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基于主成分分析的盐焗鸡综合品质评价模型构建
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作者 陈超 韩佳晶 +4 位作者 李明宇 姚晶 王振宇 张德权 张春江 《肉类研究》 北大核心 2025年第7期20-25,共6页
以广东产的6种经典盐焗鸡产品为研究对象,通过品质指标构建评价模型,旨在建立一套能够直观且客观评价盐焗鸡感官品质的综合性模型。采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术,结合气味活度值法,筛选出11种关键风味物质,结合蛋白质、水... 以广东产的6种经典盐焗鸡产品为研究对象,通过品质指标构建评价模型,旨在建立一套能够直观且客观评价盐焗鸡感官品质的综合性模型。采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术,结合气味活度值法,筛选出11种关键风味物质,结合蛋白质、水分、脂肪含量等12种理化指标,利用主成分分析法构建盐焗鸡综合品质评价模型。结果显示:筛选出的前4个主成分的累计贡献率为80.38%,表明这4个主成分可以很好地代表盐焗鸡品质指标构成的原始信息,以此为基础构建的综合品质评价模型的评价结果与感官评价结果具有强相关性,此模型计算评分得到的综合评价分级结果与感官评价分级结果基本一致,该模型能够提供一个更为直观和客观的分级依据,使盐焗鸡的品质评价更加客观、准确。 展开更多
关键词 盐焗鸡 成分分析 综合品质评价模型
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基于非线性主成分分析法的区域物流发展综合评价模型 被引量:27
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作者 王振锋 王淮东 +3 位作者 徐广印 王巍 曲建华 梁广华 《河南农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第5期545-548,552,共5页
利用非线性主成分分析法对河南各地区的物流发展状况进行分析,将得到的综合主成分指标代替原来较多的评价指标建立模型,对河南各个地区的物流发展综合实力进行评价.结果表明,该方法能够把复杂的问题简化,所得结论科学客观、可信.
关键词 区域物流 非线性成分分析 综合评价
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基于双层自适应集成残差主成分分析的复杂非线性过程监测
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作者 唐徐佳 卢伟鹏 颜学峰 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期88-96,共9页
多元统计监测方法常使用正常数据选取特征,而现实过程中,不同的故障将影响不同的特征,并且这些特征可能随着时间和控制系统的作用而变化。当故障发生并随时间变化时,要想获得更好的故障检测能力,就需要聚集有效的故障敏感特征。本文提... 多元统计监测方法常使用正常数据选取特征,而现实过程中,不同的故障将影响不同的特征,并且这些特征可能随着时间和控制系统的作用而变化。当故障发生并随时间变化时,要想获得更好的故障检测能力,就需要聚集有效的故障敏感特征。本文提出了一种双层自适应集成残差主成分分析(AERPCA)模型,其子模型包含不同的特征,并突出地呈现一个或多个相关故障。首先,根据正常数据计算主成分分析(PCA)特征,利用不同特征构建线性子模型和相应的残差空间。考虑到残差空间的非线性特性及有效特征更为分散,采用核PCA(KPCA)提取不同的特征并组成同一残差空间下不同KPCA子模型。然后,利用贝叶斯方法获取集成KPCA子模型,完成各残差空间的划分和集成。最后,在主空间中获得多个线性子模型以及在残差空间中获得多个集成的非线性子模型后,利用滑动窗口确定当前时刻监控效果最好的模型。采用田纳西-伊士曼过程验证了AERPCA的有效性。 展开更多
关键词 集成学习 自适应过程 成分分析 非线性过程监测 故障诊断
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基于非线性主成分分析法的SWOT战略定位模型研究 被引量:4
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作者 孙超平 杨善林 施敏加 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第12期1702-1708,共7页
文章构建了基于非线性主成分分析法(NLCPA)的SWOT战略定位模型,实现了SWOT定性分析与非线性定量分析的有机结合,充分考虑了影响战略定位SWOT子因素间的关联性。该模型通过引入非线性主成分分析法,避免了AHP-SWOT等基于线性均值SWOT战略... 文章构建了基于非线性主成分分析法(NLCPA)的SWOT战略定位模型,实现了SWOT定性分析与非线性定量分析的有机结合,充分考虑了影响战略定位SWOT子因素间的关联性。该模型通过引入非线性主成分分析法,避免了AHP-SWOT等基于线性均值SWOT战略定位模型的缺点,提高了分析结果的科学性和可信度。运用该模型对中航工业某飞机装备有限公司战略定位的SWOT因素进行综合评估,采用得到的综合主成分的指标代替原来较多的指标,将主成分的方差贡献率作为权重,以主成分的线性加权值作为SWOT因素的综合评价结果,提高了该公司战略绩效管理定位的效度,并与基于线性均值分析法的SWOT战略定位模型应用结果进行了验证比较。 展开更多
关键词 SWOT分析 非线性成分分析 战略定位模型
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主成分分析和灰色模型组合的身管多点烧蚀磨损量预测 被引量:1
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作者 康总宽 闫彬 +2 位作者 周子璇 宋洪震 陈学军 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第4期142-149,共8页
身管是火炮类武器的关键零件,对其烧蚀磨损量进行预测,有助于保持火炮作战效能。针对火炮身管沿轴向各点烧蚀磨损量需分别建立数学模型进行预测问题,提出一种组合烧蚀磨损量预测方法。采用主成分分析(principal component analysis,PCA... 身管是火炮类武器的关键零件,对其烧蚀磨损量进行预测,有助于保持火炮作战效能。针对火炮身管沿轴向各点烧蚀磨损量需分别建立数学模型进行预测问题,提出一种组合烧蚀磨损量预测方法。采用主成分分析(principal component analysis,PCA)方法对身管多点烧蚀磨损量进行数据空间降维,提取反映烧蚀磨损量变化的主成分,利用灰色模型对主成分进行多步预测,通过PCA逆运算获得身管内膛多点烧蚀磨损量预测值。结果表明,在历史数据较少的条件下,通过选择合适的预测步数可获得较为准确的预测值,为身管内膛多点烧蚀磨损量的预测提供了一种新的有效途径。 展开更多
关键词 身管 烧蚀磨损 成分分析 灰色模型
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基于非线性主成分分析与自适应小波神经网络的球团质量预测模型研究 被引量:4
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作者 江山 吴海鹰 陈雪波 《烧结球团》 北大核心 2007年第1期29-32,共4页
在链篦机-回转窑法球团生产过程中,成品球团的质量与系统的热工制度的控制和参数调节密切相关。鉴于系统的过程变量多、滞后性大、周期性长的特点,提出并建立了基于非线性主成分分析与自适应小波神经网络的球团质量预测模型,并用实例证... 在链篦机-回转窑法球团生产过程中,成品球团的质量与系统的热工制度的控制和参数调节密切相关。鉴于系统的过程变量多、滞后性大、周期性长的特点,提出并建立了基于非线性主成分分析与自适应小波神经网络的球团质量预测模型,并用实例证明,该模型在质量预测中与传统的BP神经网络模型相比有较好的效果。 展开更多
关键词 非线性成分分析 自适应小波神经网络 链篦机-回转窑 质量预测
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基于核主成分分析法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9期65-71,共7页
为实现船舶系统及设备的实时状态评估,基于船舶实际运行故障数据不易获得、数据结构非线性、数据量巨大以及噪声多等特征,本文采用核主成分分析法,以船舶中央冷却器为例,选择高斯核函数及不同核参数,仅利用高维的正常运行数据,在特征空... 为实现船舶系统及设备的实时状态评估,基于船舶实际运行故障数据不易获得、数据结构非线性、数据量巨大以及噪声多等特征,本文采用核主成分分析法,以船舶中央冷却器为例,选择高斯核函数及不同核参数,仅利用高维的正常运行数据,在特征空间中建立相应的核主成分评估模型,并对异常运行数据进行评估分析。评估结果表明,在合适的核参数下,核主成分分析法无需深入分析中央冷却器的结构与原理,即可快速有效地区分其非线性结构的正常运行数据和异常运行数据,其准确率优于常规主成分分析法,且其倒V字型的评估输出特性辨识度高,对微小故障较为敏感,非常适合用于突发性故障的早期识别。对于船舶机械设备而言,具有重要的工程实际应用意义。 展开更多
关键词 状态评估 成分分析 核函数 非线性结构 突发性故障
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基于主成分分析与随机森林的电动矿卡电机故障诊断研究
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作者 彭倩 杨晨瀚 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第2期329-333,共5页
针对纯电动矿山卡车作业过程中复杂因素交互干扰而引发的电机故障问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和随机森林(RF)的方法进行预测诊断。根据实际采集的电动矿卡电机故障构建数据集,利用PCA对故障数据进行特征值提取、降维,减少数据... 针对纯电动矿山卡车作业过程中复杂因素交互干扰而引发的电机故障问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和随机森林(RF)的方法进行预测诊断。根据实际采集的电动矿卡电机故障构建数据集,利用PCA对故障数据进行特征值提取、降维,减少数据维度冗余;采用RF预测模型对降维后的数据进行训练测试,并对电机故障类别进行预测。结果表明:采用PCA-RF方法对电机故障类型进行诊断的准确率达到97%以上,对比未经降维处理方法的准确率明显提升。本文证实了以上方法对电动矿卡电机故障诊断的准确性。 展开更多
关键词 电动矿卡 成分分析 随机森林模型 故障诊断
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基于主成分分析法和正定矩阵因子分解法的洱海污染源解析
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作者 李明民 王俊松 +5 位作者 和弦 鲍智弥 杨顺涛 孔燕 冯海涛 唐诚 《云南农业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期146-153,共8页
【目的】解析洱海污染物来源并量化源贡献,为流域水环境保护决策提供科学依据。【方法】基于洱海多年水质监测数据,分析其污染特征,并使用主成分分析法(principal component analysis,PCA)和正定矩阵因子分解法(positive matrix factori... 【目的】解析洱海污染物来源并量化源贡献,为流域水环境保护决策提供科学依据。【方法】基于洱海多年水质监测数据,分析其污染特征,并使用主成分分析法(principal component analysis,PCA)和正定矩阵因子分解法(positive matrix factorization,PMF)进行污染来源及其贡献率解析。【结果】洱海2015—2021年综合营养状态指数整体呈波动上升趋势,雨季营养状态指数显著高于旱季,9、10月处于最大值。PCA和PMF源解析结果表明:按贡献率从大到小排序,造成洱海水体污染的主要原因为农田面源、畜禽养殖、生活污水和气象因素。【结论】洱海处于中营养状态,但整体呈现营养化趋势,污染主要集中在雨季,应当加强汛期污染防控。主要污染源为农业面源,应加强农业面源系统治理,形成“源头减量—过程拦截—养分再利用—末端修复”的全过程防控体系。其中,源头部分是重点,应当调整农业种植结构,转变农业生产方式,提高植物养分利用效率,推动流域实现农业绿色高质量发展。 展开更多
关键词 成分分析 正定矩阵因子分解模型 源解析 洱海 农业面源污染
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变温环境下基于主成分分析的桥梁损伤识别方法研究
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作者 王海良 李振华 +2 位作者 孟庆领 田春艳 张鹤 《桥梁建设》 北大核心 2025年第3期58-65,共8页
为提高变温环境下桥梁动力响应损伤识别精度,提出引入主成分分析的小波包和分数阶傅里叶变换的损伤识别方法。该方法将原始信号F(t)进行小波包变换,再将小波包变换得到的小波包系数进行分数阶傅里叶变换,得到小波包和分数阶傅里叶变换... 为提高变温环境下桥梁动力响应损伤识别精度,提出引入主成分分析的小波包和分数阶傅里叶变换的损伤识别方法。该方法将原始信号F(t)进行小波包变换,再将小波包变换得到的小波包系数进行分数阶傅里叶变换,得到小波包和分数阶傅里叶变换各个节点能量,最后引入主成分分析,消除变温环境的影响,构建损伤指标进行损伤识别。以樟树市药都大桥为背景,按缩尺比1∶130制作该桥缩尺模型,进行变温环境下主梁动态损伤识别试验,分析未引入和引入主成分分析时的小波包变换、小波包和分数阶傅里叶变换2种方法在不同温度下对主梁损伤的识别情况。结果表明:未引入主成分分析时,采用小波包变换、小波包和分数阶傅里叶变换2种方法,温度变化对损伤指标影响较大。引入主成分分析后,2种方法均能明显剔除温度变化对损伤指标的影响,可准确识别损伤位置并反映损伤程度;不同工况下,采用小波包和分数阶傅里叶变换方法时,93%以上的损伤指标的极差率和96%以上的损伤指标的变异系数均小于小波包变换方法。 展开更多
关键词 桥梁工程 变温环境 损伤识别 小波包变换 分数阶傅里叶变换 成分分析 模型试验
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基于主成分分析的牛油火锅底料挥发性风味物质评价模型的构建 被引量:4
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作者 晁仲昊 夏志强 +6 位作者 陈刚 杨建 严芳 邱志强 姜萱 徐秀丽 邹孝强 《食品与发酵工业》 CSCD 北大核心 2024年第1期241-247,I0007-I0010,共11页
采用薄膜固相微萃取与气质联用技术对市场占有率较高的4种牛油火锅底料品牌的B端和C端产品的挥发性风味物质进行了比较分析,并构建主成分评分模型对其风味进行了差异性评价。结果表明,B端产品共检测有154种风味物质,C端产品则有158种,而... 采用薄膜固相微萃取与气质联用技术对市场占有率较高的4种牛油火锅底料品牌的B端和C端产品的挥发性风味物质进行了比较分析,并构建主成分评分模型对其风味进行了差异性评价。结果表明,B端产品共检测有154种风味物质,C端产品则有158种,而8个样品检测出25种相同的风味物质,相同品牌的风味物质中,C端产品的烃类物质占比明显较低。利用主成分分析对火锅底料中的风味物质组成进行分析,结果表明,7个主成分因子累积方差贡献率达到100%,能有效表征火锅底料的风味物质信息。最后构建主成分分析模型,计算综合评价指数,对其风味进行评价排序,Pearson相关性分析发现主成分综合得分与感官评价结果相关性为极显著(P<0.01),相关系数为0.908,说明所构建的模型能够有效地对火锅底料进行风味评价。 展开更多
关键词 火锅底料 挥发性风味 薄膜固相微萃取 气相色谱质谱联用 成分分析 评价模型
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基于非线性主成分分析的绿色超级稻品种综合评价 被引量:22
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作者 纪龙 申红芳 +2 位作者 徐春春 陈中督 方福平 《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期982-992,共11页
应用绿色超级稻被认为是推动水稻生产可持续发展的重要途径之一,已成为全球水稻育种的主要目标。目前关于绿色超级稻品种综合评价的研究鲜有报道。本文围绕“少打农药、少施化肥、节水抗旱、优质高产”的理念,从技术性、经济性、生态性... 应用绿色超级稻被认为是推动水稻生产可持续发展的重要途径之一,已成为全球水稻育种的主要目标。目前关于绿色超级稻品种综合评价的研究鲜有报道。本文围绕“少打农药、少施化肥、节水抗旱、优质高产”的理念,从技术性、经济性、生态性和社会性 4 个维度构建了绿色超级稻品种综合评价指标体系,为水稻及其他作物品种的综合评价、品种选育及推广应用提供了有益的研究思路。在此基础上引入一种非线性主成分分析法对数主成分分析,利用大田试验数据及不同评价方法的对比分析表明,对数主成分分析法符合绿色超级稻的育种理念,具有较强的合理性,可作为一种有效的水稻品种综合评价方法。 展开更多
关键词 绿色超级稻 综合评价 指标体系 非线性成分分析
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非线性主成分分析在电能质量综合评估中的应用 被引量:21
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作者 张涛 程志友 +2 位作者 梁栋 王年 夏杰 《电测与仪表》 北大核心 2008年第6期5-9,共5页
提出了一种基于非线性主成分分析的电能质量综合评估方法。该方法改进了传统的主成分分析法(PCA),克服了数据之间相关性的约束并提高了降维效果。利用该方法对监测点的电能质量进行综合评估,用得到的综合主成分指标代替原来较多的评估指... 提出了一种基于非线性主成分分析的电能质量综合评估方法。该方法改进了传统的主成分分析法(PCA),克服了数据之间相关性的约束并提高了降维效果。利用该方法对监测点的电能质量进行综合评估,用得到的综合主成分指标代替原来较多的评估指标,将主成分的方差贡献率作为权重,以主成分的线性加权值作为综合评估的结果。实例表明该方法能简单、准确、科学地对电能质量进行综合评估。 展开更多
关键词 非线性成分分析 电能质量 综合评估
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基于非线性主成分分析的最小包围盒计算方法 被引量:12
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作者 陈柏松 叶雪梅 安利 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2010年第11期2375-2378,共4页
研究了三维模型最小有向包围盒算法,提出了基于非线性主成分分析的最小包围盒计算框架,根据Voronoi区域和Barycentric区域定义了顶点区域面积,并根据非线性主成分分析原理,使用顶点区域面积对各顶点进行调制,消除顶点分布的不均匀性,再... 研究了三维模型最小有向包围盒算法,提出了基于非线性主成分分析的最小包围盒计算框架,根据Voronoi区域和Barycentric区域定义了顶点区域面积,并根据非线性主成分分析原理,使用顶点区域面积对各顶点进行调制,消除顶点分布的不均匀性,再使用传统主成分分析得到目标正交坐标系,从而得到最小包围盒。最后,定义了一个相似度系数,来度量最小包围盒的计算效果。通过实验表明,使用顶点面积进行调制可以得到比其他方法更稳定的结果,且计算复杂度较小。 展开更多
关键词 非线性成分分析 最小包围盒 顶点面积 三维模型
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基于协方差函数的非线性主成分分析 被引量:6
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作者 夏国恩 金宏 金炜东 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2006年第3期21-23,共3页
关键词 非线性成分分析 方差函数 成分分析方法 抗干扰能力 非线性问题 提取方法 模式识别 图像处理 综合评价 故障诊断
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一种基于非线性主成分分析的高光谱图像目标检测方法 被引量:7
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作者 孙康 耿修瑞 +1 位作者 唐海蓉 赵永超 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2015年第1期105-108,共4页
目标探测是高光谱图像的重要应用之一。目前已经有了很多的目标探测算法,然而这些算法要求目标与背景是线性可分的。在实际的高光谱数据中,这一要求往往难以满足。本文提出了一种基于非线性主成分分析的高光谱图像目标探测算法。该方法... 目标探测是高光谱图像的重要应用之一。目前已经有了很多的目标探测算法,然而这些算法要求目标与背景是线性可分的。在实际的高光谱数据中,这一要求往往难以满足。本文提出了一种基于非线性主成分分析的高光谱图像目标探测算法。该方法先利用神经网络将高光谱图像进行非线性降维,从而使得在降维后的数据中目标与背景线性可分;然后使用约束能量最小化算法进行目标探测,为了取得较好的目标探测效果,保留了图像原始的特征。针对模拟数据和真实高光谱图像数据的试验表明,基于神经网络的非线性主成分分析可以将线性不可分的目标与背景分离。使用非线性特征和原始特征的组合可以获得更好的目标探测效果。 展开更多
关键词 高光谱遥感 目标探测 非线性成分分析 约束能量最小化
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非线性主成分分析新方法 被引量:4
17
作者 夏国恩 金炜东 张葛祥 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2006年第5期10-11,共2页
关键词 非线性成分分析 成分分析方法 抗干扰能力 非线性问题 多层感知器 提取方法 模式识别 图像处理 综合评价 故障诊断
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我国上市公司财务危机预警实证研究——基于主成分分析模型、线性判别模型和逻辑回归模型的比较分析 被引量:8
18
作者 吴芃 蔡秋萍 吴应宇 《河海大学学报(哲学社会科学版)》 2007年第4期31-34,共4页
以我国上市公司为研究对象,根据行业分类和总资产规模(相差在5%以内)选取了2001~2002年被ST的公司和正常公司各28家作为训练样本,2004年被趼的公司和正常公司各28家作为检验样本,运用3种独立的建模方法,分别建立了我国上市公司... 以我国上市公司为研究对象,根据行业分类和总资产规模(相差在5%以内)选取了2001~2002年被ST的公司和正常公司各28家作为训练样本,2004年被趼的公司和正常公司各28家作为检验样本,运用3种独立的建模方法,分别建立了我国上市公司的主成分分析预警模型、线性判别预警模型和逻辑回归预警模型。通过模型比较发现,逻辑回归模型的效果要优于另外两种模型。具有较高的判别准确率。实证研究表明,这种预警模型适用于各个行业,对中国企业的财务危机的预测与防范能起到一定的作用。 展开更多
关键词 财务预警 成分分析 线性判别模型 逻辑回归模型
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基于非线性主成分分析的自适应变步长盲源分离算法 被引量:4
19
作者 辜方林 张杭 李伦辉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第5期1233-1236,共4页
算法的迭代步长对于算法的收敛性能有着重要影响。针对固定步长的非线性主成分分析(NPCA)算法不能兼顾收敛速度和估计精度的情形,提出基于梯度的自适应变步长NPCA算法和最优变步长NPCA算法两种自适应变步长算法来改善其收敛性能。特别地... 算法的迭代步长对于算法的收敛性能有着重要影响。针对固定步长的非线性主成分分析(NPCA)算法不能兼顾收敛速度和估计精度的情形,提出基于梯度的自适应变步长NPCA算法和最优变步长NPCA算法两种自适应变步长算法来改善其收敛性能。特别地,最优变步长NPCA算法通过对代价函数进行一阶线性近似表示,从而计算出当前的最优迭代步长。该算法的迭代步长随估计误差的变化而变化,估计误差大,迭代步长相应大,反之亦然;且不需要人工设置任何参数。仿真结果表明,当算法的估计精度相同时,与固定步长NPCA算法相比,两种自适应变步长NPCA算法相对固定步长NPCA算法都具有更好的收敛速度或跟踪性能,且最优变步长NPCA算法的性能优于基于梯度的自适应变步长NPCA算法。 展开更多
关键词 盲源分离 非线性成分分析 变步长
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非线性主成分分析和RBF神经网络的电力系统负荷预测 被引量:12
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作者 刘晓菲 商立群 《电网与清洁能源》 北大核心 2016年第1期47-52,共6页
电力系统负荷预测是电力系统规划与运行的重要内容,为提高负荷预测的精度,针对主成分分析法在涉及到多指标预测体系中降维作用不明显,且考虑不到指标间非线性关系的问题,采用非线性主成分分析法改进RBF神经网络输入量,该方法克服了数据... 电力系统负荷预测是电力系统规划与运行的重要内容,为提高负荷预测的精度,针对主成分分析法在涉及到多指标预测体系中降维作用不明显,且考虑不到指标间非线性关系的问题,采用非线性主成分分析法改进RBF神经网络输入量,该方法克服了数据之间相关性的约束,进一步降低了预测指标维数,兼顾了指标间非线性关系,保留了原始数据的足够信息,获得电力系统负荷预测的主成分,显著地减少了径向基函数神经网络的输入量,从而提高了电力系统负荷预测的精度。实例分析验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 电力系统 非线性成分分析 RBF神经网络 相关性 负荷预测
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