搜索结果: 1-15 共查到“理学 PCA”相关记录25条 . 查询时间(0.062 秒)
为了确保电气设备的安全可靠运行，提出基于主成分分析法与宽度学习系统的逆变器故障诊断方法。利用主成分分析法对逆变器输出的电流信号进行处理，提取信号特征；构建宽度学习系统，并编写不同故障模式下的故障编码；利用不同故障模式下的信号特征对宽度学习系统进行训练，利用网络输出编码实现故障分类。仿真结果表明，该研究方法在诊断准确率及训练时间方面优于传统的神经网络故障诊断方法。
为识别表层沉积物重金属的来源以及量化源贡献，选取鄱阳湖丰水期表层沉积物为研究对象，测定14种重金属（V、Cr、Co、Ni、Cu、Zn、Sr、Mo、Cd、Sb、W、Pb、Hg和As）的含量，分析其污染及空间分布特征，并利用主成分分析法（PCA）和正定矩阵因子分解法（PMF）对沉积物重金属进行源解析.结果表明：除V和Cr外，Cd、Mo、Hg、Cu、Pb、Zn、W、Sr、As、Ni、Co和Sb的平均含量...
鲁东大学数学与统计科学学院多元统计分析课件 PCA的应用之综合评价。
鲁东大学数学与统计科学学院多元统计分析课件 PCA软件实现及应用。
PCA-BP神经网络入侵检测方法
主成分分析 BP神经网络 附加动量法 入侵检测算法
2018/3/6
针对经典BP神经网络在入侵检测应用中收敛速度慢、学习性能不够理想等缺陷，以消除原始数据中的冗余信息、提升入侵检测算法的检测性能为目的，综合采用主成分分析法和附加动量法，提出了一种基于PCABP神经网络的入侵检测方法，通过对数据的特征选择和对网络的权值修正，对经典BP神经网络算法进行了拓展和改进。首先对网络数据集进行标准化处理，并对处理后的数据集进行降维处理以确定主分量的特征数，最后将处理完成后的...
用于目标识别的PCA-SC形状匹配算法
形状匹配 目标识别 主成分分析 形状上下文算法
2014/3/11
基于形状上下文（Shape Context）算法并融合主成分分析（PCA）的降维思想，提出了一种PCA-SC算法来提高形状匹配和目标识别的速度和抗噪能力。该算法将SC算法获取的特征矩阵构成协方差矩阵，按照特征值由大到小的准则进行降维，形成新的特征矩阵用于匹配和识别，既抑制了噪声干扰，提高了识别准确率，又能够提高匹配速度，易于满足工程应用对实时性的要求。利用MNIST图像数据库中的图像进行了实验分析...
Probabilistic Auto-Associative Models and Semi-Linear PCA
Probabilistic Auto-Associative Models Semi-Linear PCA
2012/11/22
Auto-Associative models cover a large class of methods used in data analysis. In this paper, we describe the generals properties of these models when the projection component is linear and we propose ...
In this work we analyze principle component analysis (PCA) as a deterministic input-output system. We show that the relative information loss induced by reducing the dimensionality of the data after p...
基于PCA和PNN的高甘油三脂血清荧光光谱识别
甘油三脂 荧光光谱 主成分分析 概率神经网络
2011/12/20
基于主成分分析和概率神经网络,提出了一种有效识别高甘油三脂血清荧光光谱的新方法.研究测量了正常和高甘油三脂血清在290 nm和350 nm激发光下产生的荧光光谱,并分别以3种采样间隔(1 nm、2 nm和5 nm)提取荧光强度作为样品的初始特征;利用主成分分析法对初始特征进行分析,以累积可信度大于95%的主成分作为样品特征;构建了4层概率神经网络,并分析了平滑系数和采样间隔对识别效果的影响.实验结...
The Turbulence Spectrum of Molecular Clouds in the Galactic Ring Survey: A Density-Dependent PCA Calibration
Turbulence Spectrum Molecular Clouds Galactic Ring Survey
2011/10/13
Turbulence plays a major role in the formation and evolution of molecular clouds. The problem is that turbulent velocities are convolved with the density of an observed region. To correct for this con...
Timing and spectral study of XB 1254-690 using new RXTE PCA data
accretion, accretion disks — methods: data analysis — stars: neutron— techniques: miscellaneous — X-rays: binaries — X-rays: individual
2011/10/12
We have analyzed the new Rossi X-ray Timing Explorer Proportional Counter Array data of the atoll neutron star (NS) low-mass X-ray binary (LMXB) system XB 1254-690. The colour-colour diagram shows tha...
An Inverse Power Method for Nonlinear Eigenproblems with Applications in 1-Spectral Clustering and Sparse PCA
Inverse Power Method for Nonlinear Eigenproblems Applications 1-Spectral Clustering Sparse PCA
2011/3/2
Many problems in machine learning and statistics can be formulated as (generalized)eigenproblems. In terms of the associated optimization problem, computing linear eigenvectors amounts to finding crit...
An Inverse Power Method for Nonlinear Eigenproblems with Applications in 1-Spectral Clustering and Sparse PCA
Inverse Power Method Nonlinear Eigenproblems
2011/1/4
Many problems in machine learning and statistics can be formulated as (generalized) eigenproblems. In terms of the associated optimization problem, computing linear eigenvectors amounts to finding cri...
Sparse PCA: Convex Relaxations, Algorithms and Applications
Sparse PCA Algorithms Applications
2010/11/22
Given a sample covariance matrix, we examine the problem of maximizing the variance explained by a linear combination of the input variables while constraining the number of nonzero coefficients in th...