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基于核数据调整基准例题的235U协方差数据测试 被引量:1
1
作者 吴海成 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期1985-1990,共6页
核数据协方差是评估核装置设计不确定度和核数据调整的重要输入,直接影响设计不确定度量化评估和核数据调整的结果。为测试基于不确定度源项分析和线性最小二乘法评价的235 U平滑区协方差数据的合理性,采用OECD/NEA WPEC/SG33提出的核... 核数据协方差是评估核装置设计不确定度和核数据调整的重要输入,直接影响设计不确定度量化评估和核数据调整的结果。为测试基于不确定度源项分析和线性最小二乘法评价的235 U平滑区协方差数据的合理性,采用OECD/NEA WPEC/SG33提出的核数据调整基准例题和自主研发的核数据调整程序NDAC,开展了以JENDL-4.0库为基础的核数据调整测试,得到了应用了235 U cov版235 U数据的调整结果。测试结果显示,235 U cov版235 U数据的非弹性散射截面协方差不合理,阈能附近的不确定度过大;裂变和俘获截面的不确定度偏小。 展开更多
关键词 数据协方差 数据调整 线性最小二乘法 合理性测试 不确定度源项分析
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核协方差成分分析方法及其在聚类中的应用 被引量:1
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作者 闫晓波 王士同 郭慧玲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第9期229-234,共6页
以降维前后密度总和与Renyi熵的差(Densities-vs-Entropy,D-vs-E)尽量靠近为准则,得到了一种新的特征降维方法,而D-vs-E是由核特征空间的协方差矩阵导出的,因此称为核协方差成分分析(Kernel Covariance Compo-nent Analysis,KCCA)。将D-... 以降维前后密度总和与Renyi熵的差(Densities-vs-Entropy,D-vs-E)尽量靠近为准则,得到了一种新的特征降维方法,而D-vs-E是由核特征空间的协方差矩阵导出的,因此称为核协方差成分分析(Kernel Covariance Compo-nent Analysis,KCCA)。将D-vs-E发展为广义D-vs-E(generalized D-vs-E)。KCCA通过将数据投影在使D-vs-E最大的KPCA轴方向得到转换后的低维数据,但是所选取的KPCA轴不一定对应于核矩阵最大的几个特征值。与基于Renyi熵的KECA相比,KCCA是基于D-vs-E的。基于广义D-vs-E的KCCA数据转换方法应用于聚类的结果显示,它在对高斯核参数的选择上具有更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 熵成分分析 方差成分分析 聚类 方差矩阵 高斯参数 雷尼熵
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基于核独立成分分析的人脸识别研究 被引量:3
3
作者 尹克重 龚卫国 +2 位作者 李伟红 梁毅雄 张红梅 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第6期1324-1326,共3页
在人脸识别中提出一种基于非线性子空间的核独立成分分析(KICA)方法。在简单介绍了ICA方法的基础上,对KICA方法的基本原理和算法作了较为详细的描述。为了验证基于KICA和ICA的人脸识别方法的识别效果,进行了对比实验和分析。实验和分析... 在人脸识别中提出一种基于非线性子空间的核独立成分分析(KICA)方法。在简单介绍了ICA方法的基础上,对KICA方法的基本原理和算法作了较为详细的描述。为了验证基于KICA和ICA的人脸识别方法的识别效果,进行了对比实验和分析。实验和分析结果表明,在人脸识别中,基于KICA的方法优于基于ICA的方法。 展开更多
关键词 独立成分分析 独立成分分析 广义核方差 人脸识别
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基于主成分分析与核独立成分分析的降维方法 被引量:50
4
作者 梁胜杰 张志华 +1 位作者 崔立林 钟强晖 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期2144-2148,共5页
根据主成分分析(principal component analysis,PCA)法的降维去噪技术和核独立成分分析(kernelindependent component analysis,KICA)法的盲源分离技术,提出了一种关于两者的融合方法,即PCA-KICA方法。将该方法应用于线性和非线性高维... 根据主成分分析(principal component analysis,PCA)法的降维去噪技术和核独立成分分析(kernelindependent component analysis,KICA)法的盲源分离技术,提出了一种关于两者的融合方法,即PCA-KICA方法。将该方法应用于线性和非线性高维混合信号的降维处理中,以相关系数和Amari误差为标准,同主成分分析与独立成分分析(principal component analysis-independent component analysis,PCA-ICA)融合方法进行比较。仿真结果标明,PCA-KICA方法与PCA-ICA方法相比,在处理复杂非线性高维混合信号时效果相当,但在处理线性高维混合信号时的效果较好。 展开更多
关键词 降维 广义方差 相关系数 Amari误差
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基于一般灰数的广义灰色关联分析模型 被引量:8
5
作者 蒋诗泉 刘思峰 +1 位作者 刘中侠 方志耕 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第18期74-78,共5页
针对一般灰数在复杂系统信息表征中应用时,缺乏相应的广义灰色关联度模型。文章基于核与灰度的思想,提出了一般灰数的核期望与核方差的排序方法。依广义灰色关联度的研究路径,研究了一般灰数的绝对关联度和相对关联度模型及相似性关联... 针对一般灰数在复杂系统信息表征中应用时,缺乏相应的广义灰色关联度模型。文章基于核与灰度的思想,提出了一般灰数的核期望与核方差的排序方法。依广义灰色关联度的研究路径,研究了一般灰数的绝对关联度和相对关联度模型及相似性关联度和接近性关联度模型。进而构建一般灰数的关联决策模型。算例表明了该模型的科学性和有效性。 展开更多
关键词 一般灰数 期望 核方差 灰色关联度
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基于改进高斯过程回归模型的短期负荷区间预测 被引量:38
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作者 宗文婷 卫志农 +3 位作者 孙国强 李慧杰 CHEUNG Kwok W 孙永辉 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2017年第8期22-28,共7页
考虑到电力系统短期负荷预测的精度直接影响电网运行的经济性和安全性,而传统点预测方法不能计及电网运行中的众多不确定性因素,提出一种基于改进高斯过程回归的短期负荷区间预测方法。采用模糊C-均值聚类算法从历史数据中寻找相似日,... 考虑到电力系统短期负荷预测的精度直接影响电网运行的经济性和安全性,而传统点预测方法不能计及电网运行中的众多不确定性因素,提出一种基于改进高斯过程回归的短期负荷区间预测方法。采用模糊C-均值聚类算法从历史数据中寻找相似日,从而构建更为合理的样本集,并采用多核协方差函数改进传统高斯过程回归算法,最终得到一定置信水平下的区间预测结果。实际算例计算结果表明,该方法与常规方法相比,预测精度有所提高,其区间预测结果覆盖率较高,适合工程实际应用。 展开更多
关键词 区间预测 高斯过程回归 电力系统短期负荷 方差函数 聚类分析
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Enhanced kernel minimum squared error algorithm and its application in face recognition
7
作者 赵英男 何祥健 +1 位作者 陈北京 赵晓平 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2016年第1期35-38,共4页
To improve the classification performance of the kernel minimum squared error( KMSE), an enhanced KMSE algorithm( EKMSE) is proposed. It redefines the regular objective function by introducing a novel class label ... To improve the classification performance of the kernel minimum squared error( KMSE), an enhanced KMSE algorithm( EKMSE) is proposed. It redefines the regular objective function by introducing a novel class label definition, and the relative class label matrix can be adaptively adjusted to the kernel matrix.Compared with the common methods, the newobjective function can enlarge the distance between different classes, which therefore yields better recognition rates. In addition, an iteration parameter searching technique is adopted to improve the computational efficiency. The extensive experiments on FERET and GT face databases illustrate the feasibility and efficiency of the proposed EKMSE. It outperforms the original MSE, KMSE,some KMSE improvement methods, and even the sparse representation-based techniques in face recognition, such as collaborate representation classification( CRC). 展开更多
关键词 minimum squared error kernel minimum squared error pattern recognition face recognition
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基于Parzen窗的高阶统计量特征降维方法 被引量:1
8
作者 闫晓波 王士同 郭慧玲 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2013年第1期1-10,共10页
高阶统计量通常能比低阶统计量提取更多原数据的信息,但是较高的阶数带来了较高的时间复杂度.基于Parzen窗估计构造了高阶统计量,通过论证得出:对于所提出的核协方差成分分析(KCCA)方法,通过调节二阶统计量广义D-vs-E的参数就能够达到... 高阶统计量通常能比低阶统计量提取更多原数据的信息,但是较高的阶数带来了较高的时间复杂度.基于Parzen窗估计构造了高阶统计量,通过论证得出:对于所提出的核协方差成分分析(KCCA)方法,通过调节二阶统计量广义D-vs-E的参数就能够达到整合高阶统计量的目的,而无需计算更高阶统计量.即核协方差成分分析方法能够对高阶统计量的特征降维的同时,又不增加计算复杂性. 展开更多
关键词 方差成分分析 高阶统计量 PARZEN窗 特征降维
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改进RVM的装备退化状态预测方法 被引量:1
9
作者 逯程 徐廷学 +1 位作者 张海军 王天然 《现代防御技术》 2018年第2期153-158,共6页
为提高相关向量机(relevance vector machine,RVM)模型的预测精度,提出了一种改进RVM的装备退化状态预测方法。首先,通过构建一种方差高斯核函数(variance Gauss kernel function,VGKF)来提高核函数的全局性能和泛化能力;然后通过借鉴... 为提高相关向量机(relevance vector machine,RVM)模型的预测精度,提出了一种改进RVM的装备退化状态预测方法。首先,通过构建一种方差高斯核函数(variance Gauss kernel function,VGKF)来提高核函数的全局性能和泛化能力;然后通过借鉴混沌序列局域预测法中邻近点个数的选取方法,利用H-Q准则(Hannan-Quinn rule)对训练空间预测嵌入维数进行优化,避免了主观选取的盲目性;最后提出一种线性搜索算法,优化确定核参数值。通过末制导雷达装备测试参数的预测实例,验证了改进RVM的有效性和优越性。 展开更多
关键词 相关向量机 方差高斯函数 局域预测法 嵌入维数 线性搜索算法 末制导雷达
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基于联合局域相关向量机的雷达导引头状态预测方法 被引量:3
10
作者 逯程 徐廷学 王虹 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期9-16,共8页
针对雷达导引头机电结构组成复杂、性能指标测试数据信息利用率不足、使用传统基于数据驱动的状态预测方法精度不高的问题,借鉴相关向量机(relevance vector machine,RVM)和Dempster-Shafer(D-S)证据理论,提出了一种基于证据融合和改进... 针对雷达导引头机电结构组成复杂、性能指标测试数据信息利用率不足、使用传统基于数据驱动的状态预测方法精度不高的问题,借鉴相关向量机(relevance vector machine,RVM)和Dempster-Shafer(D-S)证据理论,提出了一种基于证据融合和改进局域RVM的状态预测方法。首先,对标准RVM回归模型进行改进,通过构建方差高斯核函数(variance Gauss kernel function,VGKF)来提高核函数的全局性能和泛化能力;然后通过借鉴混沌序列局域预测法中邻近点个数的选取方法,利用Hannan-Quinn(H-Q)准则对训练空间预测嵌入维数进行优化,避免了主观选取的盲目性,完成了改进局域相关向量机模型(local relevance vector machine,LRVM)的构建;最后,利用具有近似退化规律的同源装备测试数据对LRVM进行了改进,通过D-S证据理论对两种模型的预测结果进行了融合,建立了联合局域相关向量机(united local relevance vector machine,U-LRVM)模型。通过对导引头相关参数的实例预测,验证了该方法的可行性和优越性。 展开更多
关键词 相关向量机 D-S证据理论 方差高斯函数 局域预测法
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带有非参随机效应的稳健函数型回归模型
11
作者 王珊珊 丁浩 王占锋 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期41-48,I0003,共9页
拓展的t过程对异常值稳健并且拥有高斯过程很多优良的性质。为此利用拓展的t过程先验提出了一个带有非参数随机效应的函数型模型,并在模型里考虑了个体效应的异质性、灵活的均值函数、非参协方差函数和稳健性。并进一步提出了基于似然... 拓展的t过程对异常值稳健并且拥有高斯过程很多优良的性质。为此利用拓展的t过程先验提出了一个带有非参数随机效应的函数型模型,并在模型里考虑了个体效应的异质性、灵活的均值函数、非参协方差函数和稳健性。并进一步提出了基于似然的估计方法,给出了参数估计的信息相合性,最后通过模拟研究和实际数据分析来验证所提的方法。 展开更多
关键词 拓展的t过程回归 非线性随机效应 方差函数 稳健
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基于相关向量EMD和GMDH重构的故障率预测方法 被引量:3
12
作者 徐廷学 逯程 +1 位作者 王虹 韩旭 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期1275-1285,1300,共12页
针对故障率数据的非线性非平稳特性及现有预测方法精度不足的问题,提出了一种基于相关向量经验模态分解(relevance vector empirical mode decomposition,简称RVEMD)和数据处理组合法(grouped method of data handling,简称GMDH)重构的... 针对故障率数据的非线性非平稳特性及现有预测方法精度不足的问题,提出了一种基于相关向量经验模态分解(relevance vector empirical mode decomposition,简称RVEMD)和数据处理组合法(grouped method of data handling,简称GMDH)重构的预测方法。首先,通过RVEMD分离故障率时间序列的波动项和趋势项,分解产生序列的固有模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)和残余函数(residual function,简称RF),通过相关向量机(relevance vector machine,简称RVM)预测端点局部极值的方法抑制传统经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)存在的端点效应,进一步利用RVM回归生成序列的上下包络,替代了常规三次样条插值法;其次,建立各IMF分量的RVM预测模型和RF分量的灰色预测模型,其中对标准RVM回归模型进行了改进,通过构建一种方差高斯核函数(variance Gauss kernel function,简称VGKF)来提高核函数的全局性能和泛化能力,利用H-Q准则对训练空间预测嵌入维数进行优化,避免了主观选取的盲目性,同时构建了一种基于背景值优化的灰色预测模型;最后,通过GMDH算法产生的最优智能组合模型得到最终的预测结果。仿真实例结果表明,相比常规EMD分解后叠加预测法和其他单一模型预测法,该方法具有更加优异的预测性能,能够对故障率的变化趋势进行准确预测。 展开更多
关键词 相关向量经验模态分解 数据处理组合法 端点效应 方差高斯函数 灰色预测模型
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基于准则的KMSE分类模型的改造
13
作者 池艳广 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第16期46-48,共3页
在再生核理论基础之上,可认为KMSE模型对应的特征空间的鉴别向量可以表示为部分训练样本的线性组合。可据此对一般的KMSE方法(GKMSE)通过某些手段加以改进。文章的准则被首次提出并应用于KMSE的改造,据此提出的改进的KMSE方法在很大程... 在再生核理论基础之上,可认为KMSE模型对应的特征空间的鉴别向量可以表示为部分训练样本的线性组合。可据此对一般的KMSE方法(GKMSE)通过某些手段加以改进。文章的准则被首次提出并应用于KMSE的改造,据此提出的改进的KMSE方法在很大程度上提高了KMSE模型的分类效率,同时实验结果也证明了该算法具有比较好的分类效果。 展开更多
关键词 最小均方误差(KMSE) 再生 改进的最小均方差 鉴别向量
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Design of nuclear radiation level gauge based on normalized LMS filtering correction 被引量:1
14
作者 WU Zuo-peng WANG Xiao-peng WU Xu 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS CSCD 2019年第2期103-108,共6页
In the measurement of liquid level in industrial site environment,noise interference can affect the measurement accuracy.In order to improve the measurement accuracy of liquid level in the viscous state,a nuclear radi... In the measurement of liquid level in industrial site environment,noise interference can affect the measurement accuracy.In order to improve the measurement accuracy of liquid level in the viscous state,a nuclear radiation level measurement system based on the least mean square(LMS)filtering correction method is designed.The system uses STM32F103 as the control core and adopts HART bus HT1200M chip for remote signal transmission and reception.The adaptive LMS algorithm can be used for more accurate filtering,calculating iterative weight vector,updating weighted coefficient,effectively removing system measurement noise and improving the measurement accuracy.The results show that the nuclear radiation level gauge based on normalized LMS can correct the measurement system accuracy in adaptive rules,improve the measurement accuracy to meet the requirements of industrial field environment for liquid level measurement and enhance the industrial automation control degree. 展开更多
关键词 least mean square(LMS) nuclear radiation method self-adaptive algorithm weighted coefficient updating level gauge
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AN EFFECTIVE IMAGE RETRIEVAL METHOD BASED ON KERNEL DENSITY ESTIMATION OF COLLAGE ERROR AND MOMENT INVARIANTS 被引量:1
15
作者 Zhang Qin Huang Xiaoqing +2 位作者 Liu Wenbo Zhu Yongjun Le Jun 《Journal of Electronics(China)》 2013年第4期391-400,共10页
In this paper, we propose a new method that combines collage error in fractal domain and Hu moment invariants for image retrieval with a statistical method - variable bandwidth Kernel Density Estimation (KDE). The pro... In this paper, we propose a new method that combines collage error in fractal domain and Hu moment invariants for image retrieval with a statistical method - variable bandwidth Kernel Density Estimation (KDE). The proposed method is called CHK (KDE of Collage error and Hu moment) and it is tested on the Vistex texture database with 640 natural images. Experimental results show that the Average Retrieval Rate (ARR) can reach into 78.18%, which demonstrates that the proposed method performs better than the one with parameters respectively as well as the commonly used histogram method both on retrieval rate and retrieval time. 展开更多
关键词 Fractal Coding (FC) Hu moment invariant Kernel Density Estimation (KDE) Variableoptimized bandwidth Image retrieval
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Solutions to Consider in Current Transformer Selection for APR1400 Nuclear Power Plant Medium Voltage Switchgears
16
作者 Dumam Roman Jackson Choong-Koo Chang 《Journal of Energy and Power Engineering》 2017年第10期670-678,共9页
This paper discusses a preferable solution to mitigate the CT (current transformer) saturation problem, and at same time, reduce the accuracy errors when considering the selection of CTs for installation on the medi... This paper discusses a preferable solution to mitigate the CT (current transformer) saturation problem, and at same time, reduce the accuracy errors when considering the selection of CTs for installation on the medium voltage switchgear of a nuclear power plant. This consideration is important for both measurement and protection functions of the digital protective relays. This is a study to ascertain the best options for a suitable solution to prevent CT saturation in relations to its protective capabilities during short circuit fault without compromising the CT accuracy class during normal operation of the system, while ensuring its conformity to the design requirement is within limit. The advantages of current transformers have proven not only to be reliable and safe, but also are of easy handling, reduction of the cost and components on the MV (medium voltage) switchgear. The purpose of this research is to identify best approach to resolve the existing problems in the current protection system. With the view of LPCT (low power current transformer) which has been newly constructed by few manufacturers to provide good protection and a wide range of measuring function without errors, some other solutions will be considered in this research. 展开更多
关键词 CT CT saturation accuracy class metering CT protection CT MV switchgear short circuit fault current knee voltage.
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基于WKGV-KICA的盲源信号分离算法 被引量:4
17
作者 李军 郭琳 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期972-977,共6页
基于核学习的非线性映射能力,提出一种小波核广义方差的核独立成分分析算法WKGV-KICA.小波核函数具有近似正交,适用于信号局部分析的优点.与互信息相联系,将核广义方差作为对比函数对统计独立性进行衡量,可以获得理想的数学特性.将该算... 基于核学习的非线性映射能力,提出一种小波核广义方差的核独立成分分析算法WKGV-KICA.小波核函数具有近似正交,适用于信号局部分析的优点.与互信息相联系,将核广义方差作为对比函数对统计独立性进行衡量,可以获得理想的数学特性.将该算法应用于宽范围的盲源分离问题的实例中,并与现有算法进了比较.实验结果表明,WKGV-KICA算法在同等条件下的分离精度更高,而且性能更好. 展开更多
关键词 盲源信号分离 独立成分分析 广义方差 小波
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