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基于独立主成分分析的PWM逆变电路的故障诊断被引量：1: 1; 作者刘玲《现代电子技术》北大核心 2017年第5期147-150,共4页; PWM逆变电路故障具有多发性和非线性相关性,对其准确检测的难度较大。为了提高PWM逆变电路的故障诊断性能,提出基于独立主成分分析的PWM逆变电路的故障诊断方法,采用电路输出信号测量方法进行故障状态特征检测,对采集的PWM逆变电路信号... 展开更多; 关键词独立主成分分析 PWM逆变电路故障诊断信号测量; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于独立主成分和BP神经网络的干红葡萄酒品种的鉴别被引量：23: 2; 作者吴桂芳蒋益虹 +1 位作者王艳艳何勇《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期1268-1271,共4页; 为了实现葡萄酒品种的快速无损鉴别,选用五种干红葡萄酒,进行可见和近红外光谱实验,提出了一种用可见和近红外光谱技术快速鉴别葡萄酒品种的新方法。采用独立主成分分析进行模式特征分析,经过选用不同的独立主成分数进行建模和预测,确... 展开更多; 关键词可见/近红外光谱葡萄酒独立主成分分析 BP神经网络品种鉴别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于ICA-PSO-CNN的大坝变形预测研究: 3; 作者杨霖傅蜀燕 +4 位作者吴曹东王子轩陈德辉杨石勇欧斌《华北水利水电大学学报(自然科学版)》北大核心 2025年第3期10-16,60,共8页; 为提高大坝变形预测精度,针对传统大坝变形预测中出现的数据维度高、特征值选取困难、参数优化和模型调整较复杂等问题,提出了一种将独立主成分分析(ICA)和粒子群优化下的卷积神经网络(PSO-CNN)相结合的预测模型(ICA-PSO-CNN)。该模型通... 展开更多; 关键词变形预测独立主成分分析粒子群优化卷积神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

支管流致噪声干扰下的复值域EFastICA管道泄漏声定位技术研究被引量：7: 4; 作者刘名杨杨进 +1 位作者郑伟樊恩东《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期51-58,65,共9页; 供水管网存在大量分支接头,流体在分支接头的分流作用下产生支管流致噪声,并通过管道与泄漏声信号进行耦合。针对支管流致噪声存在下的供水管道泄漏定位问题。提出一种基于高效快速独立主成分分析(efficient fast independent component... 展开更多; 关键词泄漏检测支管流致噪声复值域高效快速独立主成分分析(C-EFastICA) 复值域独立主成分分析(C-FastICA); 在线阅读下载PDF 职称材料

基于ICA降维的车牌汉字识别研究被引量：2: 5; 作者沈洋詹永照单士娟《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第3期1127-1131,共5页; 针对目前复杂环境下车牌汉字图像识别率较低,识别时间较长等问题,提出了一种基于伪Zernike矩和独立主成分分析(ICA)的改进概率神经网络(PNN)车牌汉字识别方法。该方法是将车牌汉字图像的伪Zernike矩通过独立主成分分析降维,再将降维后... 展开更多; 关键词伪ZERNIKE矩独立主成分分析图像特征降维概率神经网络车牌汉字识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于HIT的马铃薯外部缺陷特征的提取被引量：4: 6; 作者汤全武史崇升汤哲君《东北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期114-121,共8页; 为提取马铃薯高光谱图像的外部缺陷特征，结合高光谱成像技术、主成分分析、小波变换以及改进的最大类间方差法对马铃薯外部缺陷进行提取。通过对马铃薯高光谱图像数据做全波段（468~960 nm）主成分分析（PCA）和独立主成分分析（ICA）... 展开更多; 关键词马铃薯高光谱成像技术小波主成分分析独立主成分分析 OTSU; 在线阅读下载PDF 职称材料

高光谱成像仪在字迹检测方面的探索研究被引量：8: 7; 作者孙梅陈兴海《科学技术与工程》北大核心 2015年第22期167-170,共4页; 近年来光谱成像技术在公安、司法鉴定中已经成为了必不可少的基础装备,在文件检验工作中发挥着不可替代的作用。高光谱成像相对于多光谱成像具有更丰富的图像和光谱信息。尝试研究高光谱成像技术在文件检验工作方面的应用,使用V10E-PS... 展开更多; 关键词字迹检测高光谱成像主成分分析独立主成分分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于FastICA和G-G聚类的多元时序自适应分段: 8; 作者王玲李泽中《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期1235-1244,共10页; 现有多元时间序列的分段方法主要通过检测时序数据统计特性或形状的变化情况,并以此为依据对分段点的位置进行“硬划分”.然而,这些分段方法无法对两个分段之间的过渡区间长度进行准确估计,且普遍需要人为预先设置参数,在高维且噪声较... 展开更多; 关键词多元时间序列自适应分段快速独立主成分分析 Gath-Geva聚类最小描述长度; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于独立主成分分析的PWM逆变电路的故障诊断被引量：1: 1; 作者刘玲; 机构四川工商学院; 出处《现代电子技术》北大核心 2017年第5期147-150,共4页; 文摘 PWM逆变电路故障具有多发性和非线性相关性,对其准确检测的难度较大。为了提高PWM逆变电路的故障诊断性能,提出基于独立主成分分析的PWM逆变电路的故障诊断方法,采用电路输出信号测量方法进行故障状态特征检测,对采集的PWM逆变电路信号进行调理和抗混叠滤波处理,提取检测信号的独立主成分特征,实现故障识别。仿真结果表明,采用该方法进行PWM逆变电路故障诊断的准确检测性能较好,故障诊断可靠稳定。; 关键词独立主成分分析 PWM逆变电路故障诊断信号测量; Keywords independent principal component analysis PWM inverter circuit fault diagnosis signal measurement; 分类号 TN710.34 [电子电信—电路与系统] TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于独立主成分和BP神经网络的干红葡萄酒品种的鉴别被引量：23: 2; 作者吴桂芳蒋益虹王艳艳何勇; 机构浙江大学生物系统工程与食品科学学院内蒙古农业大学机电工程学院; 出处《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期1268-1271,共4页; 基金国家科技支撑计划项目(2006BAD10A04) 国家自然科学基金项目(30671213) 高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划项目(02411)资助; 文摘为了实现葡萄酒品种的快速无损鉴别,选用五种干红葡萄酒,进行可见和近红外光谱实验,提出了一种用可见和近红外光谱技术快速鉴别葡萄酒品种的新方法。采用独立主成分分析进行模式特征分析,经过选用不同的独立主成分数进行建模和预测,确定最佳独立主成分数为20。将这20个主成分作为神经网络的输入变量,建立三层BP神经网络,实现类别预测的同时也完成了数学建模与优化分析工作。5个品种的葡萄酒样本数均为35,共计175个样本。在神经网络学习中,将其分成训练集样本150个和预测集样本25个。对25个未知样本进行预测,准确率为100%。该研究在独立主成分分析的基础之上,根据干红葡萄酒各独立主成分的混合矩阵向量载荷图,选取了两个波段(400～430nm与512～532nm)作为葡萄酒的独立主成分分析的特征波段。说明该文提出的基于光谱技术和模式识别的方法不仅对葡萄酒具有很好的分类和鉴别能力,并且可以提取出葡萄酒的指纹特征,可用于葡萄酒的检测与技术开发。; 关键词可见/近红外光谱葡萄酒独立主成分分析 BP神经网络品种鉴别; Keywords Vis/NIR spectra Red wines Independent component analysis（ICA） BP neural networks variety discrimination; 分类号 O433.4 [机械工程—光学工程] TS262.6 [轻工技术与工程—发酵工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于ICA-PSO-CNN的大坝变形预测研究: 3; 作者杨霖傅蜀燕吴曹东王子轩陈德辉杨石勇欧斌; 机构云南农业大学水利学院云南省中小型水利工程智慧管养工程研究中心云南省水利水电工程安全重点实验室; 出处《华北水利水电大学学报(自然科学版)》北大核心 2025年第3期10-16,60,共8页; 基金国家自然科学基金项目(52069029,52369026) 云南省水利水电工程安全重点实验室开放课题基金项目(202302AN360003) 云南省农业基础研究联合专项面上项目(202401BD070001-071)。; 文摘为提高大坝变形预测精度,针对传统大坝变形预测中出现的数据维度高、特征值选取困难、参数优化和模型调整较复杂等问题,提出了一种将独立主成分分析(ICA)和粒子群优化下的卷积神经网络(PSO-CNN)相结合的预测模型(ICA-PSO-CNN)。该模型通过ICA算法提取数据的特征值,减少沉冗信息,提高数据的精准表征能力,然后通过PSO对CNN参数进行迭代优化,进而得到最优参数下的CNN模型,使CNN模型的变形预测结果更准确。运用改进后的ICA-PSO-CNN模型对某混凝土双曲拱坝的变形进行预测,并与ICA-CNN模型和CNN模型的预测结果进行对比显示,改进的ICA-PSO-CNN模型的拟合效果和预测精度最好,为大坝变形预测提供了一种性能优良、精度较高的预测模型。; 关键词变形预测独立主成分分析粒子群优化卷积神经网络; Keywords deformation prediction independent principal component analysis particle swarm optimization convolutional neural network; 分类号 TV698.1 [水利工程—水利水电工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名支管流致噪声干扰下的复值域EFastICA管道泄漏声定位技术研究被引量：7: 4; 作者刘名杨杨进郑伟樊恩东; 机构重庆大学光电工程学院光电技术及系统教育部重点实验室; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期51-58,65,共9页; 基金国家自然科学基金(51675069)。; 文摘供水管网存在大量分支接头,流体在分支接头的分流作用下产生支管流致噪声,并通过管道与泄漏声信号进行耦合。针对支管流致噪声存在下的供水管道泄漏定位问题。提出一种基于高效快速独立主成分分析(efficient fast independent component analysis,EFastICA)技术的复值域高效快速独立主成分分析(complex efficient fast independent component analysis,C-EFastICA)技术,该算法将时域瞬时线性EFastICA技术的代价函数、约束函数、迭代规则等有效地扩展到复数域,实现对含支管流致噪声的泄漏声信号分解处理。与其他主成分分析(independent component analysis,ICA)类算法固定选择非线性函数不同的是,C-EFastICA根据声信号的广义高斯性特征,自适应地选择非线性函数建立代价函数和迭代学习规则,使得算法对混合信号的分离程度更高。试验结果表明,泄漏信号和支管流致噪声均是超高斯信号,经C-EFastICA分解得到的源泄漏信号对漏点的定位相对误差低于12%,低于传统同类的C-FastICA技术。; 关键词泄漏检测支管流致噪声复值域高效快速独立主成分分析(C-EFastICA) 复值域独立主成分分析(C-FastICA); Keywords leak detection branch pipe flow-induced noise complex efficient fast independent component analysis(C-EFastICA) complex fast independent component analysis(C-FastICA); 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于ICA降维的车牌汉字识别研究被引量：2: 5; 作者沈洋詹永照单士娟; 机构江苏大学计算机科学与通信工程学院宿迁学院计算机科学系; 出处《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第3期1127-1131,共5页; 基金江苏省自然科学基金项目(BK2009199); 文摘针对目前复杂环境下车牌汉字图像识别率较低,识别时间较长等问题,提出了一种基于伪Zernike矩和独立主成分分析(ICA)的改进概率神经网络(PNN)车牌汉字识别方法。该方法是将车牌汉字图像的伪Zernike矩通过独立主成分分析降维,再将降维后的特征输入所提出的一种基于代表点的改进概率神经网络中进行训练和识别,从而有效地实现车牌汉字的识别。将该方法应用于复杂环境下的车牌汉字图像识别实验,实验结果表明,该方法能有效地降低特征维数,减少识别时间,并能显著地提高车牌汉字的识别率。; 关键词伪ZERNIKE矩独立主成分分析图像特征降维概率神经网络车牌汉字识别; Keywords pseudo-Zernike moment independent component analysis feature dimension reduction probabilistic neural net-work Chinese character recognition; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于HIT的马铃薯外部缺陷特征的提取被引量：4: 6; 作者汤全武史崇升汤哲君; 机构宁夏大学物理电气信息学院; 出处《东北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期114-121,共8页; 基金国家自然科学基金项目(61261044); 文摘为提取马铃薯高光谱图像的外部缺陷特征，结合高光谱成像技术、主成分分析、小波变换以及改进的最大类间方差法对马铃薯外部缺陷进行提取。通过对马铃薯高光谱图像数据做全波段（468~960 nm）主成分分析（PCA）和独立主成分分析（ICA），以全波段缺陷特征明显的主成分图像作为特征提取图像，然后对其分别进行4尺度的sym4、Haar、db4小波变换，从纹理信息客观的评价利用小波重构经PCA和ICA处理的主成分图像，再使用改进的Otsu算法对重构的图像进行目标图像分割，获得马铃薯的缺陷特征。结果表明，结合高光谱成像技术、PCA分析、小波变换和改进的Otsu算法提取马铃薯病斑、机械损伤和孔洞缺陷特征效果明显，正确率达94.2%。; 关键词马铃薯高光谱成像技术小波主成分分析独立主成分分析 OTSU; Keywords potato hyperspectral imaging technology wavelet principal component analysis independent principal component analysis Otsu; 分类号 S532 [农业科学—作物学] TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名高光谱成像仪在字迹检测方面的探索研究被引量：8: 7; 作者孙梅陈兴海; 机构北京工商大学计算机与信息工程学院北京卓立汉光仪器有限公司; 出处《科学技术与工程》北大核心 2015年第22期167-170,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(61473009) 北京市自然科学基金项目(4132008) 北京市组织部优秀人才培养D类项目(2013D005003000008)资助; 文摘近年来光谱成像技术在公安、司法鉴定中已经成为了必不可少的基础装备,在文件检验工作中发挥着不可替代的作用。高光谱成像相对于多光谱成像具有更丰富的图像和光谱信息。尝试研究高光谱成像技术在文件检验工作方面的应用,使用V10E-PS高光谱文检仪简易系统,在可见光波段范围内,实时地采集到光谱分辨率较高、通道数量多,且成像清晰的文字样本数据。用ENVI数据分析软件经过主成分分析、最小噪声分离、主成分分析和独立主成分分析等分析方法后,能够清晰准确的分辨部分数字的修改部位。; 关键词字迹检测高光谱成像主成分分析独立主成分分析; Keywords handwriting detection hyperspectral imaging the main component analysis independent component analysis; 分类号 TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于FastICA和G-G聚类的多元时序自适应分段: 8; 作者王玲李泽中; 机构北京科技大学自动化学院北京科技大学自动化学院工业过程知识自动化教育部重点实验室; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期1235-1244,共10页; 基金国家自然科学基金(No.62076025,No.61572073)。; 文摘现有多元时间序列的分段方法主要通过检测时序数据统计特性或形状的变化情况,并以此为依据对分段点的位置进行“硬划分”.然而,这些分段方法无法对两个分段之间的过渡区间长度进行准确估计,且普遍需要人为预先设置参数,在高维且噪声较强的情况下分段效果较差.本文针对现有分段方法存在的诸多不足,提出一种基于FastICA(Fast Independent Component Analysis)和G-G(Gath-Geva)模糊聚类的多元时序自适应分段方法 .该方法利用FastICA进行特征提取,采用DW(Durbin-Watson)指数自动选取高信噪比的主成分,并根据最小描述长度(Minimum Description Length,MDL)设计基于G-G模糊聚类的自适应分段模型,实现对于多元时间序列的“软划分”.基于多种领域的真实数据集实验结果表明:与现有主流的分段方法相比,本文方法在上述数据集上的平均F1和MAE(Mean Absolute Error)可分别提升8.4%~16.8%和3.06%~6.56%.; 关键词多元时间序列自适应分段快速独立主成分分析 Gath-Geva聚类最小描述长度; Keywords multivariate time series adaptive segmentation fast independent component analysis Gath-Geva clus-tering minimum description length; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于独立主成分分析的PWM逆变电路的故障诊断	刘玲	《现代电子技术》北大核心	2017	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于独立主成分和BP神经网络的干红葡萄酒品种的鉴别	吴桂芳蒋益虹王艳艳何勇	《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2009	23	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于ICA-PSO-CNN的大坝变形预测研究	杨霖傅蜀燕吴曹东王子轩陈德辉杨石勇欧斌	《华北水利水电大学学报(自然科学版)》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	支管流致噪声干扰下的复值域EFastICA管道泄漏声定位技术研究	刘名杨杨进郑伟樊恩东	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2022	7	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于ICA降维的车牌汉字识别研究	沈洋詹永照单士娟	《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心	2012	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于HIT的马铃薯外部缺陷特征的提取	汤全武史崇升汤哲君	《东北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2014	4	在线阅读下载PDF 职称材料
7	高光谱成像仪在字迹检测方面的探索研究	孙梅陈兴海	《科学技术与工程》北大核心	2015	8	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于FastICA和G-G聚类的多元时序自适应分段	王玲李泽中	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料