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融合多项式特征扩展与CNN-Transformer模型的锂电池SOH估计
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作者 陈媛 章思源 +2 位作者 蔡宇晶 黄小贺 刘炎忠 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2995-3005,共11页
为了提高锂离子电池健康状态(state of health,SOH)估计的精确度,本研究结合卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)强大的局部特征提取能力和Transformer的序列处理能力,提出了基于多项式特征扩展的CNN-Transformer融合模型... 为了提高锂离子电池健康状态(state of health,SOH)估计的精确度,本研究结合卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)强大的局部特征提取能力和Transformer的序列处理能力,提出了基于多项式特征扩展的CNN-Transformer融合模型。该方法提取了与电池容量高度相关的增量容量(incremental capacity,IC)曲线峰值、IC曲线对应电压、面积及充电时间作为健康因子,然后将其进行多项式扩展,增加融合模型对输入特征的非线性处理能力。引入主成分分析法(principal component analysis,PCA)对特征空间进行降维,有利于捕获数据有效信息,减少模型训练时间。采用美国国家宇航局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)数据集和马里兰大学数据集,通过加入多项式特征前后的CNN-Transformer模型对比、加入多项式特征的CNN-Transformer模型和单一模型算法对比,验证了加入多项式特征的CNN-Transformer融合算法的有效性和精确度,结果表明提出模型的SOH估计精度相较于未加入多项式特征的CNN-Transformer模型,对于B0005、B0006、B0007、B0018数据集分别提高了38.71%、50.28%、4.71%、17.58%。 展开更多
关键词 锂离子电池 电池健康状态预测 主成分分析法 CNN-Transformer 增量容量分析 多项式特征
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RIEMANN BOUNDARY VALUE PROBLEMS WITH GIVEN PRINCIPAL PART 被引量:2
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作者 李卫峰 杜金元 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE CSCD 2009年第1期25-32,共8页
In this article, the authors discuss the Riemann boundary value problems with given principal part. First, authors consider a special case and give a classification of the solution class Rn by the way. And then, they ... In this article, the authors discuss the Riemann boundary value problems with given principal part. First, authors consider a special case and give a classification of the solution class Rn by the way. And then, they consider the general case. The solvable conditions for this problem and its solutions is obtained when it is solvable. 展开更多
关键词 Riemann boundary value problems principal part Riemann-Hilbert analysis for orthogonal polynomials
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11~14月龄奶水牛体重与体尺指标的相关性分析 被引量:11
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作者 陈月丽 任凤芸 +7 位作者 梁辛 韦升菊 陈明棠 侯宇 李丽莉 唐庆凤 夏中生 邹彩霞 《中国畜牧兽医》 CAS 北大核心 2016年第3期662-667,共6页
本文旨在研究生长期奶水牛体重与体尺指标的相关关系,为通过体尺指标估测其体重提供科学依据。选取76头健康的11~14月龄生长期奶水牛,用地磅、测仗、卷尺分别进行体重与体尺指标测量。采用Excel中LINEST函数对数据进行多元回归和多项式... 本文旨在研究生长期奶水牛体重与体尺指标的相关关系,为通过体尺指标估测其体重提供科学依据。选取76头健康的11~14月龄生长期奶水牛,用地磅、测仗、卷尺分别进行体重与体尺指标测量。采用Excel中LINEST函数对数据进行多元回归和多项式回归分析,用SPSS 17.0对体重与体尺指标进行相关性分析及主成分分析。结果表明,各体尺指标均在不同程度上影响生长期奶水牛的体重,体重与体高、体斜长、十字部高、胸围、腹围、胸宽、胸深、尻长、尻宽和管围均存在极显著相关关系(P〈0.01),其中胸围与体重的相关性最大(P=0.823),其次是腹围、体斜长、胸深、管围等;由体重与各体尺指标间多元回归方程的相关系数r可知,11~14月龄奶水牛体重与体尺间存在较强的线性回归关系,可通过不同的体尺指标预测其体重;从主成分的特征根与累计贡献率来看,由第一主成分关系式可见,体重、胸围、体斜长、腹围、管围等的特征向量较大,对第一主成分的贡献也较大,基本反映11~14月龄奶水牛的体型结构,可称为体型因子,第二主成分为尻宽因子,第三主成分为体高因子。 展开更多
关键词 体重 体尺指标 奶水牛 多项式回归 主成分分析
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多项式回归的建模方法比较研究 被引量:41
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作者 付凌晖 王惠文 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2004年第1期48-52,共5页
在实际工作中,人们在采用回归模型解释因果变量间的相关关系时,经常会遇到自变量之间存在幂乘关系的情况。在这种情况下,多项式回归模型成为一个合理的选择。由于多项式回归模型中自变量之间存在较强的相关关系,采用普通最小二乘回归方... 在实际工作中,人们在采用回归模型解释因果变量间的相关关系时,经常会遇到自变量之间存在幂乘关系的情况。在这种情况下,多项式回归模型成为一个合理的选择。由于多项式回归模型中自变量之间存在较强的相关关系,采用普通最小二乘回归方法来估计变量的回归系数,则会存在较大的误差。在本文中,为了提高多项式回归模型的预测准确性和可靠性,提出使用主成分分析、偏最小二乘回归建模,并采用仿真数据来比较它们的异同。 展开更多
关键词 多项式回归 回归系数 可靠性 主成分分析法 偏最小二乘回归 分段逆回归
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主成分分析在GPS高程拟合中的应用 被引量:6
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作者 岳东杰 李立瑞 郭培闪 《河海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期323-326,共4页
为了合理确定多项式的阶数,克服参数间的相关性,提高GPS高程拟合的精度,提出采用主成分分析法,对相同的数据点分别采用常规多项式拟合与主成分分析拟合.苏通大桥首级施工控制网的GPS高程拟合计算结果表明,主成分分析法受参数个数与相关... 为了合理确定多项式的阶数,克服参数间的相关性,提高GPS高程拟合的精度,提出采用主成分分析法,对相同的数据点分别采用常规多项式拟合与主成分分析拟合.苏通大桥首级施工控制网的GPS高程拟合计算结果表明,主成分分析法受参数个数与相关性影响小,计算结果稳定,而且能有效降低数据冗余度,是一种比较好的拟合方法. 展开更多
关键词 多项式拟合 GPS高程拟合 主成分分析法 苏通大桥
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基于主成分回归的GPS高程曲面拟合 被引量:6
6
作者 冯光财 陈正阳 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2007年第1期51-52,共2页
本文阐述了多项式曲面拟合GPS高程中参数数目对法方程条件数和结果的影响,当过度参数化时,观测方程的法方程会病态,传统的最小二乘无法得到可靠的结果,岭估计到目前为止仍然没有一种很好的确定岭参数的方法,主成分估计可以在保持原始数... 本文阐述了多项式曲面拟合GPS高程中参数数目对法方程条件数和结果的影响,当过度参数化时,观测方程的法方程会病态,传统的最小二乘无法得到可靠的结果,岭估计到目前为止仍然没有一种很好的确定岭参数的方法,主成分估计可以在保持原始数据信息损失最少的前提下,实现数据的降维避免法方程病态,从而得到参数的精确估值。并且把该方法运用于某测区,通过比较不同方法和不同参数数目时的计算结果,得出主成分估计在不同参数时都可以取得比较满意的结果,同时计算结果表明中心化和标准化对于多项式曲面拟合GPS高程的必要性。 展开更多
关键词 主成分分析 岭估计 GPS高程 多项式曲面拟合
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基于主成分分析的彩色扫描仪光谱特性化 被引量:2
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作者 于海琦 刘真 田全慧 《影像科学与光化学》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期161-167,共7页
为了实现扫描仪在不同光源、不同观察者条件下准确获取颜色信息,最大程度的避免同色异谱现象,本文采用光谱的方法对扫描仪进行特性化处理,通过多项式回归和BP神经网络分别与主成分分析法结合,首先对检测样本的光谱反射率进行主成分分析... 为了实现扫描仪在不同光源、不同观察者条件下准确获取颜色信息,最大程度的避免同色异谱现象,本文采用光谱的方法对扫描仪进行特性化处理,通过多项式回归和BP神经网络分别与主成分分析法结合,首先对检测样本的光谱反射率进行主成分分析,提取主成分与主成分系数,通过实验得到主成分系数与多项式回归、BP神经网络结构之间的转换模型,实现了扫描仪低维RGB信号对原始光谱反射率信息的重构,进而实现扫描仪的光谱特性化。实验结果表明,多项式项数为19项时,达到训练样本的均方根误差为1.7%,检测样本的均方根误差为1.9%。而包含15个隐层节点的单隐层BP神经网络结构为比较合理的网络结构,达到训练样本的均方根误差为1.3%,检测样本的均方根误差为1.5%。对彩色扫描仪的特征化处理,采用多项式回归法得到光谱特性化精度较低,采用BP神经网络模型能够实现更高的光谱特性化精度。 展开更多
关键词 彩色扫描仪 光谱特征化 多项式回归 BP神经网络 主成分分析
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应用小指数多项式的KPCA+零空间人脸识别 被引量:1
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作者 郭恺 付永生 +1 位作者 冷严 侯剑 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第22期203-205,共3页
利用小指数多项式核主分量分析(KPCA)提取人脸样本的非线性特征,提高对光照、姿态及面部表情变化的鲁棒性,构造训练样本的类内散布矩阵零空间,在此零空间内找到令类间离散度最大的投影方向,往此方向投影得到人脸样本的最优分类特征矢量... 利用小指数多项式核主分量分析(KPCA)提取人脸样本的非线性特征,提高对光照、姿态及面部表情变化的鲁棒性,构造训练样本的类内散布矩阵零空间,在此零空间内找到令类间离散度最大的投影方向,往此方向投影得到人脸样本的最优分类特征矢量。实验结果表明;该方法的识别率和对光照、姿态及面部表情变化的鲁棒性比Fisher脸方法有显著提高。 展开更多
关键词 人脸识别 小指数多项式 核主分量分析 零空间
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层叠P阶多项式主成分分析在轴承故障诊断中的应用 被引量:1
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作者 牟亮 王凯 +1 位作者 李彦 於辉 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期25-32,共8页
针对传统滚动轴承故障特征提取及识别高度依赖先验知识及专家经验,导致其故障诊断的人工成本高及分类精度不够高的问题,提出一种层叠P阶多项式主成分分析方法实现滚动轴承故障的精确诊断。提出一种可适用于处理线性不可分数据的P阶多项... 针对传统滚动轴承故障特征提取及识别高度依赖先验知识及专家经验,导致其故障诊断的人工成本高及分类精度不够高的问题,提出一种层叠P阶多项式主成分分析方法实现滚动轴承故障的精确诊断。提出一种可适用于处理线性不可分数据的P阶多项式主成分分析法从滚动轴承的振动信号中自动学习去相关的低维特征;构建了层叠P阶多项式主成分分析网络,从去相关的低维特征中进一步增强学习更具可分辨性的特征,并通过反向优化过程,确保学习的特征不失真;采用K最近邻分类器对学习到的特征矢量进行分类,实现故障模式的辨识。通过滚动轴承故障数据库上的诊断试验验证了该方法的可靠性和有效性。 展开更多
关键词 层叠学习 层叠P阶多项式主成分分析(SPPCA) 滚动轴承 故障诊断
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四维磁共振图像中的运动伪影削减算法 被引量:2
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作者 张亚军 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第7期1024-1028,共5页
为了提高图像质量,提出了一种基于线性多项式拟合和主成分分析的形变向量场优化算法.对初始四维磁共振(4D MR)图像的形变向量场进行优化,然后利用新的形变场来形变参考图像,从而得到不含或者含有较少运动伪影的4D MR图像.该算法使合成的... 为了提高图像质量,提出了一种基于线性多项式拟合和主成分分析的形变向量场优化算法.对初始四维磁共振(4D MR)图像的形变向量场进行优化,然后利用新的形变场来形变参考图像,从而得到不含或者含有较少运动伪影的4D MR图像.该算法使合成的4D MR图像中肿瘤和隔膜区域的形状扭曲得到缓解,并且保持原有的运动模式.2种测量值的一致性以及对结果的定性分析表明:该算法能保存4D MR图像的运动信息,并且进一步提高图像质量,为肿瘤精确放疗提供条件. 展开更多
关键词 形变配准 运动伪影 四维磁共振 多项式拟合 主成分分析
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利用三维多项式曲面拟合的子体波形主成分分析剥离火成岩强屏蔽
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作者 乐友喜 杨杰飞 +3 位作者 姜蕾 陈学国 吴佳伟 陈艺都 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期897-906,I0007,I0008,共12页
火成岩对地震波具有极强的屏蔽和吸收作用,并常形成强反射,造成火成岩下伏地层的地震资料品质变差。为了剥离火成岩强反射,可根据解释的火成岩层位信息设置相应的时窗宽度,通过搜索纵、横向地震波形特征准确获得火成岩层位,实现局部层拉... 火成岩对地震波具有极强的屏蔽和吸收作用,并常形成强反射,造成火成岩下伏地层的地震资料品质变差。为了剥离火成岩强反射,可根据解释的火成岩层位信息设置相应的时窗宽度,通过搜索纵、横向地震波形特征准确获得火成岩层位,实现局部层拉平,再利用子体波形主成分分析(PCA)剥离火成岩强反射。基于此,采用三维多项式曲面拟合代替Wheeler变换实现局部层拉平,形成了基于三维多项式曲面拟合的子体波形PCA火成岩强屏蔽剥离技术,避开了Wheeler变换在实际应用中由于火成岩反射同相轴无法拉平而带来的重构地震信号局部失真问题。同时,在剥离过程中无需引入振幅阈值控制,对于火成岩反射振幅横向变化快的问题,只要在设置的子体窗口范围内火成岩反射振幅变化不大,就可以提取该子体窗口的火成岩强反射,并通过滑动子体窗口,在横向剥离火成岩强反射,提高了方法的实用性。模型测试和实际资料应用表明,该方法剥离的火成岩强屏蔽横向连续性强,能够较准确地剔除火成岩强反射界面的综合响应,在一定程度上削弱了火成岩对下伏地层反射波的屏蔽作用,提高了对地震弱反射的识别能力,为弱信号的能量补偿和后续处理奠定了基础。 展开更多
关键词 火成岩强屏蔽 剥离 三维多项式曲面拟合 主成分分析 多子波分解 子体波形
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基于PCA的钒和稀土添加对合金性能改善的最优方案
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作者 孙幸荣 罗敏 夏丹 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2018年第3期275-280,共6页
针对合金在冶炼生产过程中会出现较为严重的热裂缺陷问题,按照钒和稀土的三种不同添加方案对合金性能进行研究,进而选出最优方案改善合金性能.运用多项式拟合法分别求得产品的抗拉强度、伸长率和热裂倾向值与三种不同添加方案的近似函... 针对合金在冶炼生产过程中会出现较为严重的热裂缺陷问题,按照钒和稀土的三种不同添加方案对合金性能进行研究,进而选出最优方案改善合金性能.运用多项式拟合法分别求得产品的抗拉强度、伸长率和热裂倾向值与三种不同添加方案的近似函数关系,并建立了非线性规划优化模型.结果表明,当钒和稀土的质量分数分别为0.01%和0.14%时,合金整体性能较好.当采用主成分分析法(PCA)对三种方案进行评价时,所获得评价值矩阵的最大评价值为1.664 1,表明单独添加微量钒为最优添加方案. 展开更多
关键词 钒和稀土 合金性能 抗拉强度 伸长率 抗热裂性能 多项式拟合 非线性优化 主成分分析
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基于Python的“模式识别导论”双语教学与实践 被引量:1
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作者 陈思宝 《电脑知识与技术》 2021年第14期86-88,共3页
"模式识别导论"双语教学是新工科高年级本科生的选修课程,旨在让学生了解模式识别基本概念与方法的同时,锻炼他们阅读模式识别英文文献以及国际交流的能力。Python是目前炙手可热的编程语言,将Python引入"模式识别导论&q... "模式识别导论"双语教学是新工科高年级本科生的选修课程,旨在让学生了解模式识别基本概念与方法的同时,锻炼他们阅读模式识别英文文献以及国际交流的能力。Python是目前炙手可热的编程语言,将Python引入"模式识别导论"双语教学过程,有助于提高教学质量与效果。通过Python运用于模式识别中的几个例子,展示了Python在课程辅助教学中的优点。 展开更多
关键词 模式识别 PYTHON 双语教学 主成分分析 线性判别分析 多项式拟合 支持向量机
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基于主成分分析的遥感影像几何纠正的应用研究
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作者 王海青 《南京工程学院学报(自然科学版)》 2020年第4期84-88,共5页
在获取遥感影像数据过程中,因受到传感器姿态、地面起伏、地球曲率等影响,遥感影像会出现几何失真,需要对遥感影像进行几何纠正.多项式几何纠正模型在利用最小二乘估计法求解多项式系数时,会遇到病态方程问题.利用主成分分析模型求解多... 在获取遥感影像数据过程中,因受到传感器姿态、地面起伏、地球曲率等影响,遥感影像会出现几何失真,需要对遥感影像进行几何纠正.多项式几何纠正模型在利用最小二乘估计法求解多项式系数时,会遇到病态方程问题.利用主成分分析模型求解多项式系数,结合实例遥感影像数据精准求解多项式系数,实现遥感影像的几何纠正.试验结果表明,主成分分析的几何纠正误差比最小二乘估计法的误差小,解决了病态方程问题,为遥感影像数据的几何纠正提供了技术解决方案. 展开更多
关键词 多项式纠正模型 主成分分析 病态方程 几何纠正 最小二乘估计法
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基于无人机的道路点云数据分割提取算法 被引量:6
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作者 骆磊 马荣贵 薛昊 《计算机系统应用》 2020年第2期169-174,共6页
针对机载LiDAR获得道路的数据信息精确度低问题,提出基于无人机的低空扫描三维点云数据,动态拟合提取分割道路信息的算法.首先使用主成分分析法获得道路点数据的法向量,之后将高程信息和法向量信息结合,利用聚类算法获得道路的高程和法... 针对机载LiDAR获得道路的数据信息精确度低问题,提出基于无人机的低空扫描三维点云数据,动态拟合提取分割道路信息的算法.首先使用主成分分析法获得道路点数据的法向量,之后将高程信息和法向量信息结合,利用聚类算法获得道路的高程和法向量的范围,提取道路点云数据;其次利用多项式拟合对道路数据进行数学建模;然后通过动态多项式拟合提取出所有路面数据和路面上的资产以及行人车辆数据;最后使用区域生长算法对路面上的资产以及行人车辆数据进行分割.实验表明算法对道路上的遮挡物有很强的抗干扰能力,可以将路面提取出来并将路面上的数据分割进行分割,将本文算法与区域生长算法进行对比,本文算法对路面数据更加敏感. 展开更多
关键词 点云处理 点云分割 聚类算法 多项式拟合 区域生长 主成分分析 道路提取
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基于邻域保持嵌入的主多项式非线性过程故障检测 被引量:6
16
作者 李元 姚宗禹 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期1001-1008,共8页
针对化工过程的变量数据维数高、非线性的问题,提出基于邻域保持嵌入(NPE)-主多项式分析(PPA)的过程故障检测算法.应用NPE算法提取高维数据的低维子流形,能够解决传统的线性降维算法不能提取局部结构信息的问题,对维数进行约减.利用PPA... 针对化工过程的变量数据维数高、非线性的问题,提出基于邻域保持嵌入(NPE)-主多项式分析(PPA)的过程故障检测算法.应用NPE算法提取高维数据的低维子流形,能够解决传统的线性降维算法不能提取局部结构信息的问题,对维数进行约减.利用PPA法时,使用一组灵活的主多项式分量来描述数据,能够有效地捕捉过程数据中固有的非线性结构.在降维后的流形空间进行主多项式分析并建立Hotelling’s T^(2)和平方预测误差统计量模型,同时确定控制限以进行故障检测.最后,通过一组非线性数值实例和Tennessee Eastman化工过程数据,将NPE-PPA算法与传统的核主元分析法、PPA法进行对比分析,验证所提算法的有效性及优越性. 展开更多
关键词 邻域保持嵌入 主多项式分析 非线性过程 故障检测
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车窗三维点云数据修复算法 被引量:2
17
作者 骆磊 马荣贵 马园 《计算机技术与发展》 2020年第7期6-11,共6页
目前车辆轮廓检测主要使用激光扫描技术,其过程为车辆低速通过龙门架,由安装在龙门架两端的测距雷达扫描车辆,在使用测距雷达获取车辆点云数据时,由于入射角过大,会在车窗处产生不正常的噪声点。针对车窗处点云数据异常的问题,提出车窗... 目前车辆轮廓检测主要使用激光扫描技术,其过程为车辆低速通过龙门架,由安装在龙门架两端的测距雷达扫描车辆,在使用测距雷达获取车辆点云数据时,由于入射角过大,会在车窗处产生不正常的噪声点。针对车窗处点云数据异常的问题,提出车窗处点云数据修复算法。首先使用主成分分析法获得车辆点云数据的法矢,达到丰富点云数据信息的目的,之后将三维信息和法向量信息结合,利用聚类算法获得车辆侧面的三维数据和法向量,并且利用确定的三维数据和法向量的范围将侧面提取,结合曲面拟合去除特殊噪声点,再使用改进的8邻域深度差的方式提取车窗边界,最后利用径向基函数修复车窗点云数据。通过对多种车辆的车窗进行数据修复,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 点云处理 边界提取 孔洞修复 曲面拟合 主成分分析 径向基函数 聚类算法
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基于核主元分析法的组合核函数改进算法 被引量:1
18
作者 赵永安 王国权 《信息技术》 2012年第8期47-51,共5页
提出了一种新型的组合核函数应用于构建支持向量机当中。这种组合核函数将高斯核函数与多项式核函数各自的特点融合在一起,构建了一种兼具内推和外推性能的核函数。经实验验证,将这一核函数应用在核主元分析法中,可以有效地提高识别精... 提出了一种新型的组合核函数应用于构建支持向量机当中。这种组合核函数将高斯核函数与多项式核函数各自的特点融合在一起,构建了一种兼具内推和外推性能的核函数。经实验验证,将这一核函数应用在核主元分析法中,可以有效地提高识别精确度和效率。 展开更多
关键词 核主元分析法 组合核函数 高斯核函数 多项式核函数 支持向量机
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基于局部近邻标准化和主多项式算法的故障检测 被引量:3
19
作者 李元 杨东昇 +1 位作者 冯立伟 张成 《山东科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2020年第3期76-83,共8页
针对工业过程的非线性和多模态特征,提出了一种基于局部近邻标准化(local neighborhood standard ization,LNS)和主多项式分析(principal polynomial analysis,PPA)结合的故障检测算法。首先,将样本数据通过局部近邻标准化(local neighb... 针对工业过程的非线性和多模态特征,提出了一种基于局部近邻标准化(local neighborhood standard ization,LNS)和主多项式分析(principal polynomial analysis,PPA)结合的故障检测算法。首先,将样本数据通过局部近邻标准化(local neighbor standardization,LNS)算法,对每个样本构建k近邻数据集;然后应用k近邻数据集的均值和方差对当前样本进行标准化处理;最后使用PPA对已经标准化处理后的样本建模,计算出T 2和SPE统计量,并确定控制限进行故障检测。LNS算法能够去除数据中的多模态特征,而PPA算法能够有效的处理非线性数据,因此LNS-PPA方法能够提高具有多模态非线性特征的工业过程故障检测能力。将该方法应用于多模态非线性数值例子和田纳西伊斯曼(TE)化工过程,并将测试结果与主元分析法(principal component analysis,PCA)、主多项式分析法进行对比,其结果能够有效验证LNS-PPA的优越性。 展开更多
关键词 故障检测 非线性过程 多模态过程 过程监控 主多项式分析
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加权主元分析在统计互连寄生参数提取中的应用
20
作者 胡超 喻文健 Sheldon X D Tan 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第11期1990-1997,共8页
针对随机工艺变动引起的统计寄生参数提取问题,采用Hermite多项式配置法提出加权主元分析技术来对随机变量进行消减,以减少独立变量数目,提高计算效率.在此基础上,利用并行计算技术,进一步减少统计寄生参数提取的运行时间.数值实验结果... 针对随机工艺变动引起的统计寄生参数提取问题,采用Hermite多项式配置法提出加权主元分析技术来对随机变量进行消减,以减少独立变量数目,提高计算效率.在此基础上,利用并行计算技术,进一步减少统计寄生参数提取的运行时间.数值实验结果表明,相对于普通的主元分析,采用文中的加权主元分析能在同等精度情况下使寄生参数提取速度提高几倍至几十倍,而在含8个CPU计算机上的并行计算也取得了6.7倍的加速比. 展开更多
关键词 考虑工艺变动的寄生参数提取 Hermite多项式配置 加权主元分析 并行计算
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