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基于LDA和RBF神经网络的开关柜局部放电模式识别方法研究 被引量：14
1
作者 王卓 朱宁宁 郑祥 《电子测量技术》 北大核心 2021年第14期148-152,共5页
针对传统信号特征提取方法存在高维数和无效信息过多的问题,提出了一种基于线性判别算法和径向基神经网络的开关柜局部放电模式识别方法。该方法将两种算法结合,达到识别速率和识别准确率双优的目的。首先,建立开关柜的3种超声波局部放... 针对传统信号特征提取方法存在高维数和无效信息过多的问题,提出了一种基于线性判别算法和径向基神经网络的开关柜局部放电模式识别方法。该方法将两种算法结合,达到识别速率和识别准确率双优的目的。首先,建立开关柜的3种超声波局部放电(PD)模型。然后,利用时频分析和小波分解,提取信号的时频特征和小波系数特征,通过线性判别算法(LDA)对提取的特征向量进行降维处理,最后利用径向基(RBF)神经网络对局部放电缺陷类型进行分类,其识别准确率均在90%以上,并且训练时间缩减50%以上,证明该识别方法具有实用性。 展开更多
关键词 局部放电模式识别 径向基神经网络 线性判别算法 小波降噪
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基于特征融合和B-SVM的鸟鸣声识别算法 被引量：1
2
作者 陈晓 曾昭优 《声学技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期119-126,共8页
为了实现在野外通过低成本嵌入式系统识别鸟类,提出了基于特征融合和B-SVM的鸟鸣声识别方法。对鸟鸣声信号提取梅尔频率倒谱系数、翻转梅尔频率倒谱系数、短时能量和短时过零率组成特征参数,通过线性判别算法对特征参数进行特征融合。... 为了实现在野外通过低成本嵌入式系统识别鸟类,提出了基于特征融合和B-SVM的鸟鸣声识别方法。对鸟鸣声信号提取梅尔频率倒谱系数、翻转梅尔频率倒谱系数、短时能量和短时过零率组成特征参数,通过线性判别算法对特征参数进行特征融合。利用黑寡妇算法通过测试集对支持向量机模型的核参数和损失值进行优化得到B-SVM模型。利用Xeno-canto鸟鸣声数据集对本文算法进行了测试,结果表明该方法的识别准确率为93.23%。算法维度参数的大小和融合特征维度的高低是影响算法识别效果的重要因素。在相同条件下,文中所提的基于特征融合和B-SVM模型的鸟鸣声识别算法相较于其他特征参数和模型,识别的准确率更高,为野外鸟类识别提供了参考。 展开更多
关键词 鸟鸣声识别 梅尔频率倒谱系数 线性判别算法 黑寡妇优化算法 支持向量机
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基于WiFi的室内定位准确率改进算法 被引量：9
3
作者 潘维蔚 康凯 +1 位作者 张武雄 王海峰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期207-213,共7页
针对目前无线保真定位系统在低于2 m的误差范围内累计准确率过低的问题,提出一种改进的去异常值的线性判别低维组合算法。根据无线保真信号强度数据的自身特征进行异常值去除,利用线性判别算法在低维情况下进行排列组合,对所得的若干个... 针对目前无线保真定位系统在低于2 m的误差范围内累计准确率过低的问题,提出一种改进的去异常值的线性判别低维组合算法。根据无线保真信号强度数据的自身特征进行异常值去除,利用线性判别算法在低维情况下进行排列组合,对所得的若干个概率值求和,通过门限设置对在线定位阶段的新数据进行约束,以提高相邻网格定位的准确率。在真实办公环境室内相邻网格的多次不同场景下将实测数据集作为测试集进行实验,结果验证了该算法的有效性和正确性。 展开更多
关键词 室内定位 无线保真 信号强度 机器学习 线性判别算法
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不同视觉注意状态调制稳态视觉诱发电位特征的可分性研究 被引量：2
4
作者 许敏鹏 程秀敏 明东 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期705-710,共6页
注意将我们的心理资源集中到感兴趣事件的处理上,是一种重要的行为和认知过程。识别注意力状态对提高工作绩效、减少失误的发生具有重要意义。然而,至今还没有能够直接并客观检测注意力状态的方法。基于视觉注意对稳态视觉诱发电位(SSV... 注意将我们的心理资源集中到感兴趣事件的处理上,是一种重要的行为和认知过程。识别注意力状态对提高工作绩效、减少失误的发生具有重要意义。然而,至今还没有能够直接并客观检测注意力状态的方法。基于视觉注意对稳态视觉诱发电位(SSVEP)具有调节效应这一事实,本文设计了10 Hz稳态视觉刺激背景下的go/no-go实验范式,以探究不同视觉注意状态调制SSVEP特征的可分性。实验记录了15名在校研究生志愿者高、低视觉注意力状态下的脑电信号,高、低视觉注意力状态由行为学反应情况判定。研究分析了高、低视觉注意力状态下SSVEP信号的差异,并采用相关分类算法对这种差异进行了识别。结果表明,判别典型模式匹配(DCPM)算法相比线性判别分析(LDA)算法和典型相关分析(CCA)算法分类识别效果更佳,正确率可达76%。研究结果证明,不同视觉注意状态调制的SSVEP特征具有可分性,这为视觉注意力状态的监测提供了新方法。 展开更多
关键词 视觉注意状态 稳态视觉诱发电位 判别典型模式匹配算法 线性判别分析算法 典型相关分析算法
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显著对象的非监督粗糙认知算法 被引量：1
5
作者 李仲生 李仁发 蔡则苏 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期202-209,共8页
提出了一种显著对象非监督粗糙认知算法.算法首先定义了一种粒计算模型,然后按双概念拓扑划分论域,依据尺度过滤掉过小拓扑等价类;用拓扑连通强度、拓扑分布密度等计算出拓扑等价类的拓扑显著度;借改进Fisher线性判别算法找到最大跃变点... 提出了一种显著对象非监督粗糙认知算法.算法首先定义了一种粒计算模型,然后按双概念拓扑划分论域,依据尺度过滤掉过小拓扑等价类;用拓扑连通强度、拓扑分布密度等计算出拓扑等价类的拓扑显著度;借改进Fisher线性判别算法找到最大跃变点,裁掉拓扑显著度过小的拓扑等价类,得到候选区;以维扫梯度等捕捉拓扑等价类间的渐变模式,完成局部粗糙分割,得到候选对象,更新候选对象的拓扑显著度;再次调用Fisher线性判别算法裁减,如果还剩多个对象,用位权选择最终显著对象.最后,以实验分步验证了算法的执行过程,并与同类3种算法的提取结果作了比较分析,证实了新算法有着较优的语义逼近能力和快捷的速度. 展开更多
关键词 粒计算模型 显著对象 粗糙认知 图像处理 Fisher线性判别算法
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