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基于MICA-OCSVM的间歇过程故障监测 被引量:1
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作者 王普 张亚潮 +1 位作者 高学金 齐咏生 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1472-1477,共6页
针对多向独立成分分析(multi-way independent component analysis,MICA)需要假设过程变量服从非高斯分布的要求,以及MICA基于马氏距离构造的监控统计量会导致故障检测率降低的问题,研究了一种将多向独立成分分析与单类支持向量机(one-c... 针对多向独立成分分析(multi-way independent component analysis,MICA)需要假设过程变量服从非高斯分布的要求,以及MICA基于马氏距离构造的监控统计量会导致故障检测率降低的问题,研究了一种将多向独立成分分析与单类支持向量机(one-class support vector machines,OCSVM)相结合的MICA-OCSVM监测方法.首先采用MICA提取间歇过程所有批次的独立成分;然后分别对每个时刻的所有批次的独立成分进行OCSVM建模,利用确定的决策超平面构造非线性的监控统计量;最后计算所有建模数据的监控统计量,并利用核密度估计确定相应的控制限.将该方法应用到青霉素发酵过程仿真平台,实验结果表明:该方法相比于传统的MICA故障监测方法,无需考虑过程变量服从何种分布,能够有效利用独立成分的结构信息,故障的误报率、漏报率明显降低. 展开更多
关键词 多向独立成分分析 单类支持向量机 间歇过程 故障监测
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基于MICA技术的胎儿心电信号提取的应用研究 被引量:1
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作者 谢永红 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第14期235-240,共6页
多维独立分析(Multidimensional Independent Component Analysis,MICA)方法适用于实现多分量信号分析和分量提取,可实际应用于对胎儿心电信号的提取。为了说明MICA算法分离结果的可靠性,利用动态心电合成模型生成仿真的心电信号数据进... 多维独立分析(Multidimensional Independent Component Analysis,MICA)方法适用于实现多分量信号分析和分量提取,可实际应用于对胎儿心电信号的提取。为了说明MICA算法分离结果的可靠性,利用动态心电合成模型生成仿真的心电信号数据进行了验证,用vkMICA、cfMICA、SJADE、MSOBI四种MICA算法对实际采集到孕妇心电数据集进行了处理。实验结果显示,四种MICA算法可提取出较纯净的胎儿心电信号,并能较好地反映出胎儿心电信号的实际特征。 展开更多
关键词 多维独立成分分析 联合块对角化技术 胎儿心电信号 算法
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一种基于新型数据预测方法的MICA仿真研究
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作者 白丽娜 高翔 +1 位作者 苑明哲 曹景兴 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2009年第2期134-138,共5页
在多元统计过程监控中,为解决因未知过程数据统计分布而产生误报漏报的现象,提出一种结合多向独立元分析法(MICA)和广义相关系数(GCC)数据预测的综合方法,进行在线监控过程的仿真。MICA分析方法能有效分解各变量的关联关系,且不需考虑... 在多元统计过程监控中,为解决因未知过程数据统计分布而产生误报漏报的现象,提出一种结合多向独立元分析法(MICA)和广义相关系数(GCC)数据预测的综合方法,进行在线监控过程的仿真。MICA分析方法能有效分解各变量的关联关系,且不需考虑建模数据是否符合正态分布,用此方法计算的独立元变量能更好地描述过程的变化规律。为提高预报未来过程故障的能力,提出用广义相关系数法进行数据预测:确定与运行轨迹相似的监控模型库中的轨迹,并使其相应部分承接于运行轨迹之后。现场采集聚氯乙烯聚合过程的数据进行仿真,仿真结果显示:对于在线监控和在线故障诊断方面,这种新型预测方法优于其它传统处理预测问题的方法。 展开更多
关键词 广义相关系数法 间歇过程 多向独立元分析法 故障诊断
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基于多线性独立成分分析的掌纹识别 被引量:5
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作者 郭金玉 谷丽华 +1 位作者 李元 曾静 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第12期13-15,18,共4页
为快速有效地在掌纹识别中学习多种因素的高阶统计独立成分,利用多线性独立成分分析方法对掌纹张量进行降维,得到低维的模式矩阵,将掌纹图像向模式矩阵上投影以提取核心张量,通过计算核心张量间的余弦距离实现掌纹匹配。基于PolyU掌纹... 为快速有效地在掌纹识别中学习多种因素的高阶统计独立成分,利用多线性独立成分分析方法对掌纹张量进行降维,得到低维的模式矩阵,将掌纹图像向模式矩阵上投影以提取核心张量,通过计算核心张量间的余弦距离实现掌纹匹配。基于PolyU掌纹图像库的实验结果表明,与主成分分析(PCA)、二维PCA、独立成分分析和多线性PCA相比,该方法的识别率最高,且满足系统实时性要求。 展开更多
关键词 掌纹识别 主成分分析 二维主成分分析 多线性主成分分析 独立成分分析 多线性独立成分分析
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多维盲信源分离的联合块对角化方法 被引量:5
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作者 张延良 楼顺天 张伟涛 《信号处理》 CSCD 北大核心 2010年第6期880-885,共6页
根据多维盲信源分离中源信号组内相关、组间独立的特点,提出一种利用联合块对角化解决该问题的方法,并用经过改造的雅克比算法实现。源信号自相关矩阵具有块对角结构,使得白化后观测数据的时延相关矩阵具有可联合块对角化的结构,因此可... 根据多维盲信源分离中源信号组内相关、组间独立的特点,提出一种利用联合块对角化解决该问题的方法,并用经过改造的雅克比算法实现。源信号自相关矩阵具有块对角结构,使得白化后观测数据的时延相关矩阵具有可联合块对角化的结构,因此可以通过联合块对角化来辨识分离矩阵中的正交部分以恢复源信号。针对联合块对角化的特点,对传统的雅克比方法加以改造,将GIVENS旋转矩阵中参数的选择问题转化为一元四次三角函数多项式的优化问题,同时调整旋转的循环顺序。这样,通过连续的GIVENS旋转即可实现联合块对角化。实验仿真和分析表明了算法的有效性。 展开更多
关键词 盲信源分离 多维独立成分分析 白化 近似联合块对角化 雅克比方法
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多类型噪声中的独立成分分离算法 被引量:6
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作者 冯平兴 魏平 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期352-356,共5页
该文将一般的噪声独立成分分离算法扩展到多类型噪声混合环境。为了识别观测数据中的多类型噪声成份,利用基于S估计原理的非多项式函数,对观测数据进行投影分析,给出脉冲噪声阈值估计及噪声去除和重构信号方法。此外,结合独立噪声分析算... 该文将一般的噪声独立成分分离算法扩展到多类型噪声混合环境。为了识别观测数据中的多类型噪声成份,利用基于S估计原理的非多项式函数,对观测数据进行投影分析,给出脉冲噪声阈值估计及噪声去除和重构信号方法。此外,结合独立噪声分析算法,提出了一种针对多类型噪声的快速独立成份分离算法。该算法解决了传统噪声ICA在多类型噪声环境,特别是脉冲噪声时的失效性问题,极大地提高了噪声ICA算法的分离性能。仿真分析验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 独立成分分析 多维信号处理 噪声 噪声算法
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Multi-dimensional blind separation method for STBC systems 被引量:3
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作者 Minggang Luo Liping Li +1 位作者 Guobing Qian Huaguo Zhang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2013年第6期912-918,共7页
Intercepted signal blind separation is a research topic with high importance for both military and civilian communication systems. A blind separation method for space-time block code (STBC) systems is proposed by us... Intercepted signal blind separation is a research topic with high importance for both military and civilian communication systems. A blind separation method for space-time block code (STBC) systems is proposed by using the ordinary independent component analysis (ICA). This method cannot work when specific complex modulations are employed since the assumption of mutual independence cannot be satisfied. The analysis shows that source signals, which are group-wise independent and use multi-dimensional ICA (MICA) instead of ordinary ICA, can be applied in this case. Utilizing the block-diagonal structure of the cumulant matrices, the JADE algorithm is generalized to the multidimensional case to separate the received data into mutually independent groups. Compared with ordinary ICA algorithms, the proposed method does not introduce additional ambiguities. Simulations show that the proposed method overcomes the drawback and achieves a better performance without utilizing coding information than channel estimation based algorithms. 展开更多
关键词 multiple input multiple output (MIMO) space-time block code (STBC) multi-dimensional independent component analysis (mica blind separation
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基于多维独立成分分析的数值仿真与分析
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作者 谢永红 张国伟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第4期994-998,共5页
通过引入一个用于评价多维独立成分分析(MICA)算法性能的指标,进行数值仿真来研究其分离性。将多维Amari分离误差作为度量多维独立成分分析算法性能的一个重要指标,在比较分析研究vkMICA、cfMICA、MSOBI、SJADE等四个算法的分离性能的... 通过引入一个用于评价多维独立成分分析(MICA)算法性能的指标,进行数值仿真来研究其分离性。将多维Amari分离误差作为度量多维独立成分分析算法性能的一个重要指标,在比较分析研究vkMICA、cfMICA、MSOBI、SJADE等四个算法的分离性能的基础上,使用随机分布生成的字母信号进行仿真与测试,直观地显示了MICA模型的分离效果和不确定性。研究结果显示,MICA是一种非常有效的进行多维源信号分析的方法。 展开更多
关键词 多维独立成分分析 多维Amari 数值仿真 信号测试
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基于多线性核主成分分析的掌纹识别 被引量:13
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作者 郭金玉 孔晓光 +1 位作者 李元 曾静 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期288-291,共4页
提出运用多线性核主成分分析(MKPCA)的一种新方法进行掌纹识别。首先MKPCA通过非线性变换,将输入样本图像向高维特征空间F上投影,运用多线性主成分分析(MPCA)直接对掌纹张量进行降维,得到低维的投影张量;然后掌纹图像向张量子空间上投... 提出运用多线性核主成分分析(MKPCA)的一种新方法进行掌纹识别。首先MKPCA通过非线性变换,将输入样本图像向高维特征空间F上投影,运用多线性主成分分析(MPCA)直接对掌纹张量进行降维,得到低维的投影张量;然后掌纹图像向张量子空间上投影提取特征向量;最后计算特征向量间的余弦距离进行掌纹匹配。运用PolyU掌纹图像库,对本文算法进行测试。实验结果表明,与传统算法相比,本文算法的识别率(RR)最高为99%,特征提取和匹配总时间为1.832 s,满足实时系统的要求。 展开更多
关键词 图像处理 掌纹识别 主成分分析(PCA) 多线性主成分分析(MPCA) 多线性独立成分分析(mica)
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结构图的谱分解及聚类研究 被引量:3
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作者 孔敏 陈思宝 +1 位作者 赵海峰 罗斌 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2006年第5期674-679,共6页
探索用图谱方法嵌入和聚类非加权图,以图的邻接矩阵主要特征向量来定义邻接矩阵的特征模.对每个特征模,我们计算谱特征向量,包括特征模周界、特征模体积、Cheeger 常数、模间邻接矩阵和模间边界距离.用两种对比方法嵌入这些向量到一个... 探索用图谱方法嵌入和聚类非加权图,以图的邻接矩阵主要特征向量来定义邻接矩阵的特征模.对每个特征模,我们计算谱特征向量,包括特征模周界、特征模体积、Cheeger 常数、模间邻接矩阵和模间边界距离.用两种对比方法嵌入这些向量到一个模式空间:1)用谱模式特征的协方差矩阵的主成分分析(PCA)和独立分量分析(ICA);2)两类模式向量在 L2范数下的多维尺度变换方法(MDS).另外,我们在三维多面体的二维图像中用角点特征来表示邻近图,以描述不同嵌入方法的聚类效果. 展开更多
关键词 图谱 图聚类 主成分分析 独立分量分析 多维尺度变换
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