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基于监督核熵的空压机阀片故障诊断优化 被引量:1
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作者 赵凯 王永坚 +1 位作者 蔡杭溪 李劼 《船海工程》 北大核心 2025年第1期13-19,共7页
空压机作为船舶航行过程中的关键设备,其运行状态的精准识别对船舶安全性能具有重要影响。鉴于空压机在工作过程中振动信息呈现出非平稳和非线性的特点,提出利用监督核熵成分分析对其特征数据选择,旨在通过数据降维保留关键特征信息,将... 空压机作为船舶航行过程中的关键设备,其运行状态的精准识别对船舶安全性能具有重要影响。鉴于空压机在工作过程中振动信息呈现出非平稳和非线性的特点,提出利用监督核熵成分分析对其特征数据选择,旨在通过数据降维保留关键特征信息,将处理后的特征信息输入到经过贝叶斯优化方法优化超参数的支持向量机模型中,以评估其在空压机状态识别方面的性能。经实验验证可知,该方法能够有效提升支持向量机模型的识别准确率,准确率可达98.47%。 展开更多
关键词 船用空压机 阀片故障诊断 监督核熵成分分析 贝叶斯优化 支持向量机
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基于KPCA-SO-KELM的抗蛇行减振器故障诊断
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作者 岑潮宇 代亮成 +1 位作者 池茂儒 赵明花 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第11期4551-4558,共8页
针对列车运行过程中的振动信号是复杂非线性的,并且单一通道的信号存在着信息不完全的问题,提出了一种车体和转向架上多个通道信号融合的抗蛇行减振器故障诊断的方法。首先,对列车多个通道的信号进行自适应噪声完备集合经验模态分解(com... 针对列车运行过程中的振动信号是复杂非线性的,并且单一通道的信号存在着信息不完全的问题,提出了一种车体和转向架上多个通道信号融合的抗蛇行减振器故障诊断的方法。首先,对列车多个通道的信号进行自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN),提取分解后的本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)精细复合多尺度散布熵(refined composite multiscale dispersion entropy, RCMDE)组成特征集;其次,用核主成分分析法(kernel principal component analysis, KPCA)对提取出的特征集进行降维;最后,将最优特征子集输入到蛇优化的核极限学习机(snake optimized kernel extreme learning machine, SO-KELM)中来诊断抗蛇行减振器故障类型。试验结果表明,经过核主成分分析法优选过后的多通道融合特征集能够准确反映抗蛇行减振器不同故障类型信号特征,实现了抗蛇行减振器的故障诊断,并将蛇优化核极限学习机与其他模型对比验证了该方法的优越性。 展开更多
关键词 抗蛇行减振器 精细复合多尺度散布熵 故障诊断 蛇优化 核主成分分析
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FSS-kernel与FastICA融合的盲源分离算法研究 被引量:1
3
作者 汪道德 何鹏举 龙莉莉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第2期209-212,270,共5页
Fast ICA算法有着比传统ICA算法更快、更稳健的收敛速度,但由于其选用的非线性函数不能很好地符合源信号的统计特性,恢复结果并不理想。针对该问题,提出了一种有限支持样本核函数(FSS-kernel)与Fast ICA融合的盲源分离算法。该方法是通... Fast ICA算法有着比传统ICA算法更快、更稳健的收敛速度,但由于其选用的非线性函数不能很好地符合源信号的统计特性,恢复结果并不理想。针对该问题,提出了一种有限支持样本核函数(FSS-kernel)与Fast ICA融合的盲源分离算法。该方法是通过FSS-kernel算法估计得出源信号概率密度函数,结合Fast ICA算法,实现混合信号的盲分离。仿真结果表明,该方法能够有效地完成混叠信号的分离,通过与传统ICA算法及Fast ICA算法比较,证明了该方法具有更高的分离精度和自适应能力。 展开更多
关键词 快速独立分量分析(Fast ICA)算法 有限支持样本核函数(FSS-kernel)算法 盲源分离 算法融合
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基于K-I-ELM多模型集成的分布式光伏出力短期预测方法 被引量:1
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作者 江卓翰 周胜瑜 +2 位作者 何禹清 周任军 孙辰昊 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期146-152,共7页
为响应“双碳”目标,高比例新能源接入的新型电力系统已成为下一个发展目标。光伏作为当前电力系统能源发电主体形式之一,其出力特性数据尚存在多源、异构及高维等分布特点,导致不同特征作用机理、机制较为复杂,继而加大分布式光伏系统... 为响应“双碳”目标,高比例新能源接入的新型电力系统已成为下一个发展目标。光伏作为当前电力系统能源发电主体形式之一,其出力特性数据尚存在多源、异构及高维等分布特点,导致不同特征作用机理、机制较为复杂,继而加大分布式光伏系统出力的预测难度。为此,首先构建核主成分分析(kernel principle component analysis,KPCA)模型,通过核函数在特征空间中依据不同特征的有效信息蕴含度提取主成分;然后采用信息熵(information entropy,IE)模型,根据各主成分信息负载度量加权系数,综合求解相应作用权重;最后依据特征评估结果,针对性设置极限学习机(extreme learning machine,ELM)网络参数,降低预测不确定度。最终整合多类别数据挖掘模型,构建K-I-ELM预测方法,在复杂数据环境下实施光伏出力短期预测。基于某实际台区光伏发电数据进行案例分析,论证所提方法针对不同数据环境的适应性及较高的预测精度。 展开更多
关键词 信息熵 核主成分分析 极限学习机 短期预测 光伏出力
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基于GA-IPSO-KPCA和变权组合模型的电动汽车充电方法 被引量:1
5
作者 傅莹颖 葛泉波 +1 位作者 李春喜 崔向科 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第4期712-721,共10页
需求电压和需求电流是充电桩对电动汽车安全充电的重要依据。然而,随着电池的老化,电池管理系统的数据可能出现错误,使得电动汽车在充电时存在安全隐患。针对该问题,建立最小二乘支持向量机和深度置信网络的组合预测模型,提出一种基于... 需求电压和需求电流是充电桩对电动汽车安全充电的重要依据。然而,随着电池的老化,电池管理系统的数据可能出现错误,使得电动汽车在充电时存在安全隐患。针对该问题,建立最小二乘支持向量机和深度置信网络的组合预测模型,提出一种基于变权组合模型的电动汽车充电方法。首先,针对数据掉线缺失问题,使用K均值和反距离加权方法对数据进行插值;然后,使用改进的混合核主成分分析算法对完整数据进行主成分提取,并使用改进粒子群优化算法自动确定混合核函数的权重。基于真实电动汽车数据的实验结果表明,所提方法能够准确地预测需求电压和需求电流,具有实际意义和可行性。 展开更多
关键词 充电安全 组合预测 粒子群优化算法 核主成分分析 深度置信网络 最小相对熵
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基于KECA和维纳过程的风电齿轮箱剩余寿命预测
6
作者 许之胜 刘长良 徐健 《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第12期156-162,168,共8页
齿轮箱是风电机组的关键设备,其性能一旦退化至失效状态,会造成严重的安全隐患。为动态掌握齿轮箱的退化过程,提出一种基于核熵成分分析与维纳过程的剩余寿命预测方法。数据预处理时,使用随机森林算法剔除离群点和异常值,并通过皮尔逊... 齿轮箱是风电机组的关键设备,其性能一旦退化至失效状态,会造成严重的安全隐患。为动态掌握齿轮箱的退化过程,提出一种基于核熵成分分析与维纳过程的剩余寿命预测方法。数据预处理时,使用随机森林算法剔除离群点和异常值,并通过皮尔逊算法选取与齿轮箱退化相关度高的多个特征。通过核熵成分分析方法在高维空间中进行主元分析,选取信息保有量较大的主元,达到数据降维的目的。随后,使用维纳过程对风电齿轮箱的剩余寿命进行预测。以河北某风场实际数据为例,结果表明:分别使用3000、4000、5000个点进行预测时,提出方法的预测误差分别为12.72%、10.52%、6.05%,显著优于对比方法。 展开更多
关键词 风电齿轮箱 剩余寿命预测 核熵成分分析 维纳过程 随机森林算法
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PCA和KICA特征提取的变压器故障诊断模型 被引量:50
7
作者 唐勇波 桂卫华 +1 位作者 彭涛 欧阳伟 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期557-563,共7页
为了充分利用主元分析(PCA)和核独立主元分析(KICA)特征提取的互补性,提高变压器故障分类正确率,提出了基于PCA和KICA特征提取的变压器故障诊断模型。该模型中,首先,将油中溶解气体分析(DGA)测试样本投影到PCA空间中进行特征提取,采用... 为了充分利用主元分析(PCA)和核独立主元分析(KICA)特征提取的互补性,提高变压器故障分类正确率,提出了基于PCA和KICA特征提取的变压器故障诊断模型。该模型中,首先,将油中溶解气体分析(DGA)测试样本投影到PCA空间中进行特征提取,采用多核支持向量机(MKSVM)作为分类器进行预分类,采用核密度估计方法估计阈值将测试样本预分类为易识别或难识别样本;对难分类样本则再次投影到KICA空间,采用另一MKSVM作为分类器进行分类识别,实现PCA和KICA双空间特征提取算法;最后,根据故障特征,建立变压器故障诊断模型。实验结果表明,所提出的双空间算法对变压器故障的识别率达到88.61%,比单空间算法和IEC3比值法的识别率分别高10%和24%。 展开更多
关键词 电力变压器 油中溶解气体分析 故障诊断 特征提取 主元分析 核独立主元分析 多核支持向量机
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利用独立分量分析法去除地震噪声 被引量:28
8
作者 吕文彪 尹成 +2 位作者 张白林 田继东 李大卫 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2007年第2期132-136,共5页
独立分量分析(ICA)作为盲源分离(BSS)的一种新方法,是分解观测数据中独立信息的有力工具。以往的ICA算法一般假设噪声可以忽略不计,而实际的观测数据中又常常包含一些加性噪声。对于加性噪声的影响不能忽略的情况下,改进的ICA算法首先... 独立分量分析(ICA)作为盲源分离(BSS)的一种新方法,是分解观测数据中独立信息的有力工具。以往的ICA算法一般假设噪声可以忽略不计,而实际的观测数据中又常常包含一些加性噪声。对于加性噪声的影响不能忽略的情况下,改进的ICA算法首先利用非零时间滞后协方差,应用两步特征值分解法(EVD)可成功地去除部分加性噪声的影响;再利用ICA算法就能更好地分离出原信号。本文通过对地震理论模型和实际资料的试验,说明改进的ICA算法能够有效地克服加性噪声对常规ICA算法的影响,能够分离出地震资料中的有效信号,从而实现利用独立分量分析压制地震资料噪声的目的。 展开更多
关键词 独立分量分析 盲源分离 特征值分解 加性噪声 负熵
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基于籽粒RGB图像独立分量的玉米胚部特征检测 被引量:49
9
作者 韩仲志 赵友刚 杨锦忠 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期222-226,F0003,共6页
玉米胚部特征是重要的农艺性状之一,目前主要通过手工方法进行测量。为实现通过机器视觉图像处理的方法进行玉米胚部特征的自动检测,提出一种基于独立分量分析ICA的玉米胚部测量方法,并建立了检测模型。首先对玉米籽粒的RGB图像进行ICA... 玉米胚部特征是重要的农艺性状之一,目前主要通过手工方法进行测量。为实现通过机器视觉图像处理的方法进行玉米胚部特征的自动检测,提出一种基于独立分量分析ICA的玉米胚部测量方法,并建立了检测模型。首先对玉米籽粒的RGB图像进行ICA分析,发现具有最大熵的独立分量IC代表着胚部与籽粒其他部分的对比。根据此IC能够实现玉米胚部的准确分割。然后,提取了玉米胚部面积等9个特征。和手工检测结果相比,面积误差为0.7%,决定系数达0.984,其他8个特征的误差总体也都在2%以下。与前人的基于颜色模型区域生长的检测结果比较,检测准确度有明显提高。表明采用基于ICA的方法检测的结果准确可靠,能够用于玉米胚部的自动检测。 展开更多
关键词 农作物 图像处理 独立分量分析 玉米 籽粒 胚部特征
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基于多向核主元分析的青霉素生产过程在线监测 被引量:9
10
作者 刘世成 王海清 李平 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期202-207,共6页
基于传统主元分析(PCA)方法的过程监测算法假定过程是线性的,对于具有强非线性的生产过程,应用其进行在线监测出现误报率过高的现象.为此提出了一种多向核主元分析(MKPCA)算法用于间歇过程的建模与在线监测.利用PenSim2.0软件将青霉素... 基于传统主元分析(PCA)方法的过程监测算法假定过程是线性的,对于具有强非线性的生产过程,应用其进行在线监测出现误报率过高的现象.为此提出了一种多向核主元分析(MKPCA)算法用于间歇过程的建模与在线监测.利用PenSim2.0软件将青霉素间歇生产过程的三向数据按批次方向展开为二向数据并进行标准化,采用MKPCA算法建立过程模型并用于过程的在线监测,计算T2、SPE统计量及相应的控制限.仿真结果表明,与传统PCA算法相比,MKPCA算法具有更好的监测性能,不仅大大降低了正常运行过程的误报率,而且能够较早地检测出过程中存在的底物流加速率与搅拌功率故障.MKPCA可以有效处理间歇过程批次间存在的非线性属性,获取过程变量间的非线性关系. 展开更多
关键词 主元分析 核主元分析 多向核主元分析 在线监测 故障检测
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基于角结构统计量的MKECA间歇过程故障监测 被引量:9
11
作者 王普 李春蕾 +2 位作者 高学金 常鹏 齐咏生 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期174-180,共7页
针对间歇过程复杂非线性的特点,提出一种基于角结构统计量的多向核熵成分分析(MKECA)间歇过程监测方法。该方法首先将间歇过程数据进行标准化预处理,然后采用KECA提取间歇过程数据的主成分矩阵。研究表明,经过KECA投影后的主成分数据具... 针对间歇过程复杂非线性的特点,提出一种基于角结构统计量的多向核熵成分分析(MKECA)间歇过程监测方法。该方法首先将间歇过程数据进行标准化预处理,然后采用KECA提取间歇过程数据的主成分矩阵。研究表明,经过KECA投影后的主成分数据具有良好的角结构,因此利用主成分矩阵构造基于角结构的统计量,并且采用核密度估计算法计算其控制限。与传统的统计量相比,无需假设过程变量服从高斯分布。最后通过青霉素发酵的仿真平台和大肠杆菌实际生产过程验证,实验结果表明,相比于传统MKPCA方法,能够有效利用主成分的结构信息,明显降低了故障的误报率、漏报率。 展开更多
关键词 核熵成分分析 角结构统计量 核密度估计 故障监测
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基于集成熵KPCA的复杂机电系统状态监测方法 被引量:10
12
作者 高智勇 梁银林 +1 位作者 高建民 姜洪权 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期1327-1333,共7页
针对传统KPCA方法的模型参数选取对经验知识依赖程度过高、容易造成漏报和误报的缺点,提出一种基于集成熵核主成分分析的状态监测方法。该方法将传统的KPCA与信息熵结合,在高维空间用信息测度确定模型参数,用Renyi熵贡献提取核主成分,... 针对传统KPCA方法的模型参数选取对经验知识依赖程度过高、容易造成漏报和误报的缺点,提出一种基于集成熵核主成分分析的状态监测方法。该方法将传统的KPCA与信息熵结合,在高维空间用信息测度确定模型参数,用Renyi熵贡献提取核主成分,通过构造综合统计量进行状态监测。在TE过程和某企业的压缩机组系统上的仿真研究表明,所提方法较传统KPCA有更好的非线性数据处理能力和更高的故障或异常检测精度。 展开更多
关键词 状态监测 核主成分分析 RENYI熵 特征提取
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基于上下文信息和核熵成分分析的目标分类算法 被引量:7
13
作者 潘泓 朱亚平 +1 位作者 夏思宇 金立左 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期580-586,共7页
结合图像属性上下文信息和核熵成分分析,构造了一种新颖的基于下上文信息的局部特征描述子——上下文核描述子(Context Kernel Descriptors,CKD).上下文信息的引入提高了CKD特征的鲁棒性,减少了特征误匹配.核熵成分分析从全维CKD特征分... 结合图像属性上下文信息和核熵成分分析,构造了一种新颖的基于下上文信息的局部特征描述子——上下文核描述子(Context Kernel Descriptors,CKD).上下文信息的引入提高了CKD特征的鲁棒性,减少了特征误匹配.核熵成分分析从全维CKD特征分量中选出最能代表目标几何结构信息的特征分量,将其投影到这些特征分量张成的子空间上可得到降维CKD特征.在Caltech-101和CIFAR-10的测试结果表明,CKD的分类性能不仅明显优于其它局部特征描述子,还优于多数基于稀疏表示和深度学习等复杂模型的目标分类算法. 展开更多
关键词 上下文核描述子 核熵成分分析 特征降维 目标分类
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核独立分量分析在机械振动信号分离中的应用 被引量:5
14
作者 刘婷婷 任兴民 杨永锋 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期108-113,共6页
针对旋转机械振动信号成分复杂,甚至表现出非线性特征,文章采用核独立分量分析(KICA)对其进行预处理。与独立分量分析(ICA)不同,KICA是通过非线性映射在高维特征空间上构建了核化的目标函数,并引入核方法实现该目标函数的优化操作。仿... 针对旋转机械振动信号成分复杂,甚至表现出非线性特征,文章采用核独立分量分析(KICA)对其进行预处理。与独立分量分析(ICA)不同,KICA是通过非线性映射在高维特征空间上构建了核化的目标函数,并引入核方法实现该目标函数的优化操作。仿真实验中通过比较KICA、ICA和传统KICA(DKICA)的分离信号与源信号之间的相关系数,文中介绍的KICA对混合信号分离处理具有更高的准确性和鲁棒性;实测数据实验验证,经过KICA处理的机械振动信号,其表征的振动信息更为单一,使得隐含的特征频率得到凸显,为进一步处理和分析奠定良好基础。 展开更多
关键词 机械振动信号 独立分量分析 核独立分量分析 核函数
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基于核熵成分分析的流式数据自动分群方法 被引量:13
15
作者 董明利 马闪闪 +1 位作者 张帆 潘志康 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期206-211,共6页
针对多参数流式细胞数据传统人工分群过程复杂、自动化程度不高等问题,提出了一种基于核熵成分分析(KECA)的自动分群方法。选取对瑞利(Renyi)熵具有最大贡献的特征向量作为投影方向,对数据进行特征提取;设计了一种基于余弦相似度和K-me... 针对多参数流式细胞数据传统人工分群过程复杂、自动化程度不高等问题,提出了一种基于核熵成分分析(KECA)的自动分群方法。选取对瑞利(Renyi)熵具有最大贡献的特征向量作为投影方向,对数据进行特征提取;设计了一种基于余弦相似度和K-means算法的分类器,并采用一种基于向量夹角的最佳聚类数确定方法,最终获得细胞的分类标签。对实验获得的淋巴细胞免疫表型分析数据进行处理,结果表明,该方法能够实现细胞的快速、自动分群,整体分群准确率能够达到97%以上,操作简单便捷,提高了细胞分析的效率。 展开更多
关键词 流式细胞术 自动分群 核熵成分分析 K-MEANS算法 余弦相似度
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一种基于负熵的Bussgang地震盲反褶积方法 被引量:17
16
作者 印兴耀 刘杰 杨培杰 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2007年第5期499-505,共7页
独立分量分析作为一种新兴的信号处理工具,许多学者对其在地震信号处理领域中的应用进行了初步探讨。本文在Santamaria等提出的自适应高斯混合盲反褶积的基础上,结合独立分量分析中Bussgang类反褶积算法,通过引入约束项,对基于负熵准则... 独立分量分析作为一种新兴的信号处理工具,许多学者对其在地震信号处理领域中的应用进行了初步探讨。本文在Santamaria等提出的自适应高斯混合盲反褶积的基础上,结合独立分量分析中Bussgang类反褶积算法,通过引入约束项,对基于负熵准则的目标函数进行了改进,构造出新的非线性算子;同时采用修正的期望最大化(EM)算法优化反射系数高斯混合模型参数,成功地实现了地震信号的盲反褶积。数值模拟和实际资料处理的结果表明,该方法能较好地适应非最小相位系统,得到原始反射系数的最优估计,而且算法收敛快、精度高,是提高地震资料分辨率的有效手段。 展开更多
关键词 独立分量分析 盲反褶积 BUSSGANG 负熵 高斯混合模型 期望最大化算法
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基于数据特性分析的多变量过程监测 被引量:3
17
作者 张淑美 王福利 +1 位作者 王姝 李嫱嫱 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期609-613,619,共6页
以PCA,ICA为代表的多元统计监测方法总是基于各种各样的前提假设,如果不考虑它们的适用条件盲目选择监测算法,则可能给出错误结论,增加故障误报漏报的概率.针对理论方法在应用时面临的条件限制问题,在无先验知识的情况下,提出一种数据... 以PCA,ICA为代表的多元统计监测方法总是基于各种各样的前提假设,如果不考虑它们的适用条件盲目选择监测算法,则可能给出错误结论,增加故障误报漏报的概率.针对理论方法在应用时面临的条件限制问题,在无先验知识的情况下,提出一种数据特性的分析方法,通过参数寻优并逐步剔除线性相关变量组的方法,实现多变量过程线性非线性的自动判别.仿真分析表明所提方法可以根据数据特点及各算法的适用条件自动选择适当的监测算法,具有一定的实用价值. 展开更多
关键词 变量相关关系 主成分分析(PCA) 独立成分分析(ICA) 核主成分分析(KPCA) 核独立成分分析(KICA)
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基于组合特征的手写体数字识别方法 被引量:8
18
作者 夏国恩 金炜东 张葛祥 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2006年第6期170-172,共3页
提出了一种新的手写体数字识别方法。首先利用核主分量分析技术提取数字图像的全局特征,然后利用独立分量分析技术提取数字图像的局部特征,分别选出部分局部特征向量与部分全局特征向量组合成数字的组合特征向量,然后利用支持向量机分... 提出了一种新的手写体数字识别方法。首先利用核主分量分析技术提取数字图像的全局特征,然后利用独立分量分析技术提取数字图像的局部特征,分别选出部分局部特征向量与部分全局特征向量组合成数字的组合特征向量,然后利用支持向量机分类器进行识别。采用USPS字库进行测试,并与其他特征提取方法进行了比较,实验结果显示基于组合特征方法的识别率明显优于其他方法。 展开更多
关键词 手写体数字 独立分量分析 核主分量分析 支持向量机
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一种采用小波滤波的独立分量分析算法 被引量:38
19
作者 刘金华 佘堃 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2010年第1期39-44,共6页
在盲信号处理中,作为一种非高斯性度量之一的峭度,对野值可能非常敏感。提出了一种使用小波滤波的独立分量分析(ICA)算法。首先,采用小波对混合信号进行去噪处理。然后,利用主成分分析PCA对混合信号进行白化。最后采用负熵的独立分量分... 在盲信号处理中,作为一种非高斯性度量之一的峭度,对野值可能非常敏感。提出了一种使用小波滤波的独立分量分析(ICA)算法。首先,采用小波对混合信号进行去噪处理。然后,利用主成分分析PCA对混合信号进行白化。最后采用负熵的独立分量分析算法提取混合信号中的独立分量。实验表明,基于小波滤波的ICA算法能有效地提取源混合信号的独立分量,在噪声环境中具有比快速独立分量分析算法更好的盲源分离效果。 展开更多
关键词 小波 独立分量分析 负熵 主成分分析
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基于多向核熵成分分析的微生物发酵过程多阶段划分及故障监测 被引量:7
20
作者 常鹏 王普 高学金 《高校化学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期650-656,共7页
针对多向核主元分析法(MKPCA)在监控动态非线性和多模态间歇生产过程故障的不足,提出一种基于物理信息熵的多阶段多向核熵成分分析(multiple sub-stage multi-way kernel entropy component analysis,MSMKECA)的新方法用于故障监控。该... 针对多向核主元分析法(MKPCA)在监控动态非线性和多模态间歇生产过程故障的不足,提出一种基于物理信息熵的多阶段多向核熵成分分析(multiple sub-stage multi-way kernel entropy component analysis,MSMKECA)的新方法用于故障监控。该方法首先通过核映射将数据从低维空间映射到高维特征空间;其次在高维特征空间依据熵结构信息计算每个时刻数据矩阵的相似度指标进行阶段划分,将间歇过程划分为各稳定阶段和各过渡阶段,并在过渡阶段用时变的协方差代替固定协方差;最后在划分的阶段里分别建立模型进行间歇过程监测解决间歇过程的动态非线性和多阶段特性;将所提出的算法应用于青霉素发酵仿真系统的在线监测,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 间歇过程 多向核主元分析 多向核熵成分分析 阶段划分 故障监测
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