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Robust Principal Component Analysis Integrating Sparse and Low-Rank Priors
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作者 Wei Zhai Fanlong Zhang 《Journal of Computer and Communications》 2024年第4期1-13,共13页
Principal Component Analysis (PCA) is a widely used technique for data analysis and dimensionality reduction, but its sensitivity to feature scale and outliers limits its applicability. Robust Principal Component Anal... Principal Component Analysis (PCA) is a widely used technique for data analysis and dimensionality reduction, but its sensitivity to feature scale and outliers limits its applicability. Robust Principal Component Analysis (RPCA) addresses these limitations by decomposing data into a low-rank matrix capturing the underlying structure and a sparse matrix identifying outliers, enhancing robustness against noise and outliers. This paper introduces a novel RPCA variant, Robust PCA Integrating Sparse and Low-rank Priors (RPCA-SL). Each prior targets a specific aspect of the data’s underlying structure and their combination allows for a more nuanced and accurate separation of the main data components from outliers and noise. Then RPCA-SL is solved by employing a proximal gradient algorithm for improved anomaly detection and data decomposition. Experimental results on simulation and real data demonstrate significant advancements. 展开更多
关键词 Robust Principal Component analysis Sparse Matrix low-rank Matrix Hyperspectral Image
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低复杂度的盲源分离和去混响联合优化方法 被引量:1
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作者 王泰辉 杨飞然 杨军 《声学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期163-170,共8页
提出了一种低复杂度的基于加权预测误差(WPE)的独立低秩矩阵分析(ILRMA)方法。与现有的WPE-ILRMA方法把预测矩阵当成一个整体来处理不同,所提方法将预测矩阵展开来推导代价函数,利用不同声源的混合滤波器和分离滤波器之间的正交性简化... 提出了一种低复杂度的基于加权预测误差(WPE)的独立低秩矩阵分析(ILRMA)方法。与现有的WPE-ILRMA方法把预测矩阵当成一个整体来处理不同,所提方法将预测矩阵展开来推导代价函数,利用不同声源的混合滤波器和分离滤波器之间的正交性简化代价函数的优化过程,进而以更低的计算复杂度对混合信号去混响。通过利用解耦预测矩阵和分离滤波器之间的关系,所提方法将维数较大的矩阵求逆转化为维数较小的矩阵求逆,从而取得了比WPE-ILMRA方法更低的计算复杂度。在最大似然框架下推导了所提方法的代价函数,并采用坐标梯度下降算法来估计参数。实验结果表明,所提方法能以更低的计算复杂度和更高的稳定性取得与WPE-ILRMA方法相似的分离性能。 展开更多
关键词 盲源分离 加权预测误差 独立低秩矩阵分析 低复杂度
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扩散噪声环境下的多通道盲语音分离方法
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作者 刘升东 杨飞然 +2 位作者 王谋 李茁 杨军 《声学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1304-1314,共11页
适用于超定系统的处理扩散噪声的独立向量提取方法受限于高斯噪声假设,无法消除与目标声源同方向的扩散噪声。为此,提出了一种适用于扩散噪声环境的多通道盲源分离方法。该方法假设扩散噪声在各个方向上的能量分布均匀且具有时变特性。... 适用于超定系统的处理扩散噪声的独立向量提取方法受限于高斯噪声假设,无法消除与目标声源同方向的扩散噪声。为此,提出了一种适用于扩散噪声环境的多通道盲源分离方法。该方法假设扩散噪声在各个方向上的能量分布均匀且具有时变特性。采用低秩声源模型和秩1空间模型构建适用于扩散噪声环境下混合信号的概率模型。在此基础上,通过最大似然准则推导出分离矩阵的更新公式,并估计语音和噪声的功率谱密度。最后,利用维纳滤波抑制与目标声源相同方向的扩散噪声。仿真实验结果表明,所提方法的声源分离性能和抑制噪声能力比现有算法取得了显著提高,验证了其在复杂噪声环境下的有效性。 展开更多
关键词 盲源分离 非负矩阵分解 独立低秩矩阵分析 扩散噪声
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矩阵数据的分类预测方法
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作者 汪钱荣 陈文钰 赵为华 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2024年第6期39-44,共6页
文章在矩阵正态分布下研究矩阵数据的参数估计及其分类方法。首先,基于低秩分解和矩阵正态分布的惩罚似然函数方法提出矩阵数据的参数估计和秩的自适应确定方法;其次,应用块坐标下降方法与增广拉格朗日乘子算法给出有效的迭代估计算法;... 文章在矩阵正态分布下研究矩阵数据的参数估计及其分类方法。首先,基于低秩分解和矩阵正态分布的惩罚似然函数方法提出矩阵数据的参数估计和秩的自适应确定方法;其次,应用块坐标下降方法与增广拉格朗日乘子算法给出有效的迭代估计算法;然后,基于判别分析方法提出低秩分解下的分类预测规则;最后,通过大量数值模拟及卫星陆地资源数据和手写体数字的识别应用,验证了低秩估计方法对提高矩阵数据的估计和分类预测精度具有明显的效果。 展开更多
关键词 矩阵正态分布 低秩分解 判别分析 分类预测
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神府块煤干馏过程中颗粒破碎与无机矿物质赋存规律
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作者 俞楠 邹冲 +3 位作者 李彦雄 李信 张哲 赵迁龙 《洁净煤技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期127-134,共8页
为研究神府煤田低阶煤在内热立式干馏炉内干馏过程中的破碎特性和无机矿物质分布规律,分析了干馏用主力低阶煤的基础煤质特性和其中所含主要无机矿物质,研究了13家使用相同干馏工艺和规模的兰炭企业的内热立式干馏炉所产兰炭的粒度分布... 为研究神府煤田低阶煤在内热立式干馏炉内干馏过程中的破碎特性和无机矿物质分布规律,分析了干馏用主力低阶煤的基础煤质特性和其中所含主要无机矿物质,研究了13家使用相同干馏工艺和规模的兰炭企业的内热立式干馏炉所产兰炭的粒度分布、工业分析和无机矿物组成情况,并采用井式炉制备了不同温度热解兰炭,采用兰炭机械强度测定仪对兰炭进行机械破碎,分析了破碎后兰炭的粒度分布和不同粒度兰炭灰分产率情况。结果表明:神府煤田不同矿区原煤的基本组成、无机矿物质含量和热稳定性存在显著差异。SiO_(2)、CaO、Al_(2)O_(3)和Fe_(2)O_(3)是原煤灰分的主要成分,原煤灰分中SiO_(2)含量最高,随原煤中灰分升高,煤灰中SiO_(2)含量逐渐增高,CaO含量逐渐降低。中块兰炭和小块兰炭在干馏炉所产兰炭中占比最高,二者之和超过62%。块煤在干馏过程颗粒破碎程度主要由原煤本身属性和炉内机械作用决定,通过原煤的热稳定性可预测大致原煤在干馏炉内颗粒破碎的程度,基于原煤热稳定性T_(S+6)确定了工业生产时兰炭末质量占比预测公式。随兰炭粒度降低,兰炭灰分先降低后升高,兰炭灰分中SiO_(2)和Al_(2)O_(3)含量先升高后降低,而CaO含量先降低后升高,中块兰炭SiO_(2)和Al_(2)O_(3)含量最高,CaO含量最低,兰炭灰分产率由原煤灰分产率及兰炭在干馏炉内的反应程度决定。随干馏温度提高,受煤中挥发分析出和有机基团变化的影响,兰炭破碎程度先升高后降低再升高。 展开更多
关键词 热解 低阶煤 破碎 粒度 工业分析 无机矿物质 热解温度
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海洋条件下非能动系统高效全局敏感性分析方法研究
6
作者 张世琦 彭敏俊 +2 位作者 夏庚磊 王晨阳 商贺 《核技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期149-158,共10页
非能动系统运行过程中包含大量的不确定性参数,一般通过最佳估算加不确定性分析对其可靠性进行评估,评估过程中一个重要的步骤是参数的敏感性分析,用来识别系统关键参数以降低模型复杂性。传统的全局敏感性分析因其高昂的计算成本难以... 非能动系统运行过程中包含大量的不确定性参数,一般通过最佳估算加不确定性分析对其可靠性进行评估,评估过程中一个重要的步骤是参数的敏感性分析,用来识别系统关键参数以降低模型复杂性。传统的全局敏感性分析因其高昂的计算成本难以被应用于复杂的核动力系统中,为提高其分析效率,本研究提出采用低秩近似(Low-Rank Approximations,LRA)方法改进基于蒙特卡罗的Sobol方法,并利用多个基准题验证所提方法的有效性。最后用此方法对某一体化压水堆的非能动余热排出系统进行敏感性分析。结果表明:本文所提方法仅需200次模拟计算,耗时约55 min就能准确识别系统关键参数,且与Sobol方法运行1.0×10^(5)次模拟计算,耗时约19 d所得到的敏感性排序结果一致。因此,本研究建立的高效全局敏感性分析方法可为非能动系统的可靠性分析和设计优化等过程提供有效指导。 展开更多
关键词 非能动安全系统 敏感性分析 低秩近似 Sobol 海洋条件
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基于增强的鲁棒主成分分析的脉冲噪声去除算法
7
作者 陈桐 纪航 +2 位作者 王晓东 徐晔 陆昱 《计算机应用文摘》 2024年第10期88-91,共4页
脉冲噪声的去除对提高图像的视觉质量和后续的图像分析具有重要意义。为了提高脉冲噪声的去噪性能并保留图像边缘细节,文章提出了一种新的基于鲁棒主成分分析的图像去噪算法。通过参数化对数函数逼近秩函数来增强低秩项,该算法能够保留... 脉冲噪声的去除对提高图像的视觉质量和后续的图像分析具有重要意义。为了提高脉冲噪声的去噪性能并保留图像边缘细节,文章提出了一种新的基于鲁棒主成分分析的图像去噪算法。通过参数化对数函数逼近秩函数来增强低秩项,该算法能够保留更多分布于较大奇异值上的边缘结构信息。与现有几种先进的去噪算法进行比较,文章提出的算法在客观数值和主观视觉方面均有令人满意的效果,可在移除脉冲噪声的同时充分保留图像的边缘特征。 展开更多
关键词 脉冲噪声 鲁棒主成分分析 对数函数 低秩
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低阶煤快速干馏焦油渣中的煤沥青提取及其表征 被引量:1
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作者 岳佳兴 朱亚明 +4 位作者 谷紫硕 彭立春 刘惠美 程俊霞 赵雪飞 《煤质技术》 2023年第4期1-9,20,共10页
高品质煤沥青是制备炭材料的优质原料,从低阶煤快速干馏焦油渣(DDTR)中提取高品质煤沥青对提高低阶煤的清洁、高附加值利用具有重要意义,而煤沥青分子结构信息的准确获取则可有效指导其高附加值利用。为了回收DDTR中的富碳有机物(煤沥... 高品质煤沥青是制备炭材料的优质原料,从低阶煤快速干馏焦油渣(DDTR)中提取高品质煤沥青对提高低阶煤的清洁、高附加值利用具有重要意义,而煤沥青分子结构信息的准确获取则可有效指导其高附加值利用。为了回收DDTR中的富碳有机物(煤沥青),分别以洗油(WO)、四氢呋喃(THF)和正丁醇(BA)作为溶剂对DDTR进行萃取后得到WOS、THFS和BAS共3种煤沥青。结合煤沥青的工业分析、元素分析结果,通过傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合分峰拟合、核磁共振氢谱(1 H-NMR)、气相色谱联用质谱(GC-MS)、热重分析(TGA)和热重红外联用(TG-FTIR),分别对3种煤沥青的基团组成、芳香性、分子结构、热解行为和氧化行为进行详细研究。结果表明:煤沥青的芳香性和分子量是影响软化点(SP)、结焦值(CV)、甲苯不溶物(TI)和热解行为的重要因素,且呈正相关。其中,WOS的着火点较高且氧化过程强烈,适合氧化改性,而THFS则相反。萃取得到的3种煤沥青几乎都不含喹啉不溶物(QI)且芳香性指数(f_(a))均大于0.70,属于高品质的煤沥青。 展开更多
关键词 煤沥青 焦油渣 快速干馏 低阶煤 分峰拟合 核磁共振氢谱 GC-MS TG-FTIR 芳香性 分子结构
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陕南地区中煤阶煤分子结构演化特征
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作者 李焕同 邹晓艳 +1 位作者 张卫国 乔军伟 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2023年第6期1118-1127,共10页
为研究陕南地区中煤阶煤结构中官能团的变化,以北秦岭商洛煤产地和上扬子镇巴煤产地的8个中等变质程度煤样为研究对象,采用X射线衍射和傅里叶红外光谱对煤结构进行表征,结合分峰拟合来获取官能团的相对含量及结构参数。结果表明:随着镜... 为研究陕南地区中煤阶煤结构中官能团的变化,以北秦岭商洛煤产地和上扬子镇巴煤产地的8个中等变质程度煤样为研究对象,采用X射线衍射和傅里叶红外光谱对煤结构进行表征,结合分峰拟合来获取官能团的相对含量及结构参数。结果表明:随着镜质体反射率增大,芳环层面网间距逐渐减小,堆砌度与延展度逐渐增大,芳香度在反射率为1.30%时出现拐点;中煤阶煤芳香结构中苯环取代方式以三取代和二取代为主,随着变质程度的增高,苯环二取代的比例升高,脂肪族结构逐渐脱落导致相对比例降低,含氧官能团的吸收峰强度逐渐减弱,其中在反射率为1.3%时羰基相对含量最低;自缔合羟基、醚氧羟基和环羟基的相对含量均呈先减小后增大的趋势,煤分子结构中链状结构的环化使环状羟基相对含量在反射率为1.30%后增大,环化作用增强导致甲基含量减少,分子结构空间排列紧密,自缔合羟基相对含量增加;红外结构参数芳碳率、芳香性、芳香环缩聚程度和CH _(2)/CH_(3)等随反射率的增大而增大,成熟度的变化与醚氧或酚羟基的转化相关。总体上芳香结构相对含量增大,脂族结构减少,缩聚程度增加,生烃潜力随反射率增大,反映煤结构的生烃潜力降低。 展开更多
关键词 中煤阶煤 X射线衍射测试 傅里叶红外光谱 煤分子结构 陕南地区
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截断核范数低秩张量核矩阵图像修复算法
10
作者 马瑞虾 张荣国 +2 位作者 胡静 崔红艳 刘小君 《计算机技术与发展》 2023年第6期54-60,共7页
针对张量数据存在不完整和缺少项,导致图像修复过程中信息丢失的问题,提出了一种基于截断核范数和低秩张量核矩阵的图像修复算法TNN-LTKM(truncated nuclear norm low-rank tensor kernel matrix)。首先,引入张量截断核范数,对秩函数进... 针对张量数据存在不完整和缺少项,导致图像修复过程中信息丢失的问题,提出了一种基于截断核范数和低秩张量核矩阵的图像修复算法TNN-LTKM(truncated nuclear norm low-rank tensor kernel matrix)。首先,引入张量截断核范数,对秩函数进行精确逼近,以增强优化模型的鲁棒性;其次,通过增加核心矩阵核范数扩展t-SVD中的张量核范数,定义了一个新的包含张量管秩和核矩阵秩的潜在核范数,来充分提取核张量中的低秩结构,消除冗余;接下来,采用增广拉格朗日法和交替方向乘子法对上述模型进行优化求解;最后,在ZJU、Berkeley和Kodak Lossless 3个数据集上进行实验验证,取相对平方误差、峰值信噪比、结构相似度和CPU运行时间4个评价指标,与现有的6种算法对比表明,TNN-LTKM算法在低采样率下有着良好的表现。 展开更多
关键词 低秩图像修复 张量主成分分析 张量奇异值分解 矩阵核范数 张量截断核范数
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谱压缩感知的非凸低秩矩阵优化模型与方法综述
11
作者 杨在 吴训蒙 徐宗本 《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期50-58,共9页
谱压缩感知研究有限样本下谱稀疏信号及其连续频率参数的恢复问题,是经典的信号频谱分析问题的拓展,在阵列与雷达信号处理和无线通信等信息技术领域中有着广泛应用.谱压缩感知的经典方法和本世纪诞生的凸松弛方法由于适用范围、估计精... 谱压缩感知研究有限样本下谱稀疏信号及其连续频率参数的恢复问题,是经典的信号频谱分析问题的拓展,在阵列与雷达信号处理和无线通信等信息技术领域中有着广泛应用.谱压缩感知的经典方法和本世纪诞生的凸松弛方法由于适用范围、估计精度或算法速度的制约,无法满足当下5G和未来6G无线通信等技术对于高精度、高速度的迫切需求.近期,一系列基于结构低秩矩阵的非凸优化模型被提出,这些模型通过精确刻画谱稀疏信号的几何结构,将具有严重非凸性的原参数域优化问题等价刻画为信号域中的结构低秩矩阵恢复问题,为谱压缩感知问题提供了全新的求解思路,带来了算法精度的本质提升.本文系统性地综述了已有关于单通道、多通道和恒模这三类常见谱稀疏信号的结构低秩矩阵恢复模型和求解算法,分析了这些模型的共同点和差异性,并对未来可能的研究方向进行了展望. 展开更多
关键词 谱压缩感知 频谱分析 结构低秩矩阵恢复 非凸优化
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基于RPCA低秩稀疏分解的循环频率检测方法
12
作者 王冉 余龙靖 +1 位作者 余亮 蒋伟康 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期88-94,共7页
在强噪声干扰时循环频率的准确检测对于循环平稳信号处理有重要意义。该研究提出了一种低信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)下将基于鲁棒主成分分析(robust principal component analysis, RPCA)的低秩稀疏分解技术应用于循环谱密度(c... 在强噪声干扰时循环频率的准确检测对于循环平稳信号处理有重要意义。该研究提出了一种低信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)下将基于鲁棒主成分分析(robust principal component analysis, RPCA)的低秩稀疏分解技术应用于循环谱密度(cyclic spectral density, CSD)矩阵,从而进行循环频率检测的新方法。首先,采用RPCA将循环谱密度矩阵分解为表示噪声干扰的低秩矩阵和表示循环平稳特征的稀疏矩阵。随后,利用稀疏矩阵构造检测函数实现循环频率的自动检测。仿真结果证明了该方法在强噪声干扰下检测概率方面的优越性,并可根据检测各阶循环频率谐波的受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线为不同信噪比条件下选择检测阶数提供参考。为了进一步验证该方法在应用中的有效性,将该方法应用于滚动轴承的早期故障诊断中。滚动轴承加速疲劳寿命试验数据上的分析结果证明该方法能够在轴承早期故障阶段从低SNR的振动信号中准确检测出轴承的故障特征频率,实现轴承的早期故障诊断。 展开更多
关键词 循环频率检测 鲁棒主成分分析(RPCA) 低秩稀疏分解 循环谱密度(CSD) 滚动轴承故障诊断
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低阶粉煤变径脉动气流分选动力学机理研究
13
作者 李大虎 汪录 +2 位作者 韦鲁滨 屈启龙 王建忠 《选煤技术》 CAS 2023年第2期9-13,共5页
针对传统湿法选煤方法存在的煤泥水处理困难、产品水分过高等问题,采用变径脉动气流分选装置对低阶粉煤进行了干法分选,并运用流体动力学、数值分析等方法研究了变径脉动气流分选过程的动力学机理。研究表明:与恒定流相比,脉动气流可加... 针对传统湿法选煤方法存在的煤泥水处理困难、产品水分过高等问题,采用变径脉动气流分选装置对低阶粉煤进行了干法分选,并运用流体动力学、数值分析等方法研究了变径脉动气流分选过程的动力学机理。研究表明:与恒定流相比,脉动气流可加速颗粒运动过程,且颗粒越轻,脉动气流的周期性累积振荡加速效应越明显;采用变径脉动气流分选装置对6~0 mm粒级低阶粉煤进行分选,可使粉煤灰分降低2.55~3.28个百分点,分选数量效率最高可达91.02%。变径结构的减速效应可提高颗粒按密度分离的效果,进而提高分选精度。 展开更多
关键词 干法分选 低阶粉煤 变径脉动气流分选 流体动力学 数值分析 数量效率
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基于L_(1−2)时空域总变分正则项的红外弱小目标检测算法
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作者 赵德民 孙扬 +1 位作者 林再平 熊伟 《中国光学(中英文)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期1066-1080,共15页
针对红外图像序列中复杂背景干扰下容易出现的高虚警问题,提出一种基于L_(1-2)时空域总变分正则项的红外弱小目标检测算法。首先,将红外图像序列转化为时空域红外张量块,该步骤可利用张量的高维数据结构优势关联图像序列中的时空域信息... 针对红外图像序列中复杂背景干扰下容易出现的高虚警问题,提出一种基于L_(1-2)时空域总变分正则项的红外弱小目标检测算法。首先,将红外图像序列转化为时空域红外张量块,该步骤可利用张量的高维数据结构优势关联图像序列中的时空域信息。然后,利用加权Schattenp范数和L_(1-2)时空域总变分正则项对低秩背景成分进行重构,以保留背景中起伏剧烈的边缘和角点,提高稀疏目标的重构精度。最后,将目标张量恢复为图像序列,利用自适应阈值分割方法得到最终的目标图像。与另外5种检测算法进行对比实验,结果显示,该方法的虚警率较Maxemeidan算法、Tophat算法、LIRDNet算法、DNANet算法以及WSNMSTIPT算法平均分别下降了71.4%、71.1%、68.5%、74.3%和20.47%;而在检测实时性方面,该算法耗时为Maxemeidan算法、DNANet算法以及WSNMSTIPT算法的42.4%、82.9%和28.7%。实验结果验证了该方法在检测性能上的优越性,表明该算法能够显著提高复杂背景干扰下的目标检测精度和效率。 展开更多
关键词 红外弱小目标 时空域信息 时空域总变分正则 张量主成分分析 低秩和稀疏重构
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低阶煤分质利用多联产项目可行性技术经济分析探讨
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作者 侯鹏飞 黄明 《煤化工》 CAS 2023年第6期5-8,24,共5页
以哈密三塘湖某露天煤矿原煤为代表性煤种,对不同方案的低阶煤分质利用多联产项目进行了可行性技术经济分析探讨。结果表明:原料煤采用哈密三塘湖煤时,分质利用多联产项目在投资收益上较同产品规模煤制天然气项目并无明显优势,且能耗和... 以哈密三塘湖某露天煤矿原煤为代表性煤种,对不同方案的低阶煤分质利用多联产项目进行了可行性技术经济分析探讨。结果表明:原料煤采用哈密三塘湖煤时,分质利用多联产项目在投资收益上较同产品规模煤制天然气项目并无明显优势,且能耗和水耗均略高于煤制天然气项目。当煤种焦油收率高于10%时,项目经济性接近或略高于同类同产品规模煤直接气化制备天然气项目。 展开更多
关键词 低阶煤分质利用 煤制天然气 技术经济分析 能耗 水耗
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低秩矩阵恢复算法综述 被引量:72
16
作者 史加荣 郑秀云 +1 位作者 魏宗田 杨威 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第6期1601-1605,共5页
将鲁棒主成分分析、矩阵补全和低秩表示统称为低秩矩阵恢复,并对近年来出现的低秩矩阵恢复算法进行了简要的综述。讨论了鲁棒主成分分析的各种优化模型及相应的迭代算法,分析了矩阵补全问题及求解它的不精确增广拉格朗日乘子算法,介绍... 将鲁棒主成分分析、矩阵补全和低秩表示统称为低秩矩阵恢复,并对近年来出现的低秩矩阵恢复算法进行了简要的综述。讨论了鲁棒主成分分析的各种优化模型及相应的迭代算法,分析了矩阵补全问题及求解它的不精确增广拉格朗日乘子算法,介绍了低秩表示的优化模型及求解算法。最后指出了有待进一步研究的问题。 展开更多
关键词 低秩矩阵恢复 鲁棒主成分分析 矩阵补全 低秩表示 增广拉格朗日乘子算法
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面向台区管理的台区状态综合评价方法及其应用 被引量:43
17
作者 欧阳森 杨家豪 +2 位作者 耿红杰 吴裕生 陈欣晖 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期187-192 207,共7页
根据低压配电网中各台区的基础数据评价台区的运行状态是台区管理中进行各项决策的基础。针对低压配电网台区数目多、缺乏规范管理、数据不健全等问题,文中提出一种面向台区管理的台区状态综合评价方法。首先在考虑数据的易获取性的基... 根据低压配电网中各台区的基础数据评价台区的运行状态是台区管理中进行各项决策的基础。针对低压配电网台区数目多、缺乏规范管理、数据不健全等问题,文中提出一种面向台区管理的台区状态综合评价方法。首先在考虑数据的易获取性的基础上建立了涵盖网架特征及负荷特征的台区特征指标体系;然后设计了基于改进型序关系分析法的台区状态评价模型,该模型可根据台区供电半径等5个台区特征指标进行综合计算,形成量化的评价值以快速评价台区状态,同时由于序关系可调的灵活性使得该方法具有较强的适应性和可推广性,能够为台区管理中的各类筛选决策问题提供参考依据;最后,以某供电局的实际台区数据进行实例分析,验证了该类方法的有效性和普遍适用性。 展开更多
关键词 低压配电网 台区管理 综合评价 改进型序关系分析法
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基于低阶近似的多维数据流相关性分析 被引量:12
18
作者 王永利 徐宏炳 +2 位作者 董逸生 钱江波 刘学军 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期293-300,共8页
目前存在的多数据流相关性分析方法大多只针对于单属性维数据流,无法体现多变量组成的场与场之间真实的相关性.为了在资源受限的环境下快速检测多维数据流之间的相关性,本文提出一种新颖的基于典型相关性分析(CCA)的多维数据流相关性分... 目前存在的多数据流相关性分析方法大多只针对于单属性维数据流,无法体现多变量组成的场与场之间真实的相关性.为了在资源受限的环境下快速检测多维数据流之间的相关性,本文提出一种新颖的基于典型相关性分析(CCA)的多维数据流相关性分析算法S treamCCA,针对传统的CCA计算中的性能瓶颈,提出为样本方差阵与协差阵组成的乘积阵降维的高效低价近似方法,在保持分析精度的前提下显著地提高了计算效率.经理论分析和实验证明,S treamCCA能够在线精确地识别两条多维数据流的相关关系,可以作为通用的预报和诊断分析工具广泛应用于数据流挖掘领域. 展开更多
关键词 数据流 典型相关性分析 低阶近似 不等概采样 数据流挖掘
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一种基于低秩描述的图像集分类方法 被引量:5
19
作者 吕煊 王志成 +1 位作者 赵卫东 刘玉淑 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期271-276,共6页
保持局部图嵌入的流形鉴别分析方法将图像集所属子空间看作流形上的点,并使流形变换前后局部结构关系不变.然而在构造局部区域相似图矩阵时,用于描述节点局部区域范围的近邻节点个数会极大地影响算法的准确率,并会出现变换后流形的可分... 保持局部图嵌入的流形鉴别分析方法将图像集所属子空间看作流形上的点,并使流形变换前后局部结构关系不变.然而在构造局部区域相似图矩阵时,用于描述节点局部区域范围的近邻节点个数会极大地影响算法的准确率,并会出现变换后流形的可分辨性相比变换前提升很小甚至更低的情况.针对该问题,提出了一种低秩描述下的Grassmannian流形鉴别分析方法.通过对图像集的低秩描述,流形变换中局部嵌入时仅保持同类别节点的最近邻局部结构以及所有节点间的相异类别信息,从而避免了对近邻节点个数的选择,并增强了变换后流形的可分辨性.由15类复杂自然场景和Caltech101图像数据集的实验结果表明,该方法是可行的,并且极大地提高了图像集分类的准确率. 展开更多
关键词 流形鉴别分析 低秩分解 图像集 局部图嵌入
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基于局部图拉普拉斯约束的鲁棒低秩表示聚类方法 被引量:12
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作者 李波 卢春园 +1 位作者 冷成财 金连宝 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期1971-1980,共10页
针对传统低秩表示聚类方法存在的稀疏性不足及噪声敏感等问题,提出了一种基于局部图拉普拉斯约束的鲁棒低秩表示聚类模型.一方面,通过加入图像数据局部相似性的约束,在保持表示矩阵分块对角的特性下,增强了其稀疏性;另一方面,从数据相... 针对传统低秩表示聚类方法存在的稀疏性不足及噪声敏感等问题,提出了一种基于局部图拉普拉斯约束的鲁棒低秩表示聚类模型.一方面,通过加入图像数据局部相似性的约束,在保持表示矩阵分块对角的特性下,增强了其稀疏性;另一方面,从数据相关性的角度分析了低秩表示模型的聚类性质,通过采用鲁棒低秩表示模型,不仅降低了噪声的干扰,而且减弱了表示字典数据之间的线性相关性,从理论上保证了最终的邻接矩阵具有分块对角的良好聚类性质.与传统低秩表示方法相比,本文得到的表示矩阵既保证了分块性质,又更加稀疏,仿真实验结果表明聚类效果有明显提升. 展开更多
关键词 低秩聚类 数据聚类 图拉普拉斯 鲁棒主成分分析
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