数字特征进行核Fisher判别分析,即通过非线性变换将样本数据从输入空间映射到高维特征空间,然后在高维特征空间进行特征提取.从粮虫分类效果方面,将KFDA法与FDA法、PCA法和KPCA法3种方法进行了比较分析.应用KFDA法提取的前4个特征,由最近邻分类器对粮仓中常见的9类粮虫进行分类,验证集的识别率为93.33%.结果表明:KFDA法对粮虫特征的非线性比较敏感,在有效降低特征维数的同时,还提高了类别之间的可分性. 展开更多
关键词 储粮害虫 特征压缩 核fisher判别分析 主成分分析 识别
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一种核Fisher判别分析的快速算法 被引量:7
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作者 赵峰 张军英 梁军利 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第7期1731-1734,共4页
针对训练样本多时核Fisher判别分析(KFDA)的计算代价大,特征提取速度慢问题,本文提出一种KFDA的快速算法。该算法首先基于线性相关性理论,设计出一种优化方法,快速寻找训练样本在特征空间所张成的子空间的一组基;然后用这组基线性表示... 针对训练样本多时核Fisher判别分析(KFDA)的计算代价大,特征提取速度慢问题,本文提出一种KFDA的快速算法。该算法首先基于线性相关性理论,设计出一种优化方法,快速寻找训练样本在特征空间所张成的子空间的一组基;然后用这组基线性表示最佳投影方向,结合特征空间中的Fisher准则函数,推导出求解最佳投影方向的新公式,其求解过程只需对一个阶数等于基的个数的矩阵特征值分解,同时提取某样本特征时只需计算该样本与这组基之间的核函数。基于多个数据集的实验验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 核fisher判别分析 最佳投影方向 函数
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基于核Fisher判别分析的蛋白质氧链糖基化位点的预测 被引量:5
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作者 杨雪梅 李世鹏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第11期2959-2961,共3页
以各种窗口长度的蛋白质样本序列为研究对象,实验样本用稀疏编码方式编码,使用核Fisher判别分析(KFDA)的方法来预测蛋白质氧链糖基化位点。首先通过非线性映射(由核函数隐含定义)将样本映射到特征空间,然后在特征空间中用Fisher判别分... 以各种窗口长度的蛋白质样本序列为研究对象,实验样本用稀疏编码方式编码,使用核Fisher判别分析(KFDA)的方法来预测蛋白质氧链糖基化位点。首先通过非线性映射(由核函数隐含定义)将样本映射到特征空间,然后在特征空间中用Fisher判别分析进行分类。进一步,用多数投票策略对各种窗口下的分类器进行组合以综合多个窗口的优势。实验结果表明,使用组合KFDA的方法预测的效果优于FDA和PCA以及单个KFDA分类器的预测效果,预测准确率为86.5%。 展开更多
关键词 糖基化 蛋白质 核fisher判别分析 特征
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核Fisher判别分析在棉麻纤维识别中的应用 被引量:3
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作者 殷士勇 王文中 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2012年第4期32-35,共4页
核Fisher判别分析方法的主要思想是把样本映射到某一特征空间,然后在此特征空间中进行Fisher线性判别.本文将Fisher判别分析方法用于棉、麻纤维的分类识别,实验结果表明:选择不同的核函数其判别效果不同,总体上核Fisher判别分析方法对... 核Fisher判别分析方法的主要思想是把样本映射到某一特征空间,然后在此特征空间中进行Fisher线性判别.本文将Fisher判别分析方法用于棉、麻纤维的分类识别,实验结果表明:选择不同的核函数其判别效果不同,总体上核Fisher判别分析方法对棉麻纤维的识别率明显较高. 展开更多
关键词 核fisher判别分析 函数 棉麻纤维 纤维识别
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核Fisher判别分析多参数自动优化算法 被引量:2
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作者 常志朋 程龙生 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期212-217,共6页
针对智能优化算法原理复杂,相关参数设置困难的缺点,尝试利用拟牛顿法对核Fisher判别分析多个核参数进行自动优化。根据经验风险最小准则构建目标函数。为保证目标函数连续且可导,通过连续的sig-moid函数将离散的二进制输出转化为连续... 针对智能优化算法原理复杂,相关参数设置困难的缺点,尝试利用拟牛顿法对核Fisher判别分析多个核参数进行自动优化。根据经验风险最小准则构建目标函数。为保证目标函数连续且可导,通过连续的sig-moid函数将离散的二进制输出转化为连续的概率输出。利用正交表选取初始核参数点。实验结果表明,所提算法具有同遗传算法相近的分类性能,且收敛速度快,原理简单,可以很好地应用于核Fisher判别分析多个核参数优化。 展开更多
关键词 核fisher判别分析 参数优化 拟牛顿法 正交表
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基于四阶累积量与核Fisher判别分析的MPSK信号分类方法 被引量:1
10
作者 周欣 吴瑛 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第12期2844-2847,共4页
提出了一种基于高阶累积量和核Fisher判别分析的MPSK信号自动调制识别方法。该算法选取信号的四阶累积量作为分类特征,利用核函数的思想把特征向量映射到一个高维空间,并在高维空间中采用线性Fisher判别分析实现了数字信号的分类。选用... 提出了一种基于高阶累积量和核Fisher判别分析的MPSK信号自动调制识别方法。该算法选取信号的四阶累积量作为分类特征,利用核函数的思想把特征向量映射到一个高维空间,并在高维空间中采用线性Fisher判别分析实现了数字信号的分类。选用了径向基核函数,使用一对一或一对余多类构造法,并利用交叉验证网格搜索法优化核函数参数,构建了快速稳健的多类核Fisher判别分析分类器。计算仿真结果表明,基于核Fisher判别分析的分类器具有良好的性能,它与支持向量机的分类精度相当,且训练时间较短。 展开更多
关键词 通信对抗 调制分类 核fisher判别分析 四阶累积量
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基于核Fisher判别分析的点焊质量评估 被引量:1
11
作者 张宏杰 侯妍妍 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期105-108,118,共4页
通过对点焊过程电极位移信号的实时采集和特征分析,利用模糊化方法将电极位移信号映射为15×25模式矩阵.依据不同焊接电流参数下位移信号的模式特征将位移信号的模式分为5类,分别对应不同的焊点质量.以不同类别焊点的模式矩阵构建... 通过对点焊过程电极位移信号的实时采集和特征分析,利用模糊化方法将电极位移信号映射为15×25模式矩阵.依据不同焊接电流参数下位移信号的模式特征将位移信号的模式分为5类,分别对应不同的焊点质量.以不同类别焊点的模式矩阵构建输入数据空间,利用核Fisher判别技术将低维数据空间的非线性分类问题转化为高维特征空间的线性分类问题,建立快速稳定的多类核Fisher判别分类器,实现了焊点类别的模式识别,进而实现焊点质量评估.结果表明,所提出的利用点焊过程电极位移信号模式表征焊点形核过程的方法是可行的,同时在小样本情况下,引入核技术的Fisher算法,大大提高了焊点质量评估的准确性. 展开更多
关键词 电阻点焊 核fisher判别分析 模式识别 质量评估
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基于轮廓波变换和核Fisher判别分析的人脸识别 被引量:1
12
作者 王彩霞 赵祖轩 《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第2期235-238,共4页
Contourlet变换是一种新的多尺度几何分析方法,它不仅具有小波变换的多分辨率特性和时频局域特性,还具有很强的方向性和各向异性。提出基于Contourlet变换和核Fisher判别分析的人脸识别方法,研究了Contourlet变换的低频系数、各层高频... Contourlet变换是一种新的多尺度几何分析方法,它不仅具有小波变换的多分辨率特性和时频局域特性,还具有很强的方向性和各向异性。提出基于Contourlet变换和核Fisher判别分析的人脸识别方法,研究了Contourlet变换的低频系数、各层高频系数与核Fisher判别分析相结合进行人脸识别的识别率和识别时间。实验表明,Contourlet变换的低频系数与核Fisher判别分析相结合,有优异的识别率,也减少了识别时间;高频成分有一定的识别性能,但识别率较低。将低频成分与高频方向子带相结合能获得最优的识别率。 展开更多
关键词 小波变换 CONTOURLET变换 核fisher判别分析(KFDA) 人脸识别
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基于核Fisher判别分析的目标识别 被引量:37
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作者 李映 焦李成 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期179-182,共4页
核Fisher判别分析是基于Fisher线性判别提出的一种非线性分类方法,其主要思想是首先把样本映射到某一特征空间,然后在此特征空间进行Fisher线性判别,这样就隐含地实现了原输入空间的非线性判别.分析了核Fisher判别方法的分类机理,然后... 核Fisher判别分析是基于Fisher线性判别提出的一种非线性分类方法,其主要思想是首先把样本映射到某一特征空间,然后在此特征空间进行Fisher线性判别,这样就隐含地实现了原输入空间的非线性判别.分析了核Fisher判别方法的分类机理,然后基于此方法对三类实际的船舶目标噪声谱进行了识别,并与神经网络、支撑矢量机等其他分类方法做了比较.实验结果表明,核Fisher判别分析(加上一线性支撑矢量机做阈值估计)的识别效果优于其他分类算法. 展开更多
关键词 目标识别 fisher判别 函数 特征空间 非线性分类法 船舶目标
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核Fisher判别分析在红外与可见光融合评价的应用
14
作者 朱亚辉 彭国华 郑玉山 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期770-773,共4页
针对传统的红外与可见光图像融合效果评价方法存在的问题,提出了核Fisher判别分析(KFDA)的红外与可见光图像融合效果评价方法。将空间信息、图谱信息、噪声抑制、边缘保持度四个方面建立的客观评价指标作为判别因子,采用灰色关联分析划... 针对传统的红外与可见光图像融合效果评价方法存在的问题,提出了核Fisher判别分析(KFDA)的红外与可见光图像融合效果评价方法。将空间信息、图谱信息、噪声抑制、边缘保持度四个方面建立的客观评价指标作为判别因子,采用灰色关联分析划分200组数据为学习样本的训练和检验,利用核Fisher判别技术将低维数据空间的非线性分类问题转化为高维特征空间的线性分类问题,建立快速稳定的多类核Fisher判别分类器,实现了红外与可见光图像融合效果的KFDA评价模型。结果表明:引入核技术的Fisher算法,大大提高了红外与可见光图像融合效果评价的准确性。 展开更多
关键词 图像融合 效果评估 核fisher判别分析 综合方法
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基于时点分割的核Fisher判别分析-顺序回归机多类分类建模方法
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作者 张洪祥 毛志忠 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期1440-1445,共6页
针对多维时间序列的多类分类问题,本文提出基于时点分割思想的核Fisher判别分析-顺序回归机(KFDAORM)多类分类建模方法.该方法利用核Fisher判别分析(KFDA)与顺序回归机(ORM)的互补性得到分类决策函数;对分类样本的多维时间序列进行时点... 针对多维时间序列的多类分类问题,本文提出基于时点分割思想的核Fisher判别分析-顺序回归机(KFDAORM)多类分类建模方法.该方法利用核Fisher判别分析(KFDA)与顺序回归机(ORM)的互补性得到分类决策函数;对分类样本的多维时间序列进行时点分割处理,使用决策函数得到各时点的分类级别;通过指数平滑分析得到采样周期内样本的最终分类结果.通过实例验证,该方法对多维时间序列的分类具有较好效果,是一种有效的多类分类方法. 展开更多
关键词 多维时间序列 fisher判决分析 顺序回归机 指数平滑法
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基于谐波特征与核Fisher判别分析的孤岛检测方法研究 被引量:10
16
作者 徐华电 苏建徽 +2 位作者 张军军 刘宁 戴云霞 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期25-30,共6页
提出一种基于谐波特征与核Fisher判别分析的孤岛检测方法,并对其进行研究。该方法首先从并网逆变器的输出电流和公共连接点(PCC)处电压信号中提取谐波幅值组成特征矢量,然后利用核Fisher判别分析(KFDA)对其进行类别划分,判断是否发生孤... 提出一种基于谐波特征与核Fisher判别分析的孤岛检测方法,并对其进行研究。该方法首先从并网逆变器的输出电流和公共连接点(PCC)处电压信号中提取谐波幅值组成特征矢量,然后利用核Fisher判别分析(KFDA)对其进行类别划分,判断是否发生孤岛效应。实验结果表明,所提出的方法比传统的被动式孤岛检测方法检测速度更快,在功率平衡状态下依然能准确检测孤岛的发生,且不易受系统暂态过程的影响;同时,由于未向系统中加入扰动信号,不会对电能质量产生影响,克服了主动式孤岛检测方法的不足,具有较高的准确性与可靠性。 展开更多
关键词 分布式发电 孤岛检测 特征矢量 fisheri判别分析
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量子核判别分析算法
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作者 康榕乘 余凯 +2 位作者 张新 林崧 郭躬德 《郑州大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2025年第1期61-66,共6页
核判别分析法通过核函数扩展了线性判别分析对非线性数据的处理能力,成为模式识别领域中一个重要的分支。然而,随着数据的指数增长,经典核判别分析算法在提取特征时会消耗大量计算资源。针对这一问题,利用量子叠加性和并行性提出了一种... 核判别分析法通过核函数扩展了线性判别分析对非线性数据的处理能力,成为模式识别领域中一个重要的分支。然而,随着数据的指数增长,经典核判别分析算法在提取特征时会消耗大量计算资源。针对这一问题,利用量子叠加性和并行性提出了一种量子核判别分析算法。首先,借助量子随机存储器技术与控制旋转操作构造需要的类间矩阵和类内矩阵所对应的密度算子;然后,融入线性方程的求解思路并行获取特征态。理论分析表明,所提算法与经典算法相比具有指数级加速。 展开更多
关键词 量子机器学习 非线性判别分析 函数 特征提取 量子厄米特链积 相位估计
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干燥方式对烟花有机酸含量的影响及判别分析
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作者 许明磊 侯小东 +5 位作者 张忠锋 田雷 魏玉磊 韩晓 谭效磊 杜咏梅 《中国烟草科学》 北大核心 2025年第2期69-74,82,共7页
为开发烟草花序(简称烟花)在烟用香料方面的利用价值,并建立基于关键有机酸的烟花干燥方式判别模型,利用GC/MS检测,分析7种干燥方式下烟花有机酸含量的差异,应用偏最小二乘-判别分析(PLS-DA)筛选出关键差异有机酸,并应用Fisher判别分析... 为开发烟草花序(简称烟花)在烟用香料方面的利用价值,并建立基于关键有机酸的烟花干燥方式判别模型,利用GC/MS检测,分析7种干燥方式下烟花有机酸含量的差异,应用偏最小二乘-判别分析(PLS-DA)筛选出关键差异有机酸,并应用Fisher判别分析建立烟花干燥方式的判别模型。结果表明,(1)不同干燥方式烟花挥发酸为具有特征香气的苯甲酸、苯乙酸、3-甲基戊酸,总量为116~181μg/g;非挥发酸总量为59.7~77.0 mg/g,草酸、苹果酸、柠檬酸含量之和占92.5%~97.8%;高级脂肪酸总量为22.4~65.2 mg/g,不饱和脂肪酸(油酸、亚油酸、亚麻酸)占58.7%~76.6%。(2)干燥方式对烟花有机酸含量影响显著:烟花挥发酸总量以晾干最高,其次是程序升温干燥和晒干,冷冻干燥最低;非挥发酸总量以冷冻干燥最高,恒温65℃干燥最低;高级脂肪酸总量以冷冻干燥最高,晾干最低。(3)应用PLS-DA可将7种干燥方式分为5类:冷冻干燥、程序升温干燥、恒温干燥、晒干、晾干,并基于PLS-DA模型VIP值,筛选出不同干燥方式的7种关键差异有机酸(戊二酸、油酸、硬脂酸、草酸、柠檬酸、肉豆蔻酸、苯乙酸),由此建立了5类烟花干燥方式的Fisher判别模型,其训练集和测试集的判别正确率分别为96.7%、100%。综上,晾干、晒干或程序升温(至59℃)干燥的烟花有机酸组成更适用于烟用香料,有机酸可作为烟花资源干燥方式有效判别的特征化学成分。 展开更多
关键词 烟花 干燥方式 有机酸 偏最小二乘-判别分析(PLS-DA) fisher判别分析
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基于Fisher判别分析可分性信息融合的马铃薯VC含量高光谱检测方法 被引量:6
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作者 郭林鸽 殷勇 +1 位作者 于慧春 袁云霞 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期164-171,共8页
为提高马铃薯VC含量检测结果的准确性和可靠性,提出一种基于Fisher判别分析(Fisher discriminant analysis,FDA)可分性数据融合的检测模型输入变量构建方法。首先,利用高光谱成像技术采集200个马铃薯的高光谱信息,通过对比6种预处理方... 为提高马铃薯VC含量检测结果的准确性和可靠性,提出一种基于Fisher判别分析(Fisher discriminant analysis,FDA)可分性数据融合的检测模型输入变量构建方法。首先,利用高光谱成像技术采集200个马铃薯的高光谱信息,通过对比6种预处理方法和原始数据的建模结果,确定多元散射校正为光谱数据的预处理方法;其次,采用竞争性自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)及CARS-SPA组合算法3种方法提取相应特征波长,通过对比分析最终确定34个有效特征波长;然后,将有效特征波长进行FDA可分性数据融合,根据融合的新变量对样本间差异性判别能力的大小进行筛选,确定构建检测模型的输入变量;最后,分别对FDA融合前后筛选的变量建立偏最小二乘模型和反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)模型,并对检测结果进行对比分析。结果表明,将CARS算法提取的34个特征波长进行FDA融合,采用前3个融合变量作为构建检测模型的输入变量时,其所建BPNN模型的相关系数由0.9726提高至0.9990,均方根误差由0.7723降低至0.1727,不仅能够极大地降低数据分析维度,而且能够提高检测结果的准确性。因此,基于FDA可分性数据融合构建检测模型输入变量可以提高马铃薯VC含量检测结果的准确性。 展开更多
关键词 高光谱成像 fisher判别分析 马铃薯 VC含量检测 模型
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三维荧光光谱融合小波包分解融合Fisher判别分析及支持向量机识别紫苏 被引量:8
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作者 任永杰 殷勇 +1 位作者 于慧春 袁云霞 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期198-203,共6页
为实现紫苏品种的快速鉴别,避免以次充好,选取4个品种的紫苏采集三维荧光数据,提出了一种基于小波包分解融合Fisher判别分析(Fisher discriminant analysis,FDA)的荧光数据特征选择策略,并实施了4种紫苏的有效鉴别。首先,对三维荧光数... 为实现紫苏品种的快速鉴别,避免以次充好,选取4个品种的紫苏采集三维荧光数据,提出了一种基于小波包分解融合Fisher判别分析(Fisher discriminant analysis,FDA)的荧光数据特征选择策略,并实施了4种紫苏的有效鉴别。首先,对三维荧光数据进行预处理,采用Delaunay三角形内插值法去除瑞利散射和拉曼散射,以消除它们的不利影响;运用Savitzky-Golar卷积平滑对数据进行平滑处理,以减少噪声的干扰。同时,对三维荧光数据进行初步筛选,去除了荧光强度小于0.01的发射波长。然后,对各激发波长对应的发射光谱进行3层sym4小波包分解,计算得到最低频段的小波包能量值,作为各激发波长光谱数据表征量。接着,再利用FDA对小波包能量进行判别分析,将其所包含的差异性信息进行融合,得到FDA生成的新变量,并选取累计判别能力达到99%的前3个FD变量作为不同品种差异性信息的表征变量,提出三维荧光数据的表征策略。最后,利用BP神经网络(backpropagation neural network,BPNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)两种模式识别算法对表征变量进行分析,得到FDA+BPNN和FDA+SVM两种鉴别结果。FDA+BPNN的训练集正确率为97.5%,测试集正确率为95%;FDA+SVM的训练集和测试集的正确率均达到98.33%。结果表明,三维荧光光谱技术结合小波包分解、FDA和SVM算法基本上能够实现紫苏品种的鉴别。这为后续有关紫苏的进一步检测研究(如某些有效成分的定量检测)提供了研究基础。 展开更多
关键词 紫苏 三维荧光 小波包分解 fisher判别分析 BP神经网络 支持向量机
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