特征值提取技术在银行业的应用研究

本文利用金融数据要素进行数据分析,探索不同应用场景中特征值提取技术的改进方法。首先介绍了特征值提取技术在银行业的应用背景,其次分析特征值提取技术在银行业的应用领域,再次在银行业内控合规管理领域开展特征值提取实验,最后对于未来应用作出展望。

温室植物病害的图像处理及特征值提取方法的研究——基于色度的特征值提取研究

为了进行温室植物病害的智能化防治,运用计算机图像处理技术对生产中常见的两种黄瓜病作了研究,比较了几种常见的色度学系统,以色调H作为颜色特征参数的研究域.以色调直方图统计特征参数的计算,和百分率直方图区间值特征作为区分病变叶片与正常叶片的重要依据.结果发现色调H偏度可以较为明显的区分不同病变情况,在进一步研究不同色调区域病变叶片和正常叶片的色调分布情况时,发现在色调(48～50)和(45～47)区间,区分正常叶片与病变叶片的效果最好.该研究为后期的模式识别提供了重要的特征参数.

基于图像的植物病变叶面特征值提取研究

[目的]运用计算机图像处理技术对生产中的角斑病与斑疹病进行区分研究。[方法]利用计算机视觉技术对植物病变特征进行色度学研究,以颜色及纹理作为植物病害图像特征参数进行病斑图像周长、面积和形状的提取,从而进行病害图像的分类判断。[结果]以CIE1976HIS色调百分率直方图法提取色度特征参数,过程简单、有效,运算速度快,消除了叶片形状大小的影响;利用色调直方图的统计特征参数分析,其色调偏度能够显著地将不同病状区分出来。[结论]该研究认为色调偏度可作为区分角斑病与斑疹病的特征参数。

一种基于语义分析的中文特征值提取方法

文章根据中文文本的特点,不仅考虑了文本中词汇概率信息,还结合了文本语义等多方面来提取文本特征值,从而提出了一种基于语义分析的中文文本特征值提取方法,并给出了具体算法。通过与传统特征值提取方法的比较试验,证明文中提出的特征值提取方法能有效提高文本分类正确率,并达到有效降低特征向量维数的目的。

超声回波射频(RF)信号的特征值提取

在超声波射频(RF)信号处理过程中,分别以标准试块、锻铝、水的超声反射回波信号为研究对象,进行时域波形特征值的提取及选择,并以降维分析的方法对测试样品进行聚类识别。研究表明:应用t假设检验方法,可以有效的对特征值进行评估及分析,进而取得最佳特征子集;聚类分析结果表明,本文提出的特征值对被检对象具有较强的识别能力。

一种实对称矩阵特征值提取的高效并行算法及实现

本文作者用自行研制的一台使用 4片TMS32 0C4 0的、具有特殊四面体结构的数字信号高速并行处理机 ,实现了MUSIC算法的高速并行计算。在算法实现中 ,认真分析了算法中对性能影响很大的实对称矩阵特征值提取算法的并行实现问题。本文讨论了实对称矩阵特征值提取的串行算法和一种并行算法的特点 ,结合二者的特点 ,提出了一种新的高效的并行算法 ,并通过实验证明文中提出的实对称矩阵特征值提取的并行算法确实有效 。

基于多重启发式规则的中文文本特征值提取方法

本文根据中文文本的特点,以一种新的同义概念来替代传统的词为单位,并给出了同义概念之间权值的全新计算方法。我们不仅考虑了文本中词汇概率信息,还结合文本语义等多方面来提取文本特征值,从而提出了一种基于多重启发式规则的中文文本特征值提取方法,并给出了特征值提取模型和算法。通过与传统特征值提取方法的比较实验,证明本文中提出的特征值提取方法能有效地提高文本分类正确率,并达到了有效降低特征向量维数的目的。

线纹辨识与特征值提取算法研究

为解决线纹尺的线纹磨损、线纹划痕、摄像头成像失焦、曝光过弱或过强以及线纹尺照射光不均匀等对线纹辨识的影响,提出了一种线纹辨识及线纹中心线特征值提取算法:1)采用区域划分法确定每个线纹灰度极值的位置;2)通过极值加权法提取每个线纹中心线的特征值;3)对线纹中心线上的图像灰度值进行平滑处理后,再搜索线纹中心线端点坐标,并根据端点坐标值大小确定主线纹中心线的特征值。实验表明,所述的线纹辨识及线纹中心线特征值提取算法基本上可以消除上述问题对线纹辨识的影响,且线纹中心线的特征值提取正确。

基于色度的植物病害图像特征值提取方法研究

为了进行温室植物病害的智能化防治，运用计算机图像处理技术对生产中常见的两种病作了研究．比较了几种常见的色度学系统，以色调H作为颜色特征参数的研究域．以色调直方图统计特征参数的计算和百分率直方图区间值特征作为区分病变叶片与正常叶片的重要依据。结果发现色调H偏度可以较为明显地区分不同病交情况．在进一步研究不同色调区域病变叶片和正常叶片的色调分布情况时，发现在色调（48～50）和（45～47）区间，区分正常叶片与病变叶片的效果最好。该研究为后期的模式识别提供了重要的特征参数。

面向海量目标源代码数据比对样本的源代码特征值提取算法

本文提出了在面向海量目标源代码数据比对样本场景下对软件同源性检测技术提出的新的技术挑战,同时,对目前已有的同源性检测技术进行探讨,介绍了一种源代码特征值提取算法来满足检测需求,在此基础上对检测系统进行了设计,并从检测准确性、存储容量方面验证了算法的实际效果和可行性。

基于多重启发式规则的英文特征值提取算法研究

提出一种基于多重启发式规则的英文特征值提取算法。该算法从概率论和英语语义两个层面引入了词频启发式规则、集中度启发式规则、同义启发式规则、同源启发式规则等特征值提取手段,阐述各种启发规则下的数据处理方法以及特征值提取算法具体流程,并将所提出的基于多重启发式规则的英文特征值提取算法与基于词频的常规算法进行对比,取得了较为理想的特征值提取效果。

涡流检测信号输入神经网络前特征值提取问题的论证

将神经网络技术应用于涡流检测信号的自动识别与分类是目前无损检测界关注的问题。针对涡流检测信号输入神经网络前特征值提取问题研究了傅里叶描述符法的应用可行性并作了大量实验验证。

中国民族乐器的特征值提取和分类

文章处理的是中国民族乐器的识别分类问题。提出了一种基于合适的音频特征值选择方法,该方法在基于MPEG_7标准的声学特征,在特征值的时间特性上进行改造,并加入改进后的特征值。从提取的音频特征值数据集选择K-最近邻算法。特别是对没有加入新特征值和加入新特征值后生成分类器模型的性能进行了比较。实验结果证明新特征值的加入提高了分类器的F1度量值。

基于区域化形态滤波的分合闸线圈电流信号特征值提取方法研究

针对断路器分合闸线圈电流信号特征值提取效率不能满足在线监测系统要求的问题,对断路器在线圈尺寸偏小、弹簧力矩偏小、线圈电阻偏大和控制电压偏低等4种故障下线圈电流信号的特点进行了归纳,说明了线圈电流信号区域化的可行性,对数学形态学的基本运算、结构元素及具备抗干扰能力的区间搜索求极值方法进行了研究,提出了一种数学形态滤波结合区间搜索求极值的特征值提取方法。利用ZF7A-12断路器实验平台分别进行了正常状态及4种故障状态实验以获取实验数据,并在Matlab中把该方法与传统小波结合求导方法进行了仿真对比。仿真结果表明:在5种状态下,该方法均能准确而高效地提取特征值,它与传统方法的特征值提取误差分别为4%和5%,同时其算法耗时仅为传统方法的25%。

基于VMD模态分量的高压断路器分合闸线圈电流特征值提取

高压断路器分合闸线圈电流波形中包含着丰富的断路器操动机构和控制回路的状态信息,分析分合闸线圈电流的特性对断路器的状态监测、故障诊断具有重要意义。文中提出一种基于变分模态分解(VMD)模态分量的高压断路器分合闸线圈电流特征值提取方法;通过变分模态分解算法对分合闸线圈电流进行分解,并确定有效反映线圈电流关键信息的模态分量;随后采用削波方式处理模态分量以提取线圈电流波形关键时间点及对应电流特征值。基于断路器实验平台采集的数据样本的实验验证结果表明,该方法能够准确有效地提取分合闸线圈电流关键特征值。

高压断路器合(分)闸线圈电流信号特征值提取方法研究

高压断路器合（分）闸线圈电流信号在故障识别、检测及诊断方面有重要意义,正确提取合（分）闸线圈电流信号特征值可为断路器的故障诊断提供依据。首先采用Db4小波基、分解层次为4及Rigrsure阈值策略对合（分）闸线圈电流信号去噪;然后结合小波分析与时域求极值点法对去噪后的电流信号进行特征值提取;最后以ABB VD4高压断路器合（分）闸线圈电流为样本,采用Matlab编程实现电流去噪及特征值提取。结果表明噪声滤除效果较好,并能有效提取线圈电流极值点及对应时间点,从而为后期的故障诊断奠定了基础。

基于特征值提取与神经网络的抽油井故障诊断

示功图特征值提取是在功图数据中挑选具有代表性的数据,经过计算处理得到最有效的特征值,作为故障诊断系统中神经网络的输入。而自组织竞争神经网络结构简单,可以通过自身训练,实现对油井故障的自动分类。该神经网络模型的训练速度快,而且诊断的准确性更高。该方法已在江苏油田的实际应用中取得了良好的效果。

基于改进集合模态分解的真空断路器分合闸线圈电流特征值提取

断路器动作时,分合闸线圈电流特征能够反映断路器操动机构或者二次回路的运行状态,分析分合闸线圈电流特性,对断路器故障诊断具有重要意义。文中提出了基于改进集合模态分解(MEEMD)的分合闸线圈电流特征值提取方法。该方法使用MEEMD分解分合闸线圈电流信号,得到经验模态分量(IMF),然后对分量求其瞬时频率,利用频率谱中峰值所对应坐标表征原始信号的特征值。实验结果表明,该方法能正确有效提取分合闸线圈电流特征值。

基于变分模态分解的高压断路器合分闸线圈电流特征值提取

高压断路器合分闸线圈电流中含有大量信息,监测和分析线圈电流信号对于高压断路器故障检测和诊断意义重大。文中提出基于变分模态分解的方法提取线圈电流特征值,采用变分模态法分解断路器合分闸线圈电流信号,并对所得到的经验模态分量求其中心频率,根据频谱中峰值所对应的时间点,提取线圈电流信号的特征值。实验结果表明:使用该方法能够准确且有效地提取合分闸线圈电流信号的特征值。

基于全量数据中心和特征值提取的人脸识别门禁系统建设--以南京体育学院为例

随着信息技术的快速发展,人脸识别门禁系统在高校信息化管理中逐渐普及,人脸识别技术也逐渐在更多人工智能新场景下发挥作用。本文提出一种基于全量数据中心和特征值提取的人脸识别门禁平台架构,解决了在门禁系统建设过程中的诸多人员数据相关技术问题,并利用数据中台架构和特征值提取等技术保障了门禁平台的兼容性、扩展性和安全性。结合南京体育学院门禁系统的建设案例,分析建设过程中存在的困难,并利用本文构建的技术架构生成解决思路和方法,最终完成校园门禁系统的设计与实现。