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基于GRO-LSTM与PCA的机床故障诊断方法研究
1
作者 孙兴伟 李鑫宇 +2 位作者 赵泓荀 杨赫然 穆士博 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2026年第3期69-74,共6页
传统基于规则和经验的机床故障诊断方法通常依赖人为设定阈值,因此具有较强的主观性和局限性。针对这一问题,提出了一种基于长短时记忆网络(LSTM)、淘金热算法(GRO)及主成分分析法(PCA)相结合的机床运行状态监测及故障诊断方法。该方法... 传统基于规则和经验的机床故障诊断方法通常依赖人为设定阈值,因此具有较强的主观性和局限性。针对这一问题,提出了一种基于长短时记忆网络(LSTM)、淘金热算法(GRO)及主成分分析法(PCA)相结合的机床运行状态监测及故障诊断方法。该方法通过GRO-LSTM模型预测机床主轴振动加速度、主轴温度和机床输入功率时域信号,结合PCA计算正常加工情况下数据样本的统计量值和控制限值,作为故障判定依据,实现对异常加工状态的精准诊断。通过螺杆转子铣削试验验证了该方法的有效性,将其与传统LSTM、GRU和传统RNN模型的预测精度与诊断性能进行对比分析。结果表明,结合GRO-LSTM与PCA的模型在预测精度与故障诊断能力上均展现出显著优势,验证了其在实际应用中的有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 GRO LSTM pca
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基于精细地形与DBSCAN-PCA算法的山区铁路排水设施选址
2
作者 陈柳廷 张璇钰 +3 位作者 董秀军 刘桂卫 孙琪皓 邓博 《测绘通报》 北大核心 2026年第2期118-125,共8页
铁路水毁灾害是铁路线路危情中发生频率最高、范围最广、危害程度最大、中断行车最长的一类,而山区铁路因地形复杂和气候多变导致水毁灾害频发,对铁路安全运输造成严重影响,而传统人工选址耗时费力且难以进行区域宏观优化调配。为解决... 铁路水毁灾害是铁路线路危情中发生频率最高、范围最广、危害程度最大、中断行车最长的一类,而山区铁路因地形复杂和气候多变导致水毁灾害频发,对铁路安全运输造成严重影响,而传统人工选址耗时费力且难以进行区域宏观优化调配。为解决山区铁路排水设施智能选址问题,本文通过提取三维精细化地形特征,在DBSCAN密度聚类算法和主成分分析(PCA)基础上,提出一种“空间聚类-降维联合”排水设施选择智能优化分配算法,并以湖南省某山区铁路为例,对铁路排水设施的选址进行预测。结果表明,预测结果与实际工程布设的涵洞位置吻合度达92%,排水沟设计覆盖高风险区域,优化后的排水系统可减少路基积水概率,显著提升铁路抗水毁能力。研究结果验证了基于该分配算法的排水设施选址方法,在复杂地形条件下的适用性,为山区铁路排水设施选址设计和优化提供了一定的参考依据。 展开更多
关键词 精细化地形特征 水文分析 排水设施选址 DBSCAN聚类 pca SCS-CN模型
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氢吗啡酮PCA治疗青少年难治性癌痛1例
3
作者 邱宾 王箩 +2 位作者 胡海丹 张志春 李缙 《中国疼痛医学杂志》 北大核心 2026年第3期239-240,共2页
导言难治性癌痛的治疗工作艰难且重要。近年来,中国抗癌协会癌症康复与姑息治疗专业委员会积极推广“治痛道合”癌痛规范化管理等系列项目,探索具有中国特色的难治性癌痛治疗之路。为进一步提升临床难治性癌痛的规范化诊疗水平,通过多... 导言难治性癌痛的治疗工作艰难且重要。近年来,中国抗癌协会癌症康复与姑息治疗专业委员会积极推广“治痛道合”癌痛规范化管理等系列项目,探索具有中国特色的难治性癌痛治疗之路。为进一步提升临床难治性癌痛的规范化诊疗水平,通过多期难治性癌痛临床案例MDT研讨和技能比拼,遴选出对临床具有借鉴价值的典型案例,并邀请专家进行全面解析点评,刊登在《中国疼痛医学杂志》合理用药栏目中,以期为广大临床医师提供参考。 展开更多
关键词 青少年 氢吗啡酮pca 难治性癌痛
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氢吗啡酮PCA治疗骶骨转移癌难治性癌痛1例
4
作者 李翔 王娟毅 +1 位作者 王艺倩 李炜 《中国疼痛医学杂志》 北大核心 2026年第2期159-160,共2页
导言难治性癌痛的治疗工作艰难且重要。近年来,中国抗癌协会癌症康复与姑息治疗专业委员会积极推广“治痛道合”癌痛规范化管理等系列项目,探索具有中国特色的难治性癌痛治疗之路。为进一步提升临床难治性癌痛的规范化诊疗水平,通过多... 导言难治性癌痛的治疗工作艰难且重要。近年来,中国抗癌协会癌症康复与姑息治疗专业委员会积极推广“治痛道合”癌痛规范化管理等系列项目,探索具有中国特色的难治性癌痛治疗之路。为进一步提升临床难治性癌痛的规范化诊疗水平,通过多期难治性癌痛临床案例MDT研讨和技能比拼,遴选出对临床具有借鉴价值的典型案例,并邀请专家进行全面解析点评,刊登在《中国疼痛医学杂志》合理用药栏目中,以期为广大临床医师提供参考。 展开更多
关键词 难治性癌痛 氢吗啡酮pca 骶骨转移癌
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AI驱动的PCA-随机森林模型在广西桑树品种智能鉴定中的应用
5
作者 刘丹 邱长玉 +7 位作者 黄胜 卿军 莫荣利 陆晓媚 曾燕蓉 何国玲 张朝华 林强 《南方农业学报》 北大核心 2026年第2期451-461,共11页
【目的】研究AI驱动的主成分分析(PCA)与随机森林算法组合(PCA-随机森林)模型在广西桑树品种智能鉴定中的应用,为明确广西地方桑树种质资源的遗传关系及其保护和利用提供科学依据。【方法】以6个优良桑树品种的饱满种子为研究对象,通过I... 【目的】研究AI驱动的主成分分析(PCA)与随机森林算法组合(PCA-随机森林)模型在广西桑树品种智能鉴定中的应用,为明确广西地方桑树种质资源的遗传关系及其保护和利用提供科学依据。【方法】以6个优良桑树品种的饱满种子为研究对象,通过Illumina NovaSeq 6000测序仪对6个品种进行全基因组重测序,构建桑树基因组DNA文库。通过PCA-随机森林法解决单核苷酸多态性(SNP)冗余问题,采用2轮筛选策略,通过PCA分析对候选SNP位点进行降维,采用PCA分析前几个主成分下每个SNP位点的得分。使用贝叶斯优化寻找模型的最佳超参数构建最佳模型,并采用5折交叉验证防止过拟合的机器学习算法进行训练,得到每个SNP位点的重要程度值,筛选核心SNP位点,构建桑树品种鉴定分子标记库,将其与提取待鉴定桑树样品的关键SNP位点进行比对,验证最佳模型的鉴定准确性。【结果】6个桑树品种的比对率为92.87%~97.34%,表明测序数据质量良好。经严格质控和比对,最终获得1163291个高质量SNP位点,分布在上游、外显子、内含子和基因间区的高质量SNP位点占比分别为6.27%、10.74%、25.18%和48.17%。发生转换和颠换突变类型的SNP位点占比分别为64.66%和35.34%,平均固定指数为0.63。SNP密度在不同染色体上分布不均匀,染色体Chr01上SNP位点密度明显高于其他染色体。基于前3个主成分下每个SNP位点的得分,选择排名前10000的SNP位点用于后续的机器学习训练以及位点筛选研究,根据每个SNP位点的重要程度值,最终筛选出225个核心SNP位点。最佳模型的F1值、精确率、召回率和准确率4个关键指标值均达100%。经对比验证,每个桑树样品构建SNP库的品种编号与预测到的品种名均一致。【结论】根据AI驱动的PCA-随机森林模型算法,从6个桑树品种中筛选出225个核心SNP位点,该方法可用于桑树品种鉴定。 展开更多
关键词 桑树 pca-随机森林 SNP 智能鉴定
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CEEMDAN-PCA与集成ELM结合的预焙阳极在线内部裂纹检测
6
作者 袁萌 赵利平 +1 位作者 刘立春 梁义维 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第3期75-79,共5页
针对预焙阳极内部裂纹检测结果受主观因素干扰大的问题,提出了一种CEEMDAN-PCA与集成ELM结合模型的预焙阳极内部裂纹检测方法。首先,对锤击信号应用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)得到一系列固有模式函数(IMF),计算各IMF分量... 针对预焙阳极内部裂纹检测结果受主观因素干扰大的问题,提出了一种CEEMDAN-PCA与集成ELM结合模型的预焙阳极内部裂纹检测方法。首先,对锤击信号应用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)得到一系列固有模式函数(IMF),计算各IMF分量与原始信号之间的相关系数,进行优选后重构;接着对同一预焙阳极9个观测点重构后的信号分别提取12个相同时频域特征并组成108维的特征向量,然后利用主成分分析(PCA)提取特征向量的主成分,得到主成分向量;最后将其输入集成极限学习机(ELM)对预焙阳极进行分类,实现对预焙阳极内裂纹检测目的。试验结果表明,该方法能有效识别出预焙阳极内部是否含有裂纹,与其他方法相比准确率高,实用价值高。 展开更多
关键词 预焙阳极 裂纹检测 信号处理 CEEMDAN 主成分分析 极限学习机
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应用二维经验模分解(2D-EMD)-主成分分析(PCA)组合模型定量圈定与评价胶东金与关键金属找矿靶区 被引量：2
7
作者 陈永清 郑澳月 +2 位作者 费金娜 赵婕 赵鹏大 《地学前缘》 北大核心 2025年第1期266-282,共17页
近年来,随着制造业和全球经济发展,全球对矿产资源的需求量大幅上升,迫切需要研究和开发新方法来勘探未发现矿产资源。然而,多阶段的成矿作用使成矿元素在地质单元内的分布呈现出复杂的叠加特征,而且大多数矿产常常伴生多种元素。本研... 近年来,随着制造业和全球经济发展,全球对矿产资源的需求量大幅上升,迫切需要研究和开发新方法来勘探未发现矿产资源。然而,多阶段的成矿作用使成矿元素在地质单元内的分布呈现出复杂的叠加特征,而且大多数矿产常常伴生多种元素。本研究将二维经验模分解(2D-EMD)与主成分分析(PCA)相结合,基于胶东金多金属矿集区水系沉积物地球化学数据,提取局部和区域多元素组合异常分量,从多阶段成矿过程产生的复杂叠加异常中识别找矿靶区。研究结果表明:(1)通过PCA建立了Au-Ag-Cd和Be-La-Mo-Nb-Th-U-Y两种多元素组合;(2)应用2D-EMD从主成分得分分别识别多元素成矿组合局部和区域异常分量;(3)局部异常分量可用于识别Au-Ag-Cd和Be-La-Mo-Nb-Th-U-Y找矿靶区,区域异常分量可识别高背景带。结合局部异常分量和花岗岩的空间分布,推断Au-Ag-Cd矿化与玲珑花岗岩和郭家岭花岗闪长岩侵入有关,Be-La-Mo-Nb-Th-U-Y矿化与郭家岭花岗闪长岩侵入体和伟德山二长岩侵入体侵入有关,郭家岭花岗闪长岩岩体具有贵金属和关键金属双重成矿特征。 展开更多
关键词 2D-EMD pca 多元素组合异常分量 胶东金多金属矿集区
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PCA尺度对地铁站建成环境与客流关联影响研究 被引量：1
8
作者 卢源 赵瑾 姚轶峰 《都市快轨交通》 北大核心 2025年第1期30-36,共7页
地铁站点周边建成环境影响客流量,但行人集水区(pedestrian catchment area,PCA)大小尚未统一。本研究旨在验证PCA大小是否影响地铁客流与建成环境相关性研究的结果值。以南宁市轨道交通1号线25个站点为例,选取居住人口、工作岗位、商... 地铁站点周边建成环境影响客流量,但行人集水区(pedestrian catchment area,PCA)大小尚未统一。本研究旨在验证PCA大小是否影响地铁客流与建成环境相关性研究的结果值。以南宁市轨道交通1号线25个站点为例,选取居住人口、工作岗位、商业设施等5个指标作为自变量,站点实际乘客量作因变量。采用OLS回归模型,对比不同PCA半径变量下模型拟合和影响因素的分析结果。地铁站点PCA不同范围的数据收集,对客流量与建成环境关系研究结果存在影响。针对南宁市,其PCA的半径取值为600 m,在地铁客流与建成环境相关性模型的拟合好于300 m和900 m。PCA范围会导致地铁客流与建成环境关联研究结果不一致。未来相关研究需针对不同PCA半径进行模型分析,根据拟合效果确定适宜的PCA尺度,提高研究准确性。 展开更多
关键词 城市轨道交通 行人集水区(pca) 回归模型 建成环境 客流 南宁市
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基于PCA和TOPSIS的植保无人机施药过程中施用人员的暴露量评估
9
作者 冯大光 王铁良 《沈阳农业大学学报》 北大核心 2025年第6期83-91,共9页
[目的]植保无人机施药过程中虽然极大地减少了施用人员的药物暴露量,但施用人员仍不可避免地暴露于农药之下,为了给施用人员在施药过程中的个人操作方式或习惯提供合理化建议,达到减少身体暴露量从而降低暴露风险的目的,以植保无人机施... [目的]植保无人机施药过程中虽然极大地减少了施用人员的药物暴露量,但施用人员仍不可避免地暴露于农药之下,为了给施用人员在施药过程中的个人操作方式或习惯提供合理化建议,达到减少身体暴露量从而降低暴露风险的目的,以植保无人机施药过程中施用人员所着防护服各部位的暴露量为研究对象,对施用人员进行综合评价。[方法]采用嵌套设计,作物-玉米和水稻为一级因子,施用人员-无人机飞手和配药人员作为二级因子,施用人员所着防护服的身体部位为三级因子,取11个部位即11个水平。采用变异系数确定暴露量最容易控制的身体部位;采用相关系数确定身体部位暴露量之间的关联性;采用主成分分析和TOPSIS法对施用人员进行综合评价并应用层次聚类法进行聚类。[结果]后背和小腿部位的变异系数最大,属于最容易控制暴露量的身体部位;小臂和大臂部位的暴露量均值最大,变异系数较小,属于较难控制暴露量的身体部位;施用人员的大臂、小臂、后背和小腿之间的单位暴露量存在极显著的相关关系。分别应用主成分分析和TOPSIS法对施用人员的身体各个部位的单位暴露量进行综合评价时,12名施用人员的排序完全一致,应用层次聚类法进行聚类,分成3类时,具有统计学意义。[结论]3类中的高风险类施用人员需要注意全身防护;中风险类施用人员需要注意头部、颈部、小臂、前胸、大腿和手部的防护;低风险类施用人员保持当前的操作习惯即可。 展开更多
关键词 植保无人机 单位暴露量 变异系数 相关系数 主成分分析(pca) TOPSIS法 雷达图
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基于PCA-BP神经网络的应急响应物资精准需求预测模型构建——以地震灾害响应初期的灾民生活物资需求为例
10
作者 李尧远 曲政澍 《灾害学》 北大核心 2025年第4期31-36,共6页
为提升灾害应急响应能力,实现响应初期应急物资精准供给,保障灾民基本生活需求,该文以我国部分地震灾害为例,收集地震数据,以紧急转移安置人口数量为预测目标,选取相关地震指标为影响因素,构建基于主成分分析(PCA)与反向传播(BP)神经网... 为提升灾害应急响应能力,实现响应初期应急物资精准供给,保障灾民基本生活需求,该文以我国部分地震灾害为例,收集地震数据,以紧急转移安置人口数量为预测目标,选取相关地震指标为影响因素,构建基于主成分分析(PCA)与反向传播(BP)神经网络的紧急转移安置人口数量预测模型。在此基础上,结合紧急转移安置人口数量与灾民生活物资需求的关系,建立物资需求预测模型。结果表明:该模型在在紧急转移安置人口预测方面具有更高的精度,能够较为准确估算紧急转移安置人口数量;在生活物资需求预测方面,经算例验证,该模型具备一定实践价值,可为应急响应初期的物资配置决策提供科学依据。 展开更多
关键词 应急响应 需求预测 地震 主成分分析法(pca) 反向(BP)神经网络
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应用奇异值分解(SVD)-主成分分析(PCA)组合模型定量圈定与评价腾冲地块锡钨和铅锌多金属找矿靶区 被引量：4
11
作者 郑澳月 费金娜 +3 位作者 陈永清 宁妍云 曹一琳 赵鹏大 《地学前缘》 北大核心 2025年第1期283-301,共19页
成矿元素或元素组在一个地质单元中的富集是成岩和成矿地质过程多阶段作用的产物。基于水系沉积物地球化学数据,主成分分析(principal component analysis,PCA)可识别成矿元素组。奇异值分解(singular value decomposition,SVD)可将成... 成矿元素或元素组在一个地质单元中的富集是成岩和成矿地质过程多阶段作用的产物。基于水系沉积物地球化学数据,主成分分析(principal component analysis,PCA)可识别成矿元素组。奇异值分解(singular value decomposition,SVD)可将成矿元素组主成分得分进一步分解为两个部分:(1)成矿元素组合区域异常分量,能够表征在地壳演化过程中,由各种地质作用(岩浆作用、沉积作用和/或变质作用)形成的有利于成矿的高背景区域;(2)成矿元素组合局部异常分量,能够表征成矿作用引起的,叠加在成矿元素组合区域异常分量之上的成矿元素组合局部异常分量,应用局部异常分量能够识别找矿靶区。本次研究,首先基于国家1∶200000水系沉积物地球化学数据,应用主成分分析建立不同类型的成矿元素组;其次,利用SVD从成矿元素组的主成分得分中识别出不同类型成矿过程引起的成矿元素组合局部异常分量;最后,应用局部异常分量识别找矿靶区。最终在腾冲地块圈定15处找矿靶区,其中Sn-W找矿靶区8处,Pb-Zn-Ag找矿靶区7处。预测Sn-W潜在资源量915 Mt,Pb-Zn-Ag潜在资源量792 Mt。 展开更多
关键词 SVD pca 成矿元素组合异常分量 地球化学块体 锡钨和铅锌多金属矿 腾冲地块 西南地区
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氢吗啡酮皮下PCA在中重度癌痛快速滴定中的临床应用 被引量：2
12
作者 陈軻鑫 孙婧璇 +2 位作者 高翔 李航 陈建平 《中国疼痛医学杂志》 北大核心 2025年第4期310-314,共5页
50%以上的癌症病人存在不同程度的疼痛,尤其中晚期的癌症病人中70%以上存在中、重度的癌痛,其中一半以上的病人疼痛反复发作,难以控制[1],不仅给病人带来了身心痛苦,也对医师治疗策略提出了更高的要求。阿片类药物滴定是针对个体病人寻... 50%以上的癌症病人存在不同程度的疼痛,尤其中晚期的癌症病人中70%以上存在中、重度的癌痛,其中一半以上的病人疼痛反复发作,难以控制[1],不仅给病人带来了身心痛苦,也对医师治疗策略提出了更高的要求。阿片类药物滴定是针对个体病人寻找合适镇痛剂量的过程,首选口服吗啡滴定。但口服吗啡滴定过程中药物达峰时间较长,滴定周期延长,不能满足中重度癌痛病人的治疗需求[2]。因此迫切需要寻找一种能更快速控制疼痛,操作便捷,且能够缩短滴定周期的治疗方法。 展开更多
关键词 氢吗啡酮 皮下pca 快速滴定 中重度 癌痛
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GC-IMS与PCA联用分析加热温度对食用油风味的影响 被引量：1
13
作者 方建科 赵新宇 +2 位作者 董雪梅 刘丽波 郭文奎 《中国粮油学报》 北大核心 2025年第12期147-156,共10页
本研究应用气相色谱-离子迁移谱联用(GC-IMS)与主成分分析(PCA)相结合的分析方法,探究猪油与花生油、大豆油、橄榄油、菜籽油、调和油在60、100、130、180℃加热过程中挥发性风味物质的变化情况。结果表明,在较低加热条件下(60~100℃),... 本研究应用气相色谱-离子迁移谱联用(GC-IMS)与主成分分析(PCA)相结合的分析方法,探究猪油与花生油、大豆油、橄榄油、菜籽油、调和油在60、100、130、180℃加热过程中挥发性风味物质的变化情况。结果表明,在较低加热条件下(60~100℃),不同油脂挥发性风味物质的差异显著;随着温度升高至130~180℃,风味物质的趋同性增强,这可能与热诱导的脂质氧化以及美拉德反应有关。其中猪油与橄榄油的热稳定性较好,其挥发性风味物质的种类随加热温度的升高变化较小,其他4种植物油挥发性风味物质的种类变化则较大。本研究为优化烹饪温度以及油脂的选择提供了科学依据。 展开更多
关键词 食用油 GC-IMS pca 挥发性风味物质 加热温度
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基于PCA的人脸识别方法的比较研究 被引量：8
14
作者 齐兴敏 刘冠梅 《现代电子技术》 2008年第6期77-79,共3页
主成成份分析(PCA)方法是人脸识别技术中常用的一种一维特征抽取方法。传统PCA方法用于人脸识别常常面临图像维数高,直接计算量的问题。为了解决这2个问题,人们对PCA进行了改进,提出并实现了多种基于PCA的人脸识别。对3种基于PCA的人脸... 主成成份分析(PCA)方法是人脸识别技术中常用的一种一维特征抽取方法。传统PCA方法用于人脸识别常常面临图像维数高,直接计算量的问题。为了解决这2个问题,人们对PCA进行了改进,提出并实现了多种基于PCA的人脸识别。对3种基于PCA的人脸识别方法做了理论上的研究和实验上的性能比较。实验结果表明PCA+2DPCA是其中综合效果最好的一种方法。 展开更多
关键词 pca 人脸识别 2Dpca pca+2Dpca
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基于PCA和PMF模型的凤凰县地区土壤重金属空间分布及来源解析 被引量：1
15
作者 陈伟 邓晓舟 +4 位作者 张俊 赵元 彭志刚 周焕展 麻永红 《环境化学》 北大核心 2025年第12期4747-4762,共16页
为评估湖南省湘西地区长期矿业活动对农田土壤的影响,并明确该地区农田土壤重金属污染特征和来源,本研究以凤凰县地区为研究对象,采集512件表层(0—20 cm)土壤样品,测定土壤中8种重金属(铬、镉、汞、砷、铜、铅、锌和镍)的含量,分析其... 为评估湖南省湘西地区长期矿业活动对农田土壤的影响,并明确该地区农田土壤重金属污染特征和来源,本研究以凤凰县地区为研究对象,采集512件表层(0—20 cm)土壤样品,测定土壤中8种重金属(铬、镉、汞、砷、铜、铅、锌和镍)的含量,分析其空间分布特征和污染水平.结合相关性分析、主成分分析(PCA)和正定矩阵因子分解法(PMF),解析了土壤重金属的主要来源,并定量评估了各污染源的贡献率及影响区域.结果表明,研究区8种重金属元素除As其他7种重金属元素平均值均超出湖南省土壤背景值,且研究区内Cd元素平均值高于其风险筛选值(5.5<pH≤6.5),同时富集因子评价与地累积指数评价显示Cd存在高程度污染水平样本.基于主成分分析(PCA)和正定矩阵因子分解法(PMF)确定了重金属贡献源主要为自然来源和农业活动,源贡献率分别为52.43%、47.5%.重金属高值区与研究区矿山点分布高度重合,8种重金属高值区分布呈现研究区中部少,南北多的特征.变异系数、PCA、PMF模型分析验证结果与研究区元素分布、矿山点位分布、耕地分布特征基本一致,Hg元素变异系数高,受人为影响较大.本研究明确了凤凰县地区重金属特性及来源,为类似地区制定有效的生态保护策略提供了理论依据. 展开更多
关键词 土壤重金属 污染评价 来源解析 主成分分析(pca) 正定矩阵因子分解法(PMF)
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基于改进的加权分块2D-PCA人脸识别技术的研究 被引量：3
16
作者 余元辉 邓莹 《河南农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期500-504,共5页
比较了PCA(Principal Component Analysis)和2D-PCA(Two-Dimensional Principal Component Analysis)人脸识别算法。在2D-PCA的基础上提出了一种改进算法,即基于整体区域、感兴趣区域与非感兴趣区域的加权分块2D-PCA算法。该算法借助权... 比较了PCA(Principal Component Analysis)和2D-PCA(Two-Dimensional Principal Component Analysis)人脸识别算法。在2D-PCA的基础上提出了一种改进算法,即基于整体区域、感兴趣区域与非感兴趣区域的加权分块2D-PCA算法。该算法借助权值的动态调整,最终实现了最优解。基于知名脸库ORL设计实验来验证文中提出的改进的加权分块2D-PCA算法。分析试验结果表明,发现本算法识别率达到97.5%,较PCA算法提高21.66%,较2D-PCA算法提高10.08%,进一步证实本算法较PCA和2D-PCA显著提高了人脸识别的准确率。 展开更多
关键词 人脸识别 pca 2D-pca 分块pca 特征矩阵
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基于spatial PCA降维的卵巢癌空间转录组数据空间域识别
17
作者 刘改琴 杨琪 +5 位作者 田雅昕 贾聪聪 房瑞玲 余红梅 张岩波 曹红艳 《中国卫生统计》 北大核心 2025年第6期843-848,855,共7页
目的探讨空间主成分分析(spatial principal component analysis,spatial PCA)在卵巢癌(ovarian cancer,OC)空间转录组学数据空间域识别中的应用,识别在基因表达和组织学上空间一致的区域,检测不同组织区域基因表达的异质性。方法采用sp... 目的探讨空间主成分分析(spatial principal component analysis,spatial PCA)在卵巢癌(ovarian cancer,OC)空间转录组学数据空间域识别中的应用,识别在基因表达和组织学上空间一致的区域,检测不同组织区域基因表达的异质性。方法采用spatial PCA对卵巢癌10x空间转录组学数据进行空间域识别,并与BASS、STAGATE两种空间域识别方法作比较;绘制RGB图可视化降维后的低维成分;筛选空间可变基因(spatially variable genes,SVGs),进行差异表达(differential expression,DE)分析和功能富集分析。结果spatial PCA识别出8个卵巢癌空间域,RGB图像显示空间域识别结果对数据缩放稳定,且相邻区域颜色相似;检测到每个空间域SVGs数量范围为112~2928个,筛选出差异具有统计学意义的1个GO生物学过程和3个蛋白质复合物。结论spatialPCA可以更准确地识别空间域聚类,筛选出的潜在生物标志物及通路,为卵巢癌的异质性研究及针对性治疗提供了依据。 展开更多
关键词 spatial pca降维 空间转录组 空间域识别 卵巢癌
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基于PCA与K-means聚类的多维火灾风险空间分异分析
18
作者 贺姝逸 罗杰 +3 位作者 刘顶立 刘伟军 卜蓉伟 颜龙 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第11期82-89,共8页
为揭示区域火灾风险的空间分异规律,提出构建涵盖社会经济、人口、地理及火灾特征的多维指标体系。基于邵阳市2021—2024年火灾数据,采用PCA提取核心主成分,结合K-means聚类对主成分得分进行空间分区。探究各类区域侧重的风险驱动因子,... 为揭示区域火灾风险的空间分异规律,提出构建涵盖社会经济、人口、地理及火灾特征的多维指标体系。基于邵阳市2021—2024年火灾数据,采用PCA提取核心主成分,结合K-means聚类对主成分得分进行空间分区。探究各类区域侧重的风险驱动因子,并结合场景信息及火灾风险空间热力图对模型的有效性进行验证。研究结果表明:由于各区域功能及地理位置不同,火灾风险特征存在明显差异,模型划分出4类特征鲜明的风险区域:均衡复合型、低风险约束型、经济热点型、自然隐患型,与热力图展示的“东高-中稳-西险”空间梯度高度吻合。研究结果证实了PCA与K-means聚类的多维区域火灾风险模型的有效性,可为区域差异化消防治理提供参考。 展开更多
关键词 区域火灾风险 pca算法 K-MEANS聚类算法 空间分异
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基于PCA透射光谱重构降噪的水体BOD含量模拟估算
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作者 王一鸣 王彩玲 王洪伟 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期386-393,共8页
生化需氧量(BOD)是能够直接体现水体有机物污染程度的重要指标,水体BOD的实时监测在水资源保护、水环境改善等相关领域具有重要意义。传统的BOD测量方法会消耗大量的人力物力资源,且测量周期较长,不能迅速的反映水体的变化状况,无法实... 生化需氧量(BOD)是能够直接体现水体有机物污染程度的重要指标,水体BOD的实时监测在水资源保护、水环境改善等相关领域具有重要意义。传统的BOD测量方法会消耗大量的人力物力资源,且测量周期较长,不能迅速的反映水体的变化状况,无法实现对突发水污染事件及时有效的预警。机器学习在水体监测领域已被广泛应用,为了解决机器学习模型输入变量获取困难,且存在缺失值的问题,进一步结合高光谱技术探索对水体BOD含量精准快速的估算。为此,采集十个不同浓度BOD标液的原始光谱数据,通过白板校正得到100组透射光谱数据。提出了一种基于主成分分析(PCA)透射光谱重构的降噪技术,利用PCA算法提取原始透射光谱的主成分特征向量,再利用累计方差贡献率达到一定百分比的前一部分主成分特征向量对整个数据集进行重构。采用了前2、前10和前15个主成分特征向量对透射光谱数据进行了重构,并与传统光谱数据降噪方法进行了对比。结合支持向量机(SVM)模型和反向传播神经网络(BPNN)模型建立了水体BOD含量估算模型。结果显示,BPNN模型在回归精度和拟合程度上优于SVM模型,且降噪效果更为显著。使用前2个特征向量重构降噪的模型未达预期拟合,可能是由于信息丢失。而以前10个特征向量重构降噪的BPNN模型表现最佳,RMSE为0.0406,R^(2)达到0.9803。前15个特征向量的重构并未提升降噪效果,可能因为超过10个的特征向量增加了冗余信息。实验验证了使用PCA重构透射光谱降噪的可行性,并为水体BOD含量估算提供了新的思路。 展开更多
关键词 pca 透射光谱 SVM BP神经网络 BOD含量估算
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基于PCA-RLR模型的低成本物联网入侵检测方法研究
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作者 刘子毅 宋华珠 《华中师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期831-842,共12页
随着智能家居与物联网设备的广泛普及,用户对潜在网络安全威胁识别需求日益增长,低成本的入侵检测研究成为物联网安全领域中广泛关注的研究热点.本文探索了一种基于机器学习的低成本物联网入侵检测方法,即融合多种正则化方法和基于主成... 随着智能家居与物联网设备的广泛普及,用户对潜在网络安全威胁识别需求日益增长,低成本的入侵检测研究成为物联网安全领域中广泛关注的研究热点.本文探索了一种基于机器学习的低成本物联网入侵检测方法,即融合多种正则化方法和基于主成分分析(PCA)降维的物联网流量入侵检测(PCA-RLR)模型,旨在显著提升网络安全防护的效能.研究通过优化并融合多种正则化方法以提高模型的鲁棒性,运用PCA方法进行高维数据特征精炼与维度缩降,从而构建一个有效识别正常流量与异常攻击的二分类器模型,以提供安全预警.实验结果表明,融合多种正则化方法与PCA的对数几率回归模型在物联网入侵检测任务中表现出优异的性能.其中,L2正则化增强了模型的稳定性和泛化能力;PCA显著减少了特征空间维度,在较低计算复杂性下仅造成微小性能损失;仿真实验还验证了自适应求解器在不同数据集特性上的有效性.实验结果表明,本研究提出的低成本物联网入侵检测模型,在测试集上实现了较高的检测准确率和较低的误报率.研究成果为网络入侵检测提供了一种新的低成本方法,具有在实际智能家居与物联网设备安全防护中广泛应用的潜力. 展开更多
关键词 物联网安全 入侵检测 低成本计算 主成分分析(pca) 正则化方法
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