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主成分分析及聚类方法在碲镉汞晶片参数判别中的应用研究
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作者 吴佳昊 乔辉 李向阳 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期490-496,共7页
基于主成分分析和聚类方法提出了一种碲镉汞晶片参数筛选方法,建立了对碲镉汞晶片参数进行筛选的数据模型,模型中通过对初始晶片数据进行清洗和分析,利用主成分分析(PCA)降维法和基于密度的聚类算法(DBSCAN),确定了晶片数据中最密集的... 基于主成分分析和聚类方法提出了一种碲镉汞晶片参数筛选方法,建立了对碲镉汞晶片参数进行筛选的数据模型,模型中通过对初始晶片数据进行清洗和分析,利用主成分分析(PCA)降维法和基于密度的聚类算法(DBSCAN),确定了晶片数据中最密集的区域。同时利用流片后得到高性能芯片的优质碲镉汞晶片参数拟合边界椭圆曲线,并将其作为优质晶片的判断标准,能够根据输入的晶片电学和光学参数生成晶片评级,得到了大于90%的覆盖率。 展开更多
关键词 碲镉汞 晶片筛选 成分分析
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FT-NIR与主成分分析在中药贝母鉴别和聚类中的应用研究 被引量:26
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作者 邓波 周玉荣 +1 位作者 刘志宏 庞小峰 《光谱实验室》 CAS CSCD 2006年第5期1103-1106,共4页
近红外漫反射光谱和主成分分析法相结合,选取不同范围内的近红外光谱数据,对川贝、浙贝以及东北平贝共48个样品进行了主成分分析,作二维线性投影图和三维线性投影图,比较了48个样品在红外光谱上的差异程度,发现基于傅里叶变换近红外光... 近红外漫反射光谱和主成分分析法相结合,选取不同范围内的近红外光谱数据,对川贝、浙贝以及东北平贝共48个样品进行了主成分分析,作二维线性投影图和三维线性投影图,比较了48个样品在红外光谱上的差异程度,发现基于傅里叶变换近红外光谱的主成分分析投影图能够较好的表征48个样品的类别关系。结果表明应用近红外漫反射光谱法能够鉴别贝母及其近缘物种,具有较好的聚类和鉴别作用,作为一种药材质量检测手段,该方法具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 成分分析 近红外光谱 贝母 系统
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主成分分析和K-means聚类在说话人识别中的应用 被引量:7
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作者 马金龙 景新幸 +2 位作者 杨海燕 冼灿娇 赵靖 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第A01期127-129,共3页
为了解决特征提取计算量大且特征参数不够全面的问题,提出了用主成分分析和K-means聚类进行语音特征参数提取的方法。通过对说话人识别系统中最常用的线性预测倒谱系数(LPCC)参数和梅尔倒谱系数(MFCC)参数提取原理以及差分参数的提取算... 为了解决特征提取计算量大且特征参数不够全面的问题,提出了用主成分分析和K-means聚类进行语音特征参数提取的方法。通过对说话人识别系统中最常用的线性预测倒谱系数(LPCC)参数和梅尔倒谱系数(MFCC)参数提取原理以及差分参数的提取算法深入研究,选择LPCC、MFCC以及其一阶差分参数的组合作为最终混合特征参数。首先用主成分分析降低每一帧语音信号特征参数的阶数,然后经过K-means聚类降低帧数,最后通过矢量量化(VQ)来进行说话人识别。实验结果表明,该方法降低了计算复杂度,同时也提升了识别准确性。 展开更多
关键词 成分分析 K-MEANS 混合特征参数 矢量量化 说话人识别
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超音速飞行体激波信号的主成分分析和K-均值聚类 被引量:7
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作者 字正华 石庚辰 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2004年第2期17-20,共4页
提出一种基于激波信号的超音速飞行体的目标分类方法,通过5.56 mm,7.62 mm和12.7 mm三种枪弹实测分析,提取信号的时域特征,用主成分分析法对信号的特征变量降维处理,用K-均值聚类算法进行聚类分析。对比直接用原始特征变量进行分类和经... 提出一种基于激波信号的超音速飞行体的目标分类方法,通过5.56 mm,7.62 mm和12.7 mm三种枪弹实测分析,提取信号的时域特征,用主成分分析法对信号的特征变量降维处理,用K-均值聚类算法进行聚类分析。对比直接用原始特征变量进行分类和经主成分分析处理后分类的效果,结果表明主成分分析的有效性和超音速目标分类识别的可行性。 展开更多
关键词 激波信号 成分分析 K-均值算法
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基于主成分分析和K-means聚类的平行坐标可视化技术研究 被引量:6
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作者 马国峻 王水波 +1 位作者 裴庆祺 詹阳 《网络与信息安全学报》 2017年第8期18-27,共10页
为了解决多维数据的维数过高、数据量过大带来的平行坐标可视化图形线条密集交叠以及数据规律特征不易获取的问题,提出基于主成分分析和K-means聚类的平行坐标(PCAKP,principal component analysis and k-means clustering parallel coo... 为了解决多维数据的维数过高、数据量过大带来的平行坐标可视化图形线条密集交叠以及数据规律特征不易获取的问题,提出基于主成分分析和K-means聚类的平行坐标(PCAKP,principal component analysis and k-means clustering parallel coordinate)可视化方法。该方法首先对多维数据采用主成分分析方法进行降维处理,其次对降维后的数据采用K-means聚类处理,最后对聚类得到的数据采用平行坐标可视化技术进行可视化展示。以统计局网站发布的数据为测试数据,对PCAKP可视化方法进行测试,与传统平行坐标可视化图形进行对比,验证了PCAKP可视化方法的实用性和有效性。 展开更多
关键词 数据可视化:平行坐标可视化 成分分析 K-MEANS
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基于R语言的主成分分析与聚类分析在成绩评价中的应用
6
作者 申丹丹 《科技资讯》 2024年第21期253-256,共4页
主成分分析与聚类分析是当前大数据时代较有应用前景的数据分析方法。首先,介绍主成分分析与聚类分析的原理及其在R语言中的算法实现。其次,利用主成分分析建立一种可以综合评价成绩的方式,通过成绩综合评价的得分进行相应的排名,然后... 主成分分析与聚类分析是当前大数据时代较有应用前景的数据分析方法。首先,介绍主成分分析与聚类分析的原理及其在R语言中的算法实现。其次,利用主成分分析建立一种可以综合评价成绩的方式,通过成绩综合评价的得分进行相应的排名,然后根据主成分中的得分进行聚类分析。对20名学生考试成绩进行分析与评价,得出的结果可以用来反映学生的学习情况与教师的教学成效,这就为成绩的管理提供了一种合理且便于操作的方式。 展开更多
关键词 成分分析 分析 K-MEANS R语言 成绩分析
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基于聚类主成分分析法的AI算力企业价值评估研究
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作者 李文静 《电子商务评论》 2024年第4期6293-6304,共12页
在人工智能(AI)技术迅猛发展的当下,AI算力企业已跃升为各行业创新的核心驱动力。随着AI技术的广泛应用,市场对AI算力的需求激增,驱动众多企业加大投资力度,AI算力市场呈现出蓬勃发展的态势。本文基于2023年20家AI算力企业的数据,综合... 在人工智能(AI)技术迅猛发展的当下,AI算力企业已跃升为各行业创新的核心驱动力。随着AI技术的广泛应用,市场对AI算力的需求激增,驱动众多企业加大投资力度,AI算力市场呈现出蓬勃发展的态势。本文基于2023年20家AI算力企业的数据,综合考虑了财务与非财务因素,从偿债能力、盈利能力、营运能力、成长能力、技术创新能力及竞争能力六大维度出发,构建了一套全面的企业价值评估指标体系。通过运用聚类主成分分析法,本研究对这些企业的价值进行评估。结果显示,我国AI算力企业在经营管理上表现出明显的差异,因此,各企业应结合自身的优势与不足,制定相应的发展战略,以全面提升企业价值。At a time when Artificial Intelligence (AI) technology is developing rapidly, AI arithmetic enterprises have jumped to become the core driving force for innovation in various industries. With the widespread application of AI technology, the market demand for AI arithmetic has surged, driving many enterprises to increase their investment, and the AI arithmetic market has shown a booming trend. Based on the data of 20 AI arithmetic companies in 2023, this paper constructs a comprehensive enterprise value assessment index system from six dimensions, namely, solvency, profitability, operating ability, growth ability, technological innovation ability and competitive ability, taking into account both financial and non-financial factors. By using clustered principal component analysis, this study assesses the value of these enterprises. The results show that China’s AI arithmetic enterprises show obvious differences in operation and management, therefore, each enterprise should combine its own advantages and shortcomings and formulate a corresponding development strategy in order to comprehensively enhance its enterprise value. 展开更多
关键词 AI算力企业 价值评估 成分分析
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基于主成分分析和K-Modes蚁群聚类的本体映射方法 被引量:8
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作者 叶霞 许飞翔 +1 位作者 曹军博 王馨 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第12期231-237,共7页
指挥信息系统测试数据在利用本体技术进行数据集成时,现有的本体映射模型准确率不高,影响集成效果。针对这种情况,提出基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和K-Modes蚁群聚类(K-Modes Ant Colony Clustering,KMACC)算法... 指挥信息系统测试数据在利用本体技术进行数据集成时,现有的本体映射模型准确率不高,影响集成效果。针对这种情况,提出基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和K-Modes蚁群聚类(K-Modes Ant Colony Clustering,KMACC)算法的本体映射方法。在基于PCA算法的本体概念相似度综合计算模型基础上,引入KMACC算法,实现批量本体概念映射关系的发现,进一步提高映射的准确性。实验结果表明,相比于传统基于Hownet的映射方法和RiMOM方法,该方法有效提升了本体映射的查全率和查准率,较好地解决了本体概念集成中的关键问题。 展开更多
关键词 本体映射 成分分析 相似度计算 K-Modes 蚁群
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谷子抗旱相关性状的主成分与模糊聚类分析 被引量:171
9
作者 孟庆立 关周博 +2 位作者 冯佰利 柴岩 胡银岗 《中国农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2009年第8期2667-2675,共9页
【目的】探讨作物抗旱性分析评判的方法,对谷子主要农艺性状和部分生理指标与抗旱性之间的关系进行综合评价。【方法】采用主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)和模糊聚类(Fuzzy Clustering,FC)分析,根据16个谷子品种在干旱... 【目的】探讨作物抗旱性分析评判的方法,对谷子主要农艺性状和部分生理指标与抗旱性之间的关系进行综合评价。【方法】采用主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)和模糊聚类(Fuzzy Clustering,FC)分析,根据16个谷子品种在干旱胁迫和自然降水条件下的抗旱相关性状对其抗旱性进行综合评价。【结果】主成分分析结果表明,6个综合主成分可代表谷子抗旱性90.71%的原始数据信息量。利用抗旱性度量值进行模糊聚类,可将16个谷子品种的抗旱性划分为3类,聚类结果可以较好地反映这些谷子品种的选育和种植区域的干旱特点,其中冀谷18和豫谷1号抗旱性强且稳定性好。【结论】利用主成分分析,结合模糊聚类的方法进行谷子的抗旱性综合评价,不仅可以避免单一指标的片面性和不稳定性,而且可以较好地揭示谷子抗旱相关性状与其抗旱性的关系。 展开更多
关键词 谷子 抗旱性 成分分析 模糊 综合评价
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基于主成分分析和K-means的便利贴显微共聚焦激光拉曼光谱分类 被引量:2
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作者 陈壮 贾成贺 姜红 《中国人民公安大学学报(自然科学版)》 2022年第3期9-14,共6页
显微共聚焦激光拉曼光谱法与机器学习结合,建立便利贴物证识别分类模型,为基层民警开展侦查工作提供帮助。以36个不同产地、不同生产厂家的便利贴样品为研究对象,利用显微共聚焦激光拉曼光谱法获取便利贴样品拉曼光谱数据,并对拉曼光谱... 显微共聚焦激光拉曼光谱法与机器学习结合,建立便利贴物证识别分类模型,为基层民警开展侦查工作提供帮助。以36个不同产地、不同生产厂家的便利贴样品为研究对象,利用显微共聚焦激光拉曼光谱法获取便利贴样品拉曼光谱数据,并对拉曼光谱数据进行基线校正、曲线平滑、标准化预处理。利用主成分分析法对36个便利贴样品预处理后的拉曼光谱数据降维,提取了3个特征值大于等于1且累计贡献率85%以上的主成分,3个主成分解释了样品拉曼光谱数据大部分信息。利用K-means无监督聚类算法,指定K值范围,并计算对应聚类系数,确定36个便利贴样品最佳聚类数为6类。利用判别分析验证基于主成分分析和K-means的样品分类模型的适用性和准确性,经验证,样品分类模型原始分类正确率和交叉验证分类正确率分别为100%和97.22%。实验结果表明,显微共聚焦激光拉曼光谱法结合主成分分析和K-means可以实现便利贴分类模型构建,且分类结果可靠。 展开更多
关键词 显微共焦激光拉曼光谱法 成分分析 K-MEANS 便利贴
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基于主成分分析及系统聚类的县域电网综合评价方法 被引量:49
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作者 孙义豪 李秋燕 +4 位作者 丁岩 全少理 关朝杰 杨德帅 胡钋 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期30-36,共7页
对多个县域电网进行统筹优化建设时,县域电网评价体系会直接影响建设方案的制定。传统电网评价体系常常表现为细致度不够、主观性较大,因而现实指导性不强。因此,建立了一套县域电网评价体系,该评价体系利用主成分分析(Principal compon... 对多个县域电网进行统筹优化建设时,县域电网评价体系会直接影响建设方案的制定。传统电网评价体系常常表现为细致度不够、主观性较大,因而现实指导性不强。因此,建立了一套县域电网评价体系,该评价体系利用主成分分析(Principal component analysis,PCA)进行微观剖析,应用系统聚类分析(Hierarchical cluster analysis,HCA)实现宏观引导。其中,通过主成分分析实现对多元评价指标进行降维、去相关性处理,对各评价指标赋予不含主观因素的主成分权重,从而建立县域电网综合评价体系,并得出能反映县域电网在安全性、经济性、可靠性、适应性、优质性这五个性质上优劣程度的分数及排名。再利用系统聚类分析法对这些得分逐性逐层地进行聚类,以不同层面的系统聚类结果回溯定位于与之相应的由主成分分析法得出的排名,从而对县域电网不同指标模块的薄弱所在聚类研究,并结合当地县域负荷及经济发展情况制定相应的发展路径。应用结果表明,将主成分分析法及系统聚类分析法有机结合来对县域电网进行综合评价是切实有效的。 展开更多
关键词 县域电网 评价指标体系 成分分析 系统 SPSS 多层感知器训练
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玉米自交系抗旱相关性状的主成分分析与模糊聚类 被引量:22
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作者 胡树平 苏治军 +5 位作者 于晓芳 陈春梅 高聚林 吕佳雯 王鹏飞 许子清 《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心 2016年第6期81-88,176,共9页
采用主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)和模糊聚类(Fuzzy Clustering,FC)分析,对51个玉米自交系在正常灌溉和干旱胁迫条件下的主要农艺形状及部分生理指标进行分析并对其抗旱性进行综合评价。主成分分析结果表明,4个综合... 采用主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)和模糊聚类(Fuzzy Clustering,FC)分析,对51个玉米自交系在正常灌溉和干旱胁迫条件下的主要农艺形状及部分生理指标进行分析并对其抗旱性进行综合评价。主成分分析结果表明,4个综合主成分(2012TMC:丰产性因子-雄穗发育性因子,光合调控性因子,生长发育性因子,繁茂性因子;2012HT:丰产性因子-生长发育性因子,光合调控因子,繁茂性因子,雄穗发育因子)可代表两个地区(2012TMC和2012HT)玉米自交系抗旱性91.05%的原始数据信息量。利用抗旱性度量值进行模糊聚类,可将51个玉米自交系的抗旱性划分为4类,即耐旱、中度耐旱、中度干旱敏感和干旱敏感。其中H201、H21、英64、吉842、早49、吉8415、东46和沈137抗旱性强且稳定性好。利用主成分分析,结合模糊聚类的方法进行玉米自交系的抗旱性综合评价,不仅可以避免单一指标的片面性,而且可以较好地揭示玉米自交系抗旱相关性状与其抗旱性的关系。 展开更多
关键词 玉米自交系 农艺性状 生理指标 抗旱性 成分分析 模糊
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基于主成分分析的河流洪水系统聚类法 被引量:21
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作者 包为民 万新宇 +1 位作者 荆艳东 江鹏 《河海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期1-5,共5页
进行河流洪水聚类的目的是根据洪水特征的相似程度划分洪水类别,研究同类洪水的规律性以及应对措施.但是,洪水特征选择过多往往会增加计算的复杂程度,同时特征之间的相关性也使得信息大量重叠,导致计算结果失真.为此,提出基于主成分分... 进行河流洪水聚类的目的是根据洪水特征的相似程度划分洪水类别,研究同类洪水的规律性以及应对措施.但是,洪水特征选择过多往往会增加计算的复杂程度,同时特征之间的相关性也使得信息大量重叠,导致计算结果失真.为此,提出基于主成分分析的河流洪水系统聚类法.该法首先将所选的洪水特征综合成少数几个不相关的主成分,然后计算出每场洪水在各主成分上的得分值并将该值作为新的洪水特征值,最后根据这些新特征值进行洪水聚类.三门峡水库入库洪水聚类实例证明了该方法的可行性. 展开更多
关键词 洪水 成分分析
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基于层次聚类法和主成分分析法的铜陵市大气降尘污染元素来源解析研究 被引量:19
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作者 李湘凌 周涛发 +7 位作者 殷汉琴 张鑫 袁峰 范裕 陈永宁 陈兴仁 陈富荣 贾十军 《地质论评》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期283-288,共6页
本文采用层次聚类法和主成分分析法对有色金属矿山城市-铜陵市的大气降尘中污染元素,主要是重金属元素的来源进行了识别,并分析了各来源所占的比例。结果显示,铜陵市大气降尘中污染物主要来源于冶金和采矿,其次为燃煤、交通和土壤扬尘等... 本文采用层次聚类法和主成分分析法对有色金属矿山城市-铜陵市的大气降尘中污染元素,主要是重金属元素的来源进行了识别,并分析了各来源所占的比例。结果显示,铜陵市大气降尘中污染物主要来源于冶金和采矿,其次为燃煤、交通和土壤扬尘等,其贡献率分别为冶金源+采矿源43.29%,燃煤源32.23%,交通源和土壤源10.53%,其他源13.94%。因此,优先控制冶金尘、采矿尘和燃煤尘,可以有效降低铜陵市大气降尘中污染元素的含量。 展开更多
关键词 大气降尘 层次 成分分析 来源解析 铜陵市
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基于主成分-聚类分析法的31个省市经济发展水平的综合评价 被引量:3
15
作者 何远霞 王兰 焦登丹 《中国管理信息化》 2023年第14期177-179,共3页
文章主要以我国31个省、自治区和直辖市的经济发展水平为研究对象,选取能反映经济发展水平的18个经济指标,运用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)和系统聚类分析法,对31个省市的经济发展水平进行综合评价。
关键词 成分分析 系统 经济发展水平 综合评价
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基于主成分和多类判别分析的可见-红外光谱水蜜桃品种鉴别新方法 被引量:45
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作者 李晓丽 胡兴越 何勇 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期417-420,共4页
提出了一种用可见-近红外漫反射光谱技术快速鉴别水蜜桃品种的新方法.应用可见-近红外光谱仪测定三个品种水蜜桃的光谱曲线,再用主成分分析法对不同品种样本进行聚类分析,获取了水蜜桃可见-近红外光谱的特征信息,同时结合多类判别分析... 提出了一种用可见-近红外漫反射光谱技术快速鉴别水蜜桃品种的新方法.应用可见-近红外光谱仪测定三个品种水蜜桃的光谱曲线,再用主成分分析法对不同品种样本进行聚类分析,获取了水蜜桃可见-近红外光谱的特征信息,同时结合多类判别分析技术建立水蜜桃品种鉴别的模型.对经过预处理的光谱数据进行主成分分析,分析表明,以样本在第一主成分和第二主成分上的得分做出的二维散点图,对不同种类水蜜桃具有很好的聚类,能定性区分不同种类水蜜桃;经过主成分分析得到的前8个主成分的累积可信度已达94.38%,说明这8个变量能够代表绝大部分原始光谱的信息.从75个样本中随机抽取60个样本用于建立8个主成分变量的多类判别分析品种鉴别模型,余下的15个样本用于验证,准确率为100%.说明本文提出的方法具有明显的分类和鉴别作用. 展开更多
关键词 可见-近红外光谱 水蜜桃 成分分析 判别分析 鉴别
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基于聚类和主成分分析的神经网络预测模型 被引量:13
17
作者 林树宽 张冬岩 +2 位作者 李文贤 张天成 张一飞 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2005年第12期2160-2163,共4页
提出一种基于聚类和主成分分析的神经网络模型,用于高炉运行指标的实时预测.首先采用谱系聚类将特性分散的样本划分成不同的子类,然后采用主成分分析方法对影响目标数据的众多变量进行降维处理,在此基础上,构建了高炉运行指标的神经网... 提出一种基于聚类和主成分分析的神经网络模型,用于高炉运行指标的实时预测.首先采用谱系聚类将特性分散的样本划分成不同的子类,然后采用主成分分析方法对影响目标数据的众多变量进行降维处理,在此基础上,构建了高炉运行指标的神经网络预测模型,大大改善了预报的精度和效率.通过对采集的高炉数据进行测试,表明本文提出方法的有效性. 展开更多
关键词 成分分析 神经网络模型
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基于聚类的核主成分分析在特征提取中的应用 被引量:20
18
作者 王和勇 姚正安 李磊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第4期64-66,共3页
本文分析了一般主成分分析在处理非线性问题上的不足,阐述了核主成分分析方法及其计算速度的缺陷,提出了基于聚类的核主成分分析方法。试验结果显示:基于聚类的核主成分分析方法具有好的特征提取性能,相比核主成分分析大大提高了特征提... 本文分析了一般主成分分析在处理非线性问题上的不足,阐述了核主成分分析方法及其计算速度的缺陷,提出了基于聚类的核主成分分析方法。试验结果显示:基于聚类的核主成分分析方法具有好的特征提取性能,相比核主成分分析大大提高了特征提取的速度。 展开更多
关键词 成分分析 特征提取 成分分析方法 应用 非线性问题 计算速度 试验结果
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光谱结合主成分分析和模糊聚类方法的样品聚类与识别 被引量:19
19
作者 褚小立 袁洪福 陆婉珍 《分析化学》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2000年第4期421-427,共7页
针对紫外光谱结合化学计量学方法快速测定渣油烃族组成模型适应性问题,对渣油光谱进行主成分分析,以主成分得分作为聚类的特征变量进行模糊聚类,建立了光谱结合主成分分析和模糊聚类方法的样品聚类与识别方法。采用这种方法对3种常... 针对紫外光谱结合化学计量学方法快速测定渣油烃族组成模型适应性问题,对渣油光谱进行主成分分析,以主成分得分作为聚类的特征变量进行模糊聚类,建立了光谱结合主成分分析和模糊聚类方法的样品聚类与识别方法。采用这种方法对3种常见渣油(常压渣油、减压渣油和加氢渣油)进行了成功的分类和识别,为光谱结合化学计量分析方法中校正模型的正确选择提供了依据。 展开更多
关键词 渣油 紫外光谱 成分分析 模糊 模式识别
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基于主成分分析和FCM聚类的行驶工况研究 被引量:20
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作者 石琴 仇多洋 吴靖 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期70-76,共7页
在定义了运动学片段的基础上,对典型道路上采集的大量工况试验数据进行划分,从而获得大量运动学片段.用主成分分析法对12个表征道路运行特征的参数(包括加速比例、减速比例、匀速比例、怠速比例、平均速度、平均运行速度、最大速度、平... 在定义了运动学片段的基础上,对典型道路上采集的大量工况试验数据进行划分,从而获得大量运动学片段.用主成分分析法对12个表征道路运行特征的参数(包括加速比例、减速比例、匀速比例、怠速比例、平均速度、平均运行速度、最大速度、平均加速度、最大加速度、最小加速度、速度标准偏差和加速度标准偏差)进行压缩,得到4个主成分.利用模糊C均值聚类技术对所有运动学片段的第一和第二主成分得分进行分类,根据相关系数的大小及各类别的时间长度比选取合适片段,最终拟合出代表性工况.通过对特征参数和速度、加速度联合概率分布的误差分析可知,所提出的构建方法精度较高,拟合工况能综合反映合肥市实际道路的交通状况. 展开更多
关键词 行驶工况 运动学片段 成分分析 模糊C均值
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