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基于改进监督LLE算法的故障特征提取方法 被引量:3
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作者 胡峰 王传桐 +2 位作者 吴雨川 范良志 余联庆 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第21期119-123,135,共6页
针对现有监督局部线性嵌入算法在低维输出向量重构过程中监督学习能力弱,不利于故障特征提取的问题,通过利用训练样本类标签信息扩大不同类样本间平均距离的方式,增加低维输出向量重构模型的监督学习能力,强化同类样本的聚集性和异类样... 针对现有监督局部线性嵌入算法在低维输出向量重构过程中监督学习能力弱,不利于故障特征提取的问题,通过利用训练样本类标签信息扩大不同类样本间平均距离的方式,增加低维输出向量重构模型的监督学习能力,强化同类样本的聚集性和异类样本的互斥性。基于规范切割准则和低维输出向量重构误差,应用离散粒子群优化算法优化折中系数α和β、以及嵌入维数和邻域等参数,提高故障特征提取精度。将改进的监督局部线性嵌入方法应用于轴承故障特征提取,结果表明推荐方法的特征提取精度较高。 展开更多
关键词 故障 特征提取 监督局部线形嵌入 局部几何结构 规范切割
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基于监督局部线性嵌入的飞机目标识别方法 被引量:1
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作者 张善文 《电光与控制》 北大核心 2011年第1期1-4,共4页
维数约简是目标识别的一个重要预处理步骤。由于飞机目标图像对各种空间变换(包括平移、尺度、旋转等变换)和观察角度、位置以及光照等因素都比较敏感,使得很多线性维数约简算法不能有效地用于飞机目标识别。局部线性嵌入(LLE)是一种有... 维数约简是目标识别的一个重要预处理步骤。由于飞机目标图像对各种空间变换(包括平移、尺度、旋转等变换)和观察角度、位置以及光照等因素都比较敏感,使得很多线性维数约简算法不能有效地用于飞机目标识别。局部线性嵌入(LLE)是一种有效的非线性维数约简方法,提出了一种基于LLE的监督LLE算法,并应用于多种条件下的飞机目标识别中。实验结果表明,该方法是有效可行的。 展开更多
关键词 飞机目标识别 局部线性嵌入 监督局部线性嵌入 维数约简
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水产品中11种海洋生物毒素的高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱检测方法研究 被引量:6
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作者 方科益 陈树兵 +5 位作者 李双 徐旭文 周虹玲 李露青 曹国洲 陈先锋 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期1091-1096,共6页
建立了水产品中11种海洋生物毒素的高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱(HPLC-Q-Orbitrap HRMS)检测方法。该方法采用分级提取原理,结合分散固相萃取技术(dSPE)和载体辅助液液萃取技术(SLLE),建立了对亲水性及亲脂性海洋生物毒... 建立了水产品中11种海洋生物毒素的高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱(HPLC-Q-Orbitrap HRMS)检测方法。该方法采用分级提取原理,结合分散固相萃取技术(dSPE)和载体辅助液液萃取技术(SLLE),建立了对亲水性及亲脂性海洋生物毒素的“一站式”提取净化体系。在优化条件下,11种毒素在一定质量浓度范围内具有良好的线性关系,相关系数(r)均大于0.99。该方法对11种毒素的检出限为1~10μg/kg,定量下限为2~20μg/kg,加标回收率为55.6%~122%,相对标准偏差为5.4%~16%。方法快速高效,可操作性强,解决了不同理化性质的海洋生物毒素的通用性检测问题,可满足水产品中海洋生物毒素的快速筛查要求。 展开更多
关键词 海洋生物毒素 分散固相萃取(dSPE) 载体辅助液液萃取(slle) 高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱(HPLC-Q-Orbitrap HRMS)
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基于二语动机自我系统理论的韩语学习者学习动机及学习努力程度的研究——以某高校韩语专业学生为调研对象 被引量:4
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作者 孙丽萍 《东北亚外语研究》 2020年第1期62-67,共6页
二语动机自我系统理论从理想二语自我,应该二语自我,二语学习体验三个维度考察学习者的学习动机情况,本文从该理论视角出发,以教育部某直属高校韩语专业学生为研究对象,利用SPSS20.0软件进行实证研究分析,考察了该校学生二语动机自我系... 二语动机自我系统理论从理想二语自我,应该二语自我,二语学习体验三个维度考察学习者的学习动机情况,本文从该理论视角出发,以教育部某直属高校韩语专业学生为研究对象,利用SPSS20.0软件进行实证研究分析,考察了该校学生二语动机自我系统及学习努力程度的整体情况及相互关系,通过分析得出该校学生有较高的理想二语自我,且理想二语自我、二语学习体验与学生学习努力程度呈两两正相关关系,成绩高的学生较成绩低的学生有更高的理想二语自我且付出更多的努力等结论.基于数据结果,文章提出有针对性的教学意见. 展开更多
关键词 二语动机自我系统 理想二语自我 应该二语自我 二语学习体验 学习努力程度
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