海洋大数据序列时-空变化主成分分析方法 被引量：3

1

作者 方文东 宋运法 《热带海洋》 CSCD 1998年第3期10-17,共8页

介绍海洋要素时－空变化大数据量主成分分析方法，讨论并澄清主成分分析在海洋大数据序列应用中的一些问题和易混淆的概念。根据美国国家海洋与大气局（NOAA）卫星观测的海表面温度红外资料，对加拿大温哥华岛西部大陆架区8个夏季海表... 介绍海洋要素时－空变化大数据量主成分分析方法，讨论并澄清主成分分析在海洋大数据序列应用中的一些问题和易混淆的概念。根据美国国家海洋与大气局（NOAA）卫星观测的海表面温度红外资料，对加拿大温哥华岛西部大陆架区8个夏季海表面温度的空间变化进行主成分分析，以促进主成分方法在海洋大数据序列分析中的应用。 展开更多

关键词 主成分分解 海洋数据分析 时-空变化 海洋 大气

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基于概率主成分分析的结构健康监测数据修复方法研究 被引量：13

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作者 马帜 罗尧治 +3 位作者 万华平 YUN C B 沈雁彬 俞峰 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第21期135-141,167,共8页

结构健康监测愈来愈成为结构损伤演化行为研究的有效手段和运营安全保障的重要技术。在长期监测过程中,由于监测设备故障、供能中断、数据传输故障等诸多因素存在,监测数据缺失情况不可避免。修复缺失数据有助于保证监测数据的完整性和... 结构健康监测愈来愈成为结构损伤演化行为研究的有效手段和运营安全保障的重要技术。在长期监测过程中,由于监测设备故障、供能中断、数据传输故障等诸多因素存在,监测数据缺失情况不可避免。修复缺失数据有助于保证监测数据的完整性和可靠性。引入了概率主成分分析方法对结构健康监测数据进行修复,该方法无需对完整数据进行训练,尤其适用于完整数据较少、多测点存在数据缺失的情况。概率主成分分析方法能估计修复数据的不确定性水平,给出相应的置信区间。武夷山旋转观众席结构的监测数据用来验证方法的有效性,并与传统主成分分析、多元线性回归法、K最近邻法和压缩传感方法四种数据修复方法对比。结果表明,概率主成分分析方法在不同缺失工况和不同缺失率下的修复效果均最佳。 展开更多

关键词 概率主成分分析(PPCA) 缺失数据修复 结构健康监测(SHM) 最大期望(EM)算法 旋转观众席结构

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基于中心-对数半长的区间数据主成分分析 被引量：5

3

作者 赵青 王惠文 王珊珊 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期1414-1421,共8页

为研究多变量区间数据的降维和可视化,采用包含中心点和半长对数值的二维数组表征区间数据,建立了区间数据的代数运算法则,并在此基础上提出了一种新的区间数据主成分分析(PCA)方法。对区间半长取对数的处理保证了最终得到的区间主成分... 为研究多变量区间数据的降维和可视化,采用包含中心点和半长对数值的二维数组表征区间数据,建立了区间数据的代数运算法则,并在此基础上提出了一种新的区间数据主成分分析(PCA)方法。对区间半长取对数的处理保证了最终得到的区间主成分半长非负的合理性,计算过程简单、复杂度较低,并且使得降维前后样本集合中点点之间相对位置的改变尽可能小。通过对高维空间进行变量降维,从而多种经典的统计分析方法能够得到运用,同时能够在低维空间中描绘原始高维空间中的样本点,使得多变量区间数据的可视化成为可能。仿真实验结果表明了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 区间数据 主成分分析(PCA) 中心-对数半长 降维 协方差矩阵

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基于主成分分析的燃气-蒸汽联合循环余热锅炉泄漏诊断 被引量：3

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作者 何彪 王庆韧 +2 位作者 谭鹏 张成 陈刚 《广东电力》 2017年第6期1-5,共5页

燃气-蒸汽联合循环机组在运行过程中的频繁启停与快速变负荷导致机组余热锅炉炉管泄漏时有发生,影响电厂安全、经济运行,为此提出一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的燃气-蒸汽联合循环机组余热锅炉炉管泄漏诊断方... 燃气-蒸汽联合循环机组在运行过程中的频繁启停与快速变负荷导致机组余热锅炉炉管泄漏时有发生,影响电厂安全、经济运行,为此提出一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的燃气-蒸汽联合循环机组余热锅炉炉管泄漏诊断方法。首先针对机组运行特点对运行数据剔除异常值、筛选稳态段、降噪,然后采用PCA方法得到样本数据的主成分向量,最后通过Hotelling's T^2统计量校验和Q统计量校验判断泄漏故障点。通过验证可知,所提出的方法能有效及时地诊断出余热锅炉的泄漏情况。 展开更多

关键词 主成分分析 数据预处理 余热锅炉 泄漏诊断 燃气-蒸汽联合循环

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基于主成分分析法和0-1规划的分销商选择研究 被引量：4

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作者 杨世杰 蒋国瑞 黄梯云 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2007年第3期29-30,共2页

从目前掌握的文献来看，国内外学者对供应商选择问题研究得比较广泛和深入，而对分销商选择问题则研究得比较少。已经提出的分销商选择方法包括：协商选择法，销售成本法，层次分析法（AHP），模糊综合评判法，数据包络分析法（DEA）以... 从目前掌握的文献来看，国内外学者对供应商选择问题研究得比较广泛和深入，而对分销商选择问题则研究得比较少。已经提出的分销商选择方法包括：协商选择法，销售成本法，层次分析法（AHP），模糊综合评判法，数据包络分析法（DEA）以及这些方法的改进和组合等。 展开更多

关键词 分销商 主成分分析法 0-1规划 数据包络分析法(DEA) 模糊综合评判法 选择问题 层次分析法 供应商

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一种改进的K-PCA与PNN结合的快速高光谱遥感分类算法

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作者 简萌 陈旭凤 +1 位作者 鲁军 郝敏钗 《河北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期343-351,共9页

高光谱遥感数据可以提供更加丰富的地物信息,但因其数据维度高、冗余性强等特点导致传统分类方法效率低下.针对此问题本文提出一种改进的核-主成分分析(kernel-principalcomponentanalysis,K-PCA)与概率神经网络(probabilisticneuralnet... 高光谱遥感数据可以提供更加丰富的地物信息,但因其数据维度高、冗余性强等特点导致传统分类方法效率低下.针对此问题本文提出一种改进的核-主成分分析(kernel-principalcomponentanalysis,K-PCA)与概率神经网络(probabilisticneuralnetwork,PNN)结合的快速高光谱遥感分类算法.首先提出一种最近邻的样本选择方法,用以筛选更具代表性的地物光谱数据;其次提出一种基于半数重采样的主成分优选策略,有效去除噪声并保留光谱本质特征,大幅度降低数据维度;最后融合K-PCA的非线性降维特性与PNN的最优贝叶斯分类能力进行地物识别.在利用AVIRIS高光谱数据集的验证实验中,本算法不仅将分类精度提升至89.9%,较传统方法提升显著,且运算效率大幅提升.结果表明该算法在兼顾分类精度与实时性的高光谱地物识别场景中凸显优势,为遥感大数据智能处理提供了高效解决方案. 展开更多

关键词 高光谱遥感数据 地物识别 核-主成分分析 概率神经网络 半数重采样

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手部精细运动获取缺损数据修复方法 被引量：2

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作者 李懿 陆光明 +3 位作者 金帅 罗建勋 陈卫东 郑筱祥 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期925-933,956,共10页

在利用光学运动捕捉技术获取手部精细运动数据及手势信息的过程中,捕捉运动数据的缺失会对神经解码的性能产生影响,为此,提出一种基于主成分分析的缺失运动数据恢复和重建方法.该方法采用期望最大化算法在主成分空间和原始数据空间进行... 在利用光学运动捕捉技术获取手部精细运动数据及手势信息的过程中,捕捉运动数据的缺失会对神经解码的性能产生影响,为此,提出一种基于主成分分析的缺失运动数据恢复和重建方法.该方法采用期望最大化算法在主成分空间和原始数据空间进行迭代映射,求解对应主成分空间,以提高原始空间数据修复的精度.实验分别从缺损数据长度、缺损数据维度、周期性运动数据及冗余数据等方面对该算法进行了验证,并与三次样条插值和一次迭代插值的结果进行了比较.对测试数据的实验结果表明:该方法适用于连续缺损数据长度小于350帧,或同时缺损数据维度小于13维的情况.手部运动的周期性规律对于提高数据恢复的精度有很大的帮助,冗余标记点也能在一定程度上减少数据恢复的结果误差.与三次样条插值和一次迭代插值方法相比,该方法的平均误差均小于10mm,仅相当于前两种方法误差的50%,甚至更少. 展开更多

关键词 运动捕捉 主成分分析 数据修复 期望最大化 手部运动

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一种基于信号-噪声模型的主元数目选择方法 被引量：1

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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

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三维荧光光谱结合组合算法在环境污染监测中的应用：油种鉴别与定量分析（英文） 被引量：6

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作者 陈至坤 黄微 +3 位作者 程朋飞 沈小伟 王福斌 王玉田 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期3313-3320,共8页

针对油类污染物成分复杂,光谱重叠难以识别的问题,提出采用三维荧光光谱结合组合算法对油类污染物进行了定性和定量分析。荧光光谱中存在的瑞利散射对三维荧光光谱检测有较大影响,提出了缺损数据修复-主成分分析(MDR-PCA)方法对矿物油... 针对油类污染物成分复杂,光谱重叠难以识别的问题,提出采用三维荧光光谱结合组合算法对油类污染物进行了定性和定量分析。荧光光谱中存在的瑞利散射对三维荧光光谱检测有较大影响,提出了缺损数据修复-主成分分析(MDR-PCA)方法对矿物油三维荧光光谱的瑞利散射进行处理,原理是单个荧光光谱激发发射矩阵符合双线性,可用主成分分析(PCA)法来解析。MDR-PCA法首先将荧光数据中的散射干扰数据全部扣除,之后利用主成分分析(PCA)迭代过程对扣除数据进行重构修复后补全数据。该方法在消除散射干扰的同时充分利用了荧光物质光谱矩阵中的有效信息。利用不同浓度的矿物油的激发-发射荧光光谱构建了三维数据。样品数据来源于柴油、汽油和煤油三种溶质的四氯化碳溶液。常用于三维荧光光谱数据分析的三线性分解算法有平行因子分析(PARAFAC)、交替三线性分解(ATLD)和自加权交替三线性分解算法(SWATLD)等。PARAFAC基于严格意义上的最小二乘原则,具有抗噪声强、模型稳定、微小预期误差等优点,可以实现三维数据阵列的最佳拟合,但该算法收敛速度较慢,对组分数敏感。ATLD算法通过提取对角主元和切尾奇异值求解广义逆,极大提高了收敛速度并降低了对组分数的敏感度,从而实现三线性分解。然而,取对角元时易使ATLD方法对噪声敏感。SWATLD算法既继承了对组分数不敏感、收敛速度快等优点,又降低了噪声水平的影响。但是在抗共线程度方面,SWATLD算法在抵抗共线性程度方面的能力较ATLD略有降低。基于此,论文根据三线性分解算法迭代过程中损失函数的变化,对迭代过程进行划分,提出了三线性迭代方法的组合算法(algorithm combination methodology,ACM)—将ATLD,SWATLD与PARAFAC组合在一起,充分发挥各算法的优点,实现二阶校正算法的优势互补。采用ACM算法对两组分及三组分矿物油样品的三维荧光光谱数据进行解析,并对三种矿物油的回收率进行了计算。柴油的回收率为97.08%,汽油的回收率为97.34%,煤油的回收率为97.25%。解析光谱和回收率表明,ACM算法能够实现油类污染物的种类识别及浓度测量。 展开更多

关键词 三维荧光光谱 组合算法 缺损数据修复-主成分分析 组分数 回收率

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采用分段行-列核2DPCA的高光谱图像降维 被引量：4

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作者 向英杰 杨桄 +1 位作者 张俭峰 王琪 《红外技术》 CSCD 北大核心 2017年第12期1107-1113,共7页

二维主成分方法计算时间少,降维效果好,被成功应用到高光谱图像降维中。基于二维主成分方法,为挖掘高光谱图像的非线性信息,实现了分段行-列核2DPCA方法的降维,并对比分析了行-列2DPCA方法、分段行-列2DPCA方法和行-列核2DPCA方法的降... 二维主成分方法计算时间少,降维效果好,被成功应用到高光谱图像降维中。基于二维主成分方法,为挖掘高光谱图像的非线性信息,实现了分段行-列核2DPCA方法的降维,并对比分析了行-列2DPCA方法、分段行-列2DPCA方法和行-列核2DPCA方法的降维效果。利用相关性将高光谱图像划分为5个子空间,通过转换数据结构来实现行和列的核2DPCA变换,最后将行和列结果进行融合得到降维结果。降维结果表明,在较高信息保持率情况下,分段行-列核2DPCA方法具有最高的图像清晰度和边缘强度。不同地物像元像素折线图表明,分段行-列核2DPCA方法能更好地区分不同地物,可以很好地应用于地物分类和目标识别。 展开更多

关键词 核二维主成分分析 分段行-列2DPCA 高光谱图像 数据模型转换 降维

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基于多源异构数据的煤矿安全管理效果评估 被引量：19

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作者 宿国瑞 贾宝山 +1 位作者 王鹏 申琢 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期64-69,共6页

为探索智慧矿山视角下的煤矿安全管理模式,将生态安全领域中压力-状态-响应(PSR)模型引入煤矿安全管理,构建煤矿安全管理PSR模型,揭示风险隐患因素、煤矿安全状态及安全风险管控效果之间的作用关系;分析煤矿采集的多源异构数据,基于煤... 为探索智慧矿山视角下的煤矿安全管理模式,将生态安全领域中压力-状态-响应(PSR)模型引入煤矿安全管理,构建煤矿安全管理PSR模型,揭示风险隐患因素、煤矿安全状态及安全风险管控效果之间的作用关系;分析煤矿采集的多源异构数据,基于煤矿安全管理PSR模型框架,构建基于词频-逆文档频率(TF-IDF)算法的隐患分类模型和主成分分析(PCA)的煤矿安全评估模型;将该评估模型应用于内蒙古某矿,验证该模型的有效性。结果表明:基于TF-IDF算法的隐患分类模型和PCA的煤矿安全评估模型能够实现煤矿安全管理效果的综合分析,根据分析结果可排查主要安全隐患。 展开更多

关键词 多源异构数据 煤矿安全管理 效果评估 压力-状态-响应(PSR)模型 词频-逆文档频率(TF-IDF) 主成分分析法(PCA)

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