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基于核主成分分析的半监督日志异常检测模型 被引量：2
1
作者 顾兆军 叶经纬 +2 位作者 刘春波 张智凯 王志 《江苏大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期64-72,97,共10页
对于具有“组异常”和“局部异常”分布特点的系统日志数据,传统的ADOA(anomaly detection with partially observed anomalies)半监督日志异常检测方法存在为无标签数据生成的伪标签准确性不佳的问题.针对此问题,提出一种改进的半监督... 对于具有“组异常”和“局部异常”分布特点的系统日志数据,传统的ADOA(anomaly detection with partially observed anomalies)半监督日志异常检测方法存在为无标签数据生成的伪标签准确性不佳的问题.针对此问题,提出一种改进的半监督日志异常检测模型.对已知异常样本采用k均值聚类,采用核主成分分析计算无标签样本的重构误差;运用重构误差和异常样本相似分计算出样本的综合异常分,作为其伪标签;依据伪标签计算LightGBM分类器的样本权重,训练异常检测模型.通过参数试验探究了训练集样本比例变化对模型性能的影响.在HDFS和BGL这2个公开数据集上进行试验,结果表明该模型能够提高伪标签的准确性,相较于DeepLog、LogAnomaly、LogCluster、PCA和PLELog等已有模型,精确率和F 1分数均有提升.与传统的ADOA异常检测方法相比,该模型F 1分数在2类数据集上分别提高了0.084和0.085. 展开更多
关键词 系统日志 日志异常检测 组异常 局部异常 半监督 重构误差 核主成分分析 伪标签
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基于局部离群因子与隔离森林的激光超声缺陷检测
2
作者 李阳 朱文博 +4 位作者 静丰羽 叶中飞 马云瑞 周洋 邹云 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期105-112,共8页
针对激光超声(LU)缺陷检测中最大振幅图存在伪像的问题,结合主成分分析(PCA)和两种无监督的机器学习算法局部离群因子(LOF)与隔离森林(IF),以实现对LU数据的无监督异常检测。首先,利用PCA算法对LU数据进行降维处理,减轻了LU数据的复杂度... 针对激光超声(LU)缺陷检测中最大振幅图存在伪像的问题,结合主成分分析(PCA)和两种无监督的机器学习算法局部离群因子(LOF)与隔离森林(IF),以实现对LU数据的无监督异常检测。首先,利用PCA算法对LU数据进行降维处理,减轻了LU数据的复杂度;其次,利用LOF算法和IF算法进行了数据异常值的识别分析,并利用累积分布函数和核密度估计确定异常值的阈值大小;最后,对比了LOF算法、IF算法以及最大振幅图的检测结果。结果表明:LOF算法有更优的缺陷识别精度和更低的误判率。 展开更多
关键词 激光超声 缺陷检测 主成分分析 局部离群因子 隔离森林 铝合金
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基于主成分分析的承德本地毛桃果实品质综合评价
3
作者 荣春蕊 杜宏儒 +9 位作者 刘永军 李晓颖 李刚 苏凯 张晨光 肖坤 肖啸 张立彬 武军凯 刘春生 《山东农业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期151-159,共9页
为了筛选果实综合品质优良的承德本地毛桃,对实地调查获得的10份承德本地毛桃资源进行果实品质测定,并通过顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术检测了承德本地毛桃成熟果实中挥发性成分的种类和含量,利用PCA方法对10份承德本地毛桃资... 为了筛选果实综合品质优良的承德本地毛桃,对实地调查获得的10份承德本地毛桃资源进行果实品质测定,并通过顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术检测了承德本地毛桃成熟果实中挥发性成分的种类和含量,利用PCA方法对10份承德本地毛桃资源果实品质进行了综合评价。结果显示,10份毛桃除可溶性固形物无显著性差异外,单果重、果形指数、可溶性糖、pH值、果实风味均存在显著差异,其中CDMT7单果重最大,口感酸甜,CDMT9可溶性固形物最高,口感甜,果实品质表现较好。10份毛桃中共检测到80种挥发性成分,其中8种物质在所有本地毛桃中均检测到,CDMT9检测到的挥发性成分种类最多,为51种,CDMT4挥发性成分总含量最高,为2697.89μg/g。酯类是承德本地毛桃的主要挥发性成分,CDMT1、CDMT3、CDMT6、CDMT7和CDMT8中含量最高的是(Z)-己-2-烯基乙酸酯,其他5种毛桃中含量最高的是乙酸己酯。果实品质与挥发性性物质相关性分析结果表明:风味与醛含量呈显著正相关,酮含量与单果重显著负相关。基于11项品质指标进行主成分分析,获得了4个主成分因子,累计贡献率为80.195%,综合评价排序为CDMT4、CDMT10、CDMT1、CDMT2、CDMT9、CDMT5、CDMT6、CDMT8、CDMT7、CDMT3。综上,果实酮含量、醛含量、可溶性固形物、果实酸度、风味可作为承德本地毛桃综合评价指标,CDMT4、CDMT10和CDMT9综合品质优良,可作为桃杂交育种的优良亲本。 展开更多
关键词 承德本地毛桃 果实品质 主成分分析 综合评价
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基于局部矩阵重构算法的电力用户窃电分析
4
作者 梁哲辉 李莹 罗智慧 《兵工自动化》 北大核心 2025年第3期20-24,共5页
针对目前窃电检测模型需要大量样本、训练过程复杂、检测性能有待提高等缺点,提出一种基于局部矩阵重构的检测模型。引入主成分分析用于分析相邻数据样本之间差异的分布特征;利用欧几里德距离和数据分布特性用来检测不同耗电模式之间的... 针对目前窃电检测模型需要大量样本、训练过程复杂、检测性能有待提高等缺点,提出一种基于局部矩阵重构的检测模型。引入主成分分析用于分析相邻数据样本之间差异的分布特征;利用欧几里德距离和数据分布特性用来检测不同耗电模式之间的差异;引入局部异常值得分,从而确定窃电样本。对某电力公司提供的住宅电力负荷数据进行实验分析,结果表明:所提模型ROC曲线下面积为0.8463,具有相对稳定的检测阈值和更强的鲁棒性,对配电网窃电检测评估具有一定借鉴作用。 展开更多
关键词 配电网 窃电检测 主成分分析 局部矩阵 欧氏距离
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基于太赫兹光谱和随机森林算法的煤挥发分含量预测
5
作者 王利民 朱立江 刘金鸽 《中国无机分析化学》 北大核心 2025年第6期867-873,共7页
采用随机森林算法,以257种煤样的太赫兹时域光谱数据为基础,测定了每种煤样的挥发分,通过局部最大值检测(Local Max)和主成分分析(PCA)技术,实现了光谱数据的关键峰值提取和有效的数据降维处理。基于这些优化后的特征,进一步开发了三种... 采用随机森林算法,以257种煤样的太赫兹时域光谱数据为基础,测定了每种煤样的挥发分,通过局部最大值检测(Local Max)和主成分分析(PCA)技术,实现了光谱数据的关键峰值提取和有效的数据降维处理。基于这些优化后的特征,进一步开发了三种不同的随机森林(Random Forest)回归模型:仅基于Local Max特征的RF-LM模型、仅基于PCA特征的RF-PCA模型,以及结合了Local Max和PCA特征的RF-LM+PCA模型。在这些模型中,RF-LM+PCA模型在预测精度上表现最为突出,其决定系数(R²)高达0.989,均方根误差(RMSE)为1.493,平均绝对误差(MAE)为0.902。不仅建立了一种结合太赫兹光谱分析与机器学习技术在煤质分析中的新方法,而且为智能煤矿分析领域提供了一种创新且实用的分析策略,有望推动该领域的技术进步和应用发展。 展开更多
关键词 随机森林 局部最大值 主成分分析 太赫兹时域光谱 回归模型
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71份广西豌豆地方种质资源农艺性状遗传多样性分析 被引量：4
6
作者 陈燕华 唐建淮 +1 位作者 罗高玲 郭东升 《西南农业学报》 CSCD 北大核心 2024年第9期1989-2002,共14页
【目的】分析广西豌豆地方种质资源农艺性状的遗传多样性并筛选优异种质,为其高效利用提供参考依据。【方法】以71份广西豌豆地方种质资源为材料,测定其农艺性状(10个质量性状和16个数量性状),分析其遗传变异情况,并进行相关性分析、主... 【目的】分析广西豌豆地方种质资源农艺性状的遗传多样性并筛选优异种质,为其高效利用提供参考依据。【方法】以71份广西豌豆地方种质资源为材料,测定其农艺性状(10个质量性状和16个数量性状),分析其遗传变异情况,并进行相关性分析、主成分分析和聚类分析。【结果】10个质量性状的变异系数变化范围为13.07%~47.71%,平均29.16%,所有质量性状变异系数均大于10.00%;遗传多样性指数变化范围为0.13~1.26,平均值为0.62。16个数量性状变异系数变化范围为5.78%~61.75%,平均24.07%,多数性状变异系数大于10.00%;遗传多样性指数变化范围为1.73~2.07,平均1.93。相关性分析结果表明,在26个农艺性状中,大部分性状间存在不同程度的相关性。主成分分析表明,26个农艺性状前7个主成分的累计贡献率为75.621%,主要与生育期、产量、籽粒外观、株型、荚果外观有关。聚类分析结果表明,71份广西豌豆地方种质资源主要分为2个类群(I类群和Ⅱ类群),其中I类群又分为2个次级类群(Ia和Ib类群),Ia类群属于高秆、蔓生、迟熟、较高产、较抗白粉病的材料,Ib类群属于荚较多且较大,产量较高,籽粒较小,较感白粉病的材料,Ⅱ类群属于较早熟,矮秆,直立,长荚,产量较低,较感白粉病的材料。筛选出14份具有优异农艺性状的豌豆种质资源,其中,2、40、61和67号高产、抗白粉病、综合性状较优异的种质可直接推广应用;3、5、14、15、41、57、59、66、68和71号具有某个(些)优异农艺性状的种质可作为后续创制豌豆优良新种质的亲本。【结论】71份广西豌豆地方种质资源农艺性状遗传多样性较丰富,具有分枝多、节数多、果荚较长、籽粒较多且大的特点。 展开更多
关键词 豌豆 地方种质资源 遗传多样性 主成分分析 聚类分析 广西
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8个地方鸡品种的体尺、屠宰性能及肉品质的比较及综合评价 被引量：6
7
作者 徐丹 唐继高 +5 位作者 苗小猛 冯宇隆 伍革民 代国滔 韩雪 赵小玲 《甘肃农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期1-10,共10页
【目的】通过比较分析贵州省8个地方鸡品种的体尺、屠宰性能及肉品质性状差异,为贵州地方鸡种的保护开发和利用提供基础数据。【方法】采用常规方法对乌蒙乌骨鸡、威宁鸡、普定高脚鸡、兴义矮脚鸡、黔东南小香鸡、赤水乌骨鸡、长顺绿壳... 【目的】通过比较分析贵州省8个地方鸡品种的体尺、屠宰性能及肉品质性状差异,为贵州地方鸡种的保护开发和利用提供基础数据。【方法】采用常规方法对乌蒙乌骨鸡、威宁鸡、普定高脚鸡、兴义矮脚鸡、黔东南小香鸡、赤水乌骨鸡、长顺绿壳蛋鸡和瑶山鸡的体尺指标、屠宰性能和肉品质性状指标进行测定,利用主成分分析法构建肉用性状综合评价模型。【结果】贵州8个地方鸡品种体尺性状、屠宰性能及肉品质指标存在明显差异,但屠宰率均大于86%,全净膛率均大于67%,8个品种均表现出了较佳的产肉性能;成功构建了肉用鸡综合评价模型,评分结果为:威宁鸡>乌蒙乌骨鸡>普定高脚鸡>赤水乌骨鸡>瑶山鸡>兴义矮脚鸡>黔东南小香鸡>长顺绿壳蛋鸡。【结论】8个地方鸡品种均表现出了良好的产肉性,是优质的肉鸡种质资源;综合评价结果显示,威宁鸡和乌蒙乌骨鸡肉用性能比较出色。 展开更多
关键词 贵州地方鸡种 体尺性状 屠宰性能 肉品质 综合评价 主成分分析法
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2022年暖季宁波市臭氧区域特征及其背景浓度估算
8
作者 冀建树 俞杰 +4 位作者 许丹丹 汪伟峰 宋静俏 何佳宝 周军 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期53-66,共14页
为研究2022年暖季(4—10月)宁波市大气臭氧区域污染特征,对浙江省11个地市中53个国控站点和宁波市20个城市评价站点的臭氧监测数据进行主成分分析(PCA),并结合TCEQ法对宁波市臭氧背景浓度进行估算。结果表明:浙江省可解析出4个主成分,... 为研究2022年暖季(4—10月)宁波市大气臭氧区域污染特征,对浙江省11个地市中53个国控站点和宁波市20个城市评价站点的臭氧监测数据进行主成分分析(PCA),并结合TCEQ法对宁波市臭氧背景浓度进行估算。结果表明:浙江省可解析出4个主成分,其中第一主成分方差贡献为65.6%,解释为臭氧区域背景浓度;第二、第三、第四主成分方差贡献分别为14.2%、7.5%和2.6%,解释为区域内传输、局地环流、本地生成等对臭氧浓度的影响。宁波市可解析出2个主成分,其中第一主成分方差贡献为83.0%,解释为宁波市城市臭氧浓度;第二主成分方差贡献为7.0%,解释为海陆风对臭氧浓度的影响。由TCEQ法得到宁波市臭氧区域背景质量浓度为87μg/m^(3),同比2021年上升9μg/m^(3),夏季(7—8月)较高的区域背景浓度和较强的本地光化学生成能力导致臭氧质量浓度同比上升35μg/m^(3),是造成2022年臭氧浓度偏高的主要原因。2种方法得到的臭氧背景浓度具有较好的相关性,相关系数为0.88,PCA法的结果略高于TCEQ法,且2种方法都表明,较高的区域背景浓度和较强的本地生成能力共同导致2022年臭氧浓度偏高。 展开更多
关键词 臭氧 主成分分析 TCEQ 区域背景浓度 本地生成浓度 相关性分析
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一种改进的局部切空间排列算法 被引量：36
9
作者 杨剑 李伏欣 王珏 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期1584-1590,共7页
局部切空间排列算法(localtangentspacealignment,简称LTSA)是一种新的流形学习算法,能有效地学习出高维采样数据的低维嵌入坐标,但也存在一些不足,如不能处理样本数较大的样本集和新来的样本点.针对这些缺点,提出了一种基于划分的局部... 局部切空间排列算法(localtangentspacealignment,简称LTSA)是一种新的流形学习算法,能有效地学习出高维采样数据的低维嵌入坐标,但也存在一些不足,如不能处理样本数较大的样本集和新来的样本点.针对这些缺点,提出了一种基于划分的局部切空间排列算法(partitionallocaltangentspacealignment,简称PLTSA).它建立在VQPCA(vectorquantizationprincipalcomponentanalysis)算法和LTSA算法的基础上,利用X-均值算法把样本空间划分成一些相互有重叠的块,通过把样本点投影到它所在块的局部切空间上得到其局部低维坐标,对局部低维坐标施加平移、旋转、伸缩变换,求出整体低维坐标.PLTSA解决了VQPCA不能求出整体低维坐标和LTSA中大规模矩阵的特征值分解问题,且能够有效处理新来的样本点,这是很多流形学习算法所不能的.通过实验说明了PLTSA的有效性. 展开更多
关键词 维数约简 流形学习 主成分分析 局部主成分分析 局部切空间排列 X-均值
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一种基于非线性降维求正常星系红移的新方法 被引量：3
10
作者 许馨 吴福朝 +1 位作者 胡占义 罗阿理 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期182-186,共5页
提出了一种确定正常星系红移的有效方法,该方法分为以下3个步骤:(1)利用四阶小波系数作为正常星系的特征表示,它能较好地反映吸收线、跳变点和吸收带的信息;(2)利用非线性降维方法LLE(locallylinearembedding)将特征数据映射到三维空间... 提出了一种确定正常星系红移的有效方法,该方法分为以下3个步骤:(1)利用四阶小波系数作为正常星系的特征表示,它能较好地反映吸收线、跳变点和吸收带的信息;(2)利用非线性降维方法LLE(locallylinearembedding)将特征数据映射到三维空间中一维流形;(3)由一维流形上的红移分布数据,根据最近邻方法得到正常星系的红移值。实验表明,文中所给的方法较文献中通常使用的PCA方法对于红移的确定具有更高的精度。 展开更多
关键词 正常星系 红移 LLE(locally linear embedding) 流形 PCA(principal component analysis)
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广西黄瓜地方品种鉴定评价及遗传多样性分析 被引量：21
11
作者 郭元元 周生茂 +7 位作者 陈振东 蒋月喜 尚小红 张力 宋焕忠 车江旅 陈琴 蒋万 《南方农业学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第7期1273-1281,共9页
【目的】鉴定评价广西黄瓜地方品种的农艺性状,并进行遗传多样性分析,筛选出具有潜力的地方品种,为我国南方黄瓜育种提供亲本材料。【方法】从广西各地区收集10个黄瓜地方品种,利用相关性分析、主成分分析和聚类分析等方法对其19个质量... 【目的】鉴定评价广西黄瓜地方品种的农艺性状,并进行遗传多样性分析,筛选出具有潜力的地方品种,为我国南方黄瓜育种提供亲本材料。【方法】从广西各地区收集10个黄瓜地方品种,利用相关性分析、主成分分析和聚类分析等方法对其19个质量性状和8个数量性状进行鉴定评价及遗传多样性分析。【结果】10个广西黄瓜地方品种在各性状上存在明显差异,其中,8个数量性状的平均变异系数(20.4653%)较19个质量性状(45.8433%)低,但平均多样性指数(1.5943)较质量性状(1.0265)高。19个质量性状中,以瓜棱的变异系数最高,其次为种瓜裂纹类型和瓜刺色;以叶形的遗传多样性指数最高,其次为瓜形和瓜刺色。8个数量性状中,以单瓜重的变异系数最高,其次为瓜肉硬度和瓜长;以瓜肉厚和瓜肉硬度遗传多样性指数最高。27个农艺性状中,除瓜长与其他指标均不存在显著相关(P>0.05)外,其他性状间存在极显著(P<0.01)或显著(P<0.05,下同)相关性,其中单瓜重与瓜肉厚和瓜横径呈显著正相关,说明提高黄瓜产量可从改良瓜肉厚、瓜横径等性状着手;瓜皮硬度与瓜肉硬度、叶色和种瓜皮色呈显著正相关,与瓜肉糖度呈显著负相关,表明口感脆嫩的黄瓜品种糖度相对较高。主成分分析结果显示,前8个主成分因子(PC1~PC8),包含23个农艺性状,累计贡献率达97.311%,表明这些性状是广西黄瓜地方品种鉴定与评价的主要指标。以遗传距离15为阈值,可将10个广西黄瓜地方品种被分为四大类群(Ⅰ~Ⅳ),各类群的数量性状和质量性状存在明显差异,虽然少部分来源于同一地区的种质资源分布在不同群类,但大部分种质的聚类结果与海拔高度和地理分布相关,其中第Ⅲ类包含白皮且无刺的黄瓜种质,可用来选育白皮品种;第Ⅳ类群属于大瓜形种质,具有较高丰产潜力。【结论】广西黄瓜地方品种具有丰富的遗传多样性,在瓜棱、瓜裂纹、种瓜斑纹和瓜刺色等性状方面具有较大的应用潜力,可为黄瓜育种提供优异的亲本材料。 展开更多
关键词 黄瓜 广西地方品种 农艺性状 遗传多样性 聚类分析 相关性分析 主成分分析
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云南省大豆地方品种资源的主成分分析及聚类分析 被引量：34
12
作者 赵银月 耿智德 +1 位作者 保丽萍 王铁军 《湖南农业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第S1期120-122,共3页
通过对49份云南省大豆地方品种资源进行主成分分析和聚类分析,结果表明:在主成分分析中,选取方差累计贡献率为88.34%的前4个主成分来评价云南省地方大豆品种资源.通过系统聚类,将参试的49份品种分为了5类,各类群性状之间的差异较明显,... 通过对49份云南省大豆地方品种资源进行主成分分析和聚类分析,结果表明:在主成分分析中,选取方差累计贡献率为88.34%的前4个主成分来评价云南省地方大豆品种资源.通过系统聚类,将参试的49份品种分为了5类,各类群性状之间的差异较明显,有利于育种亲本材料的选择. 展开更多
关键词 大豆 地方品种 主成分分析 聚类分析 云南
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基于多尺度正交PCA-LPP流形学习算法的故障特征增强方法 被引量：14
13
作者 张晓涛 唐力伟 +1 位作者 王平 邓士杰 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第13期66-70,114,共6页
针对齿轮箱故障声发射信号特征增强问题,提出一种多尺度正交PCA-LPP非线性流形学习特征增强方法,兼顾PCA的全局方差增大变换特性以及LPP的局部非线性特征保持特性,并通过正交化消除投影分量间的冗余信息,使处理之后的齿轮箱故障信号内... 针对齿轮箱故障声发射信号特征增强问题,提出一种多尺度正交PCA-LPP非线性流形学习特征增强方法,兼顾PCA的全局方差增大变换特性以及LPP的局部非线性特征保持特性,并通过正交化消除投影分量间的冗余信息,使处理之后的齿轮箱故障信号内含的故障特征得到增强,一方面增强后信号包络谱中的故障谱线清晰明显,另一方面增强后信号以小波包能量熵为特征量,故障类型的辨识率显著提高,可以达到93.75%。 展开更多
关键词 局部保持投影 主元分析 多尺度分析 正交化 特征增强
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局部保持对支持向量机 被引量：4
14
作者 花小朋 丁世飞 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期590-597,共8页
多面支持向量机(multiple surface support vector machine,MSSVM)分类方法作为传统支持向量机(support vector machine,SVM)的拓展在模式识别领域成为新的研究热点之一,然而已有的MSSVM方法并没有充分考虑到训练样本之间的局部几何结... 多面支持向量机(multiple surface support vector machine,MSSVM)分类方法作为传统支持向量机(support vector machine,SVM)的拓展在模式识别领域成为新的研究热点之一,然而已有的MSSVM方法并没有充分考虑到训练样本之间的局部几何结构以及所蕴含的判别信息.因此将保局投影(locality preserving projections,LPP)的基本思想引入到MSSVM中,提出局部保持对支持向量机(locality preserving twin support vector machine,LPTSVM).LPTSVM方法不但继承了MSSVM方法具有的异或(XOR)问题处理能力,而且充分考虑样本间的局部几何结构,体现样本间所蕴含的局部判别信息,从而在一定程度上提高了分类精度.主成分分析(principal component analysis,PCA)方法克服了LPTSVM奇异性问题,保证了LPTSVM方法的有效性.非线性情况下,通过经验核映射方法构造了非线性LPTSVM.在人造数据集和真实数据集上的测试表明LPTSVM方法具有较好的泛化性能. 展开更多
关键词 分类 多面支持向量机 保局投影 主成分分析 经验核映射 multiple surface support vector machine (MSSVM) localITY PRESERVING PROJECTION (LPP) principal component analysis (PCA)
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云南红花地方种质资源品质特性与农艺性状的聚类分析及评价 被引量：12
15
作者 郭丽芬 张跃 +7 位作者 胡尊红 胡学礼 高梅 王沛琦 杨谨 代梦媛 李文昌 刘旭云 《华北农学报》 CSCD 北大核心 2018年第A01期22-28,共7页
为促进红花品种改良及种质资源的高效利用,揭示红花优异资源的特征特性,为红花种质资源创新利用和品种改良提供理论依据。以筛选出的40份云南省地方红花种质资源为材料,采用SPSS 18. 0软件对18个性状进行聚类分析和主成分分析,分析了红... 为促进红花品种改良及种质资源的高效利用,揭示红花优异资源的特征特性,为红花种质资源创新利用和品种改良提供理论依据。以筛选出的40份云南省地方红花种质资源为材料,采用SPSS 18. 0软件对18个性状进行聚类分析和主成分分析,分析了红花数量性状对单株生产力的影响,同时对其品质性状进行了相关分析。40份资源材料通过聚类分析划分为5大类群,表明不同类群间各农艺性状及品质特征存在较明显的特异性,18个性状指标之间存在相对独立和密切相关性。其中,类群Ⅳ为矮秆、分枝多、单株有效果球多,千粒质量和单株生产力高;类群Ⅴ为分枝多,单株有效果球多,千粒质量和单株生产力高。主成分分析将12个数量性状指标转化为5个主成分,累计贡献率达86. 7468%;其中,第一主成分反映植株高度,第二主成分反映产量构成因子,第三主成分反映果球大小,第四、第五主成分分别反映籽粒大小和第一分枝高度。品质性状4个主成分累计贡献率达89. 4747%,品质性状中不同主成分间在油酸、含油率、蛋白质和硬脂酸含量上存在较大差异,其中,第一、二主成分分别反映油酸含量和含油率;第三、四主成分分别反映蛋白质和硬脂酸含量。分析结果表明:在影响红花单株生产力的性状中,首先应考虑植株高度,其次是有效分枝数、单株有效果球数、果球着粒数和千粒质量的选择。云南地方红花资源类型丰富、性状差异各具特点;第Ⅳ、Ⅴ类群为有增产潜力、丰产性好,综合农艺性状优良,可作为高产育种的目标亲本材料利用。品质特性:第Ⅰ、Ⅱ类群为含油率高、亚油酸高、蛋白质高,是综合品质优良的材料,可作为红花品质选育的优质亲本材料。 展开更多
关键词 红花 地方种质资源 农艺性状 品质性状 主成分分析 聚类分析
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基于半监督PCA-LPP流形学习算法的故障降维辨识 被引量：13
16
作者 张晓涛 唐力伟 +1 位作者 王平 邓士杰 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1559-1564,共6页
提出一种基于半监督思想PCA-LPP的流形学习维数约简故障辨识方法,兼顾PCA的全局结构和LPP的局部结构保持以及样本的类别信息,构造新的投影矩阵目标函数,给出PCA-LPP流形学习算法的计算原理。采用UCI中wine数据集验证半监督PCA-LPP方法... 提出一种基于半监督思想PCA-LPP的流形学习维数约简故障辨识方法,兼顾PCA的全局结构和LPP的局部结构保持以及样本的类别信息,构造新的投影矩阵目标函数,给出PCA-LPP流形学习算法的计算原理。采用UCI中wine数据集验证半监督PCA-LPP方法的维数约简性能,并就齿轮箱故障声发射实验信号,以小波包能量熵作为特征向量,并将特征向量的降维结果输入支持向量机进行故障类型辨识。研究结果表明:半监督PCA-LPP方法的降维结果,能够充分考虑不同故障特征向量的差异信息,相应的故障类型辨识精度高于PCA及LPP方法。 展开更多
关键词 流形学习 局部保持投影 主元分析 故障诊断 故障辨识
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采用选择性分段PCA算法的高光谱图像异常检测 被引量：17
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作者 赵春晖 胡春梅 石红 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期109-113,共5页
针对高光谱图像维数高且数据量大给数据分析和处理带来了极大的困难,提出了一种基于选择性分段主成分分析(SSPCA)算法的异常检测方法.该算法首先根据波段之间的相关性将一组多维的高光谱数据划分成多组波段子集,然后分别对各波段子集进... 针对高光谱图像维数高且数据量大给数据分析和处理带来了极大的困难,提出了一种基于选择性分段主成分分析(SSPCA)算法的异常检测方法.该算法首先根据波段之间的相关性将一组多维的高光谱数据划分成多组波段子集,然后分别对各波段子集进行主成分分析,并综合每个波段子集中局部平均奇异度最大的一个波段,用于最后的KRX异常检测.最后用AVIRIS高光谱数据进行了实验研究,并与KRX算法以及选取信息量最大波段的相应算法进行了比较.结果表明,其检测性能得到了较好地改善,取得了较好的检测效果和较低的虚警率. 展开更多
关键词 高光谱图像 选择性分段主成分分析 局部平均奇异度 KRX 异常检测
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利用局部特征的子空间车辆识别算法 被引量：11
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作者 刘怀愚 李璟 洪留荣 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第30期156-158,180,共4页
利用改进的主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法,通过研究不同的车辆特征(如全局特征、各种局部特征)对静态图像车辆识别效果的影响,提出了一种新的静态图像车辆识别算法。该算法可有效降低光照和背景噪声对识别的影响,... 利用改进的主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法,通过研究不同的车辆特征(如全局特征、各种局部特征)对静态图像车辆识别效果的影响,提出了一种新的静态图像车辆识别算法。该算法可有效降低光照和背景噪声对识别的影响,实现对存在部分遮挡的车辆检测。实验结果表明,该算法具有良好的鲁棒性和车辆识别率。 展开更多
关键词 静态图像 车辆识别 主成分分析 局部特征 遮挡检测
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基于NIR分析和模式识别技术的玉米种子识别系统 被引量：14
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作者 刘天玲 苏琪雅 +1 位作者 孙群 杨丽明 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期1209-1212,共4页
模式识别技术及数据挖掘方法已成为化学计量学的研究热点。近红外(NIR)光谱分析以其快速、简便、非破坏性等优势广泛应用于光谱信号的处理和分析模型的建立。基于五种不同的模式识别方法:局部线性嵌入(LLE),小波变换(WT),主成分分析(PC... 模式识别技术及数据挖掘方法已成为化学计量学的研究热点。近红外(NIR)光谱分析以其快速、简便、非破坏性等优势广泛应用于光谱信号的处理和分析模型的建立。基于五种不同的模式识别方法:局部线性嵌入(LLE),小波变换(WT),主成分分析(PCA),偏最小二乘(PLS)和支持向量机(SVM),利用NIR技术建立了玉米种子的模式识别系统,并将其应用于108玉米杂交种和母本178种子的近红外光谱样品。首先利用LLE,WT,PCA,PLS进行消噪或降维,然后运用SVM进行分类识别,而一模支持向量机(1-normSVM)算法直接进行分类识别。三个不同NIR光谱范围的数值实验显示:PCA+SVM,LLE+SVM和PLS+SVM识别效果甚佳,而WT+SVM和1-norm SVM方法也有较高的分类精度。实验结果表明了本文提出方法的可行性和有效性,为利用近红外光谱和模式识别技术进行种子识别研究提供了理论依据和实用方法。 展开更多
关键词 近红外光谱 局部线性嵌入 小波变换 主成分分析 偏最小二乘 支持向量机
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基于邻域向量主成分分析图像增强的弱小损伤目标检测方法 被引量：14
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作者 王拯洲 李刚 +3 位作者 王伟 夏彦文 王力 谭萌 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期69-80,共12页
提出了基于邻域向量主成分分析(NVPCA)图像增强的弱小损伤目标检测方法.该方法将损伤图像中的每个像素和它的8邻域像素看作一个列向量参加运算,由每个像素生成的所有列向量构建一个9维的数据立方体,通过PCA变换后中间像素和邻域像素之... 提出了基于邻域向量主成分分析(NVPCA)图像增强的弱小损伤目标检测方法.该方法将损伤图像中的每个像素和它的8邻域像素看作一个列向量参加运算,由每个像素生成的所有列向量构建一个9维的数据立方体,通过PCA变换后中间像素和邻域像素之间不相关,消除小目标和邻域像素之间的相关性,这样9维数据立方体的主要信息将集中在第一维,则变换后的第一维数据为NVPCA图像.另外,使用局域对比度法对NVPCA图像再一次进行处理后,获得了较好的图像增强效果.最后,使用区域增长法将损伤目标从背景中分离出来.实验结果表明,该方法能够检测损伤大小为1个像素和处于局部亮区的损伤目标,满足了在线光学元件损伤检测光学系统对于损伤目标精度的要求. 展开更多
关键词 邻域向量主成分分析 局域对比度方法 损伤目标检测 图像增强 区域生长法
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