基于主元分析和集成神经网络的瓦斯传感器故障诊断 被引量：2

1

作者 杨真 邓芳明 +3 位作者 郝勇 徐长英 王宏 吴翔 《传感器与微系统》 CSCD 2016年第9期33-35,38,共4页

针对瓦斯传感器常见突发型故障,提出一种基于主元分析(PCA)和权重提升(WB)算法训练人工神经网络集成的瓦斯传感器故障诊断方法。利用PCA方法提取故障特征,得到的特征向量作为神经网络的训练样本;利用WB算法依次训练多个神经网络分类器;... 针对瓦斯传感器常见突发型故障,提出一种基于主元分析(PCA)和权重提升(WB)算法训练人工神经网络集成的瓦斯传感器故障诊断方法。利用PCA方法提取故障特征,得到的特征向量作为神经网络的训练样本;利用WB算法依次训练多个神经网络分类器;由集成神经网络得到待测样本的故障诊断结果。仿真实验表明:该方法对测试样本的识别正确率在98.5%以上,能够显著提高瓦斯传感器故障诊断的诊断精度和泛化能力。 展开更多

关键词 瓦斯传感器 故障诊断 主元分析 人工神经网络集成 权重提升

在线阅读 下载PDF 职称材料

人工神经网络在燃煤锅炉含碳量测量中的应用 被引量：8

2

作者 王海群 张素贞 刘军 《锅炉技术》 北大核心 2004年第2期35-38,共4页

论述了主元分析 (PCA)和神经网络相结合的建模方法 ,对不同的算法进行分析比较。结果表明 ,PCA RBF网络可提高模型的训练速度和精度。

关键词 燃煤锅炉 飞灰含碳量 软测量 人工神经网络 主元分析

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于小波变换和神经网络的可见-近红外光谱对烟草品种的鉴别 被引量：5

3

作者 王遵义 邵咏妮 《浙江大学学报（农业与生命科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期655-658,共4页

为了实现烟草不同品种的快速光谱鉴别,采用主成分分析法对光谱数据进行聚类分析,并将小波变换用于对大量光谱数据的压缩,同时结合神经网络建立烟草品种鉴别模型.该模型将压缩后的数据作为神经网络的输入,加速了神经网络的训练速度.通过... 为了实现烟草不同品种的快速光谱鉴别,采用主成分分析法对光谱数据进行聚类分析,并将小波变换用于对大量光谱数据的压缩,同时结合神经网络建立烟草品种鉴别模型.该模型将压缩后的数据作为神经网络的输入,加速了神经网络的训练速度.通过对4个品种的80个烟草样本建立训练模型,并用每个品种5个样本,共20个烟草样本进行预测.结果表明,用该方法对本研究4个品种的烟草鉴别正确率达100%.说明该方法具有很好的分类和鉴别作用,为烟草品种的快速鉴别提供了一种新方法. 展开更多

关键词 可见-近红外光谱 烟草 主成分分析 小波变换 人工神经网络 品种鉴别

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于稀疏RAM的逼近型神经网络与统计模式识别的人脸识别

4

作者 周兆捷 孙玉霞 吴乐南 《信号处理》 CSCD 2003年第6期517-521,共5页

本文提出了一种基于稀疏RAM的逼近型神经网络(SN-tuple)与统计模式识别相结合的人脸识别方法,采用首先直接将原始图像数据输入稀疏RAM的逼近型神经网络中进行粗分类,再由统计模式识别方法中的PCA、LDA来进行最终细分类的方法,通过大量... 本文提出了一种基于稀疏RAM的逼近型神经网络(SN-tuple)与统计模式识别相结合的人脸识别方法,采用首先直接将原始图像数据输入稀疏RAM的逼近型神经网络中进行粗分类,再由统计模式识别方法中的PCA、LDA来进行最终细分类的方法,通过大量的实验证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 稀疏RAM 逼近型神经网络 统计模式识别 人脸识别 稀疏分布存储器 主元分析

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于主元分析和稀疏表示的SAR图像目标识别 被引量：13

5

作者 刘中杰 庄丽葵 +1 位作者 曹云峰 丁萌 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期282-286,共5页

现有的合成孔径雷达图像目标识别方法通常包括图像预处理、特征提取和识别算法3部分。但是,预处理算法的自适应性很难得到保证。提出了一种基于主元分析和稀疏表示的目标识别算法。首先,阐述了稀疏表示和重构的基本理论;其次,提出了基... 现有的合成孔径雷达图像目标识别方法通常包括图像预处理、特征提取和识别算法3部分。但是,预处理算法的自适应性很难得到保证。提出了一种基于主元分析和稀疏表示的目标识别算法。首先,阐述了稀疏表示和重构的基本理论;其次,提出了基于主元分析和稀疏表示的合成孔径雷达图像目标识别算法;最后,选取MSTAR数据库中的5类合成孔径雷达目标图像进行仿真。结果表明,在没有预处理的情况下,该算法仍能有效地识别目标,与主元分析和三阶近邻的识别算法相比,具有较高的识别率和鲁棒性。 展开更多

关键词 目标识别 稀疏表示 主元分析 合成孔径雷达图像

在线阅读 下载PDF 职称材料

主元分析中的稀疏性 被引量：8

6

作者 向馗 李炳南 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期2525-2532,共8页

主元分析是一种广泛应用的多元统计技术.在处理高维数据时,其结果的统计一致性与物理可解释性难以保证.引入以变量选择为目标的稀疏性约束,可有效缓解上述困难.基于最近10年的研究进展,本文阐述了稀疏性的基本概念和罚函数的设计标准,... 主元分析是一种广泛应用的多元统计技术.在处理高维数据时,其结果的统计一致性与物理可解释性难以保证.引入以变量选择为目标的稀疏性约束,可有效缓解上述困难.基于最近10年的研究进展,本文阐述了稀疏性的基本概念和罚函数的设计标准,介绍了经典的稀疏性约束lasso及其多个变种:融合lasso、成组lasso、自适应lasso、弹性网等等.Lasso及其变种均可用作主元分析的约束,构建稀疏主元分析框架,但关键在于如何将稀疏主元转化为凸优化问题并快速求解.本文比较了稀疏主元的多种转化形式:奇异值分解、稀疏回归、低阶秩逼近、罚矩阵分解和半正定松弛.分析了基于最小角回归算法的一般lasso及广义lasso问题的求解方法.此外还初步探讨了函数型数据的稀疏主元分析问题. 展开更多

关键词 稀疏性 主元分析 lasso 凸优化

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于稀疏核主元分析的在线非线性过程监控 被引量：10

7

作者 赵忠盖 刘飞 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期1773-1777,共5页

核主元分析(KPCA)适合非线性过程的监控,但存在计算量大、实时性差等缺点。提出一种基于稀疏KPCA(SKPCA)的过程监控方法,先使用SKPCA对正常建模数据进行加权,少数权值大的数据基本能代表全部正常数据的信息,因此稀化了建模数据,然后根... 核主元分析(KPCA)适合非线性过程的监控,但存在计算量大、实时性差等缺点。提出一种基于稀疏KPCA(SKPCA)的过程监控方法,先使用SKPCA对正常建模数据进行加权,少数权值大的数据基本能代表全部正常数据的信息,因此稀化了建模数据,然后根据稀化后的正常数据建立过程的KPCA模型,并提出监控指标,大大减少了计算量,提高了监控的实时性,最后以化工分离过程为对象,就KPCA与SKPCA的监控效果和实时性进行了详细的对比研究,结果表明了基于SKPCA监控方法的优越性。 展开更多

关键词 稀疏核主元分析 在线监控 非线性过程

在线阅读 下载PDF 职称材料

主元分析降维联合广义判别分类的水质检测紫外-可见光谱数据处理方法 被引量：5

8

作者 汤斌 魏彪 +5 位作者 吴德操 冯鹏 赵敬晓 罗继阳 Vo Quang Sang 蒋上海 《激光杂志》 CSCD 北大核心 2014年第10期112-114,共3页

针对环境水样快速、在线监测的需要,立足于水质(体)检测紫外-可见吸收光谱分析技术,研究了基于主元分析(PCA)的降维联合广义判别分析(GDA)分类的水质检测紫外-可见吸收光谱数据在线处理方法。通过对地表水、生活污水和工业废水共计160... 针对环境水样快速、在线监测的需要,立足于水质(体)检测紫外-可见吸收光谱分析技术,研究了基于主元分析(PCA)的降维联合广义判别分析(GDA)分类的水质检测紫外-可见吸收光谱数据在线处理方法。通过对地表水、生活污水和工业废水共计160组水样的吸收光谱数据进行研究,结果表明:直接采用ANN-BP、SVM、LS-SVM、Fisher和GDA进行分类,虽分类精度较高,但耗时较长;采用PCA降维后再分类,虽分类精度降低,但分类速度得到了提升;采用PCA降维联合GDA分类,可在不影响分类速度的前提下,分类精度却达到最优。这为实时、在线的水质检测光谱数据分析与处理提供了一种新的途径。 展开更多

关键词 紫外-可见光谱分析 水质检测 主元分析 广义判别分析 分类

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于混沌蚁群神经网络的浮选过程经济技术指标预测 被引量：3

9

作者 张勇 朱晶 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期975-979,共5页

以选矿中的浮选生产过程为研究对象,提出一种基于混沌蚁群神经网络算法预测浮选过程经济技术指标的测量模型.采用主元分析进行输入数据集降维,应用混沌蚁群算法与最小二乘法相结合的混合算法调整前提参数和目标值,以取代二次规划求解优... 以选矿中的浮选生产过程为研究对象,提出一种基于混沌蚁群神经网络算法预测浮选过程经济技术指标的测量模型.采用主元分析进行输入数据集降维,应用混沌蚁群算法与最小二乘法相结合的混合算法调整前提参数和目标值,以取代二次规划求解优化问题,并达到求解速度快、仿真精度高的效果;同时,采用混沌蚁群算法训练神经网络,在随机扰动或测量噪声存在的情况下仍可以达到较好的训练目的,并提高了网络参数辨识的收敛速度.同时,以某实际选矿浮选生产过程的生产数据作为建模和预测数据进行仿真分析,并与初始的主元分析-反向传播(BP)神经网络模型预测结果加以对比.结果表明,所提出的模型能够实现浮选过程经济技术指标的全局预测,与优化前的模型相比其预测误差明显较低,预测精度提高了1.8%,满足优化浮选药剂添加的计算要求. 展开更多

关键词 混合蚁群算法 主元分析-反向传播神经网络 软测量指数预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于秩-1矩阵摄动的递归主元分析算法

10

作者 刘世成 王海清 李平 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期827-831,共5页

针对传统主元分析(PCA)算法仅适用于定常系统监测的不足,提出了一种基于秩-1矩阵摄动的递归主元分析(RPCA)算法以适应实际工业过程的时变特性.RPCA算法首先对初始化样本协方差矩阵进行特征值分解,得到特征向量矩阵与特征值矩阵;然后在... 针对传统主元分析(PCA)算法仅适用于定常系统监测的不足,提出了一种基于秩-1矩阵摄动的递归主元分析(RPCA)算法以适应实际工业过程的时变特性.RPCA算法首先对初始化样本协方差矩阵进行特征值分解,得到特征向量矩阵与特征值矩阵;然后在各时刻采用秩-1矩阵摄动算法对这两个矩阵递归更新并对其各向量与各元素排序,同时以累计方差百分比(CPV)为标准选取主元数目,从而显著降低了运算复杂度,节省了存储量.青霉素间歇发酵过程在线监测的仿真结果表明,RPCA算法大大降低了系统的误警率,并及时监测出过程中存在的故障. 展开更多

关键词 主元分析 秩-1矩阵 矩阵摄动 递归主元分析 在线监测 累计方差百分比

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于基线校正和主元分析的紫外-可见光光谱在线水质异常检测方法 被引量：8

11

作者 郭冰冰 侯迪波 +4 位作者 金宇 尹航 黄平捷 张光新 张宏建 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期1460-1465,共6页

近年来,饮用水安全问题引起社会的广泛关注。采用紫外-可见光吸收光谱对水质进行异常检测,具有现场原位、无需试剂、分析快速等优点,适合快速在线监测。然而,紫外-可见光光谱数据量大,且易受仪器和水质正常波动的干扰,从而影响水质异常... 近年来,饮用水安全问题引起社会的广泛关注。采用紫外-可见光吸收光谱对水质进行异常检测,具有现场原位、无需试剂、分析快速等优点,适合快速在线监测。然而,紫外-可见光光谱数据量大,且易受仪器和水质正常波动的干扰,从而影响水质异常检测结果。提出一种基于基线校正和主元分析的紫外-可见光光谱法来检测污染物引起的水质异常,该方法利用非对称最小二乘校正基线,采用主元分析法从基线校正后的光谱矩阵中降维并提取特征,然后根据残差子空间的Q统计量评估测试样本的离群点,最后采用累计概率来更新异常报告结果。通过苯酚注入的实验,验证了该算法的有效性,实验结果表明,提出的方法与单波长法相比,有效地提高了污染物的检出下限;与未经基线校正采用主元分析进行的异常检测方法相比,提高了检出率,降低了误报率。 展开更多

关键词 紫外-可见光光谱 水质异常检测 非对称最小二乘 主元分析法 Q统计量

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于主元分析和线性判别分析降维的稀疏表示分类 被引量：3

12

作者 那天 宋晓宁 於东军 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期286-291,共6页

为解决传统的稀疏表示分类(SRC)算法在小样本人脸识别过程中的过大时间开销问题,该文提出2种基于降维的SRC算法。扩展主元分析(EPCA)算法利用PCA算法构造约束优化稀疏模型,对测试样本进行线性表示,通过比较测试样本和每类训练样本的重构... 为解决传统的稀疏表示分类(SRC)算法在小样本人脸识别过程中的过大时间开销问题,该文提出2种基于降维的SRC算法。扩展主元分析(EPCA)算法利用PCA算法构造约束优化稀疏模型,对测试样本进行线性表示,通过比较测试样本和每类训练样本的重构PCA系数进行决策分类。EPCA+线性判别分析(EPCA+LDA)算法在EPCA算法的基础上增加LDA约束模型,提高重构样本的稀疏表示的鉴别性。将该文算法应用于AR和FERET人脸数据库,与扩展SRC(ESRC)、SRC、SRC_PCA、协同表达分类(CRC)算法相比,该文算法有较高的识别率和较低的时间复杂度。将EPCA算法和EPCA+LDA算法应用于FETET数据集,识别率分别为61.46%和59.17%,运行时间分别为383.02 s和220.62 s。 展开更多

关键词 主元分析 线性判别分析 降维 稀疏表示分类 人脸识别 协同表达分类

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于稀疏主元分析的过程监控研究 被引量：2

13

作者 彭必灿 张正道 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第18期240-245,250,共7页

主元分析(principal component analysis)是一种多元统计技术,在过程监控和故障诊断中具有广泛的应用。针对过程监控中数据量大的特点,提出一种稀疏主元分析(sparse principal component analysis)方法,通过引入lasso约束函数,构建稀疏... 主元分析(principal component analysis)是一种多元统计技术,在过程监控和故障诊断中具有广泛的应用。针对过程监控中数据量大的特点,提出一种稀疏主元分析(sparse principal component analysis)方法,通过引入lasso约束函数,构建稀疏主元分析的框架,将PCA降维问题转化为回归最优化问题,从而求解得到稀疏化的主元,并提高了主元模型的抗干扰能力。由于稀疏后主元相关的数据量减少,利用数据建立过程监控模型,减少了计算量,并缩短了计算时间,进而提高了监控的实时性。利用田纳西伊斯特曼过程(TE processes)进行实验仿真,并与传统的主元分析方法进行对比研究。结果表明,新提出的稀疏主元分析方法在计算效率和监控实时性上均优于传统的主元分析方法。 展开更多

关键词 最小绝对收缩和选择算子(lasso) 稀疏主元分析 状态监控 田纳西伊斯特曼(TE)过程

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于混合动态主元分析的故障检测方法 被引量：12

14

作者 石怀涛 刘建昌 +2 位作者 丁晓迪 谭帅 王雪梅 《控制工程》 CSCD 北大核心 2012年第1期148-151,共4页

针对基于动态主元分析的故障检测方法存在的主元个数较多以及计算效率低等问题,本文提出基于混合动态主元分析(Hybrid Dynamic Principal Component Analysis,HDP-CA)的复杂过程故障检测方法。该方法采用分步策略消除数据之间的自相关... 针对基于动态主元分析的故障检测方法存在的主元个数较多以及计算效率低等问题,本文提出基于混合动态主元分析(Hybrid Dynamic Principal Component Analysis,HDP-CA)的复杂过程故障检测方法。该方法采用分步策略消除数据之间的自相关和互相关性,提高了故障检测的精度和效率。对TE过程典型故障和热连轧过程中断带故障检测结果表明:HDPCA方法提取的主元个数少于DPCA方法提取的主元个数。并且,基于HDPCA的T2和SPE统计量的检测性能和检测精度都由于基于DPCA的统计量。因此,本文提出的方法可以准确有效地检测出故障。 展开更多

关键词 特征提取 混合动态核主元-独立元分析方法 活套故障 故障诊断

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于鲁棒主元分析的SAR图像目标分割

15

作者 刘中杰 曹云峰 +1 位作者 庄丽葵 丁萌 《科学技术与工程》 北大核心 2014年第5期145-150,共6页

合成孔径雷达(SAR)图像的目标分割,是SAR图像自动目标识别的关键预处理步骤。与一般SAR图像目标区域分割方法不同,鲁棒主元分析融合了主元分析(PCA)与压缩感知(CS)理论中稀疏矩阵的先进思路,利用多帧具有相似性的SAR图像,构建一个观测矩... 合成孔径雷达(SAR)图像的目标分割,是SAR图像自动目标识别的关键预处理步骤。与一般SAR图像目标区域分割方法不同,鲁棒主元分析融合了主元分析(PCA)与压缩感知(CS)理论中稀疏矩阵的先进思路,利用多帧具有相似性的SAR图像,构建一个观测矩阵D,通过求解一个凸优化问题,重建出一个低秩矩阵A和一个稀疏矩阵E。将矩阵A和E的列向量矩阵化,即可完成SAR图像目标与背景的分离。实验结果表明,鲁棒主元分析算法避免了复杂的SAR图像背景建模,针对同一目标的多帧SAR图像,所提方法对SAR图像目标和背景的分割问题具有可行性和有效性;与经典的最优阈值分割算法相比,误分率明显降低。 展开更多

关键词 鲁棒主元分析 SAR图像 目标检测 稀疏矩阵 图像分割

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种基于信号-噪声模型的主元数目选择方法 被引量：1

16

作者 王刚 冯贵玉 胡德文 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第6期11-12,72,共3页

主成分分析(PCA)是一种基于二阶统计的数据分析方法。在简要介绍PCA的基本理论后,重点分析了主元数目的选择问题。在基于累计贡献率的传统方法基础上,考虑实际中噪声对信号的影响,提出一种基于信号-噪声模型的主元数目选择新方法。实验... 主成分分析(PCA)是一种基于二阶统计的数据分析方法。在简要介绍PCA的基本理论后,重点分析了主元数目的选择问题。在基于累计贡献率的传统方法基础上,考虑实际中噪声对信号的影响,提出一种基于信号-噪声模型的主元数目选择新方法。实验证明,在一定的条件下,新方法比传统的累计贡献率方法更有效。 展开更多

关键词 信号-噪声模型 主元数目选择方法 主成分分析 累计贡献率 数据分析方法 信号处理

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于广义互熵主元分析的故障检测方法 被引量：6

17

作者 梁艳 张彦云 +2 位作者 巩明月 任密蜂 程兰 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2020年第3期438-445,共8页

针对实际化工过程会受到不同程度非高斯扰动影响的问题,提出一种基于广义互熵主元分析的故障检测方法。从重构误差的角度出发,考虑过程的非高斯性,采用广义互熵准则构建PCA模型,利用核密度估计法确定故障检测指标的控制限。将所提出的... 针对实际化工过程会受到不同程度非高斯扰动影响的问题,提出一种基于广义互熵主元分析的故障检测方法。从重构误差的角度出发,考虑过程的非高斯性,采用广义互熵准则构建PCA模型,利用核密度估计法确定故障检测指标的控制限。将所提出的方法用于田纳森-伊斯曼过程进行故障检测,并与基于传统PCA的故障检测方法和基于核PCA的故障检测方法进行对比。由田纳森-伊斯曼过程21种故障检测结果可知,本文所提出的广义互熵PCA在处理非高斯系统的故障检测方面表现出良好的性能,即有较低的误报率和漏报率。 展开更多

关键词 非高斯系统 故障检测 互熵 主元分析 田纳森-伊斯曼过程

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于L_1-范数的鲁棒稀疏的张量PCA人脸图像分析

18

作者 唐肝翌 卢桂馥 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期31-39,共9页

张量主成分分析(Tensor Principal Component Analysis,TPCA)是主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)在多维空间上的推广,能充分利用图像/视频的空间关联,在图像分析和视频处理中扮演了重要的角色.传统的张量PCA方法提取的特... 张量主成分分析(Tensor Principal Component Analysis,TPCA)是主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)在多维空间上的推广,能充分利用图像/视频的空间关联,在图像分析和视频处理中扮演了重要的角色.传统的张量PCA方法提取的特征向量是非稀疏的,这使得其很难进行解释.近年来出现了众多稀疏PCA方法,能提取只包含少量非零元的特征.把稀疏特征提取引入到张量分析,提出一种鲁棒稀疏的张量PCA方法(TPCAL1S).首先,设计了能实现稀疏特征提取的目标函数.一方面,用L1范数代替Frobenius-范数,使得算法对异常数据更加鲁棒;另一方面,在目标函数中引入弹性网,联合使用Lasso与Ridge惩罚因子来实现稀疏化,增强了算法的语义解释性.然后,设计了一种基于二阶张量的投影矩阵交替求解算法,二阶张量便于数学描述,也易于推广到更高阶张量.此求解算法分为两个步骤(V,U分别表示左投影矩阵和右投影矩阵),先固定U优化V,再固定V的值优化U,两个步骤反复交替执行,直到收敛.每个步骤都采用贪心算法以迭代的方式逐个特征提取以求得U或V.最后,对迭代过程的单调性做了理论证明.基于ORL,Yale和Feret库,将TPCA-L1S应用于人脸图像分析并与其他常见方法作比较,实验结果验证了该模型的有效性. 展开更多

关键词 主成分分析(PCA) 张量 稀疏模型 L1-范数 鲁棒

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于稀疏保持拉普拉斯判别分析的特征提取算法 被引量：2

19

作者 任迎春 王志成 +1 位作者 赵卫东 彭磊 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期645-650,共6页

针对稀疏保持投影算法在特征提取过程中无监督和l1范数优化计算量较大的问题,提出一种基于稀疏保持拉普拉斯判别分析的快速特征提取算法.首先通过逐类主元分析(PCA)构造级联字典,并基于该字典通过最小二乘法快速学习稀疏保持结构;其次... 针对稀疏保持投影算法在特征提取过程中无监督和l1范数优化计算量较大的问题,提出一种基于稀疏保持拉普拉斯判别分析的快速特征提取算法.首先通过逐类主元分析(PCA)构造级联字典,并基于该字典通过最小二乘法快速学习稀疏保持结构;其次利用学习到的稀疏表示结构正则化拉普拉斯判别项达到既考虑判别效率又保持稀疏表示结构的目的;所提算法最终转化为一个求解广义特征值问题.在公共人脸数据库(Yale,ORL和扩展Yale B)的测试结果验证了该方法的可行性和有效性. 展开更多

关键词 特征提取 稀疏表示 拉普拉斯判别分析 主元分析 人脸识别

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于Eros的多元时间序列相似度分析 被引量：4

20

作者 郭小芳 李锋 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第23期111-114,119,共5页

为提高多元时间序列相似性度量的效率,采用扩展Frobenius范数(Eros)的主元分析(PCA)方法,通过主元和本征值构造主元相似因子,用于比较多元时间序列矩阵之间的相似性。为了验证这种方法的有效性,针对三组数据(两个真实数据,一个合成数据... 为提高多元时间序列相似性度量的效率,采用扩展Frobenius范数(Eros)的主元分析(PCA)方法,通过主元和本征值构造主元相似因子,用于比较多元时间序列矩阵之间的相似性。为了验证这种方法的有效性,针对三组数据(两个真实数据,一个合成数据)进行了实验。结果表明,该方法相对于以往的欧几里德距离(ED),动态时间弯曲(DTW)相似性度量方法具有一定的优越性。 展开更多

关键词 多元时间序列 主元分析 扩展Frobenius范数(Eros) 查全率-查准率

在线阅读 下载PDF 职称材料