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Application of Different Image Processing Techniques on Aster and ETM+ Images for Exploration of Hydrothermal Alteration Associated with Copper Mineralizations Mapping Kehdolan Area (Eastern Azarbaijan Province-Iran) 被引量:2
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作者 Golchin Hajibapir Mohammad Lotfi +1 位作者 Afshar Zia Zarifi Nima Nezafati 《Open Journal of Geology》 2014年第11期582-597,共16页
The Kehdolan area is located at 20 kilometers to the?south-east of Dozdozan Town (Eastern Azarbaijan Province). According to structural geology, volconic rocks are situated in Alborz-Azarbyjan zone, and faults?are?obs... The Kehdolan area is located at 20 kilometers to the?south-east of Dozdozan Town (Eastern Azarbaijan Province). According to structural geology, volconic rocks are situated in Alborz-Azarbyjan zone, and faults?are?observed?in?the?same direction to this system with SE-NW trend. The results show that kaolinite alteration trend with Argilic and propylitic veins?is the?same direction with SW-NE faults in this area. Therefore, these faults with these trends can be considered as the mineralization control for determination of the alterations. Different image processing techniques,?such as false color composite?(FCC), band ratios, color ratio composite?(CRC), principal component?analysis?(PCA), Crosta technique, supervised spectral angle mapping?(SAM), are used for?identification of the alteration zones associated with copper mineralization. In this project ASTER?data are process and spectral analysis to fit for recognizing intensity and kind of argillic, propylitic,?philic, and ETM+ data?which?are process and to fit for iron oxide and relation to metal mineralization of the area. For recognizing different alterations of the study area, some chemical and mineralogical analysis data from the samples showed that ASTER data and ETM+ data were?capable of hydrothermal alteration mapping with copper mineralization.?Copper mineralization in the region is in agreement with argillic alteration. SW-NE trending faults controlled the mineralization process. 展开更多
关键词 Kehdolan Area False COLOR COMPOSITE Band Ratios COLOR Ratio COMPOSITE principal component analysis Crosta Technique Supervised Spectral Angle mapping ASTER DATA ETM+ DATA Alteration
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基于数据映射和胶囊网络的轴承故障诊断方法
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作者 赵运基 张楠楠 +2 位作者 周梦林 许孝卓 张新良 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第5期108-117,共10页
传统深度学习模型自适应提取振动信号故障特征,实现端到端轴承故障诊断。然而,振动监测信号为非常复杂的非稳态时序信号,若深度网络直接以原始振动信号为输入,数据之间的非线性耦合作用会极大影响模型对故障特征的提取效率。目的为降低... 传统深度学习模型自适应提取振动信号故障特征,实现端到端轴承故障诊断。然而,振动监测信号为非常复杂的非稳态时序信号,若深度网络直接以原始振动信号为输入,数据之间的非线性耦合作用会极大影响模型对故障特征的提取效率。目的为降低故障信号之间强非线性耦合作用,解决卷积神经网络对空间约束信息丢失的问题,提升轴承故障诊断性能,方法本文提出一种基于数据映射和胶囊网络(capsule network,CapsNet)的轴承故障诊断方法。首先,将图像处理领域中具有细化颜色特征能力的颜色空间模型(color names,CN)引入故障数据预处理中,将原始低维空间数据映射至高维空间,提升故障数据空间区分度;其次,针对映射后数据维度较高且具有一定冗余,影响故障诊断效率的问题,引入主成分分析(principal compo⁃nent analysis,PCA)法提取故障数据主元信息,降低数据维度;最后,考虑到胶囊网络有效提取空间约束信息的能力,将CapsNet作为故障诊断的骨干网络对故障特征进行识别和分类。结果使用CWRU、XJTU-SY数据集对该方法进行验证,实验结果表明,该方法在两种数据集上故障诊断准确率均达98%以上,与其他基于深度学习的故障诊断方法进行对比,该方法的诊断性能具有一定优势。结论本文方法可对故障数据进行有效解耦,提升数据之间的空间区分度,获得较高的轴承故障诊断精度。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 颜色空间模型 数据空间映射策略 主成分分析 胶囊网络
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基于傅里叶变换红外光谱技术与多元统计分析相结合的中药葛根快速定量研究
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作者 裴莉昕 何江龙 +1 位作者 王锴乐 纪宝玉 《化学研究与应用》 CAS 北大核心 2024年第9期1988-1996,共9页
利用傅里叶变换红外光谱技术结合多元统计分析,建立中药葛根中有效物质快速检测的质量评价体系,以期为葛根的快速、精准含量测定提供新方法,推动其质量控制,缓解当前野葛的品质危机。分别利用烘干法、HPLC法和紫外分光光度法测定葛根中... 利用傅里叶变换红外光谱技术结合多元统计分析,建立中药葛根中有效物质快速检测的质量评价体系,以期为葛根的快速、精准含量测定提供新方法,推动其质量控制,缓解当前野葛的品质危机。分别利用烘干法、HPLC法和紫外分光光度法测定葛根中的水分、葛根素、总黄酮、葛根多糖的含量,并对其中红外光谱进行聚类分析和主成分分析,后运用化学计量学方法,建立关于目标组分的快速鉴别的红外预测模型。发现葛根各产地含量测定结果表明其含量差异明显,其中陕西咸阳产地葛根素、以及总黄酮含量均最多,广西南宁葛根多糖含量最高。聚类分析显示各产地葛根中红外光谱具有相似性和差异性,可作为产地鉴别的依据。主成分分析表明前三个主成分的累计方差贡献率为88.32%,湖北恩施产地葛根样品的综合得分最高。红外定量模型结果表明水分以PLS+CONSTANT+2ndDer+SG模型最优,葛根素以SmLR+MSC+2ndDer+ND模型最优,葛根总黄酮以PLS+SNV+2ndDer+SG模型最优,葛根多糖以PLS+MSC+2ndDer+SG模型最优,其红外预测模型相关系数均大于0.8,表明其预测模型精密度高,稳定性强。结论:通过傅里叶变换光谱技术建立的葛根有效成分的定量模型可以实现对未知葛根有效成分的含量测定,且该法方便快捷,定量预测模型能够准确预测目标组分的含量,为葛根有效成分的快速、无损测定提供了新的方法依据。 展开更多
关键词 葛根 红外图谱 聚类分析 主成分分析 定量模型
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结合主成分分析和图像分块的重定向研究
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作者 彭晏飞 王静 +1 位作者 刘晓轩 巩胜杰 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期157-167,共11页
针对现有图像重定向方法视觉效果差和处理速度慢的问题,提出一种基于主成分分析法和分块的内容感知图像重定向方法。首先,利用主成分分析法融合梯度图和显著图来提取更加丰富的图像特征,避免主体信息失真;其次,相邻裁缝线由均值代替,避... 针对现有图像重定向方法视觉效果差和处理速度慢的问题,提出一种基于主成分分析法和分块的内容感知图像重定向方法。首先,利用主成分分析法融合梯度图和显著图来提取更加丰富的图像特征,避免主体信息失真;其次,相邻裁缝线由均值代替,避免像素不连贯;最后,根据能量图中列能量值的大小将图像分为显著区域和非显著区域,并行缩放分块,更加注重图像特征并提高运行效率。在MIT RetargetMe、DUT-OMRON和NJU2000数据集上进行实验分析,以主观感受和客观因子运行时间、SIFT-flow作为评价指标,与几种常用算法对比。实验结果表明,该方法保证了图像主体信息的完整性,平均运行时间为线裁剪算法的1/3。本文提出的方法不仅具有较优的视觉效果,而且可降低运算量。 展开更多
关键词 主成分分析法 能量图 分块 裁缝线 缩放
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基于不同因子筛选方法的LightGBM-SHAP滑坡易发性研究 被引量:3
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作者 陈丹璐 孙德亮 +1 位作者 文海家 辜庆渝 《北京师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期148-158,共11页
以重庆市黔江区为例,选取23个评价因子构建滑坡致灾因子数据库,利用地理探测器与皮尔逊-主成分分析2种因子筛选方法选择因子最优组合;基于Bayesian-LightGBM-SHAP混合模型进行滑坡易发性评价,并对模型精度进行验证,分析影响黔江区滑坡... 以重庆市黔江区为例,选取23个评价因子构建滑坡致灾因子数据库,利用地理探测器与皮尔逊-主成分分析2种因子筛选方法选择因子最优组合;基于Bayesian-LightGBM-SHAP混合模型进行滑坡易发性评价,并对模型精度进行验证,分析影响黔江区滑坡发生的主导因子.初始模型的AUC值为0.801,Pearson Correlation Coefficient-BayesianLightGBM模型AUC值为0.824,GeoDetector-Bayesian-LightGBM模型AUC为0.835;由因子重要性可知,多年平均降雨量、高程、POI核密度与距河流距离是滑坡发生的最主要因子,而输沙指数、水流动力指数与坡位对滑坡的发生影响较弱.因子筛选法-Bayesian-LightGBM相结合的混合模型能够提高模型的准确性,为构建合理因子数据库提供参考框架;通过与因子重要性的结合分析,验证了地理探测器能够准确探测各因子对滑坡发生的贡献值,突出各滑坡地理因子组合之间的相关性,从而探究各因子与滑坡之间的关系. 展开更多
关键词 滑坡易发性区划 地理探测器 皮尔逊相关系数 主成分分析 贝叶斯优化 LightGBM SHAP
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基于GC-IMS分析新疆不同寄主肉苁蓉挥发性物质 被引量:3
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作者 彭旭阳 陈君然 +4 位作者 崔瀚元 胡立武 张子迪 朱星宇 陈存坤 《食品工业科技》 CAS 北大核心 2024年第9期272-279,共8页
以新疆和田地区‘梭梭’和‘红柳’肉苁蓉为研究对象,采用气相离子迁移色谱(gas chromatography-ion mobility spectroscopy,GC-IMS)分析两种不同寄主肉苁蓉挥发性物质之间的差异。结果表明:GC-IMS共检测出35种挥发性物质,其中定性出27... 以新疆和田地区‘梭梭’和‘红柳’肉苁蓉为研究对象,采用气相离子迁移色谱(gas chromatography-ion mobility spectroscopy,GC-IMS)分析两种不同寄主肉苁蓉挥发性物质之间的差异。结果表明:GC-IMS共检测出35种挥发性物质,其中定性出27种挥发性物质,包括醛类8种、醇类5种、酯类4种、酮类1种,以醛、醇类物质为主。‘红柳’肉苁蓉和‘梭梭’肉苁蓉挥发性物质差异明显。二者主要差异物质为2-苯基乙醛、苯甲醛、(E)-2-庚烯醛、3-甲硫基丙醛、1-己醛、庚醛、3-甲基-2-丁烯醛、乙酸甲酯、乙酸己酯、1-己醇、乙酰妥英、异丁醇、乙酸乙酯。通过主成分分析可以有效区分两种不同寄主肉苁蓉,PC1和PC2累计方差贡献率达到91%。同时,通过构建挥发性物质聚类热图和指纹图谱等手段,为不同寄主肉苁蓉的鉴定和挥发性物质研究提供理论参考。 展开更多
关键词 肉苁蓉 气相离子迁移色谱 挥发性成分 指纹图谱 主成分分析
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采用CASPCM模型进行姿势鲁棒性人脸识别 被引量:2
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作者 赵明华 游志胜 +1 位作者 余静 熊运余 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2006年第4期429-431,435,共4页
针对ASPCM模型处理转动角度较大的人脸图像时出现的不足,提出CASPCM模型。以样本与模型中心的距离为依据将训练样本分组,为每个分组训练ASPCM模型;将局部ASPCM模型的合成映射结果加权平均得到CASPCM模型的合成结果;提出利用梯度下降法... 针对ASPCM模型处理转动角度较大的人脸图像时出现的不足,提出CASPCM模型。以样本与模型中心的距离为依据将训练样本分组,为每个分组训练ASPCM模型;将局部ASPCM模型的合成映射结果加权平均得到CASPCM模型的合成结果;提出利用梯度下降法使分解映射的姿势估计逐步精确。采用精确性和概括性两个标准衡量该模型的分解性能和合成性能。实验表明,CASPCM模型的分解性能和合成性能均优于ASPCM模型;基于该模型的人脸识别系统在处理转动角度较大的人脸图像时,识别率比ASPCM模型高7%。 展开更多
关键词 图像处理 人脸识别 形状表示 纹理表示 分解合成主成分映射 组合的分解合成主成分映射
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菠菜MAP保鲜及低温贮藏研究 被引量:34
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作者 刘敏 谢晶 《湖北农业科学》 北大核心 2008年第9期1073-1076,共4页
研究了不同初始O2/CO2气体比例的MAP及贮藏温度对菠菜品质的影响。菠菜经充气包装在2℃贮藏17d后分别测定其感官和理化指标,然后将筛选出最优的一组MAP8(O210%+CO210%)分别在12℃、5℃和2℃进行贮藏研究。结果表明,MAP菠菜在2℃贮藏17 d... 研究了不同初始O2/CO2气体比例的MAP及贮藏温度对菠菜品质的影响。菠菜经充气包装在2℃贮藏17d后分别测定其感官和理化指标,然后将筛选出最优的一组MAP8(O210%+CO210%)分别在12℃、5℃和2℃进行贮藏研究。结果表明,MAP菠菜在2℃贮藏17 d后,MAP8(O210%+CO210%)和MAP7(O210%+CO25%)的保鲜效果好;同时表明MAP8在5℃贮藏17 d后菠菜的叶绿素含量和感官分值较大,可见在这个气体条件下,菠菜的最佳贮藏温度为5℃。 展开更多
关键词 菠菜 气调保鲜(map) 主成分分析法
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基于轻量级CNN的视觉SLAM快速回环检测算法
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作者 蒋经纬 吉月辉 +1 位作者 刘俊杰 高强 《计算机仿真》 2024年第8期182-188,共7页
传统基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的视觉同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)系统回环检测目前准确率和召回率较高,但其存在特征提取时间较长和特征向量维度过高导致计算量较大等... 传统基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的视觉同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)系统回环检测目前准确率和召回率较高,但其存在特征提取时间较长和特征向量维度过高导致计算量较大等问题。针对上述问题,结合轻量级卷积神经网络MobileNetV3和PCA降维算法,提出了一种基于深度学习的快速回环检测算法。基于MobileNetV3进行特征提取并构建特征矩阵,运用PCA降维算法完成降维以提升运行速度,使用余弦相似度计算各个特征向量间的相似性,并取最大值与给定阈值比较判断是否构成回环。最后,使用New College和City Centre两个公开的数据集验证算法的性能。实验结果表明,相较于传统的CNN回环检测方法,提出的算法在保证准确率和召回率的同时,运行速度更快,较好的满足了视觉SLAM系统准确性和实时性的要求。 展开更多
关键词 同步定位与建图 回环检测 卷积神经网络 主成分分析 图像特征提取
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基于主成分综合评价法对植物基杏仁酸奶配方的优化及其物性学特性的表征 被引量:2
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作者 马杰 张婷 +5 位作者 周芷夷 张涛 于俊飞 孔令明 李学文 周建中 《食品工业科技》 CAS 北大核心 2024年第13期150-158,共9页
本研究旨在优化植物基杏仁酸奶配方,以提高其品质、增强其储藏稳定性能。研究以甜杏仁为主要原料,添加乳化剂、增浆剂等常规酸奶稳定剂,通过乳酸发酵制成植物基杏仁酸奶。采用主成分综合评价分析和响应面优化法确定最佳酸奶稳定剂配方,... 本研究旨在优化植物基杏仁酸奶配方,以提高其品质、增强其储藏稳定性能。研究以甜杏仁为主要原料,添加乳化剂、增浆剂等常规酸奶稳定剂,通过乳酸发酵制成植物基杏仁酸奶。采用主成分综合评价分析和响应面优化法确定最佳酸奶稳定剂配方,并对其物性学特性进行研究表征。研究结果表明:最佳的植物基杏仁酸奶配方为:酒石酸单双甘油酯添加量0.4%、羟丙基二淀粉磷酸酯添加量2.0%、谷氨酰胺转氨酶添加量0.1%,综合评分为0.990,通过响应面验证后的植物酸奶综合评分与预测结果接近。经调配的植物基酸奶品质及总接受程度显著提升,复配植物基杏仁酸奶(MPBAY)微观颗粒更加饱满,乳脂分配更加均匀,质地更加醇厚。此研究为植物基酸奶的开发及植物蛋白胶凝聚集体系研究,提供了一定研究思路和科学理论价值参考。 展开更多
关键词 植物基杏仁酸奶 稳定剂 主成分 综合评价分析 物性学特性
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基于LISOMAP的相关向量机入侵检测模型 被引量:4
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作者 唐朝伟 李超群 +1 位作者 燕凯 严鸣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第9期2606-2608,共3页
针对现有入侵检测模型分类检测精度低、误报率高的问题,提出一种基于地标等距映射(LISOMAP)的相关向量机(RVM)入侵检测分类模型。首先采用LISOMAP对训练样本中的数据进行非线性降维,结合深度优先搜索(DFS)参数优化的RVM进行分类检测。... 针对现有入侵检测模型分类检测精度低、误报率高的问题,提出一种基于地标等距映射(LISOMAP)的相关向量机(RVM)入侵检测分类模型。首先采用LISOMAP对训练样本中的数据进行非线性降维,结合深度优先搜索(DFS)参数优化的RVM进行分类检测。结果表明,该模型与基于主成分分析(PCA)法的支持向量机(SVM)、基于LISOMAP的SVM模型相比,在保证一定检测率的情况下,误报率有了明显下降。 展开更多
关键词 入侵检测 主成分分析 支持向量机 地标等距映射 相关向量机 深度优先搜索
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基于GC-IMS指纹图谱分析云南不同产地美味牛肝菌的挥发性成分
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作者 李为兰 徐柠檬 +2 位作者 杨晶晶 资璐熙 郭磊 《中国食品学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期341-356,共16页
为探究不同产地美味牛肝菌挥发性风味物质的特征及差异,采用气相-离子迁移谱技术(GC-IMS)检测云南9个产地美味牛肝菌的挥发性风味物质并建立指纹图谱。结果表明:共鉴定出91种挥发性风味物质,主要包括醛类、酮类、酯类、醇类、酸类、烃... 为探究不同产地美味牛肝菌挥发性风味物质的特征及差异,采用气相-离子迁移谱技术(GC-IMS)检测云南9个产地美味牛肝菌的挥发性风味物质并建立指纹图谱。结果表明:共鉴定出91种挥发性风味物质,主要包括醛类、酮类、酯类、醇类、酸类、烃类、醚类等,而不同产地的美味牛肝菌的挥发性风味物质存在差异。主成分分析结合聚类分析表明,通海(TH)和易门(YM)、昆明(KM)和嵩明(SM)的风味物质在统计学分析中表现出的差异最小,可能是地理位置与海拔高度形成的生态环境与气候条件综合作用的结果,具体成因有待分析。指纹图谱分析表明,1-辛烯-3-酮、乙醛、正戊醛、柠檬烯、乳酸乙酯、丙醛是牛肝菌的特征风味物质。本研究结果为美味牛肝菌的风味识别、产地鉴别奠定了理论基础。 展开更多
关键词 美味牛肝菌 气相-离子迁移谱 挥发性风味物质 主成分分析 聚类分析 指纹图谱
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基于多元统计的不同黄瓜品种叶片矿质元素含量分析 被引量:1
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作者 王红香 张帆 +1 位作者 刘海学 吴惠惠 《中国瓜菜》 CAS 北大核心 2024年第2期38-45,共8页
为探明不同黄瓜品种(含品系)叶片矿质元素含量的差异,以不同黄瓜品种叶片作为试验材料,利用原子吸收分光光度计测定8种矿质元素含量,并对结果进行多元统计分析与比较。结果表明,不同黄瓜品种叶片中均具有较丰富的矿质元素,其含量分布为K... 为探明不同黄瓜品种(含品系)叶片矿质元素含量的差异,以不同黄瓜品种叶片作为试验材料,利用原子吸收分光光度计测定8种矿质元素含量,并对结果进行多元统计分析与比较。结果表明,不同黄瓜品种叶片中均具有较丰富的矿质元素,其含量分布为K>Ca>Mg>Na>Fe>Zn>Mn>Cu;K和Na元素含量最高的品种为18-津绿60,Ca和Mg元素含量最高的品种为津早圆润,Fe和Mn元素含量最高的品种为S312,Zn元素含量最高的品种为20-津绿80,Cu元素含量最高的品种为WGP91。不同黄瓜品种叶片的矿质元素比例也存在差异,其中K∶Na和Fe∶Mn差异较大,而Ca∶Mg和Zn∶Cu差异较小。20个黄瓜品种可聚类成四类:第一类K、Na、Mn、Cu、Zn、Fe含量较高,但Ca、Mg含量较低;第二类Ca、Mg含量较高,但K含量较低;第三类K含量较高,但Ca含量较低;第四类K、Ca、Mg含量较高,但品种S29的Mg含量偏低。相关分析表明,Mg和Ca、Na和K、Mn与Fe之间存在显著的正相关。主成分分析表明,品种S312、津早圆润和20-津绿60矿质元素含量综合得分排前3位,而S26、18-津绿60和19-津绿80排后3位。研究结果可为黄瓜品种选育及科学合理施肥提供理论依据和技术支撑。 展开更多
关键词 黄瓜叶片 矿质元素 聚类热图 主成分分析 相关分析
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基于Isomap的SMO算法及在煤与瓦斯突出预测中的应用 被引量:3
14
作者 朱莉 谷琼 +1 位作者 蔡之华 余钢 《应用基础与工程科学学报》 EI CSCD 2009年第6期958-965,共8页
煤与瓦斯突出发生的内在机理复杂,突出影响因素与突出事件之间的相关规律具有不确定性、模糊性,使得基于经验的传统预测方法和基于数学建模的统计预测方法的应用受到很大限制.在研究非线性降维等距特征映射和序贯最小优化算法的基础上,... 煤与瓦斯突出发生的内在机理复杂,突出影响因素与突出事件之间的相关规律具有不确定性、模糊性,使得基于经验的传统预测方法和基于数学建模的统计预测方法的应用受到很大限制.在研究非线性降维等距特征映射和序贯最小优化算法的基础上,提出一种基于等距特征映射的煤与瓦斯突出序贯最小优化算法,该方法改进了样本向量之间的距离度量,用测地距离代替传统的欧式距离,有助于挖掘高维数据内在的几何结构.实例验证表明,该算法能可靠预测煤与瓦斯突出的危险性分类,实验进一步将Isomap和主成分分析的降维结果相比较,结果显示Isomap优于传统的线性降维技术,这说明非线性降维技术在地学数据分析中具有一定的应用潜力. 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出 等距特征映射 序贯最小优化 支持向量机 主成分分析 分类
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基于自编码器的PCA-SOM公共服务资源配置评价与选址优化决策方法 被引量:1
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作者 魏军 王华 +2 位作者 郭芳琳 张文波 杨蓉 《电信科学》 北大核心 2024年第2期158-168,共11页
当前城市规划和公共服务资源配置存在分配不均和选址效率低下的问题。将公共服务资源的电力消耗数据与其资源数量、区域人口数量相结合,基于主成分分析(principal component analysis,PCA)评估各区域公共服务资源的配置状况,并以兰州市... 当前城市规划和公共服务资源配置存在分配不均和选址效率低下的问题。将公共服务资源的电力消耗数据与其资源数量、区域人口数量相结合,基于主成分分析(principal component analysis,PCA)评估各区域公共服务资源的配置状况,并以兰州市为案例,运用自组织映射(self-organizingmapping,SOM)算法进行教育资源的优化选址。研究发现,电力数据能有效指示资源配置的不足,并为优化分配提供精确的指导。尤其在兰州市,SOM算法的应用不仅提高了教育资源选址的效率,还促进了资源的公平分配。不仅为甘肃省提供了公共服务资源配置的科学决策依据,也为其他地区在相似领域的研究提供了参考。 展开更多
关键词 公共服务资源配置 电力数据 主成分分析 自组织映射 选址优化
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采用ASPCM模型进行姿势鲁棒性人脸识别
16
作者 赵明华 游志胜 +1 位作者 赵永刚 余静 《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期101-104,共4页
提出ASPCM模型,并将其用于不同姿势下的人脸识别。对人脸图像的形状表示和纹理表示进行主成分分析,建立形状模型和纹理模型;以形状参数、纹理参数和姿势参数间的转换确定人脸图像与头部角度间的映射关系;使用精确性和概括性两个标准衡量... 提出ASPCM模型,并将其用于不同姿势下的人脸识别。对人脸图像的形状表示和纹理表示进行主成分分析,建立形状模型和纹理模型;以形状参数、纹理参数和姿势参数间的转换确定人脸图像与头部角度间的映射关系;使用精确性和概括性两个标准衡量ASPCM模型的分解性能和合成性能;根据平均纹理相似度判断输入图像与模型视图间的相似程度。实验表明,该模型分解性能的精确性误差和概括性误差均在1.85°以内;合成性能的这两种误差均在1.1个像素以内;精确性和概括性的平均纹理相似度均在95.8%以上;当头部转动角度在25°以内时,该模型的识别率达到100%。 展开更多
关键词 形状表示 纹理表示 模型视图 分解合成主成分映射 模式识别
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基于音频匹配的藏语驱动视觉语音合成算法研究
17
作者 韩西 梁凯 岳宇 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2024年第3期509-515,共7页
为解决唇部轮廓检测精度较低、视觉语音合成效果不好的问题,提出了基于音频匹配的藏语驱动视觉语音合成算法。该算法从藏语驱动视觉语音信号中提取短时能量和过零率,并建立语音信号的短时自相关函数。首先,提取语音信号中的特征信息,以... 为解决唇部轮廓检测精度较低、视觉语音合成效果不好的问题,提出了基于音频匹配的藏语驱动视觉语音合成算法。该算法从藏语驱动视觉语音信号中提取短时能量和过零率,并建立语音信号的短时自相关函数。首先,提取语音信号中的特征信息,以此获得藏语语音信号的基音轨迹,即音频特征;其次,建立了唇部时空分析模型,分析唇部轮廓在发音过程中变化趋势,采用主成分分析法提取唇部轮廓特征;最后,通过输入输出隐马尔可夫模型获取音频特征与唇部轮廓特征之间的关联,在音频匹配的基础上合成藏语驱动视觉语音。实验结果表明,该方法具有较高的唇部轮廓检测精度,视觉语音合成效果较好。 展开更多
关键词 音频匹配 短时自相关函数 时空分析模型 主成分分析法 视觉语音合成
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基于ISSA-LSTM的黄鳝池溶氧量多参数预测
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作者 林彬彬 徐震 +1 位作者 袁泉 田志新 《电子科技》 2024年第4期87-96,共10页
为提高溶氧量的多参数预测精度,文中基于改进的麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA)与长短期记忆神经网络(Long and Short-Term Memory Neural Networks,LSTM)建立ISSA-LSTM溶氧量预测模型,并将该模型用于上海市农业... 为提高溶氧量的多参数预测精度,文中基于改进的麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA)与长短期记忆神经网络(Long and Short-Term Memory Neural Networks,LSTM)建立ISSA-LSTM溶氧量预测模型,并将该模型用于上海市农业科学院黄鳝养殖池溶氧量预测。利用混沌映射、透镜成像反向学习、自适应调节和柯西变异对麻雀搜索算法进行优化,通过小波变换进行数据预处理,并利用主成分分析法确定模型训练的输入参数。训练结果表明,相关系数、均方根误差、均方误差和平均绝对误差分别为0.911、1.392 mg·L^(-1)、1.938 mg·L^(-1)和0.992 mg·L^(-1),均优于对照模型。选择模型输入参数对模型预测结果也会产生影响,使用与溶氧量中等相关和强相关的参数同时作为输入参数的模型预测效果最优。训练结果为溶氧量多参数预测模型的发展提供了新视角。 展开更多
关键词 溶氧量预测 长短期记忆神经网络 麻雀搜索算法 主成分分析法 小波变换 柯西变异 混沌映射 黄鳝养殖
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基于多维信息特征映射的密集输电通道信息物理风险演化仿真
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作者 秦文超 刘旭斐 《微型电脑应用》 2024年第8期190-193,共4页
在野外恶劣环境中,密集输电通道安全性难以保证,降低了输电网的工作可靠程度。为了保证密集输电通道安全、及时风险干预,进行基于多维信息特征映射的密集输电通道信息物理风险演化仿真研究。在野外现场布设一体化环境监控系统,采集密集... 在野外恶劣环境中,密集输电通道安全性难以保证,降低了输电网的工作可靠程度。为了保证密集输电通道安全、及时风险干预,进行基于多维信息特征映射的密集输电通道信息物理风险演化仿真研究。在野外现场布设一体化环境监控系统,采集密集输电通道信息物理风险多维影响因素,并利用主成分分析法从影响因素中选取多维信息主特征。构建主特征与风险等级之间的多维信息特征映射模型,得出风险值,对比等级划分表,判断密集输电通道信息物理风险程度。结果表明:6 d前密集输电通道信息物理风险值均处在0以下,但总体呈现上升趋势,该阶段为风险发生前;在6 d之后,风险值进入低风险区域;在之后14 d,风险值分别经过了低风险、较低风险、中风险,最终停留在了较高风险区域。为保证密集输电通道安全提供了新的研究思路。 展开更多
关键词 多维信息特征映射 密集输电通道 影响因素 主成分分析法 物理风险演化仿真
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A novel image fusion algorithm based on 2D scale-mixing complex wavelet transform and Bayesian MAP estimation for multimodal medical images
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作者 Abdallah Bengueddoudj Zoubeida Messali Volodymyr Mosorov 《Journal of Innovative Optical Health Sciences》 SCIE EI CAS 2017年第3期52-68,共17页
In this paper,we propose a new image fusion algorithm based on two-dimensional Scale-Mixing Complex Wavelet Transform(2D-SMCWT).The fusion of the detail 2D-SMCWT cofficients is performed via a Bayesian Maximum a Poste... In this paper,we propose a new image fusion algorithm based on two-dimensional Scale-Mixing Complex Wavelet Transform(2D-SMCWT).The fusion of the detail 2D-SMCWT cofficients is performed via a Bayesian Maximum a Posteriori(MAP)approach by considering a trivariate statistical model for the local neighboring of 2D-SMCWT coefficients.For the approx imation coefficients,a new fusion rule based on the Principal Component Analysis(PCA)is applied.We conduct several experiments using three different groups of multimodal medical images to evaluate the performance of the proposed method.The obt ained results prove the superiority of the proposed method over the state of the art fusion methods in terms of visual quality and several commonly used metrics.Robustness of the proposed method is further tested against different types of noise.The plots of fusion met rics establish the accuracy of the proposed fusion method. 展开更多
关键词 Medical imaging multimodal medical image fusion scale mixing complex wavelet transform map Bayes estimation principal component analysis.
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