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基于分步相关成分分析的中药材质量鉴别神经元分类器
被引量：
5
1
作者
范骁辉
程翼宇
《高等学校化学学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第12期2227-2231,共5页
提出并构建了一种基于分步相关成分分析的神经元分类器 ( SCCA-HBP) ,并将其用于中药材质量模式分类 .通过从色谱分析所得到的高维数据集中分步提取分类相关成分 ,获取化学模式特征向量 ,使神经元分类器输入模式向量的维数降低 .此外 ,...
提出并构建了一种基于分步相关成分分析的神经元分类器 ( SCCA-HBP) ,并将其用于中药材质量模式分类 .通过从色谱分析所得到的高维数据集中分步提取分类相关成分 ,获取化学模式特征向量 ,使神经元分类器输入模式向量的维数降低 .此外 ,提出用带输出误差死区的混合 BP算法训练神经元分类器 ,提高了网络学习训练速度和分类准确性 .以 3 2个当归样品质量等级分类鉴别为例考察本方法 ,分类正确率为1 0 0 % ,优于 PCA-BP( 84.4% )和 SCCA-BP( 90 .6% )方法 ;且训练时间仅为 BP算法的 5 4.2 % .
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关键词
中药材质量评价
当归
模式特征提取
化学
模式
分类
神经元分类器
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职称材料
可用性测试中用户皮肤电水平变化分析——基于EEMD的方法
被引量：
3
2
作者
李晓军
肖忠东
+2 位作者
孙林岩
李经纬
刘春卓
《应用心理学》
CSSCI
2013年第4期324-331,共8页
根据可用性测试过程中用户皮肤电水平(skin conductance level,SCL)的变化,提出了基于总体平均经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)技术的用户SCL信号趋势和变化特征提取方法。首先,应用EEMD技术对SCL信号进行分...
根据可用性测试过程中用户皮肤电水平(skin conductance level,SCL)的变化,提出了基于总体平均经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)技术的用户SCL信号趋势和变化特征提取方法。首先,应用EEMD技术对SCL信号进行分解,得到若干独立的基本模式分量及趋势项;然后,对基本模式分量进行显著性检验,进而实现信号的去噪去趋势重构,得到用户SCL的变化特征。实验结果表明:界面的可用性问题使得用户SCL单调趋势变得不明显;当用户遇到可用性问题时,SCL去噪去趋势重构信号波动幅度明显变大,Wilcoxon符号秩检验表明不同阶段用户SCL去噪去趋势重构信号功率差异显著。因此,基于EEMD的信号处理方法能有效支撑可用性测试过程中用户SCL变化的分析。
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关键词
可用性测试
皮肤电水平
总体平均经验
模式
分解
特征提取
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职称材料
题名
基于分步相关成分分析的中药材质量鉴别神经元分类器
被引量：
5
1
作者
范骁辉
程翼宇
机构
浙江大学药学院药物信息学研究所
出处
《高等学校化学学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第12期2227-2231,共5页
基金
国家自然科学基金重大研究计划重点项目 (批准号 :90 2 0 90 0 5 )
国家重点基础研究发展计划项目 (批准号 :G19990 5 44 0 5 )资助
文摘
提出并构建了一种基于分步相关成分分析的神经元分类器 ( SCCA-HBP) ,并将其用于中药材质量模式分类 .通过从色谱分析所得到的高维数据集中分步提取分类相关成分 ,获取化学模式特征向量 ,使神经元分类器输入模式向量的维数降低 .此外 ,提出用带输出误差死区的混合 BP算法训练神经元分类器 ,提高了网络学习训练速度和分类准确性 .以 3 2个当归样品质量等级分类鉴别为例考察本方法 ,分类正确率为1 0 0 % ,优于 PCA-BP( 84.4% )和 SCCA-BP( 90 .6% )方法 ;且训练时间仅为 BP算法的 5 4.2 % .
关键词
中药材质量评价
当归
模式特征提取
化学
模式
分类
神经元分类器
Keywords
Quality evaluation of Chinese medicinal materials
Angelica
Pattern feature extraction
Chemical pattern classification
Neural classifier
分类号
O235 [理学—运筹学与控制论]
O652.7 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
可用性测试中用户皮肤电水平变化分析——基于EEMD的方法
被引量：
3
2
作者
李晓军
肖忠东
孙林岩
李经纬
刘春卓
机构
西安交通大学管理学院
过程控制与效率工程教育部重点实验室
第二炮兵工程大学
第二炮兵工程大学
出处
《应用心理学》
CSSCI
2013年第4期324-331,共8页
基金
国家科技支撑计划(2012BAH08F06)
文摘
根据可用性测试过程中用户皮肤电水平(skin conductance level,SCL)的变化,提出了基于总体平均经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)技术的用户SCL信号趋势和变化特征提取方法。首先,应用EEMD技术对SCL信号进行分解,得到若干独立的基本模式分量及趋势项;然后,对基本模式分量进行显著性检验,进而实现信号的去噪去趋势重构,得到用户SCL的变化特征。实验结果表明:界面的可用性问题使得用户SCL单调趋势变得不明显;当用户遇到可用性问题时,SCL去噪去趋势重构信号波动幅度明显变大,Wilcoxon符号秩检验表明不同阶段用户SCL去噪去趋势重构信号功率差异显著。因此,基于EEMD的信号处理方法能有效支撑可用性测试过程中用户SCL变化的分析。
关键词
可用性测试
皮肤电水平
总体平均经验
模式
分解
特征提取
Keywords
usability test, skin conductancelevel, ensemble empirical mode decomposition, fea-ture extraction
分类号
B849 [哲学宗教—应用心理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分步相关成分分析的中药材质量鉴别神经元分类器
范骁辉
程翼宇
《高等学校化学学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
5
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职称材料
2
可用性测试中用户皮肤电水平变化分析——基于EEMD的方法
李晓军
肖忠东
孙林岩
李经纬
刘春卓
《应用心理学》
CSSCI
2013
3
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职称材料
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