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基于PCA多模型融合的滚动轴承性能退化指标构建
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作者 蒋丽英 郭濠 +2 位作者 李贺 刘明昆 张雷鸣 《沈阳航空航天大学学报》 2024年第1期54-60,共7页
单模型构建的滚动轴承性能健康指标仅能从本身的“单角度”来描述滚动轴承的性能退化状态,具有一定的局限性。为解决这个问题,提出一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)多模型融合的滚动轴承健康指标构建方法。该方法... 单模型构建的滚动轴承性能健康指标仅能从本身的“单角度”来描述滚动轴承的性能退化状态,具有一定的局限性。为解决这个问题,提出一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)多模型融合的滚动轴承健康指标构建方法。该方法分别采用支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)模型、自联想核回归(auto-associative kernel regression,AAKA)模型和高斯混合模型(gaussian mixture module,GMM)构建相应单模型的健康指标,再将3个单模型的健康指标经主成分分析(PCA)融合,并选取第一主成分作为能够包含“多角度”性能退化信息的健康指标(SAG-HI)。试验结果表明,相比于各单模型的健康指标,SAG-HI与滚动轴承保持可靠度的灰置信水平达到98.38%,其相关性、单调性和鲁棒性也均表现为最优,且通过包络谱分析验证了其能够准确且及时监测到早期故障发生时刻。 展开更多
关键词 滚动轴承 支持向量数据 自联想核回归 高斯混合模型 主成分分析 性能退化指标 多模型融合
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PCA3 and TMPRSS2-ERG gene fusions as diagnostic biomarkers for prostate cancer 被引量:13
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作者 Zheng Yang Lu Yu Zhe Wang 《Chinese Journal of Cancer Research》 SCIE CAS CSCD 2016年第1期65-71,共7页
The incidence of prostate cancer (PCa) is rising steadily among males in many countries. Serum prostate-specific antigen (PSA) is widely applied to clinical diagnosis and screening of PCa. However, the so-called g... The incidence of prostate cancer (PCa) is rising steadily among males in many countries. Serum prostate-specific antigen (PSA) is widely applied to clinical diagnosis and screening of PCa. However, the so-called grey area of PSA levels 4.0-10.0 ng/mL has a low specificity of 25-40% resulting in a high rate of negative biopsy and overtreatment. So in order to treat PCa patients in early stage, there is an urgent need for new biomarkers in PCa diagnosis. The PCA3 gene, a non-coding RNA (ncRNA) that is highly expressed in prostate cancer (PCa) cells, has been identified as a molecular biomarkers to detect PCa, of which PCA3 has already under clinical application. PCA3 is strongly overexpressed in malignant prostate tissue compared to benign or normal adjacent one. Newly, PCA3 is considered to be a promising biomarker in clinical diagnosis and targeted therapy. The diagnostic significance of PCA3, however, is awaiting further researches. Moreover, it has been demonstrated recently that TMPRSS2-ERG gene fusion is identified as the predominant genetic change in patients diagnosed with PCa. Recent study revealed that combination of the PC43 and TMPRSS2-ERG gene fusion test optimizes PCa detection compared with that of single biomarker, which would lead to a considerable reduction of the number of prostate biopsies. In this review, we focused on the potential use of PCA3 and TMPRSS2-ERG gene fusion detection in the diagnosis of PCa. 展开更多
关键词 Prostate prostate cancer antigen 3 pca3) TMPRSS2-ERG gene fusion prostate cancer pca biomarker
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一种基于通用模型的遥感影像并行处理算法——以PCA融合为例 被引量:3
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作者 史园莉 李海涛 +1 位作者 宋朝达 韩颜顺 《遥感信息》 CSCD 2011年第3期14-18,120,共6页
空间应用需求对遥感数据处理的时间和精度提出新的要求,为了高速、高效地解决应用需求,提出一种基于通用模型的粗粒度遥感影像并行处理算法,采用"分块驱动"和"影像处理链驱动"两种策略进行遥感影像的并行算法设计,... 空间应用需求对遥感数据处理的时间和精度提出新的要求,为了高速、高效地解决应用需求,提出一种基于通用模型的粗粒度遥感影像并行处理算法,采用"分块驱动"和"影像处理链驱动"两种策略进行遥感影像的并行算法设计,并对其进行MPI的实现。利用PCA融合算法在集群平台上进行并行性能测试,分析结果表明该算法在集群系统上获得了良好的视觉效果和近似线性的加速比,具有较好的扩展性和移植性。 展开更多
关键词 通用模型 分块驱动 影像处理链 pca融合 MPI
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基于PCA和NSCT变换的遥感图像融合方法 被引量:27
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作者 纪峰 李泽仁 +1 位作者 常霞 吴之亮 《图学学报》 CSCD 北大核心 2017年第2期247-252,共6页
为了改善非下采样Contourlet变换(NSCT)在图像细节信息表达的缺失问题,提出了一种新的基于主成分分析(PCA)和NSCT的遥感图像融合方法。首先对低空间分辨率多光谱(MS)图像进行PCA变换,提取第一主分量(PC1);其次,对PC1和高空间分辨率全色(... 为了改善非下采样Contourlet变换(NSCT)在图像细节信息表达的缺失问题,提出了一种新的基于主成分分析(PCA)和NSCT的遥感图像融合方法。首先对低空间分辨率多光谱(MS)图像进行PCA变换,提取第一主分量(PC1);其次,对PC1和高空间分辨率全色(PAN)图像进行NSCT变换,对二者的低频系数采用小波变换的融合规则,高频系数采用基于区域标准差自适应加权的融合规则;最后,经过PCA逆变换和NSCT逆变换得到融合图像。仿真实验结果表明,该方法不仅有效地融合了源图像的细节信息,而且得到了较好的视觉效果和较优的评价指标。 展开更多
关键词 遥感图像融合 NSCT变换 pca变换 小波变换 融合规则 区域标准差自适应加权
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PCA-LDA算法在性别鉴别中的应用 被引量:19
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作者 何国辉 甘俊英 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第19期208-210,213,共4页
结合主元分析(Principal Components Analysis,PCA)与线性鉴别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)的特点,提出用于性别鉴别的PCA-LDA算法。该算法通过PCA算法求得训练样本的特征子空间,并在此基础上计算LDA算法的特征子空间。将PC... 结合主元分析(Principal Components Analysis,PCA)与线性鉴别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)的特点,提出用于性别鉴别的PCA-LDA算法。该算法通过PCA算法求得训练样本的特征子空间,并在此基础上计算LDA算法的特征子空间。将PCA算法与LDA算法的特征子空间进行融合,获得PCA-LDA算法的融合特征空间。训练样本与测试样本分别朝融合特征空间投影,从而得到识别特征。利用最近邻准则即可完成性别鉴别。基于ORL(Olivetti Research Laboratory)人脸数据库的实验结果表明,PCA-LDA算法比PCA算法识别性能好,在性别鉴别中是一种有效的方法。 展开更多
关键词 性别鉴别 pca-LDA算法 融合算法
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遥感图像PCA融合的并行算法研究与实现 被引量:8
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作者 胡冰 周海芳 +1 位作者 王攀峰 刘衡竹 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2006年第10期153-155,161,共4页
文章针对已有的遥感图像PCA融合串行算法,提出了一种基于数据并行的新的PCA融合并行算法P-PCA,并对该并行算法进行了通信优化,在机群系统上进行了实现。针对IKONOS图像进行实验的结果表明该算法可获得良好的并行加速比,并行效率较高,为... 文章针对已有的遥感图像PCA融合串行算法,提出了一种基于数据并行的新的PCA融合并行算法P-PCA,并对该并行算法进行了通信优化,在机群系统上进行了实现。针对IKONOS图像进行实验的结果表明该算法可获得良好的并行加速比,并行效率较高,为遥感图像的实际应用提供了有益的指导和借鉴。 展开更多
关键词 遥感图像融合 pca 并行算法
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基于PCA特征和融合特征的ECG身份识别方法 被引量:2
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作者 杨向林 严洪 +3 位作者 任兆瑞 宋晋忠 姚宇华 李延军 《智能系统学报》 2010年第5期458-463,共6页
ECG作为一种活体生物特征用于身份识别在国际上引起了广泛重视.针对基于解析特征的ECG身份识别方法对特征点检测精度要求较高的缺点,提出一种仅需R波峰值点检测的ECG身份识别方法,该方法通过有针对性的设定相应阈值,将PCA特征和小波融... ECG作为一种活体生物特征用于身份识别在国际上引起了广泛重视.针对基于解析特征的ECG身份识别方法对特征点检测精度要求较高的缺点,提出一种仅需R波峰值点检测的ECG身份识别方法,该方法通过有针对性的设定相应阈值,将PCA特征和小波融合特征方法相结合.实验结果表明该方法优于PCA特征方法、波形特征方法和小波特征方法,既减少了特征点检测的复杂性和特征点检测不准确带来的误差,又可获得较高的识别率,是一种实时、高效算法. 展开更多
关键词 主成分分析 小波分解 融合特征 心电图 身份识别
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基于PCA多特征融合的肝脏B超临床医学图像识别研究与实现 被引量:7
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作者 张卫国 王桂花 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第4期239-243,共5页
针对任何单一特征都不能完整地表示医学图像的信息,提取医学图像的颜色特征、纹理特征以及区域形状特征,更多地保留图像的各种信息。并对提取的特征利用主成分分析(PCA)方法进行特征级的数据融合。针对维数对PCA的计算量影响,在PCA融合... 针对任何单一特征都不能完整地表示医学图像的信息,提取医学图像的颜色特征、纹理特征以及区域形状特征,更多地保留图像的各种信息。并对提取的特征利用主成分分析(PCA)方法进行特征级的数据融合。针对维数对PCA的计算量影响,在PCA融合之前利用模糊方法进行特征的粗选择,有效地降低了特征维数。以肝脏B超图像为研究对象进行实验,结果表明,融合后的数据维数有极大的改善,识别效果良好。 展开更多
关键词 特征提取 特征选择 pca特征级融合 医学图像识别
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基于多特征PCA融合的SVM质量异常识别 被引量:1
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作者 刘玉敏 张帅 《河南大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第6期731-737,共7页
为了提高动态过程质量异常模式识别的精度,提出一种基于主元分析的多特征融合方法.首先提取出样本数据的统计特征和几何特征;接着将混合的多种特征进行PCA处理,提取出主元特征向量;然后利用粒子群算法寻找SVM分类器的最优参数;最后,通... 为了提高动态过程质量异常模式识别的精度,提出一种基于主元分析的多特征融合方法.首先提取出样本数据的统计特征和几何特征;接着将混合的多种特征进行PCA处理,提取出主元特征向量;然后利用粒子群算法寻找SVM分类器的最优参数;最后,通过仿真实验与其他识别方法进行对比,实验结果表明:本文提出的多特征PCA融合方法具有较高的识别精度,为质量异常模式识别研究提供了新的方法. 展开更多
关键词 主元分析 特征融合 支持向量机 动态过程 模式识别
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基于NSCT变换和PCA的图像融合算法 被引量:3
10
作者 吴粉侠 李红 李洪星 《航空计算技术》 2015年第3期47-51,共5页
针对小波变换与Contourlet变换的不足,提出了一种将非下采样Contourlet变换与主成分分析相结合的图像融合算法。对已配准好的融合源图像作NSCT分解,采用PCA加权融合规则对低频系数处理,采用边缘强度最大的规则对各高频子带系数作融合处... 针对小波变换与Contourlet变换的不足,提出了一种将非下采样Contourlet变换与主成分分析相结合的图像融合算法。对已配准好的融合源图像作NSCT分解,采用PCA加权融合规则对低频系数处理,采用边缘强度最大的规则对各高频子带系数作融合处理,分别得到融合图像的变换系数,对该系数经NSCT逆变换重构得到融合图像。实验结果表明,算法有效地融合了源图像中的重要信息,融合图像边缘、纹理、细节清晰,得到较好视觉效果和较优的评价指标。 展开更多
关键词 图像融合 非采样CONTOURLET变换 边缘强度 主成分分析
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应用主成分分解(PCA)法的图像融合技术 被引量:16
11
作者 王文武 《微计算机信息》 北大核心 2007年第04X期285-286,241,共3页
本文在非多尺度分解的框架下,针对像素级的图像融合,提出了一种基于PCA分解的图像融合算法。该算法利用主成分分解可以保留原数据中的主要信息这一特点,由源图像获取数据的协方差矩阵,协方差矩阵的特征值和特征向量,据此确定图像融合算... 本文在非多尺度分解的框架下,针对像素级的图像融合,提出了一种基于PCA分解的图像融合算法。该算法利用主成分分解可以保留原数据中的主要信息这一特点,由源图像获取数据的协方差矩阵,协方差矩阵的特征值和特征向量,据此确定图像融合算法中的加权系数和最终融合图像。试验表明,应用该算法融合后的图像取得了满意的效果. 展开更多
关键词 非多尺度分解 pca 图像融合
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基于NSCT的PCA与PCNN相结合的图像融合算法 被引量:4
12
作者 吴粉侠 段群 《计算机技术与发展》 2015年第12期72-75,79,共5页
为了克服小波变换与Contourlet变换在图像融合应用中的不足,文中提出了一种基于非下采样Contourlet变换(Non-Subsampled Contourlet Transform,NSCT)与主成分分析(Principal Component Analysis)及脉冲耦合神经网络(PulseCoupled Neural... 为了克服小波变换与Contourlet变换在图像融合应用中的不足,文中提出了一种基于非下采样Contourlet变换(Non-Subsampled Contourlet Transform,NSCT)与主成分分析(Principal Component Analysis)及脉冲耦合神经网络(PulseCoupled Neural Networks,PCNN)相结合的融合算法。首先对被融合图像执行NSCT分解,将图像分解为一个低频子带图像和多个高频子带图像,利用PCA加权规则融合低频子带图像得到融合图像的低频子带图像,利用PCNN规则融合各高频子带图像得到融合图像的高频子带图像,最后经NSCT逆变换重构图像。实验结果表明,该算法有效地融合了源图像中的重要信息,融合图像边缘、纹理、细节清晰,得到了较好的视觉效果和较优的评价指标。 展开更多
关键词 图像融合 非采样CONTOURLET变换 脉冲耦合神经网络 主成分分析
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DWT、NSCT和改进PCA协同组合红外偏振图像融合 被引量:9
13
作者 杨风暴 董安冉 +1 位作者 张雷 吉琳娜 《红外技术》 CSCD 北大核心 2017年第3期201-208,共8页
为充分保留红外光强和偏振图像细节、强度等信息,综合多算法的优势性能,提出一种DWT、NSCT和改进PCA的多算法协同组合融合新方法,在考虑3种算法互补协同关系基础上,充分保留源图重要目标和细节信息。首先,用离散小波变换(DWT)将源图分... 为充分保留红外光强和偏振图像细节、强度等信息,综合多算法的优势性能,提出一种DWT、NSCT和改进PCA的多算法协同组合融合新方法,在考虑3种算法互补协同关系基础上,充分保留源图重要目标和细节信息。首先,用离散小波变换(DWT)将源图分解为高低频分量,低频用非下采样轮廓波变换(NSCT)再次分解;其次,对主成分分析法(PCA)进行权值改进,分块融合NSCT分解所得低频分量;然后,提出"相关系数-局部能量-局部标准差"规则融合NSCT分解所得高频,用"层内对比度"规则融合DWT分解所得高频;最后,NSCT逆变换重构所得图像作为DWT低频融合图,再用DWT逆变换获得最终融合图像。实验结果表明,所提方法在视觉效果、细节层次及保留等方面比单一或简单组合方法更具优势,对不同场景适应性较强。 展开更多
关键词 图像融合 红外偏振 协同融合 DWT NSCT pca
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基于PCA和LBP的自适应加权融合人脸识别算法 被引量:8
14
作者 杨艳 郭振铎 徐庆伟 《中原工学院学报》 CAS 2018年第6期75-80,共6页
人脸识别技术易受光照、姿态和表情等影响,为增强人脸识别算法的鲁棒性,提出了一种基于PCA和LBP的自适应加权融合识别算法。首先,采用PCA和LBP算法提取人脸图像的特征;然后,利用CRC-RLS算法分别计算不同特征对应的协同表示误差;最后,提... 人脸识别技术易受光照、姿态和表情等影响,为增强人脸识别算法的鲁棒性,提出了一种基于PCA和LBP的自适应加权融合识别算法。首先,采用PCA和LBP算法提取人脸图像的特征;然后,利用CRC-RLS算法分别计算不同特征对应的协同表示误差;最后,提出一种基于L2范数的CCI指标,自适应地计算融合权重,并采用分数层加权融合策略实现对人脸图像的识别。实验结果表明,相对于传统的基于PCA或LBP特征的人脸识别算法,本文算法不仅具有较好的鲁棒性,而且可以显著提高人脸图像的识别率。 展开更多
关键词 人脸识别 LBP pca 协同表示 分数层融合
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基于PCA+FisherTrees特征融合的木材识别 被引量:6
15
作者 刘子豪 汪杭军 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期122-128,共7页
提出一种高效的基于PCA和FisherTrees特征融合的木材识别方法,首先把训练样本分别投影到PCA和FisherTrees空间,得到PCA特征和FisherTrees特征;然后通过算术均值、交换转置均值和加权均值进行特征融合,将融合后的特征应用不同距离函数的... 提出一种高效的基于PCA和FisherTrees特征融合的木材识别方法,首先把训练样本分别投影到PCA和FisherTrees空间,得到PCA特征和FisherTrees特征;然后通过算术均值、交换转置均值和加权均值进行特征融合,将融合后的特征应用不同距离函数的分类器进行分类。结果表明:通过交换转置均值融合PCA和FisherTrees特征,然后使用余弦角分类器能获得最好的识别效果。 展开更多
关键词 特征融合 主成分分析(pca) 费舍尔树(FisherTrees) 木材识别
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基于特征量积与PCA的小波遥感图像融合 被引量:4
16
作者 刘成云 陈振学 +1 位作者 常发亮 尹秉坤 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第33期201-204,共4页
在遥感图像融合中,传统PCA算法会损失部分有用信息,从而使得融合结果的光谱分辨率受到较大影响,针对这种情况,借助小波变换优良的时频分析特性,利用特征量积来融合多光谱图像的第一主成分,实现了一种基于特征量积与PCA的小波遥感图像融... 在遥感图像融合中,传统PCA算法会损失部分有用信息,从而使得融合结果的光谱分辨率受到较大影响,针对这种情况,借助小波变换优良的时频分析特性,利用特征量积来融合多光谱图像的第一主成分,实现了一种基于特征量积与PCA的小波遥感图像融合算法。通过对来自不同场景不同卫星的多光谱和全色图像进行融合实验,结果表明,该算法无论在主观视觉还是在客观统计数据上,均具有比其他方法较佳的融合效果。 展开更多
关键词 特征量积 主成分分析(pca)变换 遥感图像融合 小波变换
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基于分段行列2D-PCA的高光谱图像数据降维方法 被引量:10
17
作者 张筱晗 杨桄 +1 位作者 黄俊华 杨永波 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第9期256-262,共7页
针对传统二维主成分分析(2D-PCA)方法不能直接应用于高光谱图像数据降维的不足,提出一种基于分段行列2D-PCA的降维方法。利用高光谱图像波段间的相关系数进行波段子空间划分,在各子空间内通过旋转构建新的数据模型,以2D-PCA方法提取其... 针对传统二维主成分分析(2D-PCA)方法不能直接应用于高光谱图像数据降维的不足,提出一种基于分段行列2D-PCA的降维方法。利用高光谱图像波段间的相关系数进行波段子空间划分,在各子空间内通过旋转构建新的数据模型,以2D-PCA方法提取其行、列主成分信息,经过图像重建得到行、列主成分图像,对各波段子空间的行、列主成分图像进行小波分解,按照不同规则融合低频、高频系数,再通过小波逆变换得到降维后的图像。实验结果表明,与PCA和分段PCA方法相比,该方法在保证降维图像质量的前提下可缩短运算时间,提高高光谱图像的降维效率。 展开更多
关键词 高光谱图像 数据降维 二维主成分分析 波段子空间划分 小波融合
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基于2DPCA的遥感图像融合算法研究 被引量:1
18
作者 吴学明 杨武年 《地质科技情报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期97-101,共5页
基于PCA的遥感图像融合算法思想简单,实现起来较容易,而且遥感图像融合的性能也较好。但这种方法也有一些缺点:①不能有效利用图像的结构信息;②光谱信息损失较多;③灵活性较差。针对这些问题,首次提出了一种基于2DPCA的遥感图像融合算... 基于PCA的遥感图像融合算法思想简单,实现起来较容易,而且遥感图像融合的性能也较好。但这种方法也有一些缺点:①不能有效利用图像的结构信息;②光谱信息损失较多;③灵活性较差。针对这些问题,首次提出了一种基于2DPCA的遥感图像融合算法。与PCA融合算法相比,基于2DPCA的融合算法的主要特点是:①直接对图像矩阵进行2DPCA分析,因而可以有效利用图像的二维结构信息;②多光谱图像的特征矩阵主成分的替换个数可以是一个或多个,这样就可以调节光谱信息的保持程度和空间分辨率的改善程度,从而获得不同融合质量的图像,具有更好的灵活性;③融合后的图像不仅光谱信息得到了较好保持,空间分辨率获得了明显改善,而且图像色彩也得到了增强。 展开更多
关键词 图像融合 遥感 pca 2Dpca
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基于PCA分解的图像融合框架 被引量:8
19
作者 潘瑜 孙权森 夏德深 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第13期210-212,共3页
提出一种基于主成分分析(PCA)分解的图像融合框架。对源图像进行主成分分析,依据前几个主成分重建图像,经过下采样过程得到近似图像,对近似图像进行上采样,得到上层图像的差异图像(即细节图像),将最底层近似图像与各层细节图像进行累加... 提出一种基于主成分分析(PCA)分解的图像融合框架。对源图像进行主成分分析,依据前几个主成分重建图像,经过下采样过程得到近似图像,对近似图像进行上采样,得到上层图像的差异图像(即细节图像),将最底层近似图像与各层细节图像进行累加完成图像的重构。实验结果表明,该方法能保持图像细节,具有较好的融合效果。 展开更多
关键词 图像融合 主成分分析 近似图像 细节图像 多尺度分解
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基于PCA的拉普拉斯金字塔变换融合算法研究 被引量:15
20
作者 马先喜 彭力 徐红 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第8期211-213,共3页
阐述了基于主元分析的拉普拉斯金字塔图像融合的原理和方法:对原图像分别进行拉普拉斯金字塔分解,分别对高频部分采用主元分析(PCA)法融合,对低频部分采用平均梯度法进行融合,对拉普拉斯金字塔做反变换得到最终的融合图像。通过对可见... 阐述了基于主元分析的拉普拉斯金字塔图像融合的原理和方法:对原图像分别进行拉普拉斯金字塔分解,分别对高频部分采用主元分析(PCA)法融合,对低频部分采用平均梯度法进行融合,对拉普拉斯金字塔做反变换得到最终的融合图像。通过对可见光与红外图像的融合,以及对不同焦距图像融合的结果分析,该算法比单纯的PCA和拉普拉斯图像融合能得到具有更多有用信息的高对比度的融合图像。 展开更多
关键词 图像融合 拉普拉斯金字塔 主元分析 平均梯度
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