期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到9篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于四元数矩阵的彩色图像鲁棒主成分分析
1
作者 岳亚辉 王巍凤 +2 位作者 李慧勇 于洪年 廖亮 《信息技术与信息化》 2025年第4期180-183,共4页
为突破传统彩色图像恢复技术瓶颈,解决彩色图像在传输、存储或受噪声干扰等过程中出现的退化问题,文章提出了一种基于四元数的广义高阶标量恢复方法。首先,将传统四元数二阶矩阵模型扩展为更全面的“t-矩阵”高阶模型,并采用像素邻域扩... 为突破传统彩色图像恢复技术瓶颈,解决彩色图像在传输、存储或受噪声干扰等过程中出现的退化问题,文章提出了一种基于四元数的广义高阶标量恢复方法。首先,将传统四元数二阶矩阵模型扩展为更全面的“t-矩阵”高阶模型,并采用像素邻域扩展策略,实现对像素局部结构信息的精细化建模与表达。在此基础上,开发QRPCA和QTRPCA两种常规算法,将常规矩阵及四元数主成分分析算法推广至其高阶形式以适应新模型。通过公开图像数据集的实验验证表明,与传统的低阶张量模型和常规四元数鲁棒主成分分析模型相比,文章提出的四元数广义鲁棒主成分分析模型及其算法在恢复精度方面具有显著优势。 展开更多
关键词 四元数 鲁棒主成分分析 像素邻域扩展策略 广义高阶矩阵模型 低秩恢复 凸优化
在线阅读 下载PDF
应用双树复小波包和NCA-LSSVM检测磁瓦内部缺陷 被引量：6
2
作者 谢罗峰 徐慧宁 +2 位作者 黄沁元 赵越 殷国富 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期184-191,共8页
提出结合双树复小波包变换(DTCWPT)、邻域成分分析法(NCA)、最小二乘支持向量机(LSSVM)的磁瓦内部缺陷检测方法.通过双树复小波包将采集的声音信号分解为6层,得到64个不同频带的子信号;求取特定频带信号的能量、偏度、峭度、模糊熵,并... 提出结合双树复小波包变换(DTCWPT)、邻域成分分析法(NCA)、最小二乘支持向量机(LSSVM)的磁瓦内部缺陷检测方法.通过双树复小波包将采集的声音信号分解为6层,得到64个不同频带的子信号;求取特定频带信号的能量、偏度、峭度、模糊熵,并将能量、偏度、峭度、模糊熵作为分类特征;利用邻域成分分析法对分类特征降维;将降维构造的新特征集输入到最小二乘支持向量机,判断磁瓦是否含有内部缺陷.通过实验验证,对提出的检测方法进行可行性分析.3种不同类型磁瓦的内部缺陷识别率均可以达到99%,与以往双谱切片方法相比,提高了检测识别率.试验结果表明,提出的方法具有检测速度快、可靠性高、适应性强等特点,为高效、准确地进行磁瓦内部缺陷检测提供了有效的技术手段. 展开更多
关键词 磁瓦 内部缺陷 双树复小波包变换(DTCWPT) 邻域成分分析法(nca) 最小二乘支持向量机(LSSVM)
在线阅读 下载PDF
基于2D-PCA特征描述的非负权重邻域嵌入人脸超分辨率重建算法 被引量：7
3
作者 曹明明 干宗良 +2 位作者 崔子冠 李然 朱秀昌 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期777-783,共7页
在基于邻域嵌入人脸图像的超分辨率重建算法中,训练和重建均在特征空间进行,因此,特征选择对算法性能具有较大影响。另外,算法模型对重建权重未加限定,导致负数权重出现而产生过拟合效应,使得重建人脸图像质量衰退。考虑到人脸图像的特... 在基于邻域嵌入人脸图像的超分辨率重建算法中,训练和重建均在特征空间进行,因此,特征选择对算法性能具有较大影响。另外,算法模型对重建权重未加限定,导致负数权重出现而产生过拟合效应,使得重建人脸图像质量衰退。考虑到人脸图像的特征选择以及权重符号限定的重要作用,该文提出一种基于2维主成分分析(2DPCA)特征描述的非负权重邻域嵌入人脸超分辨率重建算法。首先将人脸图像分成若干子块,利用K均值聚类获得图像子块的局部视觉基元,并利用得到的局部视觉基元对图像子块分类。然后,利用2D-PCA对每一类人脸图像子块提取特征,并建立高、低分辨率样本库。最后,在重建过程中使用新的非负权重求解方法求取权重。仿真实验结果表明,相比其他基于邻域嵌入人脸超分辨率重建方法,所提算法可有效提高权重的稳定性,减少过拟合效应,其重建人脸图像具有较好的主客观质量。 展开更多
关键词 图像处理 人脸超分辨率重建 邻域嵌入 局部视觉基元 2维主成分分析
在线阅读 下载PDF
基于子模式的加权邻域极大边界准则的人脸识别
4
作者 江艳霞 任波 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期139-144,共6页
本文提出了一种基于子模式的加权邻域极大边界准则的人脸识别算法。该方法首先在训练过程中对人脸图像进行子块划分,采用邻接点的类信息自适应地计算每块的权重以提高人脸在姿态、表情以及光照等变化下的鲁棒性。其次,对每块图像采用加... 本文提出了一种基于子模式的加权邻域极大边界准则的人脸识别算法。该方法首先在训练过程中对人脸图像进行子块划分,采用邻接点的类信息自适应地计算每块的权重以提高人脸在姿态、表情以及光照等变化下的鲁棒性。其次,对每块图像采用加权邻域极大边界准则进行特征提取,该准则充分利用了数据的类信息,选择数据的邻域点最优重构系数用在目标函数中,保留了数据的局部几何结构,从而在低维空间中提取出更好的分类特征。最后在识别过程中,融合待识别图像在各子块中与训练图像的相似度进行识别。实验结果表明,本文算法能够有效地提取局部特征,较好地保留原始数据的非线性结构,较其他全局方法如主成分分析方法,线性判别式方法和加权邻域极大边界准则算法具有更好的识别性能。 展开更多
关键词 人脸识别 主成分分析 线性判别式 子模式 加权邻域极大边界准则
在线阅读 下载PDF
基于DESSA-DESN和NCA的锂离子电池剩余寿命预测 被引量：1
5
作者 李练兵 朱乐 +2 位作者 景睿雄 王兰超 韩琪琪 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期3191-3202,共12页
锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)对于锂离子电池在设备中的管理、使用至关重要,为了提高RUL的预测精度,本工作提出一种基于混合差分进化-麻雀搜索算法(DESSA)优化的深度回声状态网络(DESN)和邻域成分分析法(NCA)的锂离子电池RUL预测方法... 锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)对于锂离子电池在设备中的管理、使用至关重要,为了提高RUL的预测精度,本工作提出一种基于混合差分进化-麻雀搜索算法(DESSA)优化的深度回声状态网络(DESN)和邻域成分分析法(NCA)的锂离子电池RUL预测方法。首先,对锂离子电池的容量衰减特性进行分析,对于多种能够描述电池老化状态的间接健康指标,利用NCA算法降维处理,得到4个高相关度的健康因子作为模型的输入;其次,将差分进化算法(DE)和麻雀搜索算法(SSA)相结合,将突变、交叉、筛选等操作引入SSA算法的种群更新过程中,提出混合差分进化-麻雀搜索算法(DESSA)算法,利用DESSA算法对DESN网络的参数进行寻优,建立DESSA-DESN预测模型。最后,利用NASA数据集和CALCE数据集对所提模型的有效性和泛化性能进行验证,并与SSA-DESN、GPR等现有方法进行比较,结果表明本工作提出的DESSA-DESN模型能够更加准确追踪锂离子电池的退化状态,具有更小的预测误差,对RUL预测结果的均方根误差(RSME)能够保持在1.5%以内,平均绝对误差(MAE)保持在1%以下。 展开更多
关键词 锂离子电池 剩余使用寿命 邻域成分分析 深度回声状态网络 混合差分进化-麻雀搜索算法
在线阅读 下载PDF
基于改进分类器动态选择算法的滚珠丝杠副状态识别
6
作者 文娟 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第4期396-405,共10页
为提升滚珠丝杠副的性能状态识别精度,提出一种改进的分类器动态选择算法。该算法借助邻域成分分析(NCA),准确并自适应地定义测试样本的邻域,无需选择距离度量方式,从而更加准确地衡量多分类器系统中各子分类器对于测试样本进行正确分... 为提升滚珠丝杠副的性能状态识别精度,提出一种改进的分类器动态选择算法。该算法借助邻域成分分析(NCA),准确并自适应地定义测试样本的邻域,无需选择距离度量方式,从而更加准确地衡量多分类器系统中各子分类器对于测试样本进行正确分类的潜力,解决了传统分类器动态选择算法精度受限于距离度量方式选择是否合适的问题。将所提出的分类器动态选择算法应用于滚珠丝杠副状态识别中,首先利用AdaBoost算法离线训练反向传播(BP)神经网络集合,然后依据实时信号特征,采用改进的分类器动态选择算法从分类器集合中选取最合适的子分类器进行状态鉴定,从而实现更好的识别效果。实验结果表明,提出方法的状态识别准确率能够达到97.22%,高于BP神经网络、AdaBoost与传统分类器动态选择算法,且对于不同的性能状态均有较高的识别精度。 展开更多
关键词 分类器动态选择 邻域成分分析(nca) 状态识别 滚珠丝杠副 多分类器系统
在线阅读 下载PDF
采用纹理图像对兵马俑褪色的复原方法 被引量：6
7
作者 李娜 耿国华 +1 位作者 龚星宇 王小凤 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期127-132,170,共7页
针对兵马俑表面褪色纹理的色彩复原问题,在Welsh算法上作了改进,提出一种基于独立成分分析的邻域标准差混合色彩距离颜色迁移匹配算法.在lαβ颜色空间中,快速独立成分分析算法分别对灰色源图像和彩色目标图像做独立成分分析分析,使变... 针对兵马俑表面褪色纹理的色彩复原问题,在Welsh算法上作了改进,提出一种基于独立成分分析的邻域标准差混合色彩距离颜色迁移匹配算法.在lαβ颜色空间中,快速独立成分分析算法分别对灰色源图像和彩色目标图像做独立成分分析分析,使变换后的两类图像在颜色数据内部呈非高斯分布,各行向量相互独立;然后通过邻域标准差建立混合色彩距离测度函数来比较确定最佳的像素匹配色彩,完成彩色目标图像到灰色源图像的颜色迁移.实验结果表明,该算法可改善Welsh算法在不同颜色在同一亮度点上的颜色迁移问题,能较好地复原兵马俑灰度纹理图像的色彩信息. 展开更多
关键词 颜色迁移 独立成分分析 邻域标准差 数字化保护 兵马俑
在线阅读 下载PDF
联合多种空间信息的高光谱半监督分类方法 被引量：5
8
作者 王立国 马骏宇 李阳 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期280-285,共6页
高光谱影像分类在遥感学科中具有重要的地位,针对传统高光谱图像分类忽略图像空间特征以及分类过程中有标签样本数目少的问题,本文提出了联合多种空间信息的高光谱半监督分类方法。该方法在高光谱图像处理的各个环节均引入了空间信息。... 高光谱影像分类在遥感学科中具有重要的地位,针对传统高光谱图像分类忽略图像空间特征以及分类过程中有标签样本数目少的问题,本文提出了联合多种空间信息的高光谱半监督分类方法。该方法在高光谱图像处理的各个环节均引入了空间信息。此外,该方法对训练样本集进行扩充时,针对高光谱图像的特点,将教与学算法应用于图像分类中,并且将差分算法与教与学算法结合,平衡了搜索能力与时间复杂度之间的关系。经过实验验证,在有标签样本少的情况下,本文方法相比于经典算法SVM和几种性能优异的算法,在分类性能OA、AA以及Kappa系数上均有提升,证明了本文方法引入空间信息提高分类精度的有效性。 展开更多
关键词 空谱联合 半监督学习 邻域信息 高光谱 分类 GABOR滤波 SVM 主成分分析
在线阅读 下载PDF
基于极限学习机的驾驶员制动意图识别 被引量：2
9
作者 周恒平 牛志刚 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2021年第11期30-34,共5页
为了更准确、实时地识别驾驶员制动意图,实现稳定的再生制动功能,通过分析车辆行驶状况和驾驶员操作特性,提出了一种基于邻域成分分析(NCA)和极限学习机(ELM)算法的制动意图分类与识别方法。对制动相关的特征参数进行邻域成分分析,选取... 为了更准确、实时地识别驾驶员制动意图,实现稳定的再生制动功能,通过分析车辆行驶状况和驾驶员操作特性,提出了一种基于邻域成分分析(NCA)和极限学习机(ELM)算法的制动意图分类与识别方法。对制动相关的特征参数进行邻域成分分析,选取制动踏板位移及其变化率和制动踏板力3个识别参数,运用极限学习机理论建立包含单隐层神经网络的制动意图识别模型,对其进行优化并利用试验数据开展验证。结果表明,模型识别准确率达到95.56%,用时为0.2 s,提出的制动意图识别方法具有较好的识别准确率和实时性。 展开更多
关键词 制动意图 再生制动 邻域成分分析 极限学习机
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部